大数据时代下的精准营销（1天）

大数据时代的精准营销
【课程目标】
本课程从实际的市场营销问题出发，了解大数据在市场营销领域的价值以及应用。并对大数据分析与挖掘技术进行了介绍，通过从大量的市场营销数据中分析潜在的客户特征，挖掘客户行为特点，实现精准营销，帮助市场营销团队深入理解业务运作，支持业务策略制定以及营销决策。
通过本课程的学习，达到如下目的：
了解大数据营销内容，掌握大数据在营销中的应用。
了解基本的营销理论，并学会基于营销理念来展开大数据分析。
熟悉数据分析的标准过程，了解大数据在营销中的应用原理。
【授课时间】
1天时间
【授课对象】
市场营销部经理、产品设计人员、运营分析部经理等主管。
【授课方式】
理论精讲 + 案例解析 + 实际业务问题分析
本课程突出数据分析的实际应用，结合行业的典型应用特点，围绕实际的商业问题，进行大数据的分析与挖掘，通过营销案例分析，让学员明白大数据营销的价值以及实现。
【课程大纲】
大数据的核心理念
问题：什么是数据思维？大数据决策的底层逻辑以及决策依据是什么？
数字化五大技术战略：ABCDI战略
A：人工智能，目的是用机器模拟人类行为
B：区块链，构建不可篡改的分布记账系统
C：云计算，搭建按需分配的计算资源平台
D：大数据，实现智能化的判断和决策机制
I：物联网，实现万物互联通信的基础架构
大数据的本质
数据，是事物发展和变化过程中留下的痕迹
大数据不在于量大，而在于全（多维性）
业务导向还是技术导向
大数据决策的底层逻辑（即四大核心价值）
探索业务规律，按规律来管理决策
案例：客流规律与排班及最佳营销时机
案例：致命交通事故发生的时间规律
发现运营变化，定短板来运营决策
案例：考核周期导致的员工月初懈怠
案例：工序信号异常监测设备故障
理清要素关系，找影响因素来决策
案例：情绪对于股市涨跌的影响
案例：为何升职反而会增加离职风险？
预测未来趋势，通过预判进行决策
案例：惠普预测员工离职风险及挽留
案例：保险公司的车险预测与个性化保费定价
大数据决策的三个关键环节
业务数据化：将业务问题转化为数据问题
数据信息化：提取数据中的业务规律信息
信息策略化：基于规律形成业务应对策略
案例：用数据来识别喜欢赚“差价”的营业员
大数据如何实现精准营销
什么是精准营销
实施精准营销的几个关键
定位正确的客户
匹配正确的产品
确定合理的价格
寻找恰当的时机
通过合适的渠道
设计合适的信息
数据分析的六步曲
步骤1：明确目的--理清思路
确定分析目的：要解决什么样的业务问题
确定分析思路：分解业务问题，构建分析框架
步骤2：数据收集—理清思路
明确收集数据范围
确定收集来源
确定收集方法
步骤3：数据预处理—寻找答案
数据质量评估
数据清洗、数据处理和变量处理
探索性分析
步骤4：数据分析--寻找答案
选择合适的分析方法
构建合适的分析模型
选择合适的分析工具
步骤5：数据展示--观点表达
选择恰当的图表
选择合适的可视化工具
步骤6：报表撰写--观点表达
选择报告种类
完整的报告结构
数据分析的三大误区
演练：产品精准营销案例分析
如何搭建精准营销分析框架
精准营销分析的过程和步骤
大数据营销概述
大数据在行业中的常见应用
大数据+保险
大数据+金融
大数据+旅游
大数据+零售
传统营销的困境
营销理论的变革
第一代：4P理论
第二代：4C理论
第三代：nPnC理论
大数据营销引领传统营销
大数据在营销中的典型应用
市场定位与客户细分
客户需求与产品设计
精准广告与精准推荐
用户行为与特征分析
……
大数据营销的基石：用户画像
大数据营销在整个营销体系的应用
大数据营销案例
从客户生存周期看大数据营销
如何寻找影响因素？
案例：决定客户选择产品的关键因素是什么？
如何寻找目标客户（用户匹配模型）
案例：杂志社去哪里寻找订阅用户
如何进行精准广告投放（利用响应模型优化）？
案例：宜家IKE如何实现产品手册的精准发送
如何实现客户群划分（聚类）？
案例：找到汽车行业的细分客户群
案例：宝洁公司实现多层次客户的产品试销
如何预测客户行为（分类预测），实现精准推荐？
案例：如何评估客户是否会购买汽车？
案例：如何评估客户会选择哪个品牌的汽车？
案例：银行构建欠贷用户模型，实现风险控制
案例：保险欺诈监测模型
如何实现产品的交叉销售？
案例：沃尔玛通过交叉销售，促进产品销量提升
案例：如何推荐汽车附加产品？
如何预测产品销量/销售金额
案例：如何评估iPad的销量上限及销量增速拐点？
案例：美国AL航空公司的里程数预测
案例：菜鸟物流如何提升物流速度
如何实现产品最优定价？
案例：零售商如何选择产品定价策略？
如何进行产品设计与优化？
案例：从销量看出客户主要关注产品的哪些功能和特性？
结束：课程总结与问题答疑。

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