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王海《大数据分析与信息革命》

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《大数据分析与信息革命》
课程介绍
截止2015年,中国已达7.5亿互联网用户,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、    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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