互联网时代的企业运营与大数据挖掘 课程介绍: 思考:从昔日巨无霸的柯达、施乐的倒闭,到诺基亚、佳能的全线没落的关键原因是什么?是因为企业管理不善?因为研发能力不足?还是项目管理不佳? 这些曾经如日中天的世界级企业都没有跟上趋势,败给了“时代”。 互联网时代成功的企业之所以成功,都是成功在符合时代的产品,以及“思维”,而非单纯的管理与技术。 截止2017年,中国已达8.5亿互联网用户,越来越多的人通过移动互联网平台进行沟通、应用、采购商品。互联网思维的核心是“连接一切”,这就是“互联网+”。可以说,未能足够利用互联网思维方式,没有把互联网+商业模式与用户连接起来的的企业是没有未来的企业,必将被市场淘汰。 尽管全球经济正在经历寒冬,但是互联网的发展却如日中天。越来越多的企业已经尝到了转型互联网思维方式和商业模式的甜头! 在当今经营成本日益高涨的市场竞争环境下,企业如何利用互联网找到创新模式、突破困局? 在消费者行为方式动态化的大背景下,企业如何依托互联网,实现低成本战略突围? 课程目的: 通过讲师多年在互联网企业中的实际工作经历,将互联网理论与实战案例相结合的方式,帮助学员掌握核心互联网思维及传统企业转型关键运作要点,通过互联网手段低成本制胜市场,实现企业的战略突围,构筑数字时代的企业的核心竞争能力。 学员对象:管理团队、技术团队及所有涉及传统企业专业的人员 授课方法:结合当今企业竞争与互联网发展趋势,通过理论与实战案例解析相结合的方式进行授课,内容严谨充实又不乏轻松幽默,同时加入学员案例现场演练和点评,增强课程的互动性。 课程主要内容: 第一天课程 一、 认识大数据时代: 1、 认识互联网大数据时代 2、 当下互联网信息化变革的深度思考 3、 中国互联网发展简史及成功企业案例分析 4、 互联网思维是什么?互联网+是什么?大数据是什么? 二、互联网商业模式变更及成功案例 1,用户思维 ——把握用户的核心需求 ——如何利用用户体验开展营销 2,跨界思维 ——行业边界的模糊 ——如何做颠覆式创新 3,简约思维 ——“简”是王道 ——如何“简”而不“乏” 4,极致思维 ——抓住用户痛点 ——如何把握兴奋点 5,迭代思维 ——先开炮后瞄准 ——如何有效微创新 6,免费思维 ——羊毛出在狗身上让狗付费 ——如何规划互联网时代的商业模式 7,口碑思维 ——口碑的独特优势 ——如何把握口碑的关键节点 8,大数据思维 ——大数据现代企业的仪表盘 ——如何让大数据助力高效运营 9,平台思维 ——建设生态圈 ——如何建立互联网时代的联盟 午间休息 三、互联网+传统行业的发展趋势 1、 企业运营核心竞争力的界定和特征 2、 通过大数据了解你的用户需求 3、 赢在“大数据营销”——借势“新媒体” 4、 互联网+的动力: 大数据、云计算、工业4.0与物联网 5、 企业如何收集、处理海量数据 6、 大数据运营推动传统企业互联网化 四、数据从何而来——精准营销及口碑传播 1、 ”互联网+媒体“的特点、商机与挑战 2、中国新媒体发展的前世今生 3、互联网思维带来的新媒体营销变革与应对机制 4、新媒体营销的主要内容和手段 5、新媒体营销传播特点:分众、精准、个性、交互、口碑、长尾 6、如何增强用户体验来提高用户的访问粘性 第二天课程 五、 大数据在各行业应用案例 1、电子商务与大数据完美结合 A. 网站投资回报率的计算 B. 网站运营的指标体系 C. 客户价值的细分,如何做客户运营 D. ARPU值的关键作用与法则 2、连锁零售企业管理利器——平台化 A. 购物中心业绩提升六大要素 B. 数据帮助提高销售量 C. 奇妙的关联销售 分组讨论:资金流、物流系统、渠道成员关系管理台账的建立和数据分析 3、游戏运营暴利的秘诀 A. 游戏如何让玩家欲罢不能——基于数据挖掘的奖励、积分模式 B. 游戏中经济系统的维护模式 4、电信企业通过数据挖掘改善企业营销模式 分组讨论:如何更有针对性的建立营销模式,从规模营销到定点营销 5、通过数据挖掘提升银行信用卡客户忠诚度 分组讨论:从信用卡数据分析,到防止客户流程 六、大数据应用概述 1. 什么要做数据挖掘——多学科的融合 2. 数据挖掘的功能:分类、预测、推估、关联、聚类、可视化 3. 如何收集、处理海量数据 4. 数据挖掘中的十大经典算法 5. 数据质量管理四大要素 6. 数据挖掘建模、流程及分析指标 午间休息 七:数据挖掘中的要点 1、 建立运营数据挖掘模型的4个步骤 2、 数据挖掘结果如何展现——可视化数据之美 3、 数据挖掘常用的工具 4、 如何写一份赏心悦目的数据分析报告——用数据看透问题 5、 数据挖掘技能提升十大必杀技 6、 数据挖掘中易犯的错误——给数据分析师的五个忠告 八、互联网+大数据如何落地 1、 营销模式的变化 2、 与用户关系的变化 3、 产品定位的变化 4、 通过流程体系互联网思维 5、 互联网企业一体化端到端流程 九、小试牛刀 实战练习:围绕企业运营商特点,分组练习搭建以下四方面大数据模型: (1)市场与精准营销,包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个性化推荐; (2)客户关系管理,包括客服中心优化和客户生命周期管理; (3)企业运营管理,包括业务运营监控和经营分析; (4)数据商业化指数体系的初步搭建和分析。
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