▉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，因此在数字化时代，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?

大数据营销课程从实际的市场营销问题出发，构建数据分析与数据挖掘模型，以解决实际的商业问题。并对大数据分析与挖掘技术进行了全面的介绍，**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运营决策。

▉课程收获：

本课程将帮助学员理解并解决以下切实落地问题：

什么是数据思维？大数据决策的底层逻辑以及决策依据是什么？

大数据实现精准营销的整个过程是什么？要经历哪些步骤？如何构建精准营销的数据支撑框架？需要采集哪些数据？

数据分析方法的种类？分析方法的不同应用场景？

如何才能全面/系统地分析而不遗漏？如何分解和细化业务问题？

哪些因素是影响业务目标的关键要素？比如，产品在货架上的位置是否对销量有影响？价格和广告开销是如何影响销量的？影响风控的关键因素有哪些？如何判断？

如何预测未来的产品销量/销售额？如果产品跟随季节性变动，该如何预测？

当销量随季节周期变动时该如何预测？

如何评估客户购买产品的可能性？如何预测客户的购买行为？如何提取某类客户的典型特征？如何向客户精准推荐产品或业务？

▉课程时间：

1天或2天，2天则以比赛或工作坊形式呈现

▉课程方式：

主题讲授+史杰松服务真实案例分析+互动问答+视频欣赏+情景模拟+小队讨论+模拟训练

▉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

时代的沿革

工业革命1.0——机械生产代替手工劳动

工业革命2.0——实现了生产的自动化

工业革命3.0——开始迈入信息化时代

工业革命4.0——智能工业开始拉开序幕

移动数字化

云计算

6G网络

二、大数据的条件——大数据VS数据大

大数据与传统数据的区别

“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

化“数”为“据”是关键。

大数据的特点

数据体量够大（Volume）

数据类型够多（Variety）

数据价值密度低（Value）

数据具有实效性（Velocity）

三、大数据的类型

结构化数据——纯数字化数据

半结构化数据——图片、声音、影像

非结构化数据——行为数据：归根到底是研究“人”

表象数据

心理数据

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

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

分析用户的特征和行为

筛选有价值的用户

注重用户体验

还原的三个条件：角度、场景、数据

角度：企业价值和客户价值。

场景——推理“活”数据

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

大数据的基础：经验

大数据的关键作用：预测

大数据的根本目的：决策

二、精准营销：开展精准化、低成本营销

关联推荐：

广告精准推送

社区营销，建立核心竞争力

三、内部管理：提高工作效率和服务质量

提高工作效率

提升服务质量

实现员工的扁平化管理

四、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

从“样本”到“总体”

从“精确性”到“混杂性”

从“因果关系”到“相关关系”

2.商业模式的变革与创新

企业模式创新

产业模式创新

技术模式创新

五、数据采集的方法

试验法（EQ试验）

访问法

问卷法

平台法（对于后台数据的监测）

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）

泛数字化化

零售业——个性

零售行业的数据采集的目的是为了掌握用户的心理数据

根据用户数据重新定位零售产品的品牌

社群调性的设计是零售行业数据利用的最高层次

制造业——智能

未来的汽车制造商难道还仅仅是制造企业吗?

无人车与无人机的发展与应用

未来的服装生产商还仅仅是服装生产商吗?

能源业——节能

升级客户分析

提高智能控制

人性化服务

广告业——精准

广告的四种收费模式：CPC、CPS、CPM、CPT

广告商发展的三种趋势：掌心终端、交互模式、口碑见证

数字媒体模式：RTB、XAD

通信业——连接

通信行业的痛点

微信成为第四大运营商的理由

通信行业最宝贵的资源——修宽带的员工

金融业——回归

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

大数据时代下的第三方支付手段

如何运用大数据发放贷款

医疗业——开放

医疗行业的痛点

医疗行业的流程改革

医疗行业如何运用数据盈利

影视业——质量

如何运用大数据进行前期推广

如何运用大数据进行客户分析

如何运用大数据进行后续长尾盈利

交通业——监测

传感器实现大数据采集

实现安全交通与智慧物流