中国企业营销学者,营销战略管理博士,大学营销管理教授

  • 擅长领域:
  • 主讲课程:
    《新时代下生产型企业全面营销管理》 《市场营销调研与市场落地决策分析》 《企业年度营销方案的制定与落地》 《互联网+时代下高势能品牌营销》 《品牌营销与消费者文化建设》 《新零售思维与落地指导方法》 《互联网下的互联网社会化新媒体营销与内容策划》 《2019年短视频及抖音等新媒体营销与内容策划》 《强势社群打造策略与网……
  • 邀请费用:
    18000元/天(参考价格)
《互联网+时代下的大数据营销与应用》

2021-02-01 更新 653次浏览

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  • 所属领域
    市场营销 > 大数据营销
  • 适合行业
    商超零售行业 快消品行业 教育培训行业 通信行业 旅游行业
  • 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。
  • 课程目标
    ●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
  • 课程时长
    一天
  • 适合对象
    中层员工/基层员工
  • 课程大纲

    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

    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

    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

    --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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