【培訓對象】
企業管理者、營銷骨干、相關崗位人員
【培訓收益】
▲ 了解大數據的時代背景和基礎條件，正確認知大數據的應用價值； ▲ 透視大數據的基本規律和特性，掌握大數據思維，提高工作效率； ▲ 結合自身行業特性，展開數據分析，發現數據背后的問題和機會； ▲ 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； ▲ 拓展數據獲取渠道，整合相關行業優質客戶資源，提升業績水平。
課程背景：
從IT到DT，數字化時代已經到來，很多企業營銷方式卻還停留在粗放狀態，這是對數據資源的極大浪費。今天的生活，移動互聯網高度普及，人們日常幾乎所有的行為，都可以被記錄和儲存下來。這些沉淀的數據資產，對于企業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，數據資產是傳統行業的短板，尤其在營銷方面，數據利用基本上處于簡單查詢、報表提交層面。主要是對現有數據的簡單加工，很少涉及數據挖掘等深層應用，數據開發意識不強，數據思維缺乏，數據應用滯后。在客戶行為分析，消費心理捕捉，個性化服務與業務創新、洞察市場趨勢等方面亟待提升。
大數據是一座待挖掘的“金礦”，其中最為關鍵的一個環節，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，可能體現在消費特性上，也可能體現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：數字時代企業生存之道——保持饑餓感
案例解析：疫情之下的逆襲：釘釘用戶數超11億
第一講：數字化背景下的商業變革
一、傳統行業大數據開發面臨的難點
1. 數據思維：數據意識較弱，人才儲備不足
2. 數據采集：數據積累時間長，但質量不佳
3. 數據開發：應用場景不夠，缺乏業務突破點
4. 數據應用：條件所限，缺少應用的成功案例
5. 數據共享：數據不統一，難以發揮整體作用
二、大數據運營及數據挖掘應用
1. 產品研發：數據反饋與產品定位
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：從產品定義到精準營銷，眾安保險如何玩轉大數據
4. 風險管控：數據監測與風險預警
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. 創新服務：消費者個性化需求滿足
案例解析：門店暴增，“優剪”的大數據思維和顛覆式創新
三、大數據的外部環境和基礎條件
1. 阿里巴巴新戰略：數字經濟體
2. 大數據三個要素
1）大——海量，平臺級
2）數——信息，結構化
3）據——精準、可依賴
3. 大數據的六個特征
案例解析：五常大米，下單即送
4. 大數據的三種類型
1）消費數據——多維度記錄
2）機器和傳感數據——圖文、語音、影像
3）行為數據——位置、軌跡、交易
5. 大數據與5G
6. 大數據與物聯網
7. 大數據與云計算
8. 大數據與人工智能
第二講：大數據開發流程及應用策略
一、大數據開發和應用方向
1. 發現運營存在的不足
2. 市場變化和競對動態
3. 客戶需求與極致體驗
4. 個性化營銷方案制定
5. 洞察行業周期性走勢
6. 為決策提供有效依據
二、大數據分析挖掘方法和要點
1. 統計性分析
1）設定指標——轉化率、留存率、活躍度
2）不同維度的統計分析
3）導向性的數據提取
案例解析：飛機真的是最安全的交通工具？
實戰分享：從某外賣平臺的統計數據中，你能看出什么？
2. 預測性分析
1）捕捉各個因素之間的內在關聯
2）通過歷史數據發掘規律和趨勢
3）風險評估，預判和管控
案例解析：為什么電力數據真實反映了國民經濟運行狀況？
案例解析：“雙十一”背后阿里云強悍的數據處理能力
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，橫向與縱向擴展
2）深入了解各業務板塊，使分析工作貼合實際
3）比數據分析更重要的是大數據思維和意識
思維訓練：為什么大部分人對中國房價走勢預測失誤？
實戰分享：如何通過數據分析識別已損壞的共享雨傘？
三、數據開發流程
1. 數據接入
2. 數據整合
3. 數據清洗
4. 數據分析
5. 數據呈現
6. 建模應用
四、大數據內部采集與外部整合
1. 內部數據采集要點
1）完整性——數據累積效應
2）連續性——周期變化趨勢
3）多維度——數據的多樣性
4）傾向性——目標數據提取
2. 外部數據渠道開拓與整合優化
1）“互聯網 ”的趨勢
2）構建跨平臺信息采集體系
實戰分享:WiFi運營商“百米生活”與公安網監的大數據合作
第三講：基于用戶畫像的精準營銷和創新服務
一、什么是用戶畫像
1. 用戶DNA
2. 營銷依據
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）用戶真偽需求甄別
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. 數據源的建立
1）用戶數據
2）行為數據
3）消費數據
4）商品數據
5）客服數據
3. 數據建模及規則
