大数据时代下的市场营销

  培训讲师:王海

讲师背景:
王海老师北京区块链技术应用协会的会员和讲师、scrum精益敏捷管理顾问讲师国家级信息化专家——国家工信部智能化管理师授课专家北京理工大学计算机专业毕业。擅长行业领域行业:金融、银行、企业、互联网领域:人工智能(ChatGPT)、区块链、云计 详细>>

王海
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大数据时代下的市场营销详细内容

大数据时代下的市场营销

大数据时代下的市场营销
——如何利用数据赢得消费者
课程背景:
截止2016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。
对于企业运营商而言,拥有多年的数据积累,拥有诸如财务收入、业务发展量等结构
化数据,并涉及到图片、文本、音频、视频等非结构化数据。从数据来源看,企业运营
商的数据来自于涉及移动语音、固定电话、固网接入和无线上网等所有业务,也会涉及
公众客户、政企客户和家庭客户,同时也会收集到实体渠道、电子渠道、直销渠道等所
有类型渠道的接触信息。整体来看,企业运营商大数据发展仍处在探索阶段。
因此大数据分析及挖掘已是各行业、企业无法回避的课题,也是新经济时代的机遇和
挑战。培训课程将本着为企业培养大数据方面的知识及人才,从如何通过数据分析、挖
掘获得商机,如何提高产品到净利润转化率,降低经营成本和风险等方面全面提升企业
竞争力。并以业务实战入手,
教授各知名大数据挖掘成功赢利模式等活动,帮助企业做好运营,体现大数据分析及挖
掘对企业运营业务的价值。


课程特点:
1.
大数据分析及挖掘是一项较新的数据库技术,它基于由日常积累的大量数据所构成
的数据库,从中发现潜在的、有价值的信息——称为知识,用于支持决策。
2. 简明阐述大数据分析与营销的关系。
3. 清晰系统的讲述营销中的数据挖掘常用技术。
4. 实战应用于大数据营销主要应用领域以及与企业现状分析。


课程对象:
企业各级管理者、市场、营销、销售人员、企业经营者、产品运营总监、产品经理
、数据分析师等所有涉及大数据分析、挖掘、应用等人员。


学员收益:
大数据时代的来临,使各行业对大数据分析及挖掘人员的需求呈现爆炸性增长,其
中实战能力在数据分析领域至关重要,一名出色的市场及营销人员需要通过经历各种各
样的实战分析案例来吸取经验教训以持续成长,光靠教科书上或者借鉴其他成功案例,
不与企业实际情况结合,无法直接在企业“落地、见效”。随着行业需求的迅速增长,相
关人员迅速提高自身实战能力的愿望正在变得日益迫切。
本课程定位为实战操作,围绕运营商营销运用大数据主要方面开展:(1)网络管理
和优化;(2)市场与精准营销;(3)客户关系管理,;(4)企业运营管理;(5)数
据商业化指数据对外商业化。
在同步学习和操练中能超越方法和工具的局限,聚焦于对分析、挖掘经验的领悟,
从而“学以致用、举一反三“地提高自身的实战能力,回到工作岗位上可以立刻解决企业
实际数据挖掘的现实问题,为企业提升竞争力。


课程形式:理论讲解、互动体验、实战演练、案例研讨、Q&A答疑;


课程主要内容:
上午9:00——10:00
一:认识互联网大数据时代
1. 当下互联网思维现象的深度思考
2. 中国互联网发展简史及成功企业案例分析
3. 互联网思维是什么?云计算是什么?大数据是什么?
4. 互联网运营的实质——大数据营销
5. 互联网时代的企业创新策略——大数据运用
6. 大数据营销的本质就是赢得用户口碑
7. 大数据营销是延长企业生命周期的关键
分组讨论:当前企业对互联网思维及大数据有哪些需求
上午10:00——11:00
二:行业大数据云计算应用发展展望
1. 企业运营核心竞争力的界定和特征
2. 通过大数据云计算了解你的用户需求
3. 赢在“大数据营销”——借势“社会化新媒体”
4. 互联网+的动力: 大数据、云计算、工业4.0与物联网
5. 大数据营销推动传统企业互联网化
课间休息
上午11:00——12:00
三: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. 如何通过在线化收集、处理海量数据
4. 数据挖掘建模、流程及分析指标
午餐时间
下午13:00——14:30
四:各行业大数据营销应用案例
1. 电子商务与数据挖掘完美结合
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
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. 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
4. 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
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
下午14:30——15:30
五:数据挖掘中的要点
5. 建立运营数据挖掘模型的4个步骤
6. 数据挖掘结果如何展现——可视化数据之美
7. 数据挖掘分析常用的工具
8. 如何写一份赏心悦目的数据分析报告——用数据看透问题
9. 数据挖掘分析中易犯的错误
课间休息
下午15:40——16:20
六:大数据云计算如何在企业落地
1. 传统企业应用大数据技术与变革迫在眉睫
2. 大数据与营销模式的变化
3. 大数据与用户关系的变化
4. 大数据在企业中定位
5. 大数据企业组织结构
6. 通过流程体现大数据价值
7. 企业一体化端到端流程
分组讨论:企业目前的流程是否适应互联网运营
下午16:20——17:00
七: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.
利用大数据进行精准用户定位,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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