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傅強老師-互聯網+時代下的大數據營銷

價格:聯系客服報價

上課方式:公開課/內訓/總裁班課程 時間上課時間:1-2天,6小時/天天

授課對象:企業中高層管理者/營銷人員

授課講師:傅強

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課程背景

為什么阿里巴巴能在1個工作日發放貸款?為什么騰訊如此精準開展微信營銷?為什么順豐快遞的廣告投遞如此精準?原因是他們擁有強大的數據庫,因此在互聯網時代,在云計算的條件下,企業要實現精準營銷已絕非難事,那么究竟如何開展精準客戶服務營銷呢?這也是我們開設這門課程的原因。

課程目標

1、掌握大數據的規律和基本特點

2、學會開展數據分析,并找到數據背后的問題

3、通過大數據開展精準化營銷

教學過程中運用大量生動且具有實戰意義的案例,將對你的思維帶來新的沖擊和啟發,講師語言生動幽默,多次達到“全場無尿點”的效果。

課程大綱

引言:大數據改變我們的生活,所有人都生活在數據中

例1:女兒懷孕

例2:有趣的必勝客的訂餐系統

例3:大數據分析股票

例4:大數據相親

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第一部分:大數據的基本理念

一、大數據到底是什么?

二、大數據時代到來的條件

時代的沿革:

工業革命1.0——機械生產代替手工勞動

工業革命2.0——實現了生產的自動化?

工業革命3.0——開始邁入信息化時代?

工業革命4.0——智能工業開始拉開序幕?

(例:工業4.0進入C2B的模式的私人訂制的時代)

(一)移動互聯網

(二)云計算

(三)4G網絡

二、大數據的條件——大數據VS數據大

1、大數據與傳統數據的區別

(1)“由業務向數據提出需求”的運營模式向“以數據指導業務”的運營模式轉變

(2)化“數”為“據”是關鍵?。

2、大數據的特點

(1)數據體量夠大(Volume)

(2)數據類型夠多(Variety)

(3)數據價值密度低(Value)

(4)數據具有實效性(Velocity)

三、大數據的類型

1、結構化數據——純數字化數據?

2、半結構化數據——圖片、聲音、影像?

3、非結構化數據——行為數據:歸根到底是研究“人”?

(1)表象數據

(2)心理數據

(3)性格數據

第二部分:大數據的商業意義和使用

一、大數據的商業意義

(一)挖掘需求:永遠不要忽略用戶的行為數據和潛在需求

1、大數據的本質:還原(通過行為數據還原用戶的真實需求)——為C端精確畫像

(1)分析用戶的特征和行為(2)篩選有價值的用戶

(3)注重用戶體驗

2、還原的三個條件:角度、場景、數據

(1)角度:企業價值和客戶價值。

(2)場景——推理“活”數據

(例:客戶為什么改了送貨地址?)

(例:“十一黃金周”)

(3)數據——挖掘

A、表象數據——挖掘用戶的潛在需求

潛在需求指標:搜索的關鍵詞、瀏覽過的網頁、購物車中待購品

對策分析指標:網頁停留的時間、購買商品的單價、服務滿意度

身份識別指標:常用的物流、常刷的銀行卡、常用的送貨地址

(2)心理數據——探尋用戶的真實感受

A、心理數據一:對比效應——不怕不識貨,只怕貨比貨

B、心理數據二:評估模式——女孩子相信是否要帶女伴

C、心理數據三:折中效應——不知是中國喜歡中庸之道

D、心理數據四:沉沒成本——人們為什么總停留在過去

E、心理數據五:損失規避——敢不敢冒險,會不會說話

F、心理數據六:稟賦效應——敝帚為什么自珍

G、心理數據七:心理賬戶——錢和錢是不一樣的

H、心理數據八:交易效用——網購為什么瘋狂

I、心理數據九:錨定效應——好的起點是成功的一半

(3)性格數據——找到用戶的行為動機

(例:空城計中諸葛亮對司馬懿性格的預測)

(例:草船借箭中諸葛亮對曹操性格的預測)

3、大數據的基礎:經驗

(例:打領帶、按燈試驗、國王與奴隸)

4、大數據的關鍵作用:預測

(例:塔蘭托海港戰役)

(例:日俄海戰)

(例:大慶油田泄密。)

(例:分析一個女性用或視頻網站商城的真實數據)

(例:從支付手段推測銀行未來發展趨勢)

5、大數據的根本目的:決策

(例:林彪的大數據思維。)

(例:普拉達)

(例:保險公司出險加保問題。

(二)精準營銷:開展精準化、低成本營銷

1、關聯推薦:

(例:啤酒與尿布)

(例:淘寶賣內衣分析。)

2、廣告精準推送

(例:“小時代”電影的廣告策略。)

3、社區營銷,建立核心競爭力

(例:郵政的EMS和順豐競爭)

(三)內部管理:提高工作效率和服務質量

1、提高工作效率

(例:阿里巴巴征信系統)

2、提升服務質量

(例:泰國的東方飯店服務)

(例:印象舌尖如何營銷天平會計事務所)

(例:人性化的關懷。)

3、實現員工的扁平化管理

(例:用淘寶模式管理員工)

(四)模式變革:變革商業模式,引領時代潮流??

1、思維變革:信息風暴顛覆思維慣例?

(1)從“樣本”到“總體”?

(2)從“精確性”到“混雜性”?

(3)從“因果關系”到“相關關系”?

2、商業模式的變革與創新?

(1)企業模式創新。

(2)產業模式創新

(3)技術模式創新

二、數據采集的方法

1、試驗法(EQ試驗)

(例:雀巢速溶咖啡)

2、訪問法

(例:羅永浩的錘子手機、刀削面)

(例:腦白金史玉柱的市場調研。

3、問卷法

4、平臺法(對于后臺數據的監測)——微信的三個號

第三部分?大數據在現實生活中的應用

一、大數據時代的三大發展趨勢?

(一)數據資產化?

(二)產業平臺化(垂直整合)

(三)泛互聯網化?

(二)大數據在各行各業的應用

1、零售業——個性

2、制造業——智能

3、能源業——節能

4、廣告業——精準

5、通信業——連接

6、金融業——回歸

7、醫療業——開放

8、教育業——交互

9、影視業——質量

10、交通業——監測

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