移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)實(shí)戰(zhàn)

培訓(xùn)受眾:

1) 數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)挖掘師
2) 關(guān)心大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)的企業(yè)高層、營(yíng)銷部經(jīng)理（總監(jiān)）、客戶關(guān)系管理部門經(jīng)理（總監(jiān)）、
3) 數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目經(jīng)理、數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)項(xiàng)目經(jīng)理
4) 其它對(duì)數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘企業(yè)實(shí)踐感興趣的企業(yè)高層、中層管理者

課程收益:

改變目前有關(guān)數(shù)據(jù)挖掘理論與實(shí)踐脫節(jié)的課程現(xiàn)狀， 從企業(yè)全方位、多層次的角度、以實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用為導(dǎo)向的數(shù)據(jù)分析挖掘?qū)ｎ}培訓(xùn)
2) 使學(xué)員理解并掌握如何有效地在企業(yè)里進(jìn)行數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)（營(yíng)銷、客戶關(guān)系管理等等）的思考、布局、應(yīng)用、提升；
3) 掌握數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘在現(xiàn)代企業(yè)實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用中的一系列基本的行之有效的思路、方法、技巧；
4) 學(xué)習(xí)和掌握在企業(yè)里從零開始，一步一步不斷提升數(shù)據(jù)收集和數(shù)據(jù)應(yīng)用的視野、框架和能力；
5) 現(xiàn)代企業(yè)的中高層如何理解數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)（營(yíng)銷、客戶關(guān)系管理、競(jìng)爭(zhēng)戰(zhàn)略），如何有效在本企業(yè)推進(jìn)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)戰(zhàn)略？
6) 企業(yè)的數(shù)據(jù)分析專業(yè)人員如何有效提升自己的數(shù)據(jù)應(yīng)用專業(yè)能力；
7) 現(xiàn)代企業(yè)的數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)實(shí)踐中失敗的主要原因是什么？如何避免這些前車之鑒；
8) 身處大數(shù)據(jù)時(shí)代的現(xiàn)代企業(yè)如何面對(duì)大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)？
9) 數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)現(xiàn)代實(shí)踐中，可以做什么，不能做什么？如何在企業(yè)經(jīng)營(yíng)中揚(yáng)長(zhǎng)避短，用好數(shù)據(jù)挖掘的利器？
10) 數(shù)據(jù)分析挖掘的成熟的經(jīng)典的應(yīng)用場(chǎng)景有哪些？為什么這些經(jīng)典的應(yīng)用場(chǎng)景可以在我的企業(yè)里有效復(fù)制和成功落地開花？
11) 互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)外、國(guó)內(nèi)外、行業(yè)內(nèi)外成功的數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的案例集錦與欣賞（具體的應(yīng)用背景、過程細(xì)節(jié)、財(cái)務(wù)效果分析、給我們的啟示）。

課程大綱:

本課程共分為4個(gè)模塊，穿插課堂教學(xué)和實(shí)際案例演示討論，培訓(xùn)時(shí)間共2個(gè)工作日（12個(gè)小時(shí)）完成，不包括答疑 (Q&A) 時(shí)間。

模塊1 – 大數(shù)據(jù)時(shí)代的企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)（3小時(shí)）
1) 現(xiàn)代企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)面臨的挑戰(zhàn)
2) 大數(shù)據(jù)時(shí)代的企業(yè)的選擇
3) 數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的前世今生
4) “ 企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)”是什么？
5) “企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)”全景鳥瞰
6) “企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)”戰(zhàn)略中組織架構(gòu)和具體角色？
7) 企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的典型場(chǎng)景和相關(guān)的分析挖掘技術(shù)概述
8) 目標(biāo)客戶典型特征分析（客戶畫像）、客戶360的全景指標(biāo)體系
9) 目標(biāo)客戶的預(yù)測(cè)響應(yīng)模型（活躍用戶流失預(yù)測(cè)模型實(shí)戰(zhàn)跟蹤分享）
10) 運(yùn)營(yíng)群體的活躍度分析（指標(biāo)定義）（精準(zhǔn)營(yíng)銷的用戶活躍度指標(biāo)創(chuàng)建案例）
11) 交叉銷售模型（條條大道通羅馬，多種算法回答同樣的問題，實(shí)際案例）
12) 目標(biāo)用戶分層進(jìn)化金字塔（B2B交易用戶的分層模型實(shí)戰(zhàn)案例）
13） 商品推薦模型（個(gè)性化推薦，推薦算法）
14）數(shù)據(jù)產(chǎn)品（數(shù)據(jù)產(chǎn)品的目的，BAT的實(shí)踐，一個(gè)新型的職業(yè)和專業(yè)，app）
15）精細(xì)化運(yùn)營(yíng)平臺(tái)的案例
16）決策支持（有企業(yè)自身的數(shù)據(jù)，更有行業(yè)的宏觀數(shù)據(jù)；有微觀的深入分析挖掘，更有宏觀的統(tǒng)計(jì)和調(diào)研）
17）互聯(lián)網(wǎng) ：
18）互聯(lián)網(wǎng)思維的本質(zhì)
19）從IT到DT
20）工業(yè)4.0與大數(shù)據(jù)分析挖掘

模塊2- 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的本質(zhì)特點(diǎn)、數(shù)據(jù)特點(diǎn)、分析特點(diǎn)（3小時(shí)）
1） 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的本質(zhì)特點(diǎn)
2） 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)
3） 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的特點(diǎn)
4） 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的常用指標(biāo)體系介紹
5） 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)上某個(gè)app的報(bào)表體系分析點(diǎn)一覽
6） 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的特點(diǎn)和設(shè)計(jì)思路
7） 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)報(bào)表體系關(guān)注的核心維度
8） O2O的背景、及其算法團(tuán)隊(duì)的核心功能
9） O2O推薦算法原理解析以及業(yè)務(wù)規(guī)則討論
10） 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的常規(guī)戰(zhàn)術(shù)（漏斗分析）

模塊3 – 業(yè)務(wù)人員的數(shù)據(jù)分析意識(shí)和基本技能（3小時(shí)）
1) 運(yùn)營(yíng)人員的基本數(shù)據(jù)能力一覽
2) 業(yè)務(wù)人員與數(shù)據(jù)分析人員的定位和分工
3) 數(shù)據(jù)分析的出發(fā)點(diǎn)和基礎(chǔ)
4) 數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的核心
5) 細(xì)分的技巧
6） RFM細(xì)分方法
7） 矩陣分析方法
8) 挑選數(shù)據(jù)的原則
9) 數(shù)據(jù)指標(biāo)及其衍生
9 ）移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析的獨(dú)特性、獨(dú)特分析指標(biāo)、獨(dú)特的分析模式
10）案例：通過一個(gè)線下店鋪kpi分解之后對(duì)應(yīng)行動(dòng)點(diǎn)的羅列，演示如何通過行動(dòng)點(diǎn)的提升來最終提升kpi

模塊4 – 數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)實(shí)戰(zhàn)中的主要方法論和主要技術(shù)分享（3.小時(shí)）
1) SEMMA
2) CRISP-DM
3） Tom Khabaza 挖掘九律
4) 數(shù)據(jù)挖掘的主要成熟技術(shù)（回歸、分類、聚類、時(shí)間序列、協(xié)同過濾、KNN、關(guān)聯(lián)分析、
5) 常見的數(shù)據(jù)處理技巧
6) 建模實(shí)戰(zhàn)中常見的思考核心點(diǎn)
7) 業(yè)務(wù)是核心、思路是重點(diǎn)、技術(shù)是工具（輔助）
8) 一個(gè)基本的方法論（HSCTODC）
9) 通過一個(gè)淘寶店鋪的運(yùn)營(yíng)實(shí)操流程，看網(wǎng)店的數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)（業(yè)務(wù)是核心，思路是重點(diǎn)，技術(shù)是輔佐）（淘寶電商的基本業(yè)務(wù)模式和業(yè)務(wù)背景，一個(gè)行之有效的運(yùn)營(yíng)流程，貫穿其中的“訂計(jì)劃，選目標(biāo)，監(jiān)控核心指標(biāo)，及時(shí)反饋修正，最終達(dá)成目標(biāo)）（結(jié)合數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的閉環(huán)之兩個(gè)圖片，打造爆款腦力圖詳解，重點(diǎn)在于前期的行業(yè)分析，細(xì)分市場(chǎng)切入，通過數(shù)據(jù)分析（核心字段比較）選定競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手（商品）和我自身的爆款，銷售目標(biāo)分解，每日落實(shí)，每天監(jiān)控實(shí)時(shí)效果和對(duì)手核心指標(biāo)，出現(xiàn)問題不僅能及時(shí)發(fā)覺更要能及時(shí)落地到責(zé)任人處理，最終30天-45天完成爆款任務(wù)）
10) 大膽假設(shè)，小心求證
11) 2080原則
12) 結(jié)構(gòu)化思考
13) 即客觀，也主觀
14）應(yīng)客戶需求，重點(diǎn)深入分析一個(gè)實(shí)際案例（從需求提出，到分析思路，到模型技術(shù)介紹，到如何優(yōu)化，到落地應(yīng)用的監(jiān)控、反饋、修正、提高）H層客戶流失預(yù)警挽留模型的項(xiàng)目實(shí)踐。
15) 應(yīng)客戶需求，結(jié)合阿里的實(shí)踐，回答：如何利用手頭工具對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析挖掘（首先要看數(shù)據(jù)如何采集、處理、獲取等前期的工作要準(zhǔn)確、到位、有效；然后是數(shù)據(jù)分析的7個(gè)漸進(jìn)的層次金字塔和分析師成長(zhǎng)路徑的金字塔；每個(gè)層次都有實(shí)例舉證；接下來是數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的落地應(yīng)用環(huán)節(jié)，這里涉及到高層的認(rèn)可和支持，企業(yè)全員的數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的意識(shí)和氛圍，實(shí)施的監(jiān)控和效果指標(biāo)跟蹤，反饋和優(yōu)化調(diào)節(jié)

模塊5 – 電商內(nèi)外、行業(yè)內(nèi)外的經(jīng)典案例賞析（3小時(shí)）
1) 續(xù)簽數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)平臺(tái)的案例（續(xù)簽預(yù)測(cè)模型）；
2) 純自動(dòng)在線續(xù)簽預(yù)測(cè)模型案例（純自動(dòng)續(xù)簽?zāi)Ｐ图皯?yīng)用）；
3) H層流失用戶預(yù)警挽留模型及落地應(yīng)用閉環(huán)實(shí)踐；
4) 2014海爾空調(diào)數(shù)據(jù)化營(yíng)銷實(shí)戰(zhàn)案例討論；
5) 2014招商銀行數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)案例討論；
6) 淘寶電商流程優(yōu)化案例討論（應(yīng)客戶需求）
7) 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析案例賞析
8) 引導(dǎo)學(xué)員實(shí)際在R上操作體會(huì)有趣的聚類小項(xiàng)目（實(shí)際操作，體會(huì)）
9) 主要強(qiáng)調(diào)：算法是簡(jiǎn)單的，挖掘建模是簡(jiǎn)單的，但是不簡(jiǎn)單的（耗時(shí)的）是思路的優(yōu)化和數(shù)據(jù)的收集、清理、清洗、轉(zhuǎn)換


模塊6 – 我的企業(yè)如何進(jìn)行數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)？
1) 因地制宜、看菜下飯
2) 企業(yè)數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)之路的典型成長(zhǎng)圖？
3) 他山之石，可以攻玉（如何避免前人的教訓(xùn)）
4) 學(xué)員互動(dòng)，針對(duì)學(xué)員企業(yè)的實(shí)際問題，相互討論，談?wù)勎业乃悸坊蛘呓?jīng)驗(yàn)