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。
|