大数据时代下的精准营销(1天)
大数据时代下的精准营销(1天)详细内容
大数据时代下的精准营销(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?
未来大企业的四大技术战略:ABCD战略
A:人工智能
B:区块链
C:云计算
D:大数据
大数据的本质
是探索事物发展和变化规律的工具
大数据不在于大,而在于全
大数据的四大核心价值
用大数据来探索业务运行规律
用大数据来发现业务异常变化
用大数据来理清事务各要素间的关系
用大数据来预测业务的未来发展趋势
大数据价值实现的三个关键环节
业务数据化
数据信息化
信息策略化
案例:喜欢赚“差价”的营业员(用数据管理来识别)
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。
尹传亮老师的其它课程
Python机器学习算法实战 06.19
Python机器学习算法实战【课程目标】本课程为高级课程,专注于机器学习算法,原理,以及算法实现及优化。通过本课程的学习,达到如下目的:熟悉常见的机器学习的算法。掌握机器学习的算法原理,以及数据推导。学会使用Python来实现机器学习算法,以及优化算法。掌握scikit-learn扩展库来实现机器学习算法。【授课时间】2-3天时间【授课对象】IT系统部、大数
讲师:尹传亮详情
Python开发基础实战培训 06.19
Python开发语言基础实战培训【课程目标】Python已经成为稳居前三的最受欢迎的语言之一,它简单易用、跨平台、功能强大、扩展性强,而且能够将其它语言编写的程序融合起来,实现无缝连接,号称是万能胶水语言。本课程为Python语言基础学习,通过本课程的学习,达到如下目的:全面掌握Python语言以及其编程思想。掌握Python基本格式,以及常用的6种基本语句
讲师:尹传亮详情
Python课程 06.19
Python课程一、数据挖掘导论数据挖掘的基本任务与步骤:目标、数据探索、数据预处理、建模、模型评价有监督学习无监督学习和半监督学习算法模型Sklean数据挖掘和机器学习算法库介绍大数据建模常见问题问题引出:客户行为分析-用户用电异常的识别二、Python编程快速入门Python编程环境与语法快速入门基础数据结构:字符串处理及应用数据结构:列表、元组、集合、
讲师:尹传亮详情
Python数据挖掘开发实战 06.19
Python实现大数据挖掘技术培训【课程目标】Python已经成为数据分析和数据挖掘的首选语言,作为除了Java、C/C++/C#外最受欢迎的语言。本课程基于Python工具来实现大数据的数据分析和数据挖掘项目。基于业务问题,在数据挖掘标准过程指导下,采用Python分析工具,实现数据挖掘项目的每一步操作,从数据预处理、数据建模、数据可视化,到最终数据挖掘结
讲师:尹传亮详情
Python运用 06.19
PYTHON数据分析第一模块:python语言基础知识0.5H1.python简介2.python的特征3.第一个python程序4.搭建开发环境5.python的开发工具6.不同平台下的python第二模块:Python的基本语法2H1.Python的文件类型2.Python的编码规则3.变量和常量4.数据类型5.运算符与表达式第三模块:python的控制
讲师:尹传亮详情
大数据变革与商业模式创新 06.19
大数据变革与商业模式创新【课程目标】大数据时代已经来临,大数据战略已经上升到国家意志,拥有大数据的规模和利用大数据的能力已经成为国家竞争力的一种体现,大数据的重要性已经毋庸置疑。本课程围绕大数据产业,从大数据的基本面出发,分析大数据的应用价值;大数据作为工具,如何帮助企业提升运营效率,提升企业利润;再到大数据引起的思维变革,怎样改变企业管理、社会治理的思维;
讲师:尹传亮详情
大数据挖掘工具:SPSSStatistics入门与提高【课程目标】随着大数据分析的需求越来越旺盛,大数据分析工具也越来越琳琅满目,然而,绝大多数的分析工具都只具有单一用途,无法满足企业的复杂的多样化的全面的业务分析需求,因此分析工具的选择成为了一个挑战。一个良好的分析工具必须满足如下要求:易学易用易操作。分析效率要高。满足业务分析需求。如果要说前两个要求,显
讲师:尹传亮详情
数据分析与建模 06.19
数据分析与建模第一章数据分析与大数据平台1.大数据相关概念2.大数据特征3.大数据平台简介第二章数据分析流程1.数据分析2.数据分析工具3.数据分析流程4.典型模型场景第三章重要的python库1.NumPy2.pandas3.matplotlib4.IPython与Jupyter5.SciPy6.scikit-learn7statsmodels第4章Num
讲师:尹传亮详情
Hadoop 大数据解决方案平台技术培训 06.19
Hadoop大数据解决方案平台技术培训【课程目标】Hadoop作为开源的云计算平台,为大数据处理提供了一整套解决方案,应用非常广泛。Hadoop作为一个平台框架,包括了如何存储海量数据,如何处理海量数据,以及相应的数据库、数据仓库、数据流处理、数据分析和挖掘算法库,等等。本课程主要介绍Hadoop的思想、原理,以及重要技术等相关知识。通过本课程的学习,达到如
讲师:尹传亮详情
- [潘文富] 经销商终端建设的基本推进
- [潘文富] 中小企业招聘广告的内容完
- [潘文富] 优化考核方式,减少员工抵
- [潘文富] 厂家心目中的理想化经销商
- [潘文富] 经销商的产品驱动与管理驱
- [王晓楠] 辅警转正方式,定向招录成为
- [王晓楠] 西安老师招聘要求,西安各区
- [王晓楠] 西安中小学教师薪资福利待遇
- [王晓楠] 什么是备案制教师?备案制教
- [王晓楠] 2024年陕西省及西安市最
- 1社会保障基础知识(ppt) 21160
- 2安全生产事故案例分析(ppt) 20239
- 3行政专员岗位职责 19048
- 4品管部岗位职责与任职要求 16223
- 5员工守则 15461
- 6软件验收报告 15397
- 7问卷调查表(范例) 15113
- 8工资发放明细表 14555
- 9文件签收单 14195