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智慧物流与供应链

大数据精准营销与创新服务

  • 作者: 超级管理员
  • 时间: 2020-01-03 14:09:18
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大数据精准营销与创新服务

 

课程背景:

互联网巨头近几年内攻城略地,所涉及的行业边界几乎不受限,根本原因在对数据资产的极致应用。以阿里巴巴为例,已经形成了一个横跨商业、金融、物流、大健康、大文娱各个领域的一个独特的数字经济体,这样一个数字经济体也正是数字中国、数字技术在中国的过去十年的巨大发展的缩影。

然而,大部分行业在大数据面前还显得比较迟缓,尤其在营销方面,数据利用基本上处于简单查询、报表提交层面。主要是对现有数据的简单加工,很少涉及数据挖掘等深层应用,数据开发意识不强,数据思维缺乏,数据应用滞后。在客户行为分析,消费心理捕捉、个性化服务与业务创新、洞察市场趋势等方面,对数据资产的开发和应用上亟待提升。

大数据是一座待挖掘的“金矿”,它的起源首先要归功于互联网,尤其随着云计算、物联网和人工智能的发展,所有的交易记录、行动轨迹、语音、影像、传感信息等均可实现数据化。因此,如何借助大数据为市场营销提供有力支撑,如何有效挖掘自身已经沉淀的数据,并实现跨行业、跨平台的外部数据资源整合,基于用户画像构建,实现大数据实现精准营销和创新服务,是各行业营销人员必须掌握的业务技能。

 

课程收益:

● 了解大数据产生的时代背景,正确认知大数据的应用价值;

● 透视大数据的基本规律和特性,掌握大数据思维,提高工作效率;

● 结合自身行业特性,开展数据分析,发现数据背后的问题和机会;

● 基于大数据应用,进行点对点精准营销,为客户提供个性化服务;

● 拓展数据获取渠道,整合相关行业优质客户资源,提升业绩水平。

 

课程模型:
 

课程时间:2天,6小时/

课程对象:企业负责人、营销部门主管、业务精英

课程方式:讲授+案例剖析+互动交流+现场答疑

 

课程大纲

引言:互联网+时代企业生存之道——保持饥饿感

第一讲:数字化背景下的商业形态变革

一、传统行业数据营销面临的难点

1. 数据思维:数据意识较弱,人才储备不足

2. 数据采集:数据积累时间长,但质量不佳

3. 数据开发:应用场景不够,缺乏业务突破点

4. 数据应用:不会造势,缺少应用的成功案例

5. 数据共享:数据不统一,难以发挥整体性作用

案例解析:跨界时代的冲击——竞争对手到底是谁?

二、互联网巨头们的大数据基因

1. 跨界打劫——挟用户数据重构市场空间

2. 降维打击——瓦解竞争对手的惯性生存条件

3.“跨界打劫”的本质:场景转换与用户体验

案例解析BAT们的边界到底在哪里?

三、大数据开发及应用方向

1. 产品研发:数据反馈与产品定位

2. 用户画像:消费者心理及行为分析

案例解析:瞄准社区生鲜,钱大妈凭什么火爆?

3. 精准营销:痛点捕捉与个性化需求触达

案例解析:从产品定义到精准营销,看众安保险如何玩转大数据

4. 风险管控:数据监测与风险预警

案例解析:上海外滩陈毅广场踩踏事件的反思和启示

5. 运营效率:智能化和精细化管理

创新服务:消费者个性化需求满足

案例解析:门店数量持续暴增,美发品牌“优剪”的大数据思维和颠覆式创

 

第二讲:大数据开发流程及数据分析应用策略

一、大数据分析挖掘的重要性

1. 数据是沉睡的金矿

2. 发现运营中存在的不足

3. 把握市场变化和竞对动态

4. 客户需求与极致体验

5. 个性化营销方案制定

6. 业务形态重塑和流程优化

7. 洞察行业性周期走势

8. 为决策提供有效依据

二、大数据分析挖掘方法和要点

1. 统计性分析

1)常规统计——转化率、留存率、活跃度

2)不同维度的统计分析

3)导向性的数据提取

案例解析:飞机真的是最安全的交通工具?

实战分享:从某外卖平台的统计数据中,你能看出什么?

2. 预测性分析

1)捕捉各个因素之间的内在关联

2)通过历史数据发掘规律和趋势

3)风险评估,预判和管控

案例解析:为什么电力数据真实反映了国民经济运行状况?

实战分享:一起市场人员集体违规行为引发的KPI重构

3. 可视化分析

1)形成观点和结论

2)文不如表,表不如图

3)呈现方式——ExcelPPT或其他分析工具

案例解析:城市大脑——智能交通最重要的支点

4. 分析思维训练

1)对比、转化、关联,横向与纵向扩展

2)深入了解各业务板块,使分析工作贴合实际

3)比数据分析更重要的是大数据思维和意识

思维训练:为什么大部分人对中国房价走势分析判断失误?

实战分享:如何通过数据分析识别已损坏的共享雨伞?

三、数据开发流程

1. 数据接入

2. 数据整合

3. 数据处理

4. 数据分析

5. 用户画像

6. 精准营销

实战分享:共享雨伞“JJ伞”数据管理平台搭建

四、大数据内部采集与外部整合

1. 内部数据采集要点

1)完整性——数据累积效应

2)连续性——周期内变化趋势

3)多维度——数据的多样性

4)倾向性——目标导向的数据提取

2. 外部数据渠道开拓与整合优化

1)“互联网+”的跨界趋势

2)构建跨平台信息采集体系

实战分享WiFi运营商“百米生活”与公安网监的大数据合作

 

第三讲:基于用户画像的大数据精准营销与创新服务

一、什么是用户画像

1. 用户DNA

2. 决策依据

3. 效果转化

案例解析:今日头条为什么让巨头们恐慌?

二、用户画像构建

1. 用户需求洞察

1)用户角色属性划分

2)用户真伪需求甄别

3)保持倾听,独立判断

案例解析:中国邮政VS顺丰速运,用户的槽点在哪里?

2. 用户画像的核心是标签

3. 数据源的建立

1)用户数据

2)行为数据

3)消费数据

4)商品数据

5)客服数据

4. 数据建模及规则

1)购买力模型

2)群体画像模型

3)购买兴趣模型

4)促销敏感度模型

案例解析:拼多多市值相当于4个联想集团,哪些用户群体贡献最大?

案例解析:抖音和快手所呈现出的用户画像,反映了真实的中国青年?

三、用户标签体系

1. 用户的基础信息

2. 用户的社会属性

3. 用户的消费倾向

4. 用户的行为习惯

5. 用户的购物偏好

6. 用户的心理特征

7. 用户的异常情况

8. 用户的使用特权

实战分享:用户画像偏差——某厨具生产厂家线上推广遭遇的困惑

实战分享:用户群体重构——某家电生产厂家的互联网转型策略

实战分享:刚需VS伪需求——共享雨伞的用户画像构建

四、精准营销与创新服务

1. 智能搜索

2. 社交传播

3. 智能选品

4. 会员营销

5. DSP广告

6. 个性化推荐

案例解析:从做什么到为谁做,基于大数据的C2B个性化定制

 

第四讲:大数据的正确认知及发展趋势

一、大数据的时代背景和基础条件

1. 阿里巴巴新战略:数字经济体

2. 大数据三要素

1)大——海量,平台级

2)数——信息,结构化

3)据——精准、可依赖

3. 大数据的六个特征

案例解析:五常大米,下单即送

大数据的类型

1)消费数据——多维度记录

2)机器和传感数据——图文、语音、影像

3)行为数据——位置、轨迹、交易

a大数据与移动互联网

b大数据与物联网

c大数据与云计算

d大数据与人工智能

e大数据在各行业的应用

二、大数据的开发价值及发展趋势

1. 新能源——数据也是生产力

1)个性化服务——感知用户,精准触达

2)标准化输出——边际成本和规模效应

3)大数据发展现状及未来趋势

4)人格化——个体都是载体

5)扩展性——用之不竭和高兼容性

6)智能化——数据会说话

视频分享:马云谈大数据

案例解析:阿里“双十一”背后强悍的数据处理能力

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