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智能商業：大數據營銷分析與落地實踐

課程編號：21590

課程價格：￥19080/天

課程時長：2 天

課程人氣：1296

行業類別：廣告傳媒     

專業類別：網絡營銷 

授課講師：侯明哲

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】
企業中基層、營銷部門（銷售、市場、電商）人員

【培訓收益】
▲ 理念+案例+方案，悟數字化本質，聽完就會干！ ▲ 構建大數據的整體思維和框架，構建數據驅動企業體系 ▲ 站在高處，傳統的品牌、技術、營銷、管理的弊端，構建指數型企業 ▲ 獲得翻倍的效益+效率,最大化提高人效

 課程背景：

數據是未來企業唯一資源，大數據營銷意味著高效、精準、成本低、全自動化，讓企業從人海戰、廣告戰、渠道戰的泥潭中拔出來

為什么搜索廣告效果差了？為什么團購效果也差了？為什么傳統的用戶細分、STP在大數據提出的用戶畫像面前蒼白了？為什么獨角獸全靠增長黑客模式崛起？

企業未來如何搭建科學的大數據營銷隊伍，建立科學的數字營銷體！通過互動獲取數據，通過分析實現二次營銷迭代！

大數據營銷關鍵是落地，深度挖掘流程、算法和工具，方能真正理解大數據營銷規律！大數據營銷必須建立思維模型，通過數據看本質，找到規律，提高商業洞察能力，方式最終目的。

 課程方式：務實、點睛，互動性強，理論+案例+實踐+互動

 

課程大綱

第一講：大數據概述

1. 大數據定義和本質

2. 大數據和傳統數據區別

3. DT和IT

4. 大數據與云計算、人工智能、區塊鏈、互聯網關系

5. 大數據基本原理

1）大數據特征

2）結構化數據和非結構化數據

3）數據倉庫架構師怎樣的？

4）大數據分析和傳統數據分析有何不同？

 

第二講：大數據營銷與傳統營銷

一、傳統營銷模式優劣勢分析

1. 面銷

2. 電話營銷

3. 會議營銷

4. 渠道分銷

二、大數據營銷

1. 精準營銷是怎樣實現的？

2. 從搜索到個性化推薦（千人千面）

3. 以用戶為中心的智能營銷

4. 從目標客戶、STP到用戶畫像

5. RMF用戶模型

6. 從感性營銷到科學營銷

案例：獨角獸為什么全靠增長黑客模式崛起？

三、用戶畫像

1. 用戶標簽

2. 用戶建模

3. 用戶畫像

四、案例分析

1. 紙牌屋為什么這么火？

2. 啤酒與尿布

3. 今日頭條、抖音崛起的秘密

4. LinkedIn的大數據應用

五、如何培養公司的數據分析團隊！

 

第三講：大數據營銷全流程

一、流程

1. 收集

2. 清洗

3. 數據建模

4. OLAP

5. 可視化

互動練習：自己動手數據清洗

二、數據收集：數據從哪兒來

1. 數據源

1）APP如何獲取數據

2）PC網站數據獲取之道

3）新媒體（微信、微博、抖音、愛奇藝、優酷……）

4）電商平臺（淘寶京東）

5）行業數據源

2. 數據采集思考

1）借助DRD（數據需求文檔）提出埋點

2）未來物聯網時代如何獲取數據？

3. 區塊鏈讓數據可靠的秘密在哪兒

案例：某FEED流產品數據采集解析

三、數據建模

1. 層次模型

2. 關系模型

3. 網狀模型

四、大數據之算法

1. 貝葉斯分類

2. 回歸

3. 聚類

4. 關聯

5. 其他

五、數據可視化

1. 可視化意義

2. 工具（EXCEL透視表、RAWGraphs、地理位置可視化）

 

第四講：大數據之智能商業

一、智能商業雙螺旋

1. 網絡協同

2. 數據效應

案例：美團、阿里巴巴

二、大數據商業10大體系（案例解析）

1. 大數據下的選址

2. 大數據下的選品

3. 大數據下的陳列

4. 大數據下的定價

5. 大數據下的運營

6. 大數據下的促銷

7. 大數據下的客服

8. 大數據下的物流倉儲配送

9. 大數據下的會員管理

10. 產品定位和人格化

三、常見電商數據模型

1. 商品數據模型

2. 用戶數據模型

3. 評價數據模型

4. 其他

 

第五講：大數據分析挖掘之道

一、數據分析之道

1. 數據取樣

2. 為什么同樣的數據得出不同結論

3. 那些媒體騙人的數據和結論

4. 為什么數據無法取代調研

5. 必要的統計學和數學知識

二、數據分析之術

1. 聚類分析

2. 因子分析

3. 相關分析

4. 分組分析

5. 其他

三、營銷數據分析應用（通過現象看本質）

1. 銷售數據分析

2. 流量數據分析

3. 商品數據分析(周轉率、件單價、)

4. 轉化率數據分析（成交轉化率）

5. 用戶數據分析（拉新、留存、活躍、轉化）

6. 用戶行為數據分析（動線、停留、詢問…）

四、數據分析工具

1. SPSS

2. 電商平臺：谷歌分析、生意參謀

3. POWER BI

4. Tableau

5. Phthon

6. 其他

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