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北京大數(shù)據(jù)*營(yíng)銷(xiāo)培訓(xùn)課程大綱

培訓(xùn)目標(biāo)：
大數(shù)據(jù)時(shí)代下，客戶(hù)的重新認(rèn)識(shí)和*營(yíng)銷(xiāo)，企業(yè)的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，如何提升企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)能力，如何更新企業(yè)運(yùn)營(yíng)的新理念。了解大數(shù)據(jù)處理的基本技術(shù)，包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、云計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘、元數(shù)據(jù)等基本內(nèi)容。解決數(shù)據(jù)質(zhì)量的方法和經(jīng)驗(yàn)，數(shù)據(jù)管理的組織機(jī)構(gòu)設(shè)置等。
課程收益：
通過(guò)本次培訓(xùn)中實(shí)際案例的分享，了解數(shù)據(jù)管理和運(yùn)營(yíng)中的各種經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)（別人花費(fèi)上百億學(xué)費(fèi)買(mǎi)來(lái)的經(jīng)驗(yàn)?。。羁汤斫獯髷?shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的意義，發(fā)掘客戶(hù)*營(yíng)銷(xiāo)和運(yùn)營(yíng)的價(jià)值。 通過(guò)本次培訓(xùn)中實(shí)際案例的分享，了解數(shù)據(jù)管理和運(yùn)營(yíng)中的各種經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)（別人花費(fèi)上百億學(xué)費(fèi)買(mǎi)來(lái)的經(jīng)驗(yàn)?。。?，深刻理解大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的意義，發(fā)掘客戶(hù)*營(yíng)銷(xiāo)和運(yùn)營(yíng)的價(jià)值。
課程背景：
2015年，中國(guó)的營(yíng)銷(xiāo)者正面臨著一個(gè)極具挑戰(zhàn)的經(jīng)濟(jì)時(shí)局，然而他們有機(jī)會(huì)通過(guò)撬動(dòng)海量數(shù)據(jù)的杠桿來(lái)獲取巨額收益。
面對(duì)中國(guó)5.13億的互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)、多樣化的1.8萬(wàn)億GB數(shù)據(jù)，以及企業(yè)數(shù)據(jù)每年55%的增長(zhǎng)速度，在蓬勃發(fā)展的中國(guó)市場(chǎng)環(huán)境中，大數(shù)據(jù)所帶來(lái)的機(jī)遇前所未有，這將是中國(guó)市場(chǎng)的營(yíng)銷(xiāo)者們預(yù)期取得大回報(bào)的*時(shí)機(jī)。營(yíng)銷(xiāo)者必須知道如何透過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)的挖掘與分析，讓手中的數(shù)據(jù)與信息發(fā)揮*的價(jià)值，通過(guò)有效整合、分析線(xiàn)上和線(xiàn)下數(shù)據(jù)，提高與客戶(hù)、潛在客戶(hù)互動(dòng)的精準(zhǔn)度
本講座通過(guò)電信行業(yè)客戶(hù)分析的實(shí)際案例，介紹數(shù)據(jù)分析技術(shù)在客戶(hù)營(yíng)銷(xiāo)、企業(yè)管理等方面的應(yīng)用價(jià)值。

培訓(xùn)目標(biāo)：
大數(shù)據(jù)時(shí)代下，客戶(hù)的重新認(rèn)識(shí)和*營(yíng)銷(xiāo)，企業(yè)的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，如何提升企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)能力，如何更新企業(yè)運(yùn)營(yíng)的新理念。了解大數(shù)據(jù)處理的基本技術(shù)，包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、云計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘、元數(shù)據(jù)等基本內(nèi)容。解決數(shù)據(jù)質(zhì)量的方法和經(jīng)驗(yàn)，數(shù)據(jù)管理的組織機(jī)構(gòu)設(shè)置等。

課程內(nèi)容：
一、“大數(shù)據(jù)、大生意”：
1.概述
1)大數(shù)據(jù)概念和特點(diǎn)
2)大數(shù)據(jù)需要哪些技術(shù)支撐
3)大數(shù)據(jù)能夠帶來(lái)哪些新應(yīng)用？
2.大數(shù)據(jù)時(shí)代帶來(lái)對(duì)傳統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)的挑戰(zhàn)
1)大數(shù)據(jù)如何成為資產(chǎn)？
2)大數(shù)據(jù)如何體現(xiàn)*營(yíng)銷(xiāo)
3)大數(shù)據(jù)的價(jià)值
3.大數(shù)據(jù)時(shí)代的新?tīng)I(yíng)銷(xiāo)模式
1)互聯(lián)網(wǎng)的營(yíng)銷(xiāo)模式——微博營(yíng)銷(xiāo)、網(wǎng)頁(yè)營(yíng)銷(xiāo)等
2)CRM——“舊貌煥發(fā)新顏”
3)*營(yíng)銷(xiāo)——裝上了GPS，實(shí)現(xiàn)“*打擊”
4.如何在海量數(shù)據(jù)中整合線(xiàn)上、線(xiàn)下數(shù)據(jù)，形成你對(duì)消費(fèi)者的獨(dú)特洞察力
1)知道客戶(hù)的各個(gè)屬性——互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代不再“是否是狗”
2)客戶(hù)的群體特征——“人以群分”
5.如何建立全渠道數(shù)據(jù)平臺(tái)，拓展?fàn)I銷(xiāo)渠道，提高營(yíng)銷(xiāo)效率
1)客戶(hù)接觸渠道分類(lèi)
2)電話(huà)、QQ、微博——全方位覆蓋
3)如果進(jìn)行廣告的*投放？
6.大數(shù)據(jù)的實(shí)現(xiàn)技術(shù)
1)HADOOP技術(shù)了
2)MAP/REDUCE算法
3)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析的特點(diǎn)

二、大數(shù)據(jù)下客戶(hù)的“透視”：
1、客戶(hù)是“上帝”，如何找到“上帝”？
1）上帝是什么樣子？上帝是什么視圖？
2）客戶(hù)是什么樣子？客戶(hù)是什么視圖？
3）提供哪些產(chǎn)品？產(chǎn)品是什么視圖？
4）如何建立客戶(hù)和產(chǎn)品間的關(guān)系？為合適的客戶(hù)，找到合適的產(chǎn)品
2、我們對(duì)自己的客戶(hù)（“上帝”）了解多少？
1）客戶(hù)會(huì)有什么特點(diǎn)？
客戶(hù)的基本特征（如：不同產(chǎn)品的年齡分布）
客戶(hù)的群體特征（如：不同年齡群體關(guān)注點(diǎn)有哪些？）
現(xiàn)代營(yíng)銷(xiāo)模式的基礎(chǔ)，以現(xiàn)有產(chǎn)品為基礎(chǔ)，尋找群體客戶(hù)適合的產(chǎn)品和服務(wù)。
客戶(hù)的交往圈子（如：戶(hù)外旅游圈子關(guān)注哪些產(chǎn)品？）另一個(gè)角度規(guī)劃產(chǎn)品和服務(wù)。
2）營(yíng)銷(xiāo)的方法
營(yíng)銷(xiāo)方法論和知識(shí)庫(kù)（分析問(wèn)題的知識(shí)庫(kù)和方法樹(shù)）
金融產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)的特點(diǎn)（沒(méi)有實(shí)物的高利產(chǎn)品）
貼片廣告：《非誠(chéng)勿擾2》里送保險(xiǎn)，似乎比送房子更時(shí)尚
3）企業(yè)管理方面的情況及時(shí)發(fā)現(xiàn)企業(yè)真實(shí)的情況（哪些運(yùn)營(yíng)的關(guān)鍵指標(biāo)KPI？）像人體一樣，如何及時(shí)發(fā)現(xiàn)病癥？（關(guān)鍵指標(biāo)KPI的波動(dòng)范圍？）
示例：企業(yè)的數(shù)碼儀表盤(pán)，展示企業(yè)的KPI；手機(jī)彩信及時(shí)展現(xiàn)KPI給領(lǐng)導(dǎo)。
3、如何“幫客戶(hù)買(mǎi)產(chǎn)品，而不是推銷(xiāo)其不需要的產(chǎn)品”
1）如何進(jìn)行客戶(hù)的“X光透視”？（客戶(hù)的統(tǒng)一視圖包含哪些信息？哪些是關(guān)鍵屬性？）如何發(fā)現(xiàn)客戶(hù)的真實(shí)需求？（服務(wù)與騷擾的區(qū)別）
示例：電信行業(yè)客戶(hù)的統(tǒng)一視圖
2）內(nèi)部產(chǎn)品的科學(xué)選配（如何提供專(zhuān)家般量化的分析，為用戶(hù)提供最優(yōu)的內(nèi)部產(chǎn)品？如：電信行業(yè)計(jì)算出最適合用戶(hù)模式的資費(fèi)進(jìn)行選擇）
示例：為客戶(hù)定制最合適的資費(fèi)：經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)精算后，告訴客戶(hù)，A產(chǎn)品比B產(chǎn)品更適合張三。
3）競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手產(chǎn)品的對(duì)比與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手間的產(chǎn)品差異化區(qū)隔自己產(chǎn)品的優(yōu)勢(shì)和弱點(diǎn)（如何提供量化的分析結(jié)果？）
示例：競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的客戶(hù)回歸
4）銷(xiāo)售過(guò)程的處理銷(xiāo)售時(shí)機(jī)的把握銷(xiāo)售語(yǔ)術(shù)的把握
4、大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)的作用和價(jià)值
1）數(shù)據(jù)和知識(shí)是人的本質(zhì)特征
2）大腦是人與動(dòng)物的差別
3）“事半功倍”是捷徑
4）從“拼刺刀”到“信息戰(zhàn)”；示例：某人關(guān)系圖
5、如何避免對(duì)客戶(hù)的騷擾
1）客戶(hù)外呼的次數(shù)控制
2）客戶(hù)外呼的內(nèi)容控制
3）客戶(hù)外呼的時(shí)機(jī)控制
4）語(yǔ)術(shù)的把握避免投訴
6、員工坐席的“服務(wù)適配”問(wèn)題
1)客戶(hù)是什么類(lèi)型？
2)員工是什么類(lèi)型？
3)產(chǎn)品的合適客戶(hù)群如何？
4)如何讓匹配的員工坐席為客戶(hù)提供服務(wù)？

三、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的收集和整理
1、數(shù)據(jù)的種類(lèi)
1）客戶(hù)數(shù)據(jù)內(nèi)容（保險(xiǎn)客戶(hù)的基本資料）
2）產(chǎn)品數(shù)據(jù)內(nèi)容（產(chǎn)品的編碼）
3）營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)內(nèi)容（交易記錄的保存）
4）服務(wù)數(shù)據(jù)內(nèi)容（客戶(hù)服務(wù)數(shù)據(jù)的保存）
5）金融數(shù)據(jù)的特點(diǎn)：（交易型數(shù)據(jù)較少、安全要求高等）
2、數(shù)據(jù)的存放方法
1）數(shù)據(jù)的清洗、轉(zhuǎn)換和加載
2）存放在數(shù)據(jù)庫(kù)/數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
3）數(shù)據(jù)的基本分析工具EXCEL等
3、數(shù)據(jù)的基本整理
1）數(shù)據(jù)的歸類(lèi)存放（建模型）
2）數(shù)據(jù)的基本加工
4、數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)分析
1）數(shù)據(jù)的基本匯總
2）數(shù)據(jù)中的“金子”：從石頭中淘金子
3）數(shù)據(jù)挖掘：“啤酒和尿布”的故事
4）高級(jí)的數(shù)據(jù)挖掘工具SAS和SPSS等      示例：切入幾張工具的示意界面圖
5、數(shù)據(jù)質(zhì)量的基本保障
1）指標(biāo)的口徑描述和統(tǒng)一
2）后期補(bǔ)數(shù)據(jù)成本是前提收集數(shù)據(jù)成本的15倍
3）“差之毫厘謬以千里”
6、網(wǎng)銷(xiāo)/電銷(xiāo)數(shù)據(jù)的收集和整理
1）網(wǎng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)的收集/整理
2）電銷(xiāo)數(shù)據(jù)的收集/整理
3）電銷(xiāo)和網(wǎng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)的關(guān)鍵點(diǎn)：
示例：互聯(lián)網(wǎng)電銷(xiāo)企業(yè)的營(yíng)銷(xiāo)案例（產(chǎn)品關(guān)聯(lián)分析）

四、客戶(hù)的分析和認(rèn)知
1、客戶(hù)的定義和范疇，用戶(hù)和客戶(hù)的區(qū)別，客戶(hù)是否要進(jìn)行細(xì)分，如校園客戶(hù)、家庭客戶(hù)等
2、關(guān)于客戶(hù)的基本“信息”（管中窺豹）身份證信息行為愛(ài)好信息衍生信息
3、客戶(hù)的基本屬性標(biāo)簽（如旅行者推銷(xiāo)旅行險(xiǎn)等）增值服務(wù)等方面，讓服務(wù)更加貼近客戶(hù)
4、客戶(hù)的喜好（“不怕沒(méi)缺點(diǎn)，就怕沒(méi)愛(ài)好”）經(jīng)常出沒(méi)的地方（*場(chǎng)、酒吧街、電影院等）通過(guò)前臺(tái)的觀(guān)察和后臺(tái)的詢(xún)問(wèn)等獲取的知識(shí)
5、客戶(hù)的細(xì)化分群客戶(hù)分群的依據(jù)（物以類(lèi)聚、人以群分）
示例：電信行業(yè)客戶(hù)分群案例
6、客戶(hù)的知識(shí)庫(kù)實(shí)時(shí)調(diào)出符合條件的客戶(hù)群體來(lái)
示例：電信行業(yè)客戶(hù)知識(shí)庫(kù)舉例
7、如何識(shí)別欺詐客？如何識(shí)別欺詐客戶(hù)如何防范風(fēng)險(xiǎn)
示例：電銷(xiāo)行業(yè)客戶(hù)欺詐案例描述
8、客戶(hù)的“再挖掘”（UPSELL/CROSSSELL）客戶(hù)群中的“種子/關(guān)鍵”客戶(hù)客戶(hù)的交往圈分析
示例：客戶(hù)交往圈分析案例，基于客戶(hù)交往圈，進(jìn)行客戶(hù)“再挖掘”
9、客戶(hù)的生命周期管理？客戶(hù)的生命周期數(shù)據(jù)分析滲透到客戶(hù)的生命周期全過(guò)程
10、電銷(xiāo)/網(wǎng)銷(xiāo)中能進(jìn)行哪些客戶(hù)分析和營(yíng)銷(xiāo)？網(wǎng)絡(luò)可以泄露客戶(hù)更多的信息；（如何買(mǎi)到合適的數(shù)據(jù)？）對(duì)客戶(hù)更深層的了解，就可以進(jìn)行合適的營(yíng)銷(xiāo)：

五、如何為合適的用戶(hù)提供合適的金融產(chǎn)品？

1、營(yíng)銷(xiāo)的目的：為合適的用戶(hù)提供合適的產(chǎn)品除了“激情營(yíng)銷(xiāo)”，更需要“理性營(yíng)銷(xiāo)”；真正滿(mǎn)足客戶(hù)需求才能構(gòu)建長(zhǎng)久的營(yíng)銷(xiāo)關(guān)系；客戶(hù)的真實(shí)需求如何？
2、如何發(fā)現(xiàn)合適的用戶(hù)誰(shuí)是合適的客戶(hù)？標(biāo)準(zhǔn)有哪些？客戶(hù)的擔(dān)心、顧慮是什么？
3、如何提供合適的產(chǎn)品從現(xiàn)有的產(chǎn)品客戶(hù)中尋找目標(biāo)客戶(hù)特征
示例：客戶(hù)針對(duì)性營(yíng)銷(xiāo)案例示例
4、營(yíng)銷(xiāo)案的設(shè)計(jì)和評(píng)估如何吸引用戶(hù)？如何讓用戶(hù)選擇產(chǎn)品？
5、營(yíng)銷(xiāo)的過(guò)程和細(xì)節(jié)類(lèi)似CRM系統(tǒng)的營(yíng)銷(xiāo)流程管理
示例：電信行業(yè)CRM營(yíng)銷(xiāo)的流程框架圖
6、營(yíng)銷(xiāo)的渠道選擇客戶(hù)是否喜歡外呼電話(huà)，還是短信？還是網(wǎng)上營(yíng)業(yè)廳？
示例：用戶(hù)偏好渠道分析的案例
7、如何避免對(duì)客戶(hù)的過(guò)渡打擾限制每月的外呼次數(shù)；
8、網(wǎng)銷(xiāo)/電銷(xiāo)的客戶(hù)數(shù)據(jù)挖掘
9、客戶(hù)的挽留和延伸銷(xiāo)售識(shí)別真正有價(jià)值的客戶(hù)；
案例：客戶(hù)價(jià)值評(píng)估介紹盡量讓客戶(hù)進(jìn)入更高級(jí)別，避免降級(jí)：（電信行業(yè)的價(jià)格戰(zhàn)，將鉆石卡用戶(hù)打成了金卡；金卡用戶(hù)打成了銀卡）

六、如何編寫(xiě)漂亮的分析報(bào)告（既有漂亮里子，也要有漂亮面子）
1、數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)
2、分析報(bào)告是展現(xiàn)形式
3、分析報(bào)告的思路
4、分析報(bào)告的方法
示例：分析報(bào)告演示

七、數(shù)據(jù)的質(zhì)量問(wèn)題（數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)項(xiàng)目的60%精力是在解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題）
1、數(shù)據(jù)質(zhì)量的問(wèn)題表現(xiàn)接通率的量化依據(jù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成為成功訂單幾率的描述
示例：數(shù)據(jù)質(zhì)量的問(wèn)題分布圖
2、數(shù)據(jù)質(zhì)量的根源在哪里業(yè)務(wù)管理的標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)的口徑一致性問(wèn)題
3、數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理模式理清數(shù)據(jù)的來(lái)龍去脈列出數(shù)據(jù)的監(jiān)控點(diǎn)
4、數(shù)據(jù)質(zhì)量的量化評(píng)估方法，數(shù)據(jù)質(zhì)量的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)
示例：數(shù)據(jù)質(zhì)量的評(píng)估指標(biāo)

八、云計(jì)算技術(shù)
1.Hadoop項(xiàng)目簡(jiǎn)介
2.HDFS體系結(jié)構(gòu)
3.HDFS關(guān)鍵運(yùn)行機(jī)制
4.MapReduce產(chǎn)生背景
5.MapReduce編程模型
6.MapReduce實(shí)現(xiàn)機(jī)制
7.MapReduce案例分析
8.HIVE介紹
9.Hbase介紹

九、總結(jié)和展望