大数据时代下的市场营销

大数据时代下的市场营销
——如何利用数据赢得消费者
课程背景：
截止2016年，中国已达7.5亿互联网用户，越来越多的人通过移动互联网平台进行沟通
、应用、采购商品。互联网思维的核心是“连接一切”，这就是“互联网+”。可以说，未能
足够利用互联网思维方式，没有把互联网+商业模式与用户连接起来的的企业是没有未来
的企业，必将被市场淘汰。
对于企业运营商而言，拥有多年的数据积累，拥有诸如财务收入、业务发展量等结构
化数据，并涉及到图片、文本、音频、视频等非结构化数据。从数据来源看，企业运营
商的数据来自于涉及移动语音、固定电话、固网接入和无线上网等所有业务，也会涉及
公众客户、政企客户和家庭客户，同时也会收集到实体渠道、电子渠道、直销渠道等所
有类型渠道的接触信息。整体来看，企业运营商大数据发展仍处在探索阶段。
因此大数据分析及挖掘已是各行业、企业无法回避的课题，也是新经济时代的机遇和
挑战。培训课程将本着为企业培养大数据方面的知识及人才，从如何通过数据分析、挖
掘获得商机，如何提高产品到净利润转化率，降低经营成本和风险等方面全面提升企业
竞争力。并以业务实战入手，
教授各知名大数据挖掘成功赢利模式等活动，帮助企业做好运营，体现大数据分析及挖
掘对企业运营业务的价值。


课程特点：
1.
大数据分析及挖掘是一项较新的数据库技术，它基于由日常积累的大量数据所构成
的数据库，从中发现潜在的、有价值的信息——称为知识，用于支持决策。
2. 简明阐述大数据分析与营销的关系。
3. 清晰系统的讲述营销中的数据挖掘常用技术。
4. 实战应用于大数据营销主要应用领域以及与企业现状分析。


课程对象：
企业各级管理者、市场、营销、销售人员、企业经营者、产品运营总监、产品经理
、数据分析师等所有涉及大数据分析、挖掘、应用等人员。


学员收益：
大数据时代的来临，使各行业对大数据分析及挖掘人员的需求呈现爆炸性增长，其
中实战能力在数据分析领域至关重要，一名出色的市场及营销人员需要通过经历各种各
样的实战分析案例来吸取经验教训以持续成长，光靠教科书上或者借鉴其他成功案例，
不与企业实际情况结合，无法直接在企业“落地、见效”。随着行业需求的迅速增长，相
关人员迅速提高自身实战能力的愿望正在变得日益迫切。
本课程定位为实战操作，围绕运营商营销运用大数据主要方面开展：（1）网络管理
和优化；（2）市场与精准营销；（3）客户关系管理，；（4）企业运营管理；（5）数
据商业化指数据对外商业化。
在同步学习和操练中能超越方法和工具的局限，聚焦于对分析、挖掘经验的领悟，
从而“学以致用、举一反三“地提高自身的实战能力，回到工作岗位上可以立刻解决企业
实际数据挖掘的现实问题，为企业提升竞争力。


课程形式：理论讲解、互动体验、实战演练、案例研讨、Q&A答疑；


课程主要内容：
上午9：00——10:00
一：认识互联网大数据时代
1. 当下互联网思维现象的深度思考
2. 中国互联网发展简史及成功企业案例分析
3. 互联网思维是什么？云计算是什么？大数据是什么？
4. 互联网运营的实质——大数据营销
5. 互联网时代的企业创新策略——大数据运用
6. 大数据营销的本质就是赢得用户口碑
7. 大数据营销是延长企业生命周期的关键
分组讨论：当前企业对互联网思维及大数据有哪些需求
上午10：00——11:00
二：行业大数据云计算应用发展展望
1. 企业运营核心竞争力的界定和特征
2. 通过大数据云计算了解你的用户需求
3. 赢在“大数据营销”——借势“社会化新媒体”
4. 互联网＋的动力: 大数据、云计算、工业4.0与物联网
5. 大数据营销推动传统企业互联网化
课间休息
上午11：00——12:00
三：大数据应用概述
1. 什么要做数据挖掘——多学科的融合
2. 数据挖掘的功能：分类、预测、推估、关联、聚类、可视化
3. 如何通过在线化收集、处理海量数据
4. 数据挖掘建模、流程及分析指标
午餐时间
下午13：00——14:30
四：各行业大数据营销应用案例
1. 电子商务与数据挖掘完美结合
A. 网站投资回报率的计算
B. 网站运营的指标体系
C. 客户价值的细分，如何做客户运营
D. ARPU值的关键作用与法则
2. 连锁零售企业管理利器
A. 购物中心业绩提升六大要素
B. 数据帮助提高销售量
C. 奇妙的关联销售
分组讨论：资金流、物流系统、渠道成员关系管理台账的建立和数据分析
3. 通过数据挖掘改善企业营销模式
分组讨论：如何更有针对性的建立营销模式，从规模营销到定点营销
4. 游戏运营暴利的秘诀
A. 游戏如何让玩家欲罢不能——基于数据挖掘的奖励、积分模式
B. 游戏中经济系统的维护模式
5. 通过数据挖掘提升银行信用卡客户忠诚度
分组讨论：从信用卡数据分析，到防止客户流程
下午14：30——15:30
五：数据挖掘中的要点
5. 建立运营数据挖掘模型的4个步骤
6. 数据挖掘结果如何展现——可视化数据之美
7. 数据挖掘分析常用的工具
8. 如何写一份赏心悦目的数据分析报告——用数据看透问题
9. 数据挖掘分析中易犯的错误
课间休息
下午15：40——16:20
六：大数据云计算如何在企业落地
1. 传统企业应用大数据技术与变革迫在眉睫
2. 大数据与营销模式的变化
3. 大数据与用户关系的变化
4. 大数据在企业中定位
5. 大数据企业组织结构
6. 通过流程体现大数据价值
7. 企业一体化端到端流程
分组讨论：企业目前的流程是否适应互联网运营
下午16：20——17:00
七：小试牛刀
实战练习：围绕企业运营商特点，分组练习搭建以下四方面大数据模型：
1.
利用大数据进行精准用户定位，包括客户画像、关系链研究、精准营销、实时营销和个
性化推荐；
2. 客户关系管理，包括客服中心优化和客户生命周期管理；
3. 企业运营管理，包括业务运营监控和经营分析；
4. 数据商业化指数体系的初步搭建和分析。

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