B02 大数据时代下的精准营销

大数据_云计算 / 2020-04-26 15:07:41
B02 大数据时代下的精准营销
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    傅一航  华为系大数据专家，计算机软件与理论硕士研究生（研究方向：数据挖掘、搜索引擎）

    在华为工作十年，五项国家专利，在华为工作期间获得华为数项奖项，曾在英国、日本、荷兰和比利时等海外市场做项目，对大数据有深入的研究，傅老师专注于大数据分析与挖掘等应用技术，以及大数据系统部署解决方案，旨在将大数据的数据分析、数据挖掘、数据建模应用于行业及商业领域，解决行业实际的问题，傅老师目前致力于将大数据技术应用于通信、金融、航空、电商、互联网、政府等领域，傅老师的课程最大特色：实战性强！“围绕业务问题+搭建分析框架+运用分析方法+建立分析模型+熟悉分析工具+形成业务策略”，以商业问题为起点，基于实际的业务应用场景（明确目的），搭建全面系统的业务框架和分析维度（分析思路），选择最合适的方法（分析方法），深入浅出的理论讲解（分析模型），使用简单实用的工具操作（分析工具），对分析结果进行有效的解读（数据可视化），最终形成具体的业务建议，实现业务分析/数据分析的闭环。

    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

    第一部分：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？
    1、 大数据时代：你缺的不是一堆方法，而是大数据思维
    2、 大数据是探索事物发展和变化规律的工具
    3、 一切不以解决业务问题为导向的大数据都是耍流氓
    4、 大数据的核心能力
         发现业务运行规律及问题
         探索业务未来发展趋势
    5、 从案例看大数据的核心本质
         用趋势图来探索产品销量规律
         从谷歌的GFT产品探索用户需求变化
         从美国总统竞选看大数据对选民行为进行分析
         从大数据炒股看大数据如何探索因素的相关性
    6、 认识大数据分析
         什么是数据分析
         数据分析的三大作用
         常用分析的三大类别
        案例：喜欢赚“差价”的营业员（用数据管理来识别）
    7、 数据分析需要什么样的能力
         懂业务、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈现
    8、 大数据应用系统的四层结构
         数据基础层、数据模型层、业务模型层、业务应用层
    9、 大数据分析的两大核心理念
    第二部分：大数据如何实现精准营销
    1、 什么是精准营销
    2、 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
    3、 数据分析的六步曲
    4、 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
    5、   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
    6、 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
    7、 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
    8、 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
    9、 步骤6：报表撰写--观点表达
         选择报告种类
         完整的报告结构
    10、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
    第三部分：大数据营销概述
    1、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
    2、传统营销的困境
    3、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
    4、大数据营销引领传统营销
    5、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
         ……
    6、大数据营销的基石：用户画像
    7、大数据营销在整个营销体系的应用
    第四部分：大数据营销案例
    1、从客户生存周期看大数据营销
    2、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？
    3、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
    4、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
    5、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
    6、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
    7、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？
    8、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
    9、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？
    10、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。


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