《大数据时代的精准营销》课纲(1天)
《大数据时代的精准营销》课纲(1天)详细内容
《大数据时代的精准营销》课纲(1天)
大数据时代的精准营销
【课程目标】
本课程从实际的市场营销问题出发,了解大数据在市场营销领域的价值以及应用。并对大数据分析与挖掘技术进行了介绍,通过从大量的市场营销数据中分析潜在的客户特征,挖掘客户行为特点,实现精准营销,帮助市场营销团队深入理解业务运作,支持业务策略制定以及营销决策。
通过本课程的学习,达到如下目的:
了解大数据营销内容,掌握大数据在营销中的应用。
了解基本的营销理论,并学会基于营销理念来展开大数据分析。
熟悉数据分析的标准过程,了解大数据在营销中的应用原理。
【授课时间】
1天时间
【授课对象】
市场营销部经理、产品设计人员、运营分析部经理等主管。
【授课方式】
理论精讲 + 案例解析 + 实际业务问题分析
本课程突出数据分析的实际应用,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,进行大数据的分析与挖掘,通过营销案例分析,让学员明白大数据营销的价值以及实现。
【课程大纲】
大数据的核心理念
问题:大数据的核心价值是什么?大数据是怎样用于业务决策?
大数据时代:你缺的不是一堆方法,而是大数据思维
大数据是探索事物发展和变化规律的工具
一切不以解决业务问题为导向的大数据都是耍流氓
大数据的核心能力
发现业务运行规律及问题
探索业务未来发展趋势
从案例看大数据的核心本质
用趋势图来探索产品销量规律
从谷歌的GFT产品探索用户需求变化
从美国总统竞选看大数据对选民行为进行分析
从大数据炒股看大数据如何探索因素的相关性
认识大数据分析
什么是数据分析
数据分析的三大作用
常用分析的三大类别
案例:喜欢赚“差价”的营业员(用数据管理来识别)
数据分析需要什么样的能力
懂业务、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈现
大数据应用系统的四层结构
数据基础层、数据模型层、业务模型层、业务应用层
大数据分析的两大核心理念
大数据如何实现精准营销
什么是精准营销
实施精准营销的几个关键
精准的定位
精确的信息
精准的投放
精细的管理
数据分析的六步曲
步骤1:明确目的--理清思路
确定分析目的:要解决什么样的业务问题
确定分析思路:分解业务问题,构建分析框架
步骤2:数据收集—理清思路
明确收集数据范围
确定收集来源
确定收集方法
步骤3:数据预处理—寻找答案
数据质量评估
数据清洗、数据处理和变量处理
探索性分析
步骤4:数据分析--寻找答案
选择合适的分析方法
构建合适的分析模型
选择合适的分析工具
步骤5:数据展示--观点表达
选择恰当的图表
选择合适的可视化工具
步骤6:报表撰写--观点表达
选择报告种类
完整的报告结构
数据分析的三大误区
演练:如何用大数据来支撑手机精准营销项目
大数据营销概述
大数据在行业中的常见应用
大数据+保险
大数据+金融
大数据+旅游
大数据+零售
传统营销的困境
营销理论的变革
第一代:4P理论
第二代:4C理论
第三代:nPnC理论
大数据营销引领传统营销
大数据在营销中的典型应用
市场定位与客户细分
客户需求与产品设计
精准广告与精准推荐
用户行为与特征分析
……
大数据营销的基石:用户画像
大数据营销在整个营销体系的应用
大数据营销案例
从客户生存周期看大数据营销
如何寻找影响因素?
案例:决定客户选择产品的关键因素是什么?
如何寻找目标客户(用户匹配模型)
案例:杂志社去哪里寻找订阅用户
如何进行精准广告投放(利用响应模型优化)?
案例:宜家IKE如何实现产品手册的精准发送
如何实现客户群划分(聚类)?
案例:找到汽车行业的细分客户群
案例:宝洁公司实现多层次客户的产品试销
如何预测客户行为(分类预测),实现精准推荐?
案例:如何评估客户是否会购买汽车?
案例:如何评估客户会选择哪个品牌的汽车?
案例:银行构建欠贷用户模型,实现风险控制
案例:保险欺诈监测模型
如何实现产品的交叉销售?
案例:沃尔玛通过交叉销售,促进产品销量提升
案例:如何推荐汽车附加产品?
如何预测产品销量/销售金额
案例:如何评估iPad的销量上限及销量增速拐点?
案例:美国AL航空公司的里程数预测
案例:菜鸟物流如何提升物流速度
如何实现产品最优定价?
案例:零售商如何选择产品定价策略?
如何进行产品设计与优化?
案例:从销量看出客户主要关注产品的哪些功能和特性?
结束:课程总结与问题答疑。
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