• 2020/7/8至2020/7/8 寧波

• 2020/7/10至2020/7/10 上海

• 2020/8/4至2020/8/4 上海

• 2020/11/10至2020/11/10 上海

課程時長    

* 7小時（1天）    

有何收獲？    

* 知曉大數據的核心理念，以及在各領域中的應用價值。    

* 熟悉數據分析的標準過程，知曉大數據在營銷中的應用原理    

* 能夠利用營銷理念來展開大數據分析    

先決條件？    

* 在工作需要或計劃運用大數據    

* 對大數據有興趣    

為何參加？    

大數據時代已經來臨，大數據戰(zhàn)略已經上升到國家意志，擁有大數據的規(guī)模和利用大數據的能力已經成為國家競爭力的一種體現，大數據的重要性已經毋庸置疑。    

本課程從實際的市場營銷問題出發(fā)，了解大數據在市場營銷領域的價值以及應用。并對大數據分析與挖掘技術進行了介紹，通過從大量的市場營銷數據中分析潛在的客戶特征，挖掘客戶行為特點，實現業(yè)務賦能精準營銷，幫助團隊深入理解業(yè)務運作，支持業(yè)務策略制定以及營銷決策。    

課程大綱    

第一模塊：大數據的核心理念    

* 大數據時代：你缺的不是一堆方法，而是大數據思維    

* 大數據是探索事物發(fā)展和變化規(guī)律的工具    

* 大數據的核心能力    

> 發(fā)現業(yè)務運行規(guī)律及問題    

> 探索業(yè)務未來發(fā)展趨勢    

* 從案例看大數據的核心本質    

> 用趨勢圖來探索產品銷量規(guī)律    

> 從谷歌的GFT產品探索用戶需求變化    

> 從美國總統(tǒng)競選看大數據對選民行為進行分析    

> 從大數據炒股看大數據如何探索因素的相關性    

* 認識大數據分析    

> 什么是數據分析    

> 數據分析的三大作用    

> 常用分析的三大類別    

案例：喜歡賺“差價”的營業(yè)員（用數據管理來識別）    

* 數據分析需要什么樣的能力    

> 懂業(yè)務、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈現    

* 大數據應用系統(tǒng)的四層結構    

> 數據基礎層、數據模型層、業(yè)務模型層、業(yè)務應用層    

* 大數據分析的兩大核心理念    

第二模塊：分析數據，讓大數據賦能業(yè)務    

* 賦能業(yè)務實現精準營銷的幾個關鍵    

> 精準的定位    

> 精確的信息    

> 精準的投放    

> 精細的管理    

* 數據分析的六步曲    

* 步驟1：明確目的--理清思路    

> 確定分析目的：要解決什么樣的業(yè)務問題    

> 確定分析思路：分解業(yè)務問題，構建分析框架    

* 步驟2：數據收集—理清思路    

> 明確收集數據范圍    

> 確定收集來源    

> 確定收集方法    

* 步驟3：數據預處理—尋找答案    

> 數據質量評估    

> 數據清洗、數據處理和變量處理    

> 探索性分析    

* 步驟4：數據分析--尋找答案    

> 選擇合適的分析方法    

> 構建合適的分析模型    

> 選擇合適的分析工具    

* 步驟5：數據展示--觀點表達    

> 選擇恰當的圖表    

> 選擇合適的可視化工具    

* 步驟6：報表撰寫--觀點表達    

> 選擇報告種類    

> 完整的報告結構    

* 數據分析的三大誤區(qū)    

演練：如何用大數據來支撐手機精準營銷項目    

第三模塊：大數據應用概述    

* 大數據在行業(yè)中的常見應用    

> 大數據+保險    

> 大數據+金融    

> 大數據+旅游    

> 大數據+零售    

* 傳統(tǒng)營銷的困境    

* 營銷理論的變革    

> 第一代：4P理論    

> 第二代：4C理論    

> 第三代：nPnC理論    

* 大數據營銷引領傳統(tǒng)營銷    

* 大數據在營銷中的典型應用    

> 市場定位與客戶細分    

> 客戶需求與產品設計    

> 精準廣告與精準推薦    

> 用戶行為與特征分析    

* 大數據營銷的基石：用戶畫像    

* 大數據營銷在整個營銷體系的應用    

第四模塊：大數據應用案例    

* 從客戶生存周期看大數據營銷    

* 如何尋找影響因素？    

案例：決定客戶選擇產品的關鍵因素是什么？    

* 如何尋找目標客戶（用戶匹配模型）    

案例：雜志社去哪里尋找訂閱用戶    

* 如何進行精準廣告投放（利用響應模型優(yōu)化）？    

案例：宜家IKE如何實現產品手冊的精準發(fā)送    

* 如何實現客戶群劃分（聚類）？    

案例：找到汽車行業(yè)的細分客戶群    

案例：寶潔公司實現多層次客戶的產品試銷    

* 如何預測客戶行為（分類預測），實現精準推薦？    

案例：如何評估客戶是否會購買汽車？    

案例：如何評估客戶會選擇哪個品牌的汽車？    

案例：銀行構建欠貸用戶模型，實現風險控制    

案例：保險欺詐監(jiān)測模型    

* 如何實現產品的交叉銷售？    

案例：沃爾瑪通過交叉銷售，促進產品銷量提升    

案例：如何推薦汽車附加產品？    

* 如何預測產品銷量/銷售金額    

案例：如何評估iPad的銷量上限及銷量增速拐點？    

案例：美國AL航空公司的里程數預測    

案例：菜鳥物流如何提升物流速度    

* 如何實現產品最優(yōu)定價？    

案例：零售商如何選擇產品定價策略？    

* 如何進行產品設計與優(yōu)化？    

案例：從銷量看出客戶主要關注產品的哪些功能和特性？    

相關課程    

作為對大數據管理有需求的企業(yè)管理者，你可能還會對《市場營銷數據的分析與挖掘》感興趣    

想要在營銷管理方面更進一步，你可能需要學習《品效合一的營銷創(chuàng)新與實戰(zhàn)方法》、《創(chuàng)新思維》    

師資簡介    

傅 先生    

* 背景經歷       

華為系大數據專家    

計算機軟件與理論碩士研究生（研究方向：數據挖掘、搜索引擎）    

曾在華為工作十年，五篇國家專利，在華為工作期間獲得華為數項獎項，在英國、日本、荷蘭等國家做項目    

專注于大數據分析與挖掘等應用技術，以及大數據系統(tǒng)部署解決方案。旨在將大數據的數據分析、數據挖掘、數據建模應用于行業(yè)及商業(yè)領域，解決行業(yè)實際的問題。將大數據應用于運營決策，幫助企業(yè)提升運營決策能力應用于市場營銷，通過大數據營銷，解決營銷中的用戶群細分，產品設計優(yōu)化，產品最優(yōu)定價，精準營銷，精準推薦等實際問題，提升營銷效果，節(jié)省營銷費用，以及市場預測、用戶行為預測等    

* 擅長領域    

《大數據分析與數據挖掘綜合能力提升實戰(zhàn)》《“數”說營銷----大數據營銷實戰(zhàn)與沙盤》《大數據建模與模型優(yōu)化實戰(zhàn)培訓》    

《大數據產業(yè)現狀及應用創(chuàng)新》《大數據戰(zhàn)略與商業(yè)變革》《大數據時代的精準營銷》    

《Hadoop大數據解決方案開發(fā)技術基礎培訓》《大數據分析與挖掘之Python開發(fā)實戰(zhàn)》    

* 服務客戶    

華為、富士康、平安集團、中國銀行、招商銀行、光大銀行、中信銀行、交通銀行、廣電銀通、西部航空、海南航空、中國移動、中國聯(lián)通、中國電信、西部航空、安能物流、廣州地鐵、富維江森、東風日產、神南礦業(yè)、公交集團、廣州稅務、良品鋪子等單位和公司。    

* 學員反饋    

傅老師的課程，開拓了我營銷的思維，大數據營銷，重在利用數據為營銷服務。用戶細分、用戶特征提取、營銷費用預算、客戶流失預警，原來可以這樣利用大數據，以后不再需要“拍腦袋”了    

——劉經理（貴州某運營商）