基于大数据的用户行为分析和需求挖掘
基于大数据的用户行为分析和需求挖掘详细内容
基于大数据的用户行为分析和需求挖掘
基于大数据的用户行为分析和需求挖掘
【课程介绍】
课程将以大数据用户分析与关系运营切入点,还原商业环境中的实际案例,帮助学员理解了解大数据特性,现状,学会用大数据来认识用户,用户行为特点及需求捕获;学会用大数据分析来深层次理解用户需求,并进一步挖掘用户潜在需求。
课程以客户画像的设计和流程介绍为切入点,通过确定用户画像所需的数据体系,通过用户的“数字化消费行为”为其构建行为标签,实现大视频业务、融合套餐、智慧家庭用户画像的构建。
课程通过案例详解用户行为分析方法,掌握大数据下客户的“透视”技巧,包括基础数据的收集和整理、客户需求挖掘与分析、运营商存量经营分析,为优化产品设计与服务提供支撑。
【内容大纲】
第一部分、用户需求挖掘
(一)庖丁解牛—大数据360度大揭秘
什么是大数据?
大数据运营的3个基础
大数据和人工智能、区块链的关系是什么?
大数据应用的2个层面
大数据运营的关键——数据挖掘
关于机器学习和深度学习
大数据挖掘包括5个步骤
运营商拥有哪些方面的数据?
运营商的数据来源
大数据应用的4个大类
运营商大数据应用成产生4个方面价值
数据挖掘的4类主要算法
聚类算法
降维算法
回归算法
分类算法
(二)大数据在运营商的三个主要应用
用大数据为客户画像,精准定位客户
大精准定位客户的六个步骤
案例:小米的用户定位与大数据思维
用大数据挖掘用户核心需求,精准匹配
大数据精准匹配客户需求的3个步骤
案例:IPTV的协同营销
通过大数据思维,个性化服务客户
大数据用户管理的RFM模型
案例:利用RFM模型实现存量用户管理
(三)大数据经典应用案例剖析
案例:大数据在餐饮行业的精准运营
案例:大数据在金融行业的精准运营
案例:大数据在金融行业的精准运营
案例:大数据在汽车行业的精准运营
(四)详细案例分析:运营商视频业务存量运营的大数据应用
第二部分、精准用户画像
(一)用户画像的方法和技巧
什么是用户画像?
用户画像的作用
用户画像的技术实现
如何构建用户画像?
第一步:理解用户
第二步:标签设计
第三步:特征聚类
第四步:“上帝”描述
(二)基于用户画像的产品创新
用户画像有哪些作用?
基于用户画像的产品设计目的
产品的特征和4个关键属性
产品创新的5个关键步骤
(三)基于用户画像的营销管理
基于用户画像的营销和渠道管理目的
利用用户画像实现社群营销
利用用户画像实现社交营销的算法实现
利用用户画像实现区域营销
利用用户画像实现线下渠道的动线优化
利用用户画像实现线上线下渠道联动
(四)详细案例分析:知乎的用户画像和需求分析
第三部分、用户行为分析
(一)关于数据分析和数据挖掘
什么是数据分析?
怎么理解数据?
运营商的数据从哪儿来?
运营商拥有哪些方面的数据?
为什么要用大数据挖掘
什么是大数据?
经典数据分析(挖掘)与大数据分析(挖掘)的区别
大数据挖掘包括5个步骤
机器学习和深度学习
(二)数据分析的原理、方法和技巧
数据分析的主要方法
假设分析方法
逻辑树分析方法
AARRR分析方法
AARRR分析方法——获取用户
AARRR分析方法——激活用户
AARRR分析方法——用户留存
AARRR分析方法——增加收入
AARRR分析方法——用户推荐
群组分析方法——留存率分析
相关(回归)分析——满意度分析
对比分析方法
(三)数据分析实战应用技巧
数据分析的3个步骤
案例:某运营商年度经营分析
(四)数据分析的展示技巧
排列图(帕累托图)
因果图(鱼骨图)
散布图(相关图)
直方图(质量分布图)
控制图
词云图
(五)数据挖掘的主要算法
聚类算法
降维算法
回归算法
分类算法
时序算法
(六)数据分析(挖掘)的全过程
数据预处理
特征工程?
模型训练
模型应用
(七)详细案例分析:基于数据挖掘的用户体验优化和存量管理
用户触点管理
用户体验评估
体验全景图绘制
用户转化评估的留存策略设计
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