大数据实战应用

大数据实战应用

（2天）

课程背景

在大数据时代，企业和个人的活动，会通过各种各样的数据流泄露出去，能够隐藏的秘密越来越少，于是社会变得越来越透明。而在这个透明化的社会，传统的营销手段正日渐被颠覆，代之以一对一的、精确定制的营销。
    胡进老师是中国最早的大数据专家，参与过电信、金融、航空等行业的大数据项目，为企业带来明显的业绩提升。本课程将深入讲解大数据的分析手段，并辅以大量实战案例，教会学员在这个大数据时代的透明社会里如何针对企业和个人消费者开展营销。主要的框架包括但不局限于：

1.了解大数据的概念，大数据包含哪些技术框架和工具

2.大数据如何跟企业的营销工作相结合

3.数据挖掘的CRISP循环

4.数据分析的工具介绍

重点解决如何将数据分析的技能应用于企业日常的销售运营当中，帮助营销部门对客户响应、营销过程、行业竞争做深入分析，从而达到精确营销。

课程目标

1．传授独门的实战操作方法

2．解决企业实际遭遇的问题，听课后能带来实质效果

3．在短时间内，学习到老师19年的互联网经营的精髓

课程对象：企业各级管理人员、营销人员、市场人员、网络运营人员等，以及想提高自身综合管理能力的优秀积极人士

课程特色：课程全部采用企业现用实际案例解析说明＋启发式讲授＋互动式教学＋小组游戏＋角色扮演＋系统介绍

课程收益

1．学习大数据的工具和技能，能应用于企业实战

2．剖析行业内最先进的案例，学深学透，让企业能真正拿过来应用并产生效益

3．老师对企业遇到的问题进行评估，并给予改进建议

课程大纲

第一章 大数据令一切变得透明

1. 大数据的经典场景
2. 大数据时代营销的精粹
3. 大数据营销条件已成熟，不早不迟，正是现在

第二章 用最低的成本获取大数据

1. 善用使用免费的公开数据

1.1）社交网络的数据

1.2）通过合作获得的数据

2. 通过技术手段获取大数据
2.1）手机App获取用户的信息
2.2）利用WIFI定位获取私人信息
2.3）利用射频技术（RFID）获取数据
2.4）iBeacons：室内的GPS
3. 完善公司自有的数据

3.1）诱导顾客填写详尽个人资料
3.2）用户档案，如何好好利用
4. 花钱买大数据

4.1）从哪里能买到优质的数据

4.2）怎么买才能收回投资回报

第三章 大数据研究客户的需求

1. 一日为客，终身为客——客户终身价值管理
2. 在茫茫人海中找到对的人——奔驰宝马用大数据定位目标客户
3. 有些生意宁可放弃——招商银行甄别无利润顾客
4. 豪客多付，吝啬者少付——星巴克差异化定价使利润最大化
5. 提前发现客户“不忠”的征兆——中国移动的拦截方案
6. 做客户肚子里的蛔虫，沃尔玛发掘连客户都没有意识到的需求

7. 苹果公司把顾客忠诚度用数字来量化
8. 维珍航空公司用数字把顾客的价值量化

第四章 大数据开展精准营销

1. 背景筛选营销模式
1.1）挖掘客人的消费潜力：升级销售规则与交叉销售规则
1.2）天猫平台上，如何做到每个客户看到的广告都不相同
1.3）了解百度的底细，教你怎样投放广告收益最高
1.4）大数据比你更了解你自己——麦当劳揣摩出顾客的喜好
1.5）从叶酸片到婴儿车——亚马逊关联推荐提升营业额
2. 事件触发营销模式

2.1）在大数据时代，产品怎样卖
2.2）在正确的时间点做正确的事——大数据助你选择营销时机
2.3）大数据，促进了社交网络上的互动营销

2.4）大数据已攻陷电影行业，现在的公司是如何卖票的

第五章 定制大数据营销场景

1. 将大数据用于拓展新增用户

2. 小组实战作业：针对企业的特点，教授如何获取新的客户

1）客户分群

2）发现特征客户

3）设计营销策略

4）关系链数据

5）配套营销执行

6）活动成果

3. 点评与分析，提出切合企业实际的改进方案

第六章 大数据催生新的商业模式，淘汰旧的模式

1. Luminate打造新的电商生态链
2. 移动通信的未来：从通信公司转型为媒体公司
3. 舆情监控行业应运而生
4. 导航地图：从收费到免费，免费或许赚得更多
5. 左手卖产品，右手卖数据
6. 社交网络广告代理
7. 社交网络数据的“二道贩子”
8. “用户评价”是高价值信息

第七章 为企业搭建高性价比的大数据平台

1. 战略层面

1.1）建立客户导向Customer Drive的制度

1.2）围绕大数据进行资源分配的制度

1.3）设定相应的部门及人力资源岗位

2. 业务层面

2.1）客户研究

2.2）数据收集

2.3）数据的清洗与处理

2.4）大数据模型分析

2.5）策划和准备营销活动

2.6）数据的校验

3. 技术层面

3.1）硬件的选择

3.2）系统架构的总体规划

3.3）数据库的选择

3.4）业务模块的设置

3.5）操作界面的设计

第八章 大数据分析的CRISP流程

1. 业务理解

2. 数据理解

3. 数据准备

4. 建模

5. 评估

6. 部署

7. 以航空企业为例具体说明

1）决策层关注的指标

2）运营层关注的指标

3）数据来源

4）报表归属

5）报表分类

6）报表整合

7）数据模型设计的本质

8）数据模型设计的步骤

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