大数据分析与信息革命
大数据分析与信息革命详细内容
大数据分析与信息革命
《大数据分析与信息革命》
课程介绍：
截止2015年，中国已达7.5亿互联网用户，越来越多的人通过移动互联网平台进行沟通
、应用、采购商品。互联网思维的核心是“连接一切”，这就是“互联网+”。可以说，未能
足够利用互联网思维方式，没有把互联网+商业模式与用户连接起来的的企业是没有未来
的企业，必将被市场淘汰。
尽管全球经济正在经历寒冬，但是互联网的发展却如日中天。越来越多的企业已经尝
到了转型互联网思维方式和商业模式的甜头！
在当今经营成本日益高涨的市场竞争环境下，企业如何利用互联网找到创新模式、突
破困局？
在消费者行为方式动态化的大背景下，企业如何依托互联网，实现低成本战略突围？
课程目的：
通过讲师多年在互联网企业中的实际工作经历，将互联网理论与实战案例相结合的方
式，帮助学员掌握核心互联网思维及传统企业转型关键运作要点，通过互联网手段低成
本制胜市场，实现企业的战略突围，构筑数字时代的企业的核心竞争能力。
学员对象：管理团队、技术团队及所有涉及传统企业专业的人员
授课方法：结合当今企业竞争与互联网发展趋势，通过理论与实战案例解析相结合的方
式进行授课，内容严谨充实又不乏轻松幽默，同时加入学员案例现场演练和点评，增强
课程的互动性。
课程主要内容：
第一天课程
1. 大数据时代：
1. 认识互联网大数据时代
2. 当下互联网信息化变革的深度思考
3. 中国互联网发展简史及成功企业案例分析
4. 互联网思维是什么？互联网+是什么？大数据是什么？
二、互联网商业模式变更及成功案例
1，用户思维
——把握用户的核心需求
——如何利用用户体验开展营销
2，跨界思维
——行业边界的模糊
——如何做颠覆式创新
3，简约思维
——“简”是王道
——如何“简”而不“乏”
4，极致思维
——抓住用户痛点
——如何把握兴奋点
5，迭代思维
——先开炮后瞄准
——如何有效微创新
6，免费思维
——羊毛出在狗身上让狗付费
——如何规划互联网时代的商业模式
7，口碑思维
——口碑的独特优势
——如何把握口碑的关键节点
8，大数据思维
——大数据现代企业的仪表盘
——如何让大数据助力高效运营
9，平台思维
——建设生态圈
——如何建立互联网时代的联盟
午间休息
三、互联网+传统行业的发展趋势
1. 企业运营核心竞争力的界定和特征
2. 通过大数据了解你的用户需求
3. 赢在“大数据营销”——借势“新媒体”
4. 互联网＋的动力: 大数据、云计算、工业4.0与物联网
5. 企业如何收集、处理海量数据
6. 大数据运营推动传统企业互联网化
四、数据从何而来——精准营销及口碑传播
1. ”互联网+媒体“的特点、商机与挑战
2、中国新媒体发展的前世今生
3、互联网思维带来的新媒体营销变革与应对机制
4、新媒体营销的主要内容和手段
5、新媒体营销传播特点：分众、精准、个性、交互、口碑、长尾
6、如何增强用户体验来提高用户的访问粘性
第二天课程
5. 大数据在各行业应用案例
1、电子商务与大数据完美结合
A. 网站投资回报率的计算
B. 网站运营的指标体系
C. 客户价值的细分，如何做客户运营
D. ARPU值的关键作用与法则
2、连锁零售企业管理利器——平台化
A. 购物中心业绩提升六大要素
B. 数据帮助提高销售量
C. 奇妙的关联销售
分组讨论：资金流、物流系统、渠道成员关系管理台账的建立和数据分析
3、游戏运营暴利的秘诀
A. 游戏如何让玩家欲罢不能——基于数据挖掘的奖励、积分模式
B. 游戏中经济系统的维护模式
4、电信企业通过数据挖掘改善企业营销模式
分组讨论：如何更有针对性的建立营销模式，从规模营销到定点营销
5、通过数据挖掘提升银行信用卡客户忠诚度
分组讨论：从信用卡数据分析，到防止客户流程
六、大数据应用概述
1. 什么要做数据挖掘——多学科的融合
2. 数据挖掘的功能：分类、预测、推估、关联、聚类、可视化
3. 如何收集、处理海量数据
4. 数据挖掘中的十大经典算法
5. 数据质量管理四大要素
6. 数据挖掘建模、流程及分析指标
午间休息
七：数据挖掘中的要点
1. 建立运营数据挖掘模型的4个步骤
2. 数据挖掘结果如何展现——可视化数据之美
3. 数据挖掘常用的工具
4. 如何写一份赏心悦目的数据分析报告——用数据看透问题
5. 数据挖掘技能提升十大必杀技
6. 数据挖掘中易犯的错误——给数据分析师的五个忠告
八、互联网+大数据如何落地
1. 营销模式的变化
2. 与用户关系的变化
3. 产品定位的变化
4. 通过流程体系互联网思维
5. 互联网企业一体化端到端流程
九、小试牛刀
实战练习：围绕企业运营商特点，分组练习搭建以下四方面大数据模型：
1.
市场与精准营销，包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐；
2. 客户关系管理，包括客服中心优化和客户生命周期管理；
3. 企业运营管理，包括业务运营监控和经营分析；
4. 数据商业化指数体系的初步搭建和分析。
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