大數(shù)據(jù)時代的營銷創(chuàng)新與實戰(zhàn)

【課程收益】

1、掌握行業(yè)前沿技術

2、通過對業(yè)界優(yōu)秀智能化服務營銷案例的解析，從中掌握相關的技術，并應用于自身工作中

3、通過具體的案例學習，掌握AI建模、運營維護等全流程

4、通過案例剖析，引導學員討論智能化需求點及可規(guī)模化的具體應用

【課程特色】干貨，沒有廢話；科學，邏輯清晰；實戰(zhàn)，學之能用；投入，案例精彩

【課程對象】董事長、總裁、總經(jīng)理、常務副總經(jīng)理、總裁助理、企業(yè)管理人員

【課程時間】3天

【課程大綱】

模塊一：從IT時代到DT時代

1、中國人認識互聯(lián)網(wǎng)的四個階段：工具-思維-基礎設施-大數(shù)據(jù) ?

2、從國家戰(zhàn)略解讀大數(shù)據(jù)

3、大數(shù)據(jù)的價值：生產(chǎn)資料與資產(chǎn)

4、大數(shù)據(jù)的基本概念

5、大數(shù)據(jù)的分類：按主體、按來源、按儲存劃分

6、未來世界產(chǎn)業(yè)的三大維度：傳統(tǒng)-互聯(lián)網(wǎng)-大數(shù)據(jù)智能產(chǎn)業(yè)

7、“AlphaGo大戰(zhàn)李世石”的大數(shù)據(jù)分析

8、破解“數(shù)據(jù)孤島”問題

9、數(shù)字中國：由“條狀數(shù)據(jù)”到“塊狀數(shù)據(jù)”

10、運營商的業(yè)務升級：從“賣流量”到“賣數(shù)據(jù)”

模塊二：開啟大數(shù)據(jù)思維

1、建立以數(shù)據(jù)為中心的新思維

2、從計算機思維到算法思維

3、功能的價值VS數(shù)據(jù)的價值

4、從“人找信息”到“信息找人”

5、大數(shù)據(jù)的六大基本思維

? 定量思維-相關思維-實驗思維

? 全樣本思維-預測思維-個性化思維

6、大數(shù)據(jù)的精髓在于“三個思維的轉(zhuǎn)變”

7、西方知識與東方智慧不可偏廢

模塊三：理解大數(shù)據(jù)的三個層次

1、大數(shù)據(jù)的三個層次：數(shù)據(jù)-技術-思維

2、大數(shù)據(jù)的5V特征

3、大數(shù)據(jù)的相關技術介紹

? 數(shù)據(jù)采集-存儲與管理-分析與挖掘-計算結果展示

? 案例：廣東電信用大數(shù)據(jù)重構室內(nèi)網(wǎng)優(yōu)

4、大數(shù)據(jù)與云計算的關系

5、大數(shù)據(jù)的核心：“數(shù)據(jù)－信息－知識－智慧”金字塔模型

模塊四：大數(shù)據(jù)的價值發(fā)現(xiàn)

1、大數(shù)據(jù)是生產(chǎn)力，正開啟時代轉(zhuǎn)型

2、大數(shù)據(jù)的四大商業(yè)價值

3、大數(shù)據(jù)驅(qū)動商業(yè)模式創(chuàng)新

4、大數(shù)據(jù)在智能搜索中的應用

5、大數(shù)據(jù)在商業(yè)中的價值

? 行業(yè)例舉：銀行金融-醫(yī)療-制造高科技-能源-互聯(lián)網(wǎng)

? ? ? ? ? ? 政府公用事業(yè)-媒體娛樂-零售

6、大數(shù)據(jù)對企業(yè)四大革命性影響

模塊五：大數(shù)據(jù)的商業(yè)應用

1、大數(shù)據(jù)已廣泛應用，只是我們還不夠重視而已

2、電力大數(shù)據(jù)在歐洲的應用+案例解析

3、利用大數(shù)據(jù)提供優(yōu)質(zhì)服務+案例解析

4、利用大數(shù)據(jù)進行“投資決策”+案例解析

5、基于大數(shù)據(jù)的預測分析+案例解析

6、大數(shù)據(jù)+金融 +案例解析

7、大數(shù)據(jù)+電商 +案例解析

8、大數(shù)據(jù)+醫(yī)療 +案例解析

9、大數(shù)據(jù)+交通 +案例解析

10、大數(shù)據(jù)+公安 +案例解析

11、大數(shù)據(jù)+零售 +案例解析

12、互聯(lián)網(wǎng)+旅游 +案例解析

12、大數(shù)據(jù)商業(yè)應用的八大場景

13、大數(shù)據(jù)商業(yè)應用典型案例 +案例解析

14、大數(shù)據(jù)應用的平臺及產(chǎn)品介紹

百度預測、百度大數(shù)據(jù)+、百度天算、百度云

百度司南：大數(shù)據(jù)營銷決策平臺

模塊六：數(shù)據(jù)分析的五大思維方式

1、什么是大數(shù)據(jù)分析？

2、數(shù)據(jù)分析的五大思維方式

? 對照—拆分—降維—增維—假說

3、大數(shù)據(jù)時間維度的三大類型

4、關于大數(shù)據(jù)的六大思考

? 數(shù)據(jù)無所“不有”、數(shù)據(jù)無所“不說”、數(shù)據(jù)無所“不在”

? 數(shù)據(jù)無所“不?！?、數(shù)據(jù)無所“不能”、數(shù)據(jù)無所“不愛”

模塊七：大數(shù)據(jù)時代運營商的挑戰(zhàn)與轉(zhuǎn)型

1、運營商面臨的四大挑戰(zhàn)

1. 外部經(jīng)營環(huán)境惡化 ?
2. OTT業(yè)務侵蝕
3. 網(wǎng)絡結構僵化 ? ? ?
4. 經(jīng)營指標痛點
   1. 運營商的產(chǎn)品如何定價？套餐價格如何確定？采用哪些定價策略可達到利潤最大化？

2、電信與互聯(lián)網(wǎng)的差距在哪里？

? 全新思維：商業(yè)模式+運營模式+研發(fā)模式+技術創(chuàng)新

3、如何重構電信的未來之路

? 架構重構：硬件可編程和資源池的云化

? 網(wǎng)絡重構：基于SDN和NFV，網(wǎng)絡高度智能、虛擬化、云化

? 業(yè)務重構：發(fā)展公有云化、電信業(yè)務云化

? 運營重構：以ROADS用戶體驗為中心進行運營轉(zhuǎn)型

模塊八：大數(shù)據(jù)營銷的奧秘

1、開啟低成本精準營銷時代

2、營銷傳播進入科學管理時代

3、大數(shù)據(jù)在電信運營管理中的應用

4、大數(shù)據(jù)在電子商務交易中的應用

? 案例

5、大數(shù)據(jù)營銷的四大特點

6、大數(shù)據(jù)營銷的六大功能

7、如何減少浪費的一半廣告費 ? ? 案例：汽車廣告投放

8、大數(shù)據(jù)的四大應用場景

9、大數(shù)據(jù)營銷切入的十大抓手

? 案例

10、成功案例解析——

華為大數(shù)據(jù)方案在“福建移動的應用”

去哪網(wǎng)的大數(shù)據(jù)營銷

一汽豐田汽車的大數(shù)據(jù)營銷

11、大數(shù)據(jù)廣告投放原理介紹

DSP?、DMP、PMP、 RMP

移動化場景營銷平臺

案例

模塊九：業(yè)界優(yōu)秀智能化服務營銷案例解析及實戰(zhàn)

第一部分：定價策略分析

1、營銷問題

1. 航空公司如何確定預訂機票限制數(shù)量或者超售機票的數(shù)量？

2、產(chǎn)品定價的理論依據(jù)

1. 需求曲線與利潤最大化
2. 如何求解最優(yōu)定價

案例：產(chǎn)品最優(yōu)定價求解

3、如何做產(chǎn)品組合/套餐定價

1. 最大收益定價（演進規(guī)劃求解）
2. 避免價格反轉(zhuǎn)的套餐定價
   1. 要理解支付意愿曲線

案例：電信公司的寬帶、IPTV、移動電話套餐定價

第二部分：非線性定價策略

1. 支付意愿曲線與需求曲線的異同

案例：高爾夫球場的雙重收費如何定價（如會費+按次計費）

第三部分：定價策略的評估與選擇

1. 單一定價
2. 階梯定價
3. 數(shù)量折扣
4. 最優(yōu)化雙重收費

案例：電力公司如何選擇最優(yōu)定價策略

第四部分：收益管理

1. 收益管理介紹
2. 如何確定預訂限制
3. 如何確定超售數(shù)量
4. 如何評估模型的收益

案例：航空公司如何實現(xiàn)收益管理（預訂/超售）

第五部分：影響因素分析

1、營銷問題

1. 產(chǎn)品在貨架上的位置是否對銷量有影響？
2. 價格和廣告開銷是如何影響銷量的？

2、相關分析

1. 相關系數(shù)
2. 解讀相關系數(shù)

案例：營銷費用與銷量的相關性分析

3、方差分析（影響關鍵因素分析，影響因素組合分析）

1. 方差分析模型及適用場景
2. 單因素分析/多因素分析

案例：產(chǎn)品擺放位置與銷量的相關性分析

案例：尋找影響手機銷量的關鍵因素

4、回歸模型用于因素影響判斷

1. 回歸模型原理及適用場景
2. 線性回歸（一元、多元）
3. 曲線回歸

案例：如何評估和量化-營銷投入對產(chǎn)品銷量提升的作用？

第六部分： 銷售預測分析

1、營銷問題

? ? 如何預測未來的產(chǎn)品銷量？

2、回歸模型

3、尋找最佳擬合線來判斷和預測

1. 如何判斷預測的準確性
2. 回歸分析結果的解讀

4、回歸模型的優(yōu)化七步驟

1. 因素顯著性檢驗
2. 異常值檢驗
3. 多重共線性檢驗
4. 殘差分析

案例：回歸模型優(yōu)化步驟

5、自定義模型

案例：某餐廳客戶流量預測與分析項目

6、季節(jié)性預測模型

1. 季節(jié)性回歸模型的參數(shù)
2. 常用季節(jié)性預測模型（相加、相乘）

案例：航空旅客里程的季節(jié)性趨勢分析與預測

7、新產(chǎn)品銷量預測（S曲線）

1. 如何評估銷量增長的拐點時間及銷量高峰值
2. 珀爾曲線、 龔鉑茲曲線

案例：預測銷量情況

第七部分： 客戶需求分析

1、營銷問題

1. 影響產(chǎn)品銷售的關鍵屬性和等級如何評估
2. 影響營銷效果的關鍵因素是什么？
3. 影響用戶購買的關鍵因素/客戶消費偏好是什么

2、邏輯回歸模型

1. 邏輯回歸模型原理及適用場景
2. 評估客戶購買產(chǎn)品的概率

案例：如何利用回歸模型評估用戶是潛在用戶

3、離散選擇分析

1. 如何評估客戶購買產(chǎn)品的概率
2. 如何指導產(chǎn)品開發(fā)？如何確定產(chǎn)品的重要特性
3. 如何評估品牌價值
4. 競爭下的產(chǎn)品動態(tài)調(diào)價
5. 如何評估產(chǎn)品的價格彈性

案例：從競爭對手產(chǎn)品銷量來看產(chǎn)品應該具有哪些屬性（產(chǎn)品特征開發(fā)分析）

案例：品牌價值評估與產(chǎn)品價格敏感度分析（價格變動如何影響銷量升降）

第八部分：客戶價值分析

1、如何評價客戶生命周期的價值

1. 貼現(xiàn)率與留存率
2. 評估客戶的真實價值
3. 使用雙向表衡量屬性敏感度
4. 變化的邊際利潤

案例：從客戶價值來評估營銷活動的合理性

2、RFM模型（客戶價值評估）

1. RFM模型與市場策略
2. 如何計算RFM
3. RFM模型與活躍度

案例：客戶的價值評估

案例：雙11期間如何選擇老客戶做廣告

第九部分：市場細分分析

1、營銷問題

1. 如何對市場進行細分
2. 如何對產(chǎn)品進行市場定位

2、聚類分析

1. 屬性如何標準化
2. 確定聚類的適當數(shù)量
3. 聚類算法過程

演練：如何進行新產(chǎn)品試銷地點（城市）的選擇

3、分類決策樹與客戶行為預測

1. 決策樹的原理與適用場景
2. 決策樹構建的關鍵問題
3. 如何提取客戶特征

案例：購買用戶特征提取

演練：客戶的特征分析及行為預測

第十部分：其它市場營銷方法

1、關聯(lián)規(guī)則分析（套餐制定、產(chǎn)品推薦）

案例：商品擺放布局優(yōu)化分析

2、推薦算法(協(xié)同過濾)

案例：推薦評估系統(tǒng)

3、主成分分析（PCA）

案例：新產(chǎn)品試銷地點選擇

實戰(zhàn)：產(chǎn)品設計與定價分析

實戰(zhàn)：如何用大數(shù)據(jù)支持手機精準營銷項目

模塊十：課堂研討：智能化需求點及可規(guī)?；木唧w應用

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