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史杰松:《大数据精准营销与具体落地场景》
2024-09-16 1018
对象
不限
目的
本课程将帮助学员理解并解决以下切实落地问题: 1.什么是数据思维?大数据决策的底层逻辑以及决策依据是什么? 2.大数据实现精准营销的整个过程是什么?要经历哪些步骤?如何构建精准营销的数据支撑框架?需要采集哪些数据? 3.数据分析方法的种类?分析方法的不同应用场景? 4.如何才能全面/系统地分析而不遗漏?如何分解和细化业务问题? 5.哪些因素是影响业务目标的关键要素?比如,产品在货架上的位置是否对销量有影响?价格和广告开销是如何影响销量的?影响风控的关键因素有哪些?如何判断? 6.如何预测未来的产品销量/销售额?如果产品跟随季节性变动,该如何预测? 7.当销量随季节周期变动时该如何预测? 8.如何评估客户购买产品的可能性?如何预测客户的购买行为?如何提取某类客户的典型特征?如何向客户精准推荐产品或业务?
内容

第一章: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

2. 移动数字化

3. 云计算

4. 6G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

第二章: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

③ 数据——挖掘

④ 表象数据——挖掘用户的潜在需求

⑤ 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

⑥ 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

⑦ 身份识别指标:常用的物流、常刷的银行卡、常用的送货地址

3. 心理数据——探寻用户的真实感受

① 心理数据一:对比效应——不怕不识货,只怕货比货

② 心理数据二:评估模式——女孩子相信是否要带女伴

③ 心理数据三:折中效应——不知是中国喜欢中庸之道

④ 心理数据四:沉没成本——人们为什么总停留在过去

⑤ 心理数据五:损失规避——敢不敢冒险,会不会说话

⑥ 心理数据六:禀赋效应——敝帚为什么自珍

⑦ 心理数据七:心理账户——钱和钱是不一样的

⑧ 心理数据八:交易效用——网购为什么疯狂

⑨ 心理数据九:锚定效应——好的起点是成功的一半

4. 性格数据——找到用户的行为动机

5. 大数据的基础:经验

6. 大数据的关键作用:预测

7. 大数据的根本目的:决策

二、精准营销:开展精准化、低成本营销

1. 关联推荐:

2. 广告精准推送

3. 社区营销,建立核心竞争力

三、内部管理:提高工作效率和服务质量

1. 提高工作效率

2. 提升服务质量

3. 实现员工的扁平化管理

四、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

五、数据采集的方法

1. 试验法(EQ试验)

2. 访问法

3. 问卷法

4. 平台法(对于后台数据的监测)


三章: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

1. 数据资产化

2. 产业平台化(垂直整合)

3. 泛数字化化

4. 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

5. 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?

6. 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

7. 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

8. 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

9. 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

10. 医疗业——开放

医疗行业的痛点

医疗行业的流程改革

医疗行业如何运用数据盈利

11. 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

12. 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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