| 《互联网+时代下的大数据营销与应用》 讲师:史杰松博士 |
▉课程背景: 为什么阿里巴巴能在1个工作日发放贷款?为什么腾讯如此精准开展微信营销?为什么顺丰快递的广告投递如此精准?原因是他们拥有强大的数据库,因此在互联网时代,在云计算的条件下,企业要实现精准营销已绝非难事,那么究竟如何开展精准客户服务营销呢?这也是我们开设这门课程的原因。 ▉课程收获: ●掌握大数据的规律和基本特点 ●学会开展数据分析,并找到数据背后的问题 ●通过大数据开展精准化营销 教学过程中运用大量生动且具有实战意义的案例,将对你的思维带来新的冲击和启发,讲师语言生动幽默,多次达到“全场无尿点”的效果 ▉课程时间:1天,6小时/天 ▉课程对象:中层员工/基层员工 ▉课程方式:工具讲解、小组讨论、实战练习、案例分析等 ▉课程大纲: 引言:大数据改变我们的生活,所有人都生活在数据中 例1:女儿怀孕 例2:有趣的必胜客的订餐系统 例3:大数据分析股票 例4:大数据相亲 第一讲:大数据的基本理念 一、大数据到底是什么? 二、大数据时代到来的条件 1.时代的沿革 1)工业革命1.0——机械生产代替手工劳动 2)工业革命2.0——实现了生产的自动化 3)工业革命3.0——开始迈入信息化时代 4)工业革命4.0——智能工业开始拉开序幕 例:工业4.0进入C2B的模式的私人订制的时代 2.移动互联网 3.云计算 4.4G网络 二、大数据的条件——大数据VS数据大 1.大数据与传统数据的区别 1)“由业务向数据提出需求”的运营模式向“以数据指导业务”的运营模式转变 2)化“数”为“据”是关键。 2.大数据的特点 1)数据体量够大(Volume) 2)数据类型够多(Variety) 3)数据价值密度低(Value) 4)数据具有实效性(Velocity) 三、大数据的类型 1.结构化数据——纯数字化数据 2.半结构化数据——图片、声音、影像 3.非结构化数据——行为数据:归根到底是研究“人” 1)表象数据 2)心理数据 3)性格数据 第二讲:大数据的商业意义和使用 一、大数据的商业意义 挖掘需求:永远不要忽略用户的行为数据和潜在需求 1.大数据的本质:还原(通过行为数据还原用户的真实需求)——为C端精确画像 1)分析用户的特征和行为 2)筛选有价值的用户 3)注重用户体验 2.还原的三个条件:角度、场景、数据 1)角度:企业价值和客户价值。 2)场景——推理“活”数据 例:客户为什么改了送货地址? 例:“十一黄金周” 3)数据——挖掘 --表象数据——挖掘用户的潜在需求 潜在需求指标:搜索的关键词、浏览过的网页、购物车中待购品 对策分析指标:网页停留的时间、购买商品的单价、服务满意度 身份识别指标:常用的物流、常刷的银行卡、常用的送货地址 --心理数据——探寻用户的真实感受 --心理数据一:对比效应——不怕不识货,只怕货比货 --心理数据二:评估模式——女孩子相信是否要带女伴 --心理数据三:折中效应——不知是中国喜欢中庸之道 --心理数据四:沉没成本——人们为什么总停留在过去 --心理数据五:损失规避——敢不敢冒险,会不会说话 --心理数据六:禀赋效应——敝帚为什么自珍 --心理数据七:心理账户——钱和钱是不一样的 --心理数据八:交易效用——网购为什么疯狂 --心理数据九:锚定效应——好的起点是成功的一半 --性格数据——找到用户的行为动机 例:空城计中诸葛亮对司马懿性格的预测 例:草船借箭中诸葛亮对曹操性格的预测 3.大数据的基础:经验 例:打领带、按灯试验、国王与奴隶 4.大数据的关键作用:预测 例:塔兰托海港战役 例:日俄海战 例:大庆油田泄密。 例:分析一个女性用或视频网站商城的真实数据 例:从支付手段推测银行未来发展趋势 5.大数据的根本目的:决策 例:林彪的大数据思维。 例:普拉达 例:保险公司出险加保问题。 精准营销:开展精准化、低成本营销 1.关联推荐: 例:啤酒与尿布 例:淘宝卖内衣分析。 2.广告精准推送 例:“小时代”电影的广告策略。 3.社区营销,建立核心竞争力 例:邮政的EMS和顺丰竞争 内部管理:提高工作效率和服务质量 1.提高工作效率 例:阿里巴巴征信系统 2.提升服务质量 例:泰国的东方饭店服务 例:印象舌尖如何营销天平会计事务所 例:人性化的关怀。 3.实现员工的扁平化管理 例:用淘宝模式管理员工 模式变革:变革商业模式,引领时代潮流 1.思维变革:信息风暴颠覆思维惯例 1)从“样本”到“总体” 2)从“精确性”到“混杂性” 3)从“因果关系”到“相关关系” 2.商业模式的变革与创新 1)企业模式创新 2)产业模式创新 3)技术模式创新 二、数据采集的方法 1.试验法(EQ试验) 例:雀巢速溶咖啡 2.访问法 例:罗永浩的锤子手机、刀削面 例:脑白金史玉柱的市场调研。 3.问卷法 4.平台法(对于后台数据的监测)——微信的三个号 第三讲:大数据在现实生活中的应用 一、大数据时代的三大发展趋势 --数据资产化 --产业平台化(垂直整合) --泛互联网化 --大数据在各行各业的应用 --大数据在各行各业的应用 1.零售业——个性 1)零售行业的数据采集的目的是为了掌握用户的心理数据 2)根据用户数据重新定位零售产品的品牌 3)社群调性的设计是零售行业数据利用的最高层次 例:小米手机、锤子手机 2.制造业——智能 1)未来的汽车制造商难道还仅仅是制造企业吗? 2)无人车与无人机的发展与应用 3)未来的服装生产商还仅仅是服装生产商吗? 例:红领西装定制 3.能源业——节能 1)升级客户分析 2)提高智能控制 3)人性化服务 例:智能电表的应用 4.广告业——精准 1)广告的四种收费模式:CPC、CPS、CPM、CPT 2)广告商发展的三种趋势:掌心终端、交互模式、口碑见证 3)数字媒体模式:RTB、XAD 5.通信业——连接 1)通信行业的痛点 2)微信成为第四大运营商的理由 3)通信行业最宝贵的资源——修宽带的员工 6.金融业——回归 1)金融行业三大痛点:重关系重产品、重背景不重体验、重政治不重效率 2)大数据时代下的第三方支付手段 3)如何运用大数据发放贷款 例:阿里小贷、空付 7.医疗业——开放 1)医疗行业的痛点 2)医疗行业的流程改革 3)医疗行业如何运用数据盈利 例:苹果手环 8.教育业——交互 1)商业讲师的痛点 2)3D全息成像系统 3)沉浸式教学体验 例:BUY+ 9.影视业——质量 1)如何运用大数据进行前期推广 2)如何运用大数据进行客户分析 3)如何运用大数据进行后续长尾盈利 例:弹幕 10.交通业——监测 1)传感器实现大数据采集 2)实现安全交通与智慧物流
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