课程背景BACKGROUND
全球几十亿计的人使用网络，即消费信息也创造信息，海量信息被记录存储成海量数据，但由于非结构化和无法互联互通等问题，这样的大数据价值有限，无法为企业营销和创新提供支持。
而与此同时，企业和营销人员面对的不再是一个个目标消费者或潜在消费者，而是一片片被各种网络、社交媒体、即时通信、游戏、智能手机等应用软件撕碎的信息。即使传统企业的管理者日益重视互联网战略，但面对消费者的海量数据，却也无法找到、无法理解、无法洞察、更无法用数据来支撑产品、品牌和营销创新的决策。
本课程要讨论和解决的就是这个难题，如何运用大数据对数字化的消费者进行洞察？如何应用大数据来制定企业的营销战略？
课程安排ARRANGEMENT
适用对象
企业决策者，高层管理人员、市场总监、营销总监、品牌策划、创新渠道、产品经理、销售、客服、电商等业务负责人。
授课方式
讲师讲述、案例推演、代入讨论、互动答疑、模拟演练等方式
课程收益BENEFITS
通过掌握大数据收集、去粗取精、建立结构、有效挖掘等系列操作，力求直观掌控学员所在行业的消费者全景大数据。凭借消费者主动表达、真实有效的需求和行动产出的大数据，来实现洞察和掌控。我们大可抛弃访谈和问卷，而依靠数据就能与消费者进行深入沟通。了解消费者的需求，你才可以为他们提供中意的产品和服务。
本课程是在理解大数据时代消费者分析框架和新营销理论的基础之上，经过长达两年的搜索平台大数据结构化研究和多个知名企业及品牌的具体案例研究，形成的大数据时代的营销方法论。
这既是一次关于营销和创新的本质回归，也是一场充满颠覆性变革的思维盛宴。理解大数据时代的消费者，并且从消费者角度出发去思考营销和创新，这是回归本质。用大数据驱动的思维方式去进行互联网营销和创新的战略部署，这是颠覆，是从量变到质变的颠覆，也是思维上的颠覆和重构。
课程大纲OUTLINE
- 问题：作为时代的热词，大数据真的就是数据体量特别大吗？
- 一、大数据究竟指的是什么？
- 1. 大数据：对抗不确定性和决策赋能
- 2. 大数据：探究全新的事物内部关联和隐藏逻辑
- 3. 数据即生产资源和生产力时代
- 4. 大数据对营销的重塑
- ——我的客户是谁？他们在哪儿？他们想要什么？正在要什么，可能要什么。
- 5. 从数据到信息到知识再到智慧：利用大数据的基本流程
- 案例：卖最好的咖啡是三顿半。65元一只的冰淇淋叫钟薛高。销量最好的牛奶你认养一头牛。
- 6. 数据思维与数据分析与数据模型
- 1）什么是数据思维
- 2）数据分析的常见解析
- 3）数据分析中模型的作用
- 案例：你听说过啤酒与纸尿裤，但未必知道购物栏模型。
- 7. 数据分析需要什么样的能力
- 1）懂业务
- 2）懂管理
- 3）懂分析
- 4）懂工具
- 5）懂呈现
- 8. 大数据应用系统的四层结构
- 1）数据基础层
- 2）数据模型层
- 3）业务模型层
- 4）业务应用层
- 9. 大数据分析的两大核心理念
- 一、大数据应用建设五步法
- 1. 模型：大数据建设体系
- 1）第一步：立项——数据资源的盘点与规划
- 工具：企业数字化应用的成熟度评估
- 2）第二步：规划——数据中台应用的规划与设计
- 3）第三步：建设——数据评价体系建设
- 4）第四步：应用——大数据应用的详细设计与实现
- 流程：数据接入——数据整合——数据清洗——数据分析——数据呈现——建模应用
- 5）第五步：管理——明确工作内容及岗位设置
- 资料：典型的大数据管理团队设置
- 思考：结合业务目标，如何按五步法来编制大数据落地的步骤和关键点
- 二、如何建立与规划大数据体系？
- 1. 大数据标准体系与关键技术
- 1）大数据标准体系框架
- a信息模型
- b数据处理
- c数据管理
- d应用服务
- 2）大数据关键技术
- a多源数据整合技术
- b异构数据统一存储技水
- c混合计算技术
- d大数据安全技术
- e分析挖掘技水
- f大数据可视化技术
- 一、大数据在行业中的常见应用
- 1. 大数据+保险
- 2. 大数据+金融
- 3. 大数据+旅游
- 4. 大数据+零售
- 二、传统营销的困境
- 三、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
- 四、大数据营销引领传统营销
- 五、大数据在营销中的典型应用
- 1. 市场定位与客户细分
- 2. 客户需求与产品设计
- 3. 精准广告与精准推荐
- 4. 用户行为与特征分析
- 六、大数据营销的基石：用户画像
- 七、大数据营销在整个营销体系的应用
