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數(shù)據(jù)化應(yīng)用培訓(xùn)

課程背景：
企業(yè)的數(shù)據(jù)化智能化時(shí)代來了！在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)時(shí)代下，物聯(lián)網(wǎng)及人工智能的發(fā)展下，我們可以肯定：只有通過大數(shù)據(jù)才能有效挖掘客戶需求，才能得出精準(zhǔn)解決方案；通過大數(shù)據(jù)運(yùn)營來創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值是未來公司發(fā)展的方向；大數(shù)據(jù)運(yùn)營是企業(yè)精細(xì)化運(yùn)營的必然，再小的企業(yè)都要有大數(shù)據(jù)思維；大數(shù)據(jù)思維已經(jīng)成為企業(yè)運(yùn)營管理者、運(yùn)營管理者及運(yùn)營部門的必備思維。
但是，80%的企業(yè)面臨著如下的難點(diǎn)：大數(shù)據(jù)時(shí)代下企業(yè)的運(yùn)營模式到底如何變化；大數(shù)據(jù)時(shí)代下企業(yè)如何進(jìn)行精準(zhǔn)運(yùn)營；大數(shù)據(jù)時(shí)代下如何進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，如何在運(yùn)營部門建立大數(shù)據(jù)思維，如何利用大數(shù)據(jù)為客戶畫像、對客戶行為進(jìn)行分析、對大客戶進(jìn)行篩選、改善客戶體驗(yàn)，然后進(jìn)行精準(zhǔn)運(yùn)營。同時(shí)面對應(yīng)用大數(shù)據(jù)如何找到落地的突破口。
據(jù)調(diào)查，80%的企業(yè)在大數(shù)據(jù)實(shí)施過程中不得要領(lǐng)，沒有起到應(yīng)有的作用；難以落地，還停留在思維層面；本課程就是為解決這樣的問題而設(shè)計(jì)開發(fā)的！

課程收益：
通過經(jīng)典案例，全方位了解大數(shù)據(jù)運(yùn)營的概念、工具、方法和理念；
學(xué)習(xí)如何通過海量大數(shù)據(jù)挖掘分析客戶需求，并得出精準(zhǔn)解決方案；
掌握大數(shù)據(jù)在企業(yè)運(yùn)營中智能風(fēng)控的具體應(yīng)用和落地策略；
掌握大數(shù)據(jù)如何推動(dòng)企業(yè)整體運(yùn)營，讓企業(yè)業(yè)績倍增；

課程對象：企業(yè)中高層管理者、運(yùn)營管理者、市場推廣管理人員、互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營人員

課程方式：
1. 通過大量貼身案例，傳授知識(shí)點(diǎn)；
2. 利用行動(dòng)學(xué)習(xí)法，現(xiàn)場研討落地方案；
3. 多維提問 現(xiàn)場演練，激發(fā)學(xué)員全程投入；
4. 利用五星教學(xué)法，導(dǎo)入情景故事，左右*互動(dòng)學(xué)習(xí)；
5. 制定課后行動(dòng)方案，后期跟蹤，將培訓(xùn)項(xiàng)目化；

課程大綱
思考1：目前，企業(yè)*的問題是什么——我們的企業(yè)怎么了？
思考2：大數(shù)據(jù)只是一個(gè)概念嗎？有多高？有多深？多神秘？
第一講：大數(shù)據(jù)運(yùn)營的現(xiàn)狀、困境與價(jià)值
互動(dòng)：行業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營的現(xiàn)狀及難點(diǎn)？
一、企業(yè)為什么要用大數(shù)據(jù)思維去運(yùn)營；
案例：比薩店的運(yùn)營將客戶驚呆了！
案例：《*國家科學(xué)院院刊》大數(shù)據(jù)測試
1. 用戶的消費(fèi)行為難以探知，需要大數(shù)據(jù)
2. 用戶的真正需求難以捕捉，需要大數(shù)據(jù)
3. 市場趨勢難以預(yù)測，需要大數(shù)據(jù)
4. 客戶與市場難以定位，需要大數(shù)據(jù)
案例：阿里巴巴大數(shù)據(jù)用戶畫像運(yùn)營解析？
二、企業(yè)大數(shù)據(jù)運(yùn)營落地的4大難點(diǎn)；
1. 思維切換難
2. 數(shù)據(jù)收集難
3. 數(shù)據(jù)挖掘難
4. 落地實(shí)施難
三、3個(gè)案例，領(lǐng)略大數(shù)據(jù)的魅力；
案例：智慧城市——杭州在阿里巴巴大數(shù)據(jù)下的改變
案例：無人保險(xiǎn)——未來保險(xiǎn)的數(shù)據(jù)化趨勢及智能風(fēng)控
案例：某銀行數(shù)據(jù)化運(yùn)營業(yè)績提升15%-30%

第二講：庖丁解牛——大數(shù)據(jù)360度大揭秘
一、什么是大數(shù)據(jù)？
互動(dòng)：什么是大數(shù)據(jù)，你對大數(shù)據(jù)這個(gè)概念是怎樣理解的？
二、大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系
案例：流感快速預(yù)測的背后
三、大數(shù)據(jù)應(yīng)用的2個(gè)層面
1. 價(jià)值鏈層面的大數(shù)據(jù)應(yīng)用
案例：新零售品牌從B2C到C2B見證大數(shù)據(jù)魅力
2. 傳播和渠道層面的大數(shù)據(jù)應(yīng)用
案例：某信用卡中心大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)化運(yùn)營提升轉(zhuǎn)化率
四、大數(shù)據(jù)運(yùn)營的關(guān)鍵——數(shù)據(jù)挖掘
案例：遼沈戰(zhàn)役——戰(zhàn)神林彪成功的背后
案例：臺(tái)灣王永慶的大數(shù)據(jù)經(jīng)營哲學(xué)
五、企業(yè)如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘
1. 大數(shù)據(jù)挖掘的5個(gè)步驟
2. 數(shù)據(jù)挖掘的4類算法
3. 大數(shù)據(jù)挖掘的4大方向
4. 大數(shù)據(jù)挖掘的常用工具
案例：啤酒與尿不濕的關(guān)系
案例：為什么你總是買假貨

第三講：企業(yè)大數(shù)據(jù)運(yùn)營的4個(gè)應(yīng)用
互動(dòng)：您認(rèn)為現(xiàn)在企業(yè)的運(yùn)營精準(zhǔn)嗎？推廣成本高嗎？
一、用大數(shù)據(jù)運(yùn)營為客戶畫像，精準(zhǔn)定位客戶；
1. 確定用戶畫像的分析維度
2. 建立用戶畫像的大數(shù)據(jù)分析模型
3. 用戶的行為習(xí)慣分析
4. 用戶的消費(fèi)心理分析
5. 影響用戶行為的因素分析
6. 如何根據(jù)分析結(jié)果導(dǎo)出解決方案
案例：某銀行用大數(shù)據(jù)試水精準(zhǔn)化運(yùn)營
二、用大數(shù)據(jù)運(yùn)營挖掘用戶的核心需求，精準(zhǔn)匹配需求
1. 用大數(shù)據(jù)運(yùn)營捕捉用戶的喜好
2. 大數(shù)據(jù)運(yùn)營記錄用戶的消費(fèi)習(xí)慣
3. 用大數(shù)據(jù)運(yùn)營挖掘用戶的購買興趣點(diǎn)
案例：某銀行挖掘核心用戶需求提示1億存款案例剖析
三、通過大數(shù)據(jù)運(yùn)營精準(zhǔn)投放廣告，精準(zhǔn)打擊市場
1. 機(jī)關(guān)*運(yùn)營與狙擊手運(yùn)營
2. 大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)運(yùn)營的三要素：把心、**、子彈
3. 大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)投放的核心步驟
案例：新零售品牌的個(gè)性化運(yùn)營是如何成功的
四、通過大數(shù)據(jù)運(yùn)營思維個(gè)性化服務(wù)客戶
第一步：用戶差異化分層
第二步：用戶個(gè)性化服務(wù)
第三步：大數(shù)據(jù)用戶管理的RFM模型
案例：某公司RFM模型數(shù)據(jù)化精準(zhǔn)營銷

數(shù)據(jù)化應(yīng)用培訓(xùn)