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大数据时代的精准营销

课程编号:32165

课程价格:¥26000/天

课程时长:1 天

课程人气:254

行业类别:行业通用     

专业类别:大数据 

授课讲师:傅一航

  • 课程说明
  • 讲师介绍
  • 选择同类课
【培训对象】
市场营销部经理、产品设计人员、运营分析部经理等主管。

【培训收益】


第一部分: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?
1、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
2、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
3、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
4、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

第二部分:大数据如何实现精准营销
1、什么是精准营销
2、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
3、数据分析的六步曲
4、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
5、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
6、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
7、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
8、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
9、步骤6:报表撰写--观点表达
选择报告种类
完整的报告结构
10、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
第三部分:大数据营销概述
1、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
2、传统营销的困境
3、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
4、大数据营销引领传统营销
5、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
……
6、大数据营销的基石:用户画像
7、大数据营销在整个营销体系的应用

第四部分:大数据营销案例
1、从客户生存周期看大数据营销
2、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?
3、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
4、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
5、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
6、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
7、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?
8、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
9、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?
10、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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