大数据精准营销与具体落地场景

课程背景：

为什么阿里巴巴能在1个工作日发放贷款?为什么腾讯如此精准开展微信营销?为什么顺丰快递的广告投递如此精准?原因是他们拥有强大的数据库，因此在数字化时代，在云计算的条件下，企业要实现精准营销已绝非难事，那么究竟如何开展精准客户服务营销呢?

大数据营销课程从实际的市场营销问题出发，构建数据分析与数据挖掘模型，以解决实际的商业问题。并对大数据分析与挖掘技术进行了全面的介绍，**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运营决策。

课程收获：

本课程将帮助学员理解并解决以下切实落地问题：

1.     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？

2.     大数据实现精准营销的整个过程是什么？要经历哪些步骤？如何构建精准营销的数据支撑框架？需要采集哪些数据？

3.     数据分析方法的种类？分析方法的不同应用场景？

4.     如何才能全面/系统地分析而不遗漏？如何分解和细化业务问题？

5.     哪些因素是影响业务目标的关键要素？比如，产品在货架上的位置是否对销量有影响？价格和广告开销是如何影响销量的？影响风控的关键因素有哪些？如何判断？

6.     如何预测未来的产品销量/销售额？如果产品跟随季节性变动，该如何预测？

7.     当销量随季节周期变动时该如何预测？

8.     如何评估客户购买产品的可能性？如何预测客户的购买行为？如何提取某类客户的典型特征？如何向客户精准推荐产品或业务？

课程时间：1天或2天，2天则以比赛或工作坊形式呈现

课程方式：主题讲授+史杰松服务真实案例分析+互动问答+视频欣赏+情景模拟+小队讨论+模拟训练

课程大纲：

第一章：大数据的基本理念

一、大数据到底是什么?

二、大数据时代到来的条件

1.     时代的沿革

① 工业革命1.0——机械生产代替手工劳动

② 工业革命2.0——实现了生产的自动化

③ 工业革命3.0——开始迈入信息化时代

④ 工业革命4.0——智能工业开始拉开序幕

2.     移动数字化

3.     云计算

4.     6G网络

二、大数据的条件——大数据VS数据大

1.     大数据与传统数据的区别

① “由业务向数据提出需求”的运营模式向“以数据指导业务”的运营模式转变

② 化“数”为“据”是关键。

2.     大数据的特点

① 数据体量够大（Volume）

② 数据类型够多（Variety）

③ 数据价值密度低（Value）

④ 数据具有实效性（Velocity）

三、大数据的类型

1.     结构化数据——纯数字化数据

2.     半结构化数据——图片、声音、影像

3.     非结构化数据——行为数据：归根到底是研究“人”

① 表象数据

② 心理数据

③ 性格数据

第二章：大数据的商业意义和使用

一、大数据的商业意义

挖掘需求：永远不要忽略用户的行为数据和潜在需求

1.     大数据的本质：还原（通过行为数据还原用户的真实需求）——为C端精确画像

① 分析用户的特征和行为

② 筛选有价值的用户

③ 注重用户体验

2.     还原的三个条件：角度、场景、数据

① 角度：企业价值和客户价值。

② 场景——推理“活”数据

③ 数据——挖掘

④ 表象数据——挖掘用户的潜在需求

⑤ 潜在需求指标：搜索的关键词、浏览过的网页、购物车中待购品

⑥ 对策分析指标：网页停留的时间、购买商品的单价、服务满意度

⑦ 身份识别指标：常用的物流、常刷的银行卡、常用的送货地址

3.     心理数据——探寻用户的真实感受

① 心理数据一：对比效应——不怕不识货，只怕货比货

② 心理数据二：评估模式——女孩子相信是否要带女伴

③ 心理数据三：折中效应——不知是中国喜欢中庸之道

④ 心理数据四：沉没成本——人们为什么总停留在过去

⑤ 心理数据五：损失规避——敢不敢冒险，会不会说话

⑥ 心理数据六：禀赋效应——敝帚为什么自珍

⑦ 心理数据七：心理账户——钱和钱是不一样的

⑧ 心理数据八：交易效用——网购为什么疯狂

⑨ 心理数据九：锚定效应——好的起点是成功的一半

4.     性格数据——找到用户的行为动机

5.     大数据的基础：经验

6.     大数据的关键作用：预测

7.     大数据的根本目的：决策

二、精准营销：开展精准化、低成本营销

1.     关联推荐：

2.     广告精准推送

3.     社区营销，建立核心竞争力

三、内部管理：提高工作效率和服务质量

1.     提高工作效率

2.     提升服务质量

3.     实现员工的扁平化管理

四、模式变革：变革商业模式，引领时代潮流

1.思维变革：信息风暴颠覆思维惯例

① 从“样本”到“总体”

② 从“精确性”到“混杂性”

③ 从“因果关系”到“相关关系”

2.商业模式的变革与创新

① 企业模式创新

② 产业模式创新

③ 技术模式创新

五、数据采集的方法

1.     试验法（EQ试验）

2.     访问法

3.     问卷法

4.     平台法（对于后台数据的监测）

第三章：大数据在现实生活中的应用

一、大数据时代的三大发展趋势

1.     数据资产化

2.     产业平台化（垂直整合）

3.     泛数字化化

4.     零售业——个性

① 零售行业的数据采集的目的是为了掌握用户的心理数据

② 根据用户数据重新定位零售产品的品牌

③ 社群调性的设计是零售行业数据利用的最高层次

5.     制造业——智能

① 未来的汽车制造商难道还仅仅是制造企业吗?

② 无人车与无人机的发展与应用

③ 未来的服装生产商还仅仅是服装生产商吗?

6.     能源业——节能

① 升级客户分析

② 提高智能控制

③ 人性化服务

7.     广告业——精准

① 广告的四种收费模式：CPC、CPS、CPM、CPT

② 广告商发展的三种趋势：掌心终端、交互模式、口碑见证

③ 数字媒体模式：RTB、XAD

8.     通信业——连接

① 通信行业的痛点

② 微信成为第四大运营商的理由

③ 通信行业最宝贵的资源——修宽带的员工

9.     金融业——回归

① 金融行业三大痛点：重关系重产品、重背景不重体验、重政治不重效率

② 大数据时代下的第三方支付手段

③ 如何运用大数据发放贷款

10.  医疗业——开放

医疗行业的痛点

医疗行业的流程改革

医疗行业如何运用数据盈利

11.  影视业——质量

① 如何运用大数据进行前期推广

② 如何运用大数据进行客户分析

③ 如何运用大数据进行后续长尾盈利

12.  交通业——监测

① 传感器实现大数据采集

② 实现安全交通与智慧物流