《互联网+时代下的大数据营销与应用》

  培训讲师:史杰松

讲师背景:
史杰松老师(原)联想集团华北大区市场总监(原)君联资本行业投资经理(原)芬兰诺基亚(NOKIA)集团亚太地区品牌经理(现)夜鹭云数字营销/营销咨询师(现)小棉袄集团(股票代码:870586)CEO(现)某大学市场营销副教授教育背景中国农业大 详细>>

史杰松
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《互联网+时代下的大数据营销与应用》详细内容

《互联网+时代下的大数据营销与应用》

引言:大数据改变我们的生活,所有人都生活在数据中

例1:女儿怀孕

例2:有趣的必胜客的订餐系统

例3:大数据分析股票

例4:大数据相亲

第一讲:大数据的基本理念

一、大数据到底是什么?

二、大数据时代到来的条件

1.时代的沿革

1)工业革命1.0——机械生产代替手工劳动

2)工业革命2.0——实现了生产的自动化

3)工业革命3.0——开始迈入信息化时代

4)工业革命4.0——智能工业开始拉开序幕

例:工业4.0进入C2B的模式的私人订制的时代

2.移动互联网

3.云计算

4.4G网络

二、大数据的条件——大数据VS数据大

1.大数据与传统数据的区别

1)“由业务向数据提出需求”的运营模式向“以数据指导业务”的运营模式转变

2)化“数”为“据”是关键。

2.大数据的特点

1)数据体量够大(Volume)

2)数据类型够多(Variety)

3)数据价值密度低(Value)

4)数据具有实效性(Velocity)

三、大数据的类型

1.结构化数据——纯数字化数据

2.半结构化数据——图片、声音、影像

3.非结构化数据——行为数据:归根到底是研究“人”

1)表象数据

2)心理数据

3)性格数据

第二讲:大数据的商业意义和使用

一、大数据的商业意义

挖掘需求:永远不要忽略用户的行为数据和潜在需求

1.大数据的本质:还原(通过行为数据还原用户的真实需求)——为C端精确画像

1)分析用户的特征和行为

2)筛选有价值的用户

3)注重用户体验

2.还原的三个条件:角度、场景、数据

1)角度:企业价值和客户价值。

2)场景——推理“活”数据

例:客户为什么改了送货地址?

例:“十一黄金周”

3)数据——挖掘

--表象数据——挖掘用户的潜在需求

潜在需求指标:搜索的关键词、浏览过的网页、购物车中待购品

对策分析指标:网页停留的时间、购买商品的单价、服务满意度

身份识别指标:常用的物流、常刷的银行卡、常用的送货地址

--心理数据——探寻用户的真实感受

--心理数据一:对比效应——不怕不识货,只怕货比货

--心理数据二:评估模式——女孩子相信是否要带女伴

--心理数据三:折中效应——不知是中国喜欢中庸之道

--心理数据四:沉没成本——人们为什么总停留在过去

--心理数据五:损失规避——敢不敢冒险,会不会说话

--心理数据六:禀赋效应——敝帚为什么自珍

--心理数据七:心理账户——钱和钱是不一样的

--心理数据八:交易效用——网购为什么疯狂

--心理数据九:锚定效应——好的起点是成功的一半

--性格数据——找到用户的行为动机

例:空城计中诸葛亮对司马懿性格的预测

例:草船借箭中诸葛亮对曹操性格的预测

3.大数据的基础:经验

例:打领带、按灯试验、国王与奴隶

4.大数据的关键作用:预测

例:塔兰托海港战役

例:日俄海战

例:大庆油田泄密。

例:分析一个女性用或视频网站商城的真实数据

例:从支付手段推测银行未来发展趋势

5.大数据的根本目的:决策

例:林彪的大数据思维。

例:普拉达

例:保险公司出险加保问题。

精准营销:开展精准化、低成本营销

1.关联推荐:

例:啤酒与尿布

例:淘宝卖内衣分析。

2.广告精准推送

例:“小时代”电影的广告策略。

3.社区营销,建立核心竞争力

例:邮政的EMS和顺丰竞争

内部管理:提高工作效率和服务质量

1.提高工作效率

例:阿里巴巴征信系统

2.提升服务质量

例:泰国的东方饭店服务

例:印象舌尖如何营销天平会计事务所

例:人性化的关怀。

3.实现员工的扁平化管理

例:用淘宝模式管理员工

模式变革:变革商业模式,引领时代潮流

1.思维变革:信息风暴颠覆思维惯例

1)从“样本”到“总体”

2)从“精确性”到“混杂性”

3)从“因果关系”到“相关关系”

2.商业模式的变革与创新

1)企业模式创新

2)产业模式创新

3)技术模式创新

二、数据采集的方法

1.试验法(EQ试验)

例:雀巢速溶咖啡

2.访问法

例:罗永浩的锤子手机、刀削面

例:脑白金史玉柱的市场调研。

3.问卷法

4.平台法(对于后台数据的监测)——微信的三个号

第三讲:大数据在现实生活中的应用

一、大数据时代的三大发展趋势

--数据资产化

--产业平台化(垂直整合)

--泛互联网化

--大数据在各行各业的应用

--大数据在各行各业的应用

1.零售业——个性

1)零售行业的数据采集的目的是为了掌握用户的心理数据

2)根据用户数据重新定位零售产品的品牌

3)社群调性的设计是零售行业数据利用的最高层次

例:小米手机、锤子手机

2.制造业——智能

1)未来的汽车制造商难道还仅仅是制造企业吗?

2)无人车与无人机的发展与应用

3)未来的服装生产商还仅仅是服装生产商吗?

例:红领西装定制

3.能源业——节能

1)升级客户分析

2)提高智能控制

3)人性化服务

例:智能电表的应用

4.广告业——精准

1)广告的四种收费模式:CPC、CPS、CPM、CPT

2)广告商发展的三种趋势:掌心终端、交互模式、口碑见证

3)数字媒体模式:RTB、XAD

5.通信业——连接

1)通信行业的痛点

2)微信成为第四大运营商的理由

3)通信行业最宝贵的资源——修宽带的员工

6.金融业——回归

1)金融行业三大痛点:重关系重产品、重背景不重体验、重政治不重效率

2)大数据时代下的第三方支付手段

3)如何运用大数据发放贷款

例:阿里小贷、空付

7.医疗业——开放

1)医疗行业的痛点

2)医疗行业的流程改革

3)医疗行业如何运用数据盈利

例:苹果手环

8.教育业——交互

1)商业讲师的痛点

2)3D全息成像系统

3)沉浸式教学体验

例:BUY+

9.影视业——质量

1)如何运用大数据进行前期推广

2)如何运用大数据进行客户分析

3)如何运用大数据进行后续长尾盈利

例:弹幕

10.交通业——监测

1)传感器实现大数据采集

2)实现安全交通与智慧物流


 

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