《從IT到DT大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷與創(chuàng)新服務(wù)》

從IT到DT：大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷與創(chuàng)新服務(wù)課程大綱引言：數(shù)字時代企業(yè)生存之道——保持饑餓感案例解析：疫情之下的襲：釘用戶數(shù)超11億第一講：數(shù)字化背景下的商業(yè)變革一、傳統(tǒng)行業(yè)大數(shù)據(jù)開發(fā)面臨的難點1.數(shù)據(jù)思維：數(shù)據(jù)意識較弱，人才儲備不足2.數(shù)據(jù)采集：數(shù)據(jù)積累時間長，但質(zhì)量不佳3.數(shù)據(jù)開發(fā)：應(yīng)用場景不夠，缺乏業(yè)務(wù)突破點4.數(shù)據(jù)應(yīng)用：條件所限，缺少應(yīng)用的成功案例5.數(shù)據(jù)共享：數(shù)據(jù)不統(tǒng)一，難以發(fā)揮整體作用二、大數(shù)據(jù)運營及數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用1.產(chǎn)品研發(fā)：數(shù)據(jù)反饋與產(chǎn)品定位2.用戶畫像：消費者心理行為分析3.精準(zhǔn)營銷：痛點捕捉與需求觸達案例解析：從產(chǎn)品定義到精準(zhǔn)營銷，眾安保險如何玩轉(zhuǎn)大數(shù)據(jù)4.風(fēng)險管控：數(shù)據(jù)監(jiān)測與風(fēng)險預(yù)警案例解析：上海外灘陳毅場踩踏事的反思和示5.運營效率：智能化精細化管理6.創(chuàng)新服務(wù)：消費者性化需求足案例解析：門店暴增，“優(yōu)剪”的大數(shù)據(jù)思維和顛覆式創(chuàng)新三、大數(shù)據(jù)的外部環(huán)境和基礎(chǔ)條件1.阿里巴巴新戰(zhàn)略：數(shù)字經(jīng)濟體2.大數(shù)據(jù)三個要素1）大——海量，平臺級2）數(shù)——信息，結(jié)構(gòu)化3）據(jù)——精準(zhǔn)、可依賴3.大數(shù)據(jù)的六個特征案例解析：五常大，單送4.大數(shù)據(jù)的三種類型1）消費數(shù)據(jù)——多維度記錄2）機器和傳感數(shù)據(jù)——圖文、語音、影像3）行為數(shù)據(jù)——位置、軌跡、交易5.大數(shù)據(jù)與5G6.大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)7.大數(shù)據(jù)與云計算8.大數(shù)據(jù)與人工智能第二講：大數(shù)據(jù)開發(fā)流程及應(yīng)用策略一、大數(shù)據(jù)開發(fā)和應(yīng)用方向1.發(fā)現(xiàn)運營存在的不足2.市場變化和競對動態(tài)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(yè)周期性走勢6.為決策提供有效依據(jù)二、大數(shù)據(jù)分析挖掘方法和要點1.統(tǒng)計性分析1）設(shè)定指標(biāo)——轉(zhuǎn)化率、留存率、活躍度2）不同維度的統(tǒng)計分析3）導(dǎo)向性的數(shù)據(jù)提取案例解析：飛機真的是安全的通工具？實戰(zhàn)分享：從某外賣平臺的統(tǒng)計數(shù)據(jù)中，你能看出什么？2.預(yù)測性分析1）捕捉各個因素之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)2）通過歷史數(shù)據(jù)發(fā)掘規(guī)律和趨勢3）風(fēng)險評估，預(yù)判和管控案例解析：為什么電力數(shù)據(jù)真實反映了國民經(jīng)濟運行狀況？案例解析：“雙十一”背阿里云強的數(shù)據(jù)處能力3.可視化分析1）形成觀點和結(jié)論2）文不如表，表不如圖3）呈現(xiàn)方式—Exce、PPT或其他分析工具案例解析：城市大腦—智能交通重要的點4.分析思維訓(xùn)練1）對比、轉(zhuǎn)化、關(guān)聯(lián)，橫向與縱向擴展2）深入了解各業(yè)務(wù)板塊，使分析工作貼合實際3）比數(shù)據(jù)分析更重要的是大數(shù)據(jù)思維和意識思維訓(xùn)練：為什么大部分對中國房走勢預(yù)測誤？實戰(zhàn)分享：如何通過數(shù)據(jù)析識別已壞的共享傘？三、數(shù)據(jù)開發(fā)流程1.數(shù)據(jù)接入2.數(shù)據(jù)整合3.數(shù)據(jù)清洗4.數(shù)據(jù)分析5.數(shù)據(jù)呈現(xiàn)6.建模應(yīng)用四、大數(shù)據(jù)內(nèi)部采集與外部整合1.內(nèi)部數(shù)據(jù)采集要點1）完整性——數(shù)據(jù)累積效應(yīng)2）連續(xù)性——周期變化趨勢3）多維度——數(shù)據(jù)的多樣性4）傾向性——目標(biāo)數(shù)據(jù)提取2.外部數(shù)據(jù)渠道開拓與整合優(yōu)化1）“互聯(lián)+”的趨勢2）構(gòu)建跨平臺信息采集體系實戰(zhàn)分享:WiFi運營商“百米生活”與公安網(wǎng)監(jiān)的大數(shù)據(jù)合作第三講：基于用戶畫像的精準(zhǔn)營銷和創(chuàng)新服務(wù)一、什么是用戶畫像1.用戶DNA2.營銷依據(jù)3.效果轉(zhuǎn)化案例解析：今日頭條為么讓巨們恐慌？案例解析：70后、80后錢、90后錢二、用戶畫像構(gòu)建1.用戶需求洞察1）用戶角色屬性劃分2）用戶真?zhèn)涡枨笳鐒e3）保持傾聽，獨立判斷案例解析：郵政VS順豐，用的槽在哪？2.數(shù)據(jù)源的建立1）用戶數(shù)據(jù)2）行為數(shù)據(jù)3）消費數(shù)據(jù)4）商品數(shù)據(jù)5）客服數(shù)據(jù)3.數(shù)據(jù)建模及規(guī)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(zhǔn)社區(qū)生，錢大憑什么火？三、用戶標(biāo)簽體系1.用戶的基礎(chǔ)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(quán)實戰(zhàn)分享：用戶畫像偏差：某廚具廠家線上推廣遭遇的困惑實戰(zhàn)分享：用戶群體重構(gòu)：某家電生產(chǎn)企業(yè)的營銷模式轉(zhuǎn)型策略課程背景：從IT到DT，數(shù)字化時代已經(jīng)到來，很多企業(yè)營銷方式卻還停留在粗放狀態(tài)，這是對數(shù)據(jù)資源的極大浪費。今天的生活，移動互聯(lián)網(wǎng)高度普及，人們?nèi)粘缀跛械男袨?，都可以被記錄和儲存下來。這些沉淀的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，對于企業(yè)而言就是最重要的營銷利器。阿里巴巴掌握了中國人的消費記錄，騰訊獲取了我們的社交關(guān)系鏈，滴滴出行和百度地圖最清楚人們的行動軌跡，美團最了解我們的吃喝玩樂。甚至人們平時用鍵盤和手機打字，也被搜狗掌握了我們的輸入習(xí)慣。然而，數(shù)據(jù)資產(chǎn)是傳統(tǒng)行業(yè)的短板，尤其在營銷方面，數(shù)據(jù)利用基本上處于簡單查詢、報表提交層面。主要是對現(xiàn)有數(shù)據(jù)的簡單加工，很少涉及數(shù)據(jù)挖掘等深層應(yīng)用，數(shù)據(jù)開發(fā)意識不強，數(shù)據(jù)思維缺乏，數(shù)據(jù)應(yīng)用滯后。在客戶行為分析，消費心理捕捉，個性化服務(wù)與業(yè)務(wù)創(chuàng)新、洞察市場趨勢等方面亟待提升。大數(shù)據(jù)是一座待挖掘的“金礦”，其中最為關(guān)鍵的一個環(huán)節(jié)，是對用戶畫像的應(yīng)用。什么是用戶畫像？可以簡單理解為：個體有差異，群體有共性。也就是所謂物以類聚，人以群分。這種差異和共性，可能體現(xiàn)在消費特性上，也可能體現(xiàn)在行為偏好乃至心理活動上。用戶畫像是個體的DN，越了解它，就越能夠做出正確決策，從而達到最好的營銷轉(zhuǎn)化效果。課程收益：▲了解大數(shù)據(jù)的時代背景和基礎(chǔ)條件，正確認知大數(shù)據(jù)的應(yīng)用價值；▲透視大數(shù)據(jù)的基本規(guī)律和特性，掌握大數(shù)據(jù)思維，提高工作效率；▲結(jié)合自身行業(yè)特性，展開數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的問題和機會；▲基