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珀菲特企業(yè)管理
Karen /鄭老師
KEY WORDS OF Corporate Training
參加對(duì)象:企業(yè)負(fù)責(zé)人,營銷、運(yùn)營、技術(shù)及客服等部門管理者
課程費(fèi)用:電話咨詢(含:講師費(fèi)、稅費(fèi)、教材費(fèi)、會(huì)務(wù)費(fèi)、拍攝費(fèi))
授課天數(shù):1-2 天
授課形式:內(nèi)訓(xùn)
聯(lián)系電話:400-008-4600;13382173255(Karen /鄭老師)
官網(wǎng):www.verocapadvisors.com
課程背景| Course Background
大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,正在飛速地改變?nèi)藗兊墓ぷ鞣绞健⑺季S模式以及企業(yè)的業(yè)務(wù)形態(tài)。近幾年里,大數(shù)據(jù)影響了社會(huì)的方方面面,從最先受益的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)到傳統(tǒng)的醫(yī)療、教育、交通等領(lǐng)域,整個(gè)社會(huì)都處于“大數(shù)據(jù)+”的風(fēng)暴當(dāng)中。
然而,大部分行業(yè)在大數(shù)據(jù)面前還顯得比較遲緩,數(shù)據(jù)利用基本上處于應(yīng)付監(jiān)管的簡(jiǎn)單查詢、報(bào)表、多維分析層面,主要是對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單加工,很少涉及數(shù)據(jù)挖掘等深層應(yīng)用。數(shù)據(jù)分析意識(shí)不強(qiáng),理念較舊,轉(zhuǎn)型較慢,缺乏高瞻遠(yuǎn)矚的定位。在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源管理、平臺(tái)整合、外部數(shù)據(jù)拓展、數(shù)據(jù)分析人才儲(chǔ)備與培養(yǎng)等各方面仍存在較大差距,基于大數(shù)據(jù)對(duì)精準(zhǔn)營銷的支撐和經(jīng)營決策作用也亟待加強(qiáng)。
大數(shù)據(jù)是一座待挖掘的“金礦”,它的起源首先要?dú)w功于互聯(lián)網(wǎng),尤其隨著云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的發(fā)展,所有的交易記錄、行動(dòng)軌跡、語音、影像、傳感信息等幾乎一切均可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)化。因此,如何有效利用自身已經(jīng)沉淀的大數(shù)據(jù)資源,在深入分析挖掘現(xiàn)有客戶數(shù)據(jù)的同時(shí),如何實(shí)現(xiàn)跨行業(yè)、跨平臺(tái)的外部數(shù)據(jù)資源整合,開展基于大數(shù)據(jù)的營銷與應(yīng)用,是當(dāng)前所有企業(yè)需要認(rèn)真思考的。
課程收益| Program Benefits
● 了解大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的時(shí)代背景,正確認(rèn)知大數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值;
● 透視大數(shù)據(jù)的基本規(guī)律和特性,掌握大數(shù)據(jù)思維,提升工作效率;
● 結(jié)合自身行業(yè)特性,開展數(shù)據(jù)分析,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的問題和機(jī)會(huì);
● 基于大數(shù)據(jù)應(yīng)用,進(jìn)行點(diǎn)對(duì)點(diǎn)精準(zhǔn)營銷,為客戶提供個(gè)性化服務(wù);
● 拓展數(shù)據(jù)獲取渠道,整合相關(guān)行業(yè)優(yōu)質(zhì)客戶資源,提升業(yè)績(jī)水平。
課程大綱| Course Outline
前言:擁抱變化——大數(shù)據(jù)時(shí)代的商業(yè)形態(tài)與創(chuàng)新營銷
1. 數(shù)據(jù)資產(chǎn):傳統(tǒng)行業(yè)的短板
2. 互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的大數(shù)據(jù)基因
1)什么是大數(shù)據(jù)基因:客戶VS用戶
2)跨界打劫——挾用戶數(shù)據(jù)重構(gòu)市場(chǎng)空間
3)降維打擊——瓦解競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的慣性生存條件
3.“跨界融合”的本質(zhì):場(chǎng)景轉(zhuǎn)換與用戶體驗(yàn)
第一講:大數(shù)據(jù)的時(shí)代背景和正確認(rèn)知
一、什么是大數(shù)據(jù)?
1. 上海外灘陳毅廣場(chǎng)踩踏事件的反思和啟示
2. 大數(shù)據(jù)三要素
1)大——海量,平臺(tái)級(jí)
2)數(shù)——信息結(jié)構(gòu)化
3)據(jù)——精準(zhǔn)、可依賴
3. 大數(shù)據(jù)的六個(gè)特征
1)時(shí)間
2)空間
3)行為
4)偏好
5)規(guī)律
6)預(yù)測(cè)
案例剖析:五常大米,下單即送
4. 大數(shù)據(jù)的類型
1)消費(fèi)數(shù)據(jù)——多維度記錄
2)機(jī)器和傳感數(shù)據(jù)——圖片、語音、影像
3)行為數(shù)據(jù)——位置、軌跡、交易
二、大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的外部環(huán)境和基礎(chǔ)條件
1. 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)
1)終端普及率
2)用戶習(xí)慣
3)支付
4)物流
5)用體系
2. 云計(jì)算
1)車載導(dǎo)航VS百度地圖
2)阿里云的全球化布局
3. 物聯(lián)網(wǎng)
1)共享單車、充電寶們的商業(yè)邏輯
2)三大運(yùn)營商的物聯(lián)卡戰(zhàn)役
4. 人工智能
1)京東、順豐無人機(jī)投遞
2)富士康工業(yè)機(jī)器人作業(yè)
3)百度押注無人駕駛
第二講:物聯(lián)網(wǎng)在商業(yè)領(lǐng)域和公共服務(wù)中的應(yīng)用
一、商業(yè)模式創(chuàng)新與底層邏輯重構(gòu)
案例解析:共享經(jīng)濟(jì)——所見即所得,一切皆可共享
案例解析:無人超市——新零售拉開序幕
案例解析:倉儲(chǔ)物流——集中調(diào)度,貨物追蹤
案例解析:智能家居——理想生活新境界
案例解析:自動(dòng)駕駛——一場(chǎng)巨大革命的開始
案例解析:機(jī)器人——解放人類還是取代人類
案例解析:無人機(jī)——意義遠(yuǎn)不止與飛翔
二、政府職能轉(zhuǎn)變及公共服務(wù)水平提升
案例解析:智能交通——滴滴大數(shù)據(jù)金礦
案例解析:智慧醫(yī)療——平臺(tái)+硬件+服務(wù)
案例解析:公共安全——突發(fā)事件預(yù)警機(jī)制
案例解析:人口管理——RFID芯片身份驗(yàn)證
案例解析:環(huán)境保護(hù)——能耗監(jiān)測(cè)與平衡發(fā)展
案例解析:智慧社區(qū)——人臉識(shí)別、ETC停車系統(tǒng)
三、傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)與物聯(lián)網(wǎng)深度融合的巨大機(jī)遇
1. 正在到來的萬億級(jí)市場(chǎng)
2. 業(yè)務(wù)形態(tài)重塑和流程再造
3. 助力供給側(cè)改革,釋放潛在消費(fèi)力
案例分享:一個(gè)空氣凈化器廠家的物聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型策略
第三講:基于用戶畫像的大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營銷
一、什么是用戶畫像
1. 用戶DNA
2. 營銷決策依據(jù)
3. 效果轉(zhuǎn)化
案例剖析:今日頭條為什么讓巨頭們恐慌?
二、用戶畫像體系
1. 用戶畫像的核心是標(biāo)簽
2. 數(shù)據(jù)源的建立——內(nèi)部挖掘+外部整合
1)用戶數(shù)據(jù)
2)行為數(shù)據(jù)
3)消費(fèi)數(shù)據(jù)
4)商品數(shù)據(jù)
5)客服數(shù)據(jù)
3. 數(shù)據(jù)建模及規(guī)則
1)購買力模型
2)群體畫像模型
3)購買興趣模型
4)促銷敏感度模型
現(xiàn)場(chǎng)討論:共享雨傘的用戶畫像
三、用戶標(biāo)簽體系
1. 基礎(chǔ)屬性
2. 消費(fèi)特性
3. 行為偏好
4. 購物偏好
5. 異常情況
6. 用戶特權(quán)
案例解析:滴滴打車的大數(shù)據(jù)生態(tài)鏈
四、用戶畫像與精準(zhǔn)營銷
1. 個(gè)性化搜索
2. 社交傳播
3. 會(huì)員營銷
4. 智能選品
5. DSP廣告
6. 個(gè)性化推薦
案例剖析1:餐飲O2O解決了什么問題?
1)高峰并發(fā),降低錯(cuò)漏率
2)數(shù)據(jù)分析——以銷定產(chǎn)
3)路徑優(yōu)化,配送效率提升
4)客戶滿意度——良性互動(dòng)
5)成本控制與品牌傳播
案例剖析2:滴滴打車的商業(yè)演進(jìn)路線圖
1)滴滴大數(shù)據(jù):全國哪棟辦公樓下班最晚?
2)為什么先從出租車切入
3)紅包補(bǔ)貼是筆劃算的買賣
4)出行生態(tài)鏈構(gòu)建和延伸
5)基于大數(shù)據(jù)的智慧交通布局
第四講:大數(shù)據(jù)采集分析、開發(fā)價(jià)值和發(fā)展趨勢(shì)
一、大數(shù)據(jù)內(nèi)部采集與外部整合
1. 內(nèi)部數(shù)據(jù)采集要點(diǎn)
1)連續(xù)性——數(shù)據(jù)累積效應(yīng)
2)間隔性——周期內(nèi)變化趨勢(shì)
3)多維度——數(shù)據(jù)的完整性
4)傾向性——目標(biāo)導(dǎo)向的數(shù)據(jù)提取
2. 外部數(shù)據(jù)渠道開拓與整合優(yōu)化
1)“互聯(lián)網(wǎng)+”的跨界趨勢(shì)
2)構(gòu)建跨平臺(tái)信息采集體系
二、大數(shù)據(jù)分析挖掘方法和要點(diǎn)
1. 統(tǒng)計(jì)性分析
1)常規(guī)統(tǒng)計(jì)——用戶數(shù)、轉(zhuǎn)化率、留存率、流失率
2)不同維度的統(tǒng)計(jì)分析
3)導(dǎo)向性的數(shù)據(jù)提取
案例分享:從一組訂餐數(shù)據(jù)中,你能看出什么?
2. 可視化分析
1)文不如表,表不如圖
2)形成觀點(diǎn)和結(jié)論
3)呈現(xiàn)方式——Excel、PPT或其他分析工具
案例分享:某移動(dòng)醫(yī)療平臺(tái)數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)
3. 預(yù)測(cè)性分析
1)捕捉各個(gè)因素之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)
2)通過歷史數(shù)據(jù)發(fā)掘規(guī)律和趨勢(shì)
3)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,預(yù)判和管控
案例分享:一起市場(chǎng)人員集體違規(guī)行為引發(fā)的KPI重構(gòu)
4. 分析思維的訓(xùn)練
1)5W2H、SWOT、4P理論、六頂思考帽
2)掌握思維導(dǎo)圖工具(例如百度腦圖等)
3)對(duì)比、轉(zhuǎn)化、關(guān)聯(lián),橫向與縱向擴(kuò)展
4)深入了解各業(yè)務(wù)板塊,使分析工作貼合實(shí)際
5)數(shù)據(jù)思維是不斷練習(xí)的結(jié)果
思維訓(xùn)練:如何通過數(shù)據(jù)分析識(shí)別已損壞的共享雨傘?
三、大數(shù)據(jù)的開發(fā)價(jià)值及發(fā)展趨勢(shì)
1. 新能源——數(shù)據(jù)也是生產(chǎn)力
視頻分享:馬云談大數(shù)據(jù)
2. 個(gè)性化服務(wù)——感知用戶,精準(zhǔn)觸達(dá)
3. 標(biāo)準(zhǔn)化輸出——邊際成本和規(guī)模效應(yīng)
4. 大數(shù)據(jù)發(fā)展現(xiàn)狀及未來趨勢(shì)
1)人格化——個(gè)體都是載體
2)擴(kuò)展性——用之不竭和高兼容性
3)智能化——數(shù)據(jù)會(huì)說話
案例解析:基于大數(shù)據(jù)的C2B個(gè)性化定制
講師背景| Introduction to lecturers
Service Procedure
Service Advantages
我們擁有幾百家各類企業(yè)的項(xiàng)目咨詢基礎(chǔ)、多行業(yè)數(shù)據(jù)庫、多年的行業(yè)經(jīng)驗(yàn),并對(duì)企業(yè)進(jìn)行深度研究和剖析,總結(jié)出一系列深入的觀點(diǎn)和經(jīng)驗(yàn)。
我們的咨詢方案的設(shè)計(jì)過程秉承“知行合一”的理念,既具備理論知識(shí),又重視項(xiàng)目的實(shí)操性。經(jīng)過多年的經(jīng)驗(yàn),我們積累了豐富的案例庫,涉及18個(gè)領(lǐng)域,近千個(gè)案例,并將案例與咨詢項(xiàng)目完美結(jié)合。
我們的咨詢團(tuán)隊(duì)分布于各大領(lǐng)域,擁有多年的業(yè)內(nèi)從業(yè)經(jīng)驗(yàn),具備豐富的企業(yè)管理實(shí)操經(jīng)驗(yàn)。在定制咨詢方案前,我們會(huì)為客戶匹配多位業(yè)內(nèi)咨詢師,供客戶進(jìn)行比對(duì)選擇,根據(jù)客戶需求及問題,定制化地設(shè)計(jì)咨詢方案,確保項(xiàng)目的順利進(jìn)行。
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