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基于大数据的用户行为分析和需求挖掘 【课程介绍】 课程将以大数据用户分析与关系运营切入点，还原商业环境中的实际案例，帮助学员理解了解大数据特性，现状，学会用大数据来认识用户，用户行为特点及需求捕获；学会用大数据分析来深层次理解用户需求，并进一步挖掘用户潜在需求。 课程以客户画像的设计和流程介绍为切入点，通过确定用户画像所需的数据体系，通过用户的“数字化消费行为”为其构建行为标签，实现大视频业务、融合套餐、智慧家庭用户画像的构建。 课程通过案例详解用户行为分析方法，掌握大数据下客户的“透视”技巧，包括基础数据的收集和整理、客户需求挖掘与分析、运营商存量经营分析，为优化产品设计与服务提供支撑。 【内容大纲】 第一部分、用户需求挖掘 （一）庖丁解牛—大数据360度大揭秘 1. 什么是大数据？ 2. 大数据运营的3个基础 3. 大数据和人工智能、区块链的关系是什么？ 4. 大数据应用的2个层面 5. 大数据运营的关键——数据挖掘 6. 关于机器学习和深度学习 7. 大数据挖掘包括5个步骤 8. 运营商拥有哪些方面的数据？ 9. 运营商的数据来源 10. 大数据应用的4个大类 11. 运营商大数据应用成产生4个方面价值 12. 数据挖掘的4类主要算法 a) 聚类算法 b) 降维算法 c) 回归算法 d) 分类算法 （二）大数据在运营商的三个主要应用 1. 用大数据为客户画像，精准定位客户 a) 大精准定位客户的六个步骤 b) 案例：小米的用户定位与大数据思维 2. 用大数据挖掘用户核心需求，精准匹配 a) 大数据精准匹配客户需求的3个步骤 b) 案例：IPTV的协同营销 3. 通过大数据思维，个性化服务客户 a) 大数据用户管理的RFM模型 b) 案例：利用RFM模型实现存量用户管理 （三）大数据经典应用案例剖析 1. 案例：大数据在餐饮行业的精准运营 2. 案例：大数据在金融行业的精准运营 3. 案例：大数据在金融行业的精准运营 4. 案例：大数据在汽车行业的精准运营 （四）详细案例分析：运营商视频业务存量运营的大数据应用 第二部分、精准用户画像 （一）用户画像的方法和技巧 1. 什么是用户画像？ 2. 用户画像的作用 3. 用户画像的技术实现 4. 如何构建用户画像？ a) 第一步：理解用户 b) 第二步：标签设计 c) 第三步：特征聚类 d) 第四步：“上帝”描述 （二）基于用户画像的产品创新 1. 用户画像有哪些作用？ 2. 基于用户画像的产品设计目的 3. 产品的特征和4个关键属性 4. 产品创新的5个关键步骤 （三）基于用户画像的营销管理 1. 基于用户画像的营销和渠道管理目的 2. 利用用户画像实现社群营销 3. 利用用户画像实现社交营销的算法实现 4. 利用用户画像实现区域营销 5. 利用用户画像实现线下渠道的动线优化 6. 利用用户画像实现线上线下渠道联动 （四）详细案例分析：知乎的用户画像和需求分析 第三部分、用户行为分析 （一）关于数据分析和数据挖掘 1. 什么是数据分析？ 2. 怎么理解数据？ 3. 运营商的数据从哪儿来？ 4. 运营商拥有哪些方面的数据？ 5. 为什么要用大数据挖掘 6. 什么是大数据？ 7. 经典数据分析（挖掘）与大数据分析（挖掘）的区别 8. 大数据挖掘包括5个步骤 9. 机器学习和深度学习 （二）数据分析的原理、方法和技巧 1. 数据分析的主要方法 2. 假设分析方法 3. 逻辑树分析方法 4. AARRR分析方法 a) AARRR分析方法——获取用户 b) AARRR分析方法——激活用户 c) AARRR分析方法——用户留存 d) AARRR分析方法——增加收入 e) AARRR分析方法——用户推荐 5. 群组分析方法——留存率分析 6. 相关（回归）分析——满意度分析 7. 对比分析方法 （三）数据分析实战应用技巧 1、数据分析的3个步骤 2、案例：某运营商年度经营分析 （四）数据分析的展示技巧 1、排列图（帕累托图） 2、因果图（鱼骨图） 3、散布图（相关图） 4、直方图（质量分布图） 5、控制图 6、词云图 （五）数据挖掘的主要算法 1、聚类算法 2、降维算法 3、回归算法 4、分类算法 5、时序算法 （六）数据分析（挖掘）的全过程 1、数据预处理 2、特征工程？ 3、模型训练 4、模型应用 （七）详细案例分析：基于数据挖掘的用户体验优化和存量管理 1、用户触点管理 2、用户体验评估 3、体验全景图绘制 4、用户转化评估的留存策略设计
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