《數字化大數據精準營銷與場景應用》
《數字化大數據精準營銷與場景應用》詳細內容
《數字化大數據精準營銷與場景應用》
《數字化大數據精準營銷與場景應用》講師:史杰松博士
▉課程背景:
為什么阿里巴巴能在1個工作日發(fā)放貸款?為什么騰訊如此精準開展微信營銷?為什么順豐快遞的廣告投遞如此精準?原因是他們擁有強大的數據庫,因此在數字化時代,在云計算的條件下,企業(yè)要實現精準營銷已絕非難事,那么究竟如何開展精準客戶服務營銷呢?這也是我們開設這門課程的原因。
▉課程收獲:
●掌握大數據的規(guī)律和基本特點
●學會開展數據分析,并找到數據背后的問題
●通過大數據開展精準化營銷
教學過程中運用大量生動且具有實戰(zhàn)意義的案例,將對你的思維帶來新的沖擊和啟發(fā),講師語言生動幽默,多次達到“全場無尿點”的效果
▉課程時間:
1天,6小時/天
▉課程對象:
中層員工/基層員工
▉課程方式:
工具講解、小組討論、實戰(zhàn)練習、案例分析等
▉課程大綱:
引言:大數據改變我們的生活,所有人都生活在數據中
例1:女兒懷孕
例2:有趣的必勝客的訂餐系統(tǒng)
例3:大數據分析股票
例4:大數據相親
第一章:大數據的基本理念
一、大數據到底是什么?
二、大數據時代到來的條件
1.時代的沿革
1)工業(yè)革命1.0——機械生產代替手工勞動
2)工業(yè)革命2.0——實現了生產的自動化
3)工業(yè)革命3.0——開始邁入信息化時代
4)工業(yè)革命4.0——智能工業(yè)開始拉開序幕
例:工業(yè)4.0進入C2B的模式的私人訂制的時代
2.移動數字化
3.云計算
4.4G網絡
二、大數據的條件——大數據VS數據大
1.大數據與傳統(tǒng)數據的區(qū)別
1)“由業(yè)務向數據提出需求”的運營模式向“以數據指導業(yè)務”的運營模式轉變
2)化“數”為“據”是關鍵。
2.大數據的特點
1)數據體量夠大(Volume)
2)數據類型夠多(Variety)
3)數據價值密度低(Value)
4)數據具有實效性(Velocity)
三、大數據的類型
1.結構化數據——純數字化數據
2.半結構化數據——圖片、聲音、影像
3.非結構化數據——行為數據:歸根到底是研究“人”
1)表象數據
2)心理數據
3)性格數據
第二章:大數據的商業(yè)意義和使用
一、大數據的商業(yè)意義
挖掘需求:永遠不要忽略用戶的行為數據和潛在需求
1.大數據的本質:還原(通過行為數據還原用戶的真實需求)——為C端精確畫像
1)分析用戶的特征和行為
2)篩選有價值的用戶
3)注重用戶體驗
2.還原的三個條件:角度、場景、數據
1)角度:企業(yè)價值和客戶價值。
2)場景——推理“活”數據
例:客戶為什么改了送貨地址?
例:“十一黃金周”
3)數據——挖掘
--表象數據——挖掘用戶的潛在需求
潛在需求指標:搜索的關鍵詞、瀏覽過的網頁、購物車中待購品
對策分析指標:網頁停留的時間、購買商品的單價、服務滿意度
身份識別指標:常用的物流、常刷的銀行卡、常用的送貨地址
--心理數據——探尋用戶的真實感受
--心理數據一:對比效應——不怕不識貨,只怕貨比貨
--心理數據二:評估模式——女孩子相信是否要帶女伴
--心理數據三:折中效應——不知是中國喜歡中庸之道
--心理數據四:沉沒成本——人們?yōu)槭裁纯偼A粼谶^去
--心理數據五:損失規(guī)避——敢不敢冒險,會不會說話
--心理數據六:稟賦效應——敝帚為什么自珍
--心理數據七:心理賬戶——錢和錢是不一樣的
--心理數據八:交易效用——網購為什么瘋狂
--心理數據九:錨定效應——好的起點是成功的一半
--性格數據——找到用戶的行為動機
例:空城計中諸葛亮對司馬懿性格的預測
例:草船借箭中諸葛亮對曹操性格的預測
3.大數據的基礎:經驗
例:打領帶、按燈試驗、國王與奴隸
4.大數據的關鍵作用:預測
例:塔蘭托海港戰(zhàn)役
例:日俄海戰(zhàn)
例:大慶油田泄密。
例:分析一個女性用或視頻網站商城的真實數據
例:從支付手段推測銀行未來發(fā)展趨勢
5.大數據的根本目的:決策
例:林彪的大數據思維。
例:普拉達
例:保險公司出險加保問題。
精準營銷:開展精準化、低成本營銷
1.關聯推薦:
例:啤酒與尿布
例:淘寶賣內衣分析。
2.廣告精準推送
例:“小時代”電影的廣告策略。
3.社區(qū)營銷,建立核心競爭力
例:郵政的EMS和順豐競爭
內部管理:提高工作效率和服務質量
1.提高工作效率
例:阿里巴巴征信系統(tǒng)
2.提升服務質量
例:泰國的東方飯店服務
例:印象舌尖如何營銷天平會計事務所
例:人性化的關懷。
3.實現員工的扁平化管理
例:用淘寶模式管理員工
模式變革:變革商業(yè)模式,引領時代潮流
1.思維變革:信息風暴顛覆思維慣例
1)從“樣本”到“總體”
2)從“精確性”到“混雜性”
3)從“因果關系”到“相關關系”
2.商業(yè)模式的變革與創(chuàng)新
1)企業(yè)模式創(chuàng)新
2)產業(yè)模式創(chuàng)新
3)技術模式創(chuàng)新
二、數據采集的方法
1.試驗法(EQ試驗)
例:雀巢速溶咖啡
2.訪問法
例:羅永浩的錘子手機、刀削面
例:腦白金史玉柱的市場調研。
3.問卷法
4.平臺法(對于后臺數據的監(jiān)測)——微信的三個號
第三章:大數據在現實生活中的應用
一、大數據時代的三大發(fā)展趨勢
--數據資產化
--產業(yè)平臺化(垂直整合)
--泛數字化化
--大數據在各行各業(yè)的應用
--大數據在各行各業(yè)的應用
1.零售業(yè)——個性
1)零售行業(yè)的數據采集的目的是為了掌握用戶的心理數據
2)根據用戶數據重新定位零售產品的品牌
3)社群調性的設計是零售行業(yè)數據利用的最高層次
例:小米手機、錘子手機
2.制造業(yè)——智能
1)未來的汽車制造商難道還僅僅是制造企業(yè)嗎?
2)無人車與無人機的發(fā)展與應用
3)未來的服裝生產商還僅僅是服裝生產商嗎?
例:紅領西裝定制
3.能源業(yè)——節(jié)能
1)升級客戶分析
2)提高智能控制
3)人性化服務
例:智能電表的應用
4.廣告業(yè)——精準
1)廣告的四種收費模式:CPC、CPS、CPM、CPT
2)廣告商發(fā)展的三種趨勢:掌心終端、交互模式、口碑見證
3)數字媒體模式:RTB、XAD
5.通信業(yè)——連接
1)通信行業(yè)的痛點
2)微信成為第四大運營商的理由
3)通信行業(yè)最寶貴的資源——修寬帶的員工
6.金融業(yè)——回歸
1)金融行業(yè)三大痛點:重關系重產品、重背景不重體驗、重政治不重效率
2)大數據時代下的第三方支付手段
3)如何運用大數據發(fā)放貸款
例:阿里小貸、空付
7.醫(yī)療業(yè)——開放
1)醫(yī)療行業(yè)的痛點
2)醫(yī)療行業(yè)的流程改革
3)醫(yī)療行業(yè)如何運用數據盈利
例:蘋果手環(huán)
8.教育業(yè)——交互
1)商業(yè)講師的痛點
2)3D全息成像系統(tǒng)
3)沉浸式教學體驗
例:BUY+
9.影視業(yè)——質量
1)如何運用大數據進行前期推廣
2)如何運用大數據進行客戶分析
3)如何運用大數據進行后續(xù)長尾盈利
例:彈幕
10.交通業(yè)——監(jiān)測
1)傳感器實現大數據采集
2)實現安全交通與智慧物流
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