大數據精準營銷與創新服務培訓

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課程大綱
引言：數字時代企業生存之道——保持饑餓感
案例解析：疫情之下的逆襲：釘釘用戶數超11億
第一講：數字化背景下的商業變革
一、傳統行業大數據開發面臨的難點
1. 數據思維：數據意識較弱，人才儲備不足
2. 數據采集：數據積累時間長，但質量不佳
3. 數據開發：應用場景不夠，缺乏業務突破點
4. 數據應用：條件所限，缺少應用的成功案例
5. 數據共享：數據不統一，難以發揮整體作用
二、大數據運營及數據挖掘應用
1. 產品研發：數據反饋與產品定位
2. 用戶畫像：消費者心理行為分析
3. 精準營銷：痛點捕捉與需求觸達
案例解析：從產品定義到精準營銷，眾安保險如何玩轉大數據
4. 風險管控：數據監測與風險預警
案例解析：上海外灘陳毅廣場踩踏事件的反思和啟示
5. 運營效率：智能化和精細化管理
6. 創新服務：消費者個性化需求滿足
案例解析：門店暴增，“優剪”的大數據思維和顛覆式創新
三、大數據的外部環境和基礎條件
1. 阿里巴巴新戰略：數字經濟體
2. 大數據三個要素
1）大——海量，平臺級
2）數——信息，結構化
3）據——精準、可依賴
3. 大數據的六個特征
案例解析：五常大米，下單即送
4. 大數據的三種類型
1）消費數據——多維度記錄
2）機器和傳感數據——圖文、語音、影像
3）行為數據——位置、軌跡、交易
5. 大數據與5G
6. 大數據與物聯網
7. 大數據與云計算
8. 大數據與人工智能

第二講：大數據開發流程及應用策略
一、大數據開發和應用方向
1. 發現運營存在的不足
2. 市場變化和競對動態
3. 客戶需求與極致體驗
4. 個性化營銷方案制定
5. 洞察行業周期性走勢
6. 為決策提供有效依據
二、大數據分析挖掘方法和要點
1. 統計性分析
1）設定指標——轉化率、留存率、活躍度
2）不同維度的統計分析
3）導向性的數據提取
案例解析：飛機真的是最安全的交通工具？
實戰分享：從某外賣平臺的統計數據中，你能看出什么？
2. 預測性分析
1）捕捉各個因素之間的內在關聯
2）通過歷史數據發掘規律和趨勢
3）風險評估，預判和管控
案例解析：為什么電力數據真實反映了國民經濟運行狀況？
案例解析：“雙十一”背后阿里云強悍的數據處理能力
3. 可視化分析
1）形成觀點和結論
2）文不如表，表不如圖
3）呈現方式——Excel、PPT或其他分析工具
案例解析：城市大腦——智能交通最重要的支點
4. 分析思維訓練
1）對比、轉化、關聯，橫向與縱向擴展
2）深入了解各業務板塊，使分析工作貼合實際
3）比數據分析更重要的是大數據思維和意識
思維訓練：為什么大部分人對中國房價走勢預測失誤？
實戰分享：如何通過數據分析識別已損壞的共享雨傘？
三、數據開發流程
1. 數據接入
2. 數據整合
3. 數據清洗
4. 數據分析
5. 數據呈現
6. 建模應用
四、大數據內部采集與外部整合
1. 內部數據采集要點
1）完整性——數據累積效應
2）連續性——周期變化趨勢
3）多維度——數據的多樣性
4）傾向性——目標數據提取
2. 外部數據渠道開拓與整合優化
1）“互聯網+”的趨勢
2）構建跨平臺信息采集體系
實戰分享:WiFi運營商“百米生活”與公安網監的大數據合作

第三講：基于用戶畫像的精準營銷和創新服務
一、什么是用戶畫像
1. 用戶DNA
2. 營銷依據
3. 效果轉化
案例解析：今日頭條為什么讓巨頭們恐慌？
案例解析：70后談存錢、80后談還錢、90后談花錢
二、用戶畫像構建
1. 用戶需求洞察
1）用戶角色屬性劃分
2）用戶真偽需求甄別
3）保持傾聽，獨立判斷
案例解析：郵政VS順豐，用戶的槽點在哪里？
2. 數據源的建立
1）用戶數據
2）行為數據
3）消費數據
4）商品數據
5）客服數據
3. 數據建模及規則
1）購買力模型
2）群體畫像模型
3）購買興趣模型
4）促銷敏感度模型
案例解析：瞄準社區生鮮，錢大媽憑什么火爆？
三、用戶標簽體系
1. 用戶的基礎信息
2. 用戶的社會屬性
3. 用戶的行為偏好
4. 用戶的心理特征
5. 用戶的異常情況
6. 用戶的使用特權
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