從IT到DT：大數(shù)據(jù)精準營銷與創(chuàng)新服務

【培訓對象】 
企業(yè)管理者、營銷骨干、相關崗位人員 

【培訓收益】 
▲ 了解大數(shù)據(jù)的時代背景和基礎條件，正確認知大數(shù)據(jù)的應用價值； ▲ 透視大數(shù)據(jù)的基本規(guī)律和特性，掌握大數(shù)據(jù)思維，提高工作效率； ▲ 結合自身行業(yè)特性，展開數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的問題和機會； ▲ 基于用戶畫像構建，進行點對點精準營銷，為客戶提供個性服務； ▲ 拓展數(shù)據(jù)獲取渠道，整合相關行業(yè)優(yōu)質(zhì)客戶資源，提升業(yè)績水平。 

 課程背景：

從IT到DT，數(shù)字化時代已經(jīng)到來，很多企業(yè)營銷方式卻還停留在粗放狀態(tài)，這是對數(shù)據(jù)資源的極大浪費。今天的生活，移動互聯(lián)網(wǎng)高度普及，人們?nèi)粘缀跛械男袨椋伎梢员挥涗浐蛢Υ嫦聛怼＿@些沉淀的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，對于企業(yè)而言就是最重要的營銷利器。

阿里巴巴掌握了中國人的消費記錄，騰訊獲取了我們的社交關系鏈，滴滴出行和百度地圖最清楚人們的行動軌跡，美團最了解我們的吃喝玩樂。甚至人們平時用鍵盤和手機打字，也被搜狗掌握了我們的輸入習慣。

然而，數(shù)據(jù)資產(chǎn)是傳統(tǒng)行業(yè)的短板，尤其在營銷方面，數(shù)據(jù)利用基本上處于簡單查詢、報表提交層面。主要是對現(xiàn)有數(shù)據(jù)的簡單加工，很少涉及數(shù)據(jù)挖掘等深層應用，數(shù)據(jù)開發(fā)意識不強，數(shù)據(jù)思維缺乏，數(shù)據(jù)應用滯后。在客戶行為分析，消費心理捕捉，個性化服務與業(yè)務創(chuàng)新、洞察市場趨勢等方面亟待提升。

大數(shù)據(jù)是一座待挖掘的“金礦”，其中最為關鍵的一個環(huán)節(jié)，是對用戶畫像的應用。什么是用戶畫像？可以簡單理解為：個體有差異，群體有共性。也就是所謂物以類聚，人以群分。這種差異和共性，可能體現(xiàn)在消費特性上，也可能體現(xiàn)在行為偏好乃至心理活動上。用戶畫像是個體的DNA，越了解它，就越能夠做出正確決策，從而達到最好的營銷轉化效果。

課程大綱

引言：數(shù)字時代企業(yè)生存之道——保持饑餓感

案例解析：疫情之下的逆襲：釘釘用戶數(shù)超11億

第一講：數(shù)字化背景下的商業(yè)變革

一、傳統(tǒng)行業(yè)大數(shù)據(jù)開發(fā)面臨的難點

1. 數(shù)據(jù)思維：數(shù)據(jù)意識較弱，人才儲備不足

2. 數(shù)據(jù)采集：數(shù)據(jù)積累時間長，但質(zhì)量不佳

3. 數(shù)據(jù)開發(fā)：應用場景不夠，缺乏業(yè)務突破點

4. 數(shù)據(jù)應用：條件所限，缺少應用的成功案例

5. 數(shù)據(jù)共享：數(shù)據(jù)不統(tǒng)一，難以發(fā)揮整體作用

二、大數(shù)據(jù)運營及數(shù)據(jù)挖掘應用

1. 產(chǎn)品研發(fā)：數(shù)據(jù)反饋與產(chǎn)品定位

2. 用戶畫像：消費者心理行為分析

3. 精準營銷：痛點捕捉與需求觸達

案例解析：從產(chǎn)品定義到精準營銷，眾安保險如何玩轉大數(shù)據(jù)

4. 風險管控：數(shù)據(jù)監(jiān)測與風險預警

案例解析：上海外灘陳毅廣場踩踏事件的反思和啟示

5. 運營效率：智能化和精細化管理

6. 創(chuàng)新服務：消費者個性化需求滿足

案例解析：門店暴增，“優(yōu)剪”的大數(shù)據(jù)思維和顛覆式創(chuàng)新

三、大數(shù)據(jù)的外部環(huán)境和基礎條件

1. 阿里巴巴新戰(zhàn)略：數(shù)字經(jīng)濟體

2. 大數(shù)據(jù)三個要素

1）大——海量，平臺級

2）數(shù)——信息，結構化

3）據(jù)——精準、可依賴

3. 大數(shù)據(jù)的六個特征

案例解析：五常大米，下單即送

4. 大數(shù)據(jù)的三種類型

1）消費數(shù)據(jù)——多維度記錄

2）機器和傳感數(shù)據(jù)——圖文、語音、影像

3）行為數(shù)據(jù)——位置、軌跡、交易

5. 大數(shù)據(jù)與5G

6. 大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)

7. 大數(shù)據(jù)與云計算

8. 大數(shù)據(jù)與人工智能

第二講：大數(shù)據(jù)開發(fā)流程及應用策略

一、大數(shù)據(jù)開發(fā)和應用方向

1. 發(fā)現(xiàn)運營存在的不足

2. 市場變化和競對動態(tài)

3. 客戶需求與極致體驗

4. 個性化營銷方案制定

5. 洞察行業(yè)周期性走勢

6. 為決策提供有效依據(jù)

二、大數(shù)據(jù)分析挖掘方法和要點

1. 統(tǒng)計性分析

1）設定指標——轉化率、留存率、活躍度

2）不同維度的統(tǒng)計分析

3）導向性的數(shù)據(jù)提取

案例解析：飛機真的是最安全的交通工具？

實戰(zhàn)分享：從某外賣平臺的統(tǒng)計數(shù)據(jù)中，你能看出什么？

2. 預測性分析

1）捕捉各個因素之間的內(nèi)在關聯(lián)

2）通過歷史數(shù)據(jù)發(fā)掘規(guī)律和趨勢

3）風險評估，預判和管控

案例解析：為什么電力數(shù)據(jù)真實反映了國民經(jīng)濟運行狀況？

案例解析：“雙十一”背后阿里云強悍的數(shù)據(jù)處理能力

3. 可視化分析

1）形成觀點和結論

2）文不如表，表不如圖

3）呈現(xiàn)方式——Excel、PPT或其他分析工具

案例解析：城市大腦——智能交通最重要的支點

4. 分析思維訓練

1）對比、轉化、關聯(lián)，橫向與縱向擴展

2）深入了解各業(yè)務板塊，使分析工作貼合實際

3）比數(shù)據(jù)分析更重要的是大數(shù)據(jù)思維和意識

思維訓練：為什么大部分人對中國房價走勢預測失誤？

實戰(zhàn)分享：如何通過數(shù)據(jù)分析識別已損壞的共享雨傘？

三、數(shù)據(jù)開發(fā)流程

1. 數(shù)據(jù)接入

2. 數(shù)據(jù)整合

3. 數(shù)據(jù)清洗

4. 數(shù)據(jù)分析

5. 數(shù)據(jù)呈現(xiàn)

6. 建模應用

四、大數(shù)據(jù)內(nèi)部采集與外部整合

1. 內(nèi)部數(shù)據(jù)采集要點

1）完整性——數(shù)據(jù)累積效應

2）連續(xù)性——周期變化趨勢

3）多維度——數(shù)據(jù)的多樣性

4）傾向性——目標數(shù)據(jù)提取

2. 外部數(shù)據(jù)渠道開拓與整合優(yōu)化

1）“互聯(lián)網(wǎng) ”的趨勢

2）構建跨平臺信息采集體系

實戰(zhàn)分享:WiFi運營商“百米生活”與公安網(wǎng)監(jiān)的大數(shù)據(jù)合作

第三講：基于用戶畫像的精準營銷和創(chuàng)新服務

一、什么是用戶畫像

1. 用戶DNA

2. 營銷依據(jù)

3. 效果轉化

案例解析：今日頭條為什么讓巨頭們恐慌？

案例解析：70后談存錢、80后談還錢、90后談花錢

二、用戶畫像構建

1. 用戶需求洞察

1）用戶角色屬性劃分

2）用戶真?zhèn)涡枨笳鐒e

3）保持傾聽，獨立判斷

案例解析：郵政VS順豐，用戶的槽點在哪里？

2. 數(shù)據(jù)源的建立

1）用戶數(shù)據(jù)

2）行為數(shù)據(jù)

3）消費數(shù)據(jù)

4）商品數(shù)據(jù)

5）客服數(shù)據(jù)

3. 數(shù)據(jù)建模及規(guī)則