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傅一航:大数据时代的精准营销

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大数据时代的精准营销
【课程目标】
本课程从实际的市场营销问题出发,了解大数据在市场营销领域的价值以及应用。并对大数据分析与挖掘技术进行了介绍,通过从大量的市场营销数据中分析潜在的客户特征,挖掘客户行为特点,实现精准营销,帮助市场营销团队深入理解业务运作,支持业务策略制定以及营销决策。
通过本课程的学习,达到如下目的:
1、 了解大数据营销内容,掌握大数据在营销中的应用。
2、 了解基本的营销理论,并学会基于营销理念来展开大数据分析。
3、 熟悉数据分析的标准过程,了解大数据在营销中的应用原理。
【授课时间】
1天时间
【授课对象】
市场营销部经理、产品设计人员、运营分析部经理等主管。
【授课方式】
理论精讲 + 案例解析 + 实际业务问题分析
本课程突出数据分析的实际应用,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,进行大数据的分析与挖掘,通过营销案例分析,让学员明白大数据营销的价值以及实现。
【课程大纲】
第一部分:  大数据的核心理念
问题:大数据的核心价值是什么?大数据是怎样用于业务决策?
1、 未来大企业的四大技术战略:ABCD战略
Ø  A:人工智能
Ø  B:区块链
Ø  C:云计算
Ø  D:大数据
2、 大数据的本质
Ø  是探索事物发展和变化规律的工具
Ø  大数据不在于大,而在于全
3、 大数据的四大核心价值
Ø  用大数据来探索业务运行规律
Ø  用大数据来发现业务异常变化
Ø  用大数据来理清事务各要素间的关系
Ø  用大数据来预测业务的未来发展趋势
4、 大数据价值实现的三个关键环节
Ø  业务数据化
Ø  数据信息化
Ø  信息策略化
案例:喜欢赚“差价”的营业员(用数据管理来识别)
第二部分:  大数据如何实现精准营销
1、 什么是精准营销
2、 实施精准营销的几个关键
Ø  精准的定位
Ø  精确的信息
Ø  精准的投放
Ø  精细的管理
3、 数据分析的六步曲
4、 步骤1:明确目的--理清思路
Ø  确定分析目的:要解决什么样的业务问题
Ø  确定分析思路:分解业务问题,构建分析框架
5、 步骤2:数据收集—理清思路
Ø  明确收集数据范围
Ø  确定收集来源
Ø  确定收集方法
6、 步骤3:数据预处理—寻找答案
Ø  数据质量评估
Ø  数据清洗、数据处理和变量处理
Ø  探索性分析
7、 步骤4:数据分析--寻找答案
Ø  选择合适的分析方法
Ø  构建合适的分析模型
Ø  选择合适的分析工具
8、 步骤5:数据展示--观点表达
Ø  选择恰当的图表
Ø  选择合适的可视化工具
9、 步骤6:报表撰写--观点表达
Ø  选择报告种类
Ø  完整的报告结构
10、    数据分析的三大误区
演练:如何用大数据来支撑手机精准营销项目
第三部分:  大数据营销概述
1、 大数据在行业中的常见应用
Ø  大数据+保险
Ø  大数据+金融
Ø  大数据+旅游
Ø  大数据+零售
2、 传统营销的困境
3、 营销理论的变革
Ø  第一代:4P理论
Ø  第二代:4C理论
Ø  第三代:nPnC理论
4、 大数据营销引领传统营销
5、 大数据在营销中的典型应用
Ø  市场定位与客户细分
Ø  客户需求与产品设计
Ø  精准广告与精准推荐
Ø  用户行为与特征分析
Ø  ……
6、 大数据营销的基石:用户画像
7、 大数据营销在整个营销体系的应用
第四部分:  大数据营销案例
1、 从客户生存周期看大数据营销
2、 如何寻找影响因素?
案例:决定客户选择产品的关键因素是什么?
3、 如何寻找目标客户(用户匹配模型)
案例:杂志社去哪里寻找订阅用户
4、 如何进行精准广告投放(利用响应模型优化)?
案例:宜家IKE如何实现产品手册的精准发送
5、 如何实现客户群划分(聚类)?
案例:找到汽车行业的细分客户群
案例:宝洁公司实现多层次客户的产品试销
6、 如何预测客户行为(分类预测),实现精准推荐?
案例:如何评估客户是否会购买汽车?
案例:如何评估客户会选择哪个品牌的汽车?
案例:银行构建欠贷用户模型,实现风险控制
案例:保险欺诈监测模型
7、 如何实现产品的交叉销售?
案例:沃尔玛通过交叉销售,促进产品销量提升
案例:如何推荐汽车附加产品?
8、 如何预测产品销量/销售金额
案例:如何评估iPad的销量上限及销量增速拐点?
案例:美国AL航空公司的里程数预测
案例:菜鸟物流如何提升物流速度
9、 如何实现产品最优定价?
案例:零售商如何选择产品定价策略?
10、    如何进行产品设计与优化?
案例:从销量看出客户主要关注产品的哪些功能和特性?
结束:课程总结与问题答疑。

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