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史杰松:《大數據精準營銷與具體落地場景》
2024-09-16 2204
對象
不限
目的
本課程將幫助學員理解并解決以下切實落地問題: 1.什么是數據思維?大數據決策的底層邏輯以及決策依據是什么? 2.大數據實現精準營銷的整個過程是什么?要經歷哪些步驟?如何構建精準營銷的數據支撐框架?需要采集哪些數據? 3.數據分析方法的種類?分析方法的不同應用場景? 4.如何才能全面/系統(tǒng)地分析而不遺漏?如何分解和細化業(yè)務問題? 5.哪些因素是影響業(yè)務目標的關鍵要素?比如,產品在貨架上的位置是否對銷量有影響?價格和廣告開銷是如何影響銷量的?影響風控的關鍵因素有哪些?如何判斷? 6.如何預測未來的產品銷量/銷售額?如果產品跟隨季節(jié)性變動,該如何預測? 7.當銷量隨季節(jié)周期變動時該如何預測? 8.如何評估客戶購買產品的可能性?如何預測客戶的購買行為?如何提取某類客戶的典型特征?如何向客戶精準推薦產品或業(yè)務?
內容

第一章:大數據的基本理念

一、大數據到底是什么?

二、大數據時代到來的條件

1. 時代的沿革

① 工業(yè)革命1.0——機械生產代替手工勞動

② 工業(yè)革命2.0——實現了生產的自動化

③ 工業(yè)革命3.0——開始邁入信息化時代

④ 工業(yè)革命4.0——智能工業(yè)開始拉開序幕

2. 移動數字化

3. 云計算

4. 6G網絡

二、大數據的條件——大數據VS數據大

1. 大數據與傳統(tǒng)數據的區(qū)別

① “由業(yè)務向數據提出需求”的運營模式向“以數據指導業(yè)務”的運營模式轉變

② 化“數”為“據”是關鍵。

2. 大數據的特點

① 數據體量夠大(Volume)

② 數據類型夠多(Variety)

③ 數據價值密度低(Value)

④ 數據具有實效性(Velocity)

三、大數據的類型

1. 結構化數據——純數字化數據

2. 半結構化數據——圖片、聲音、影像

3. 非結構化數據——行為數據:歸根到底是研究“人”

① 表象數據

② 心理數據

③ 性格數據

第二章:大數據的商業(yè)意義和使用

一、大數據的商業(yè)意義

挖掘需求:永遠不要忽略用戶的行為數據和潛在需求

1. 大數據的本質:還原(通過行為數據還原用戶的真實需求)——為C端精確畫像

① 分析用戶的特征和行為

② 篩選有價值的用戶

③ 注重用戶體驗

2. 還原的三個條件:角度、場景、數據

① 角度:企業(yè)價值和客戶價值。

② 場景——推理“活”數據

③ 數據——挖掘

④ 表象數據——挖掘用戶的潛在需求

⑤ 潛在需求指標:搜索的關鍵詞、瀏覽過的網頁、購物車中待購品

⑥ 對策分析指標:網頁停留的時間、購買商品的單價、服務滿意度

⑦ 身份識別指標:常用的物流、常刷的銀行卡、常用的送貨地址

3. 心理數據——探尋用戶的真實感受

① 心理數據一:對比效應——不怕不識貨,只怕貨比貨

② 心理數據二:評估模式——女孩子相信是否要帶女伴

③ 心理數據三:折中效應——不知是中國喜歡中庸之道

④ 心理數據四:沉沒成本——人們?yōu)槭裁纯偼A粼谶^去

⑤ 心理數據五:損失規(guī)避——敢不敢冒險,會不會說話

⑥ 心理數據六:稟賦效應——敝帚為什么自珍

⑦ 心理數據七:心理賬戶——錢和錢是不一樣的

⑧ 心理數據八:交易效用——網購為什么瘋狂

⑨ 心理數據九:錨定效應——好的起點是成功的一半

4. 性格數據——找到用戶的行為動機

5. 大數據的基礎:經驗

6. 大數據的關鍵作用:預測

7. 大數據的根本目的:決策

二、精準營銷:開展精準化、低成本營銷

1. 關聯(lián)推薦:

2. 廣告精準推送

3. 社區(qū)營銷,建立核心競爭力

三、內部管理:提高工作效率和服務質量

1. 提高工作效率

2. 提升服務質量

3. 實現員工的扁平化管理

四、模式變革:變革商業(yè)模式,引領時代潮流

1.思維變革:信息風暴顛覆思維慣例

① 從“樣本”到“總體”

② 從“精確性”到“混雜性”

③ 從“因果關系”到“相關關系”

2.商業(yè)模式的變革與創(chuàng)新

① 企業(yè)模式創(chuàng)新

② 產業(yè)模式創(chuàng)新

③ 技術模式創(chuàng)新

五、數據采集的方法

1. 試驗法(EQ試驗)

2. 訪問法

3. 問卷法

4. 平臺法(對于后臺數據的監(jiān)測)


三章:大數據在現實生活中的應用

一、大數據時代的三大發(fā)展趨勢

1. 數據資產化

2. 產業(yè)平臺化(垂直整合)

3. 泛數字化化

4. 零售業(yè)——個性

① 零售行業(yè)的數據采集的目的是為了掌握用戶的心理數據

② 根據用戶數據重新定位零售產品的品牌

③ 社群調性的設計是零售行業(yè)數據利用的最高層次

5. 制造業(yè)——智能

① 未來的汽車制造商難道還僅僅是制造企業(yè)嗎?

② 無人車與無人機的發(fā)展與應用

③ 未來的服裝生產商還僅僅是服裝生產商嗎?

6. 能源業(yè)——節(jié)能

① 升級客戶分析

② 提高智能控制

③ 人性化服務

7. 廣告業(yè)——精準

① 廣告的四種收費模式:CPC、CPS、CPM、CPT

② 廣告商發(fā)展的三種趨勢:掌心終端、交互模式、口碑見證

③ 數字媒體模式:RTB、XAD

8. 通信業(yè)——連接

① 通信行業(yè)的痛點

② 微信成為第四大運營商的理由

③ 通信行業(yè)最寶貴的資源——修寬帶的員工

9. 金融業(yè)——回歸

① 金融行業(yè)三大痛點:重關系重產品、重背景不重體驗、重政治不重效率

② 大數據時代下的第三方支付手段

③ 如何運用大數據發(fā)放貸款

10. 醫(yī)療業(yè)——開放

醫(yī)療行業(yè)的痛點

醫(yī)療行業(yè)的流程改革

醫(yī)療行業(yè)如何運用數據盈利

11. 影視業(yè)——質量

① 如何運用大數據進行前期推廣

② 如何運用大數據進行客戶分析

③ 如何運用大數據進行后續(xù)長尾盈利

12. 交通業(yè)——監(jiān)測

① 傳感器實現大數據采集

② 實現安全交通與智慧物流

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