移動互聯(lián)網背景下的大數據分析
移動互聯(lián)網背景下的大數據分析詳細內容
移動互聯(lián)網背景下的大數據分析
講授專家:李勇
培訓對象:數據分析管理人員(總監(jiān)、經理、主管)
運營從業(yè)人員
課程時間:1天 (6小時)
課程背景:
4G時代,運營商產生了更多的大數據,通過對客戶的重新認識和精確營銷,可以提
升企業(yè)的核心競爭能力,可以更新企業(yè)運營的新理念。通過數據發(fā)現趨勢及問題,
助力業(yè)務發(fā)展,成為運營商研究的新課題。
本課程亮點:
通過本次培訓中實際案例的分享,了解數據管理的各種經驗教訓,深刻理解大數據
的意義,發(fā)掘用戶行為分析的價值及發(fā)掘客戶精確營銷的價值。?
課程收益:
培訓完結后,學員能夠:
← 了解并掌握大數據時代下的商業(yè)機會
← 了解并掌握基礎數據管理的辦法
← 了解并掌握大數據環(huán)境下的網絡營銷策略
← 了解并掌握運營數據分析及數據庫營銷
← 了解并掌握數據質量的體系管理辦法
課程大綱:
|單元 |大綱 |內容 |效益 |
|單元一 |4G時代的“大數|大數據概念和特點? |本單元讓學員|
| |據、大機遇”:|大數據能夠帶來哪些新應用? |了解4G時代的|
| | |大數據時代帶來對傳統(tǒng)營銷的挑戰(zhàn)? |大數據機遇和|
| | |大數據如何成為資產? |挑戰(zhàn) |
| | |大數據如何體現精確營銷? | |
| | |4G大數據對于運營商的價值? | |
|單元二 |基礎數據的收 |1、數據的種類? | |
| |集和分析 |1)客戶數據內容(電信客戶的基本資料)? |學習并掌握運|
| | |2)產品數據內容(產品的編碼)? |營中如何對業(yè)|
| | |3)營銷數據內容(交易記錄的保存)? |務模塊的基礎|
| | |4)服務數據內容(客戶服務數據的保存)? |數據進行收集|
| | |5)電信數據的特點:(交易型數據較多、價|和分析 |
| | |值密度降低等)? | |
| | |2、數據的存放方法? | |
| | |1)數據的清洗、轉換和加載? | |
| | |2)存放在數據庫/數據倉庫? | |
| | |3)數據的基本分析工具EXCEL等? | |
| | |4)數據倉庫的基本原理? | |
| | |3、數據的基本整理? | |
| | |1)數據的歸類存放(建模型)? | |
| | |2)數據的基本加工? | |
| | |4、數據挖掘技術 | |
| | |1)數據的基本匯總? | |
| | |2)數據中的“金子”:從石頭中淘金子? | |
| | |3)數據挖掘:“啤酒和尿布”的故事? | |
| | |4)數據挖掘過程? | |
| | |5)數據挖掘算法介紹? | |
| | |6)高級的數據挖掘工具SAS和SPSS等? | |
| | |5、數據質量的基本保障? | |
| | |1)指標的口徑描述和統(tǒng)一? | |
| | |2)后期補數據成本是前提收集數據成本的15| |
| | |倍 | |
| | |3)“差之毫厘謬以千里”? | |
| | |6、網銷/電銷數據的收集和整理? | |
| | |1)網銷數據的收集/整理? | |
| | |2)電銷數據的收集/整理? | |
| | |3)電銷和網銷數據的關鍵點 | |
|單元三 |大數據下的網 |了解DMP的演變 |學習大數據下|
| |絡創(chuàng)新營銷策 |分析自身產品和平臺定位和發(fā)展階段,選擇 |如何根據本公|
| |略 |最合適的DMP平臺 |司的現狀采用|
| | |移動互聯(lián)網營銷新法則 |最合適的方法|
| | |新的營銷場景和社群 |進行營銷 |
| | |有傳播力的內容 | |
| | |如何打造人與人的鏈接 | |
|單元四 |數據庫營銷 |何謂數據庫營銷 |掌握數據庫營|
| | |基于運營數據分析數據庫客戶 |銷的策略和方|
| | |根據不同的客群開展不同的營銷 |法 |
| | |數據庫營銷案例解析 | |
|單元五 |數據的質量管 |數據質量的問題表現? |掌握數據質量|
| |理 |接通率的量化依據數據轉換成為成功訂單幾 |是做好數據管|
| | |率的描述? |理的基礎 |
| | |示例:數據質量的問題分布圖? | |
| | |數據質量的根源在哪里? | |
| | |業(yè)務管理的標準化指標的口徑一致性問題 | |
| | |數據質量的管理模式? | |
| | |理清數據的來龍去脈列出數據的監(jiān)控點? | |
| | |數據質量的量化評估方法 | |
| | |數據質量的評估標準? | |
| | |【示例】:數據質量的評估指標? | |
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《移動互聯(lián)網時代下的大數據分析》
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