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互联网巨头近几年内攻城略地，所涉及的行业边界几乎不受限，根本原因在对数据资产的极致应用。以阿里巴巴为例，已经形成了一个横跨商业、金融、物流、大健康、大文娱各个领域的一个独特的数字经济体，这样一个数字经济体也正是数字中国、数字技术在中国的过去十年的巨大发展的缩影。 然而，大部分行业在大数据面前还显得比较迟缓，尤其在营销方面，数据利用基本上处于简单查询、报表提交层面。主要是对现有数据的简单加工，很少涉及数据挖掘等深层应用，数据开发意识不强，数据思维缺乏，数据应用滞后。在客户行为分析，消费心理捕捉、个性化服务与业务创新、洞察市场趋势等方面，对数据资产的开发和应用上亟待提升。 大数据是一座待挖掘的“金矿”，它的起源首先要归功于互联网，尤其随着云计算、物联网和人工智能的发展，所有的交易记录、行动轨迹、语音、影像、传感信息等均可实现数据化。因此，如何借助大数据为市场营销提供有力支撑，如何有效挖掘自身已经沉淀的数据，并实现跨行业、跨平台的外部数据资源整合，基于用户画像构建，实现大数据实现精准营销和创新服务，是各行业营销人员必须掌握的业务技能。

●了解大数据产生的时代背景，正确认知大数据的应用价值； ●透视大数据的基本规律和特性，掌握大数据思维，提高工作效率； ●结合自身行业特性，开展数据分析，发现数据背后的问题和机会； ●基于大数据应用，进行点对点精准营销，为客户提供个性化服务； ●拓展数据获取渠道，整合相关行业优质客户资源，提升业绩水平。

两天

企业负责人、营销部门主管、业务精英

课程大纲

引言：互联网+时代企业生存之道——保持饥饿感

第一讲：数字化背景下的商业形态变革

一、传统行业数据营销面临的难点

1.数据思维：数据意识较弱，人才储备不足

2.数据采集：数据积累时间长，但质量不佳

3.数据开发：应用场景不够，缺乏业务突破点

4.数据应用：不会造势，缺少应用的成功案例

5.数据共享：数据不统一，难以发挥整体性作用

案例解析：跨界时代的冲击——竞争对手到底是谁？

二、互联网巨头们的大数据基因

1.跨界打劫——挟用户数据重构市场空间

2.降维打击——瓦解竞争对手的惯性生存条件

3.“跨界打劫”的本质：场景转换与用户体验

案例解析：BAT们的边界到底在哪里？

三、大数据开发及应用方向

1.产品研发：数据反馈与产品定位

2.用户画像：消费者心理及行为分析

案例解析：瞄准社区生鲜，钱大妈凭什么火爆？

3.精准营销：痛点捕捉与个性化需求触达

案例解析：从产品定义到精准营销，看众安保险如何玩转大数据

4.风险管控：数据监测与风险预警

案例解析：上海外滩陈毅广场踩踏事件的反思和启示

5.运营效率：智能化和精细化管理

创新服务：消费者个性化需求满足

案例解析：门店数量持续暴增，美发品牌“优剪”的大数据思维和颠覆式创

第二讲：大数据开发流程及数据分析应用策略

一、大数据分析挖掘的重要性

1.数据是沉睡的金矿

2.发现运营中存在的不足

3.把握市场变化和竞对动态

4.客户需求与极致体验

5.个性化营销方案制定

6.业务形态重塑和流程优化

7.洞察行业性周期走势

8.为决策提供有效依据

二、大数据分析挖掘方法和要点

1.统计性分析

1）常规统计——转化率、留存率、活跃度

2）不同维度的统计分析

3）导向性的数据提取

案例解析：飞机真的是最安全的交通工具？

实战分享：从某外卖平台的统计数据中，你能看出什么？

2.预测性分析

1）捕捉各个因素之间的内在关联

2）通过历史数据发掘规律和趋势

3）风险评估，预判和管控

案例解析：为什么电力数据真实反映了国民经济运行状况？

实战分享：一起市场人员集体违规行为引发的KPI重构

3.可视化分析

1）形成观点和结论

2）文不如表，表不如图

3）呈现方式——Excel、PPT或其他分析工具

案例解析：城市大脑——智能交通最重要的支点

4.分析思维训练

1）对比、转化、关联，横向与纵向扩展

2）深入了解各业务板块，使分析工作贴合实际

3）比数据分析更重要的是大数据思维和意识

思维训练：为什么大部分人对中国房价走势分析判断失误？

实战分享：如何通过数据分析识别已损坏的共享雨伞？

三、数据开发流程

1.数据接入

2.数据整合

3.数据处理

4.数据分析

5.用户画像

6.精准营销

实战分享：共享雨伞“JJ伞”数据管理平台搭建

四、大数据内部采集与外部整合

1.内部数据采集要点

1）完整性——数据累积效应

2）连续性——周期内变化趋势

3）多维度——数据的多样性

4）倾向性——目标导向的数据提取

2.外部数据渠道开拓与整合优化

1）“互联网+”的跨界趋势

2）构建跨平台信息采集体系

实战分享：WiFi运营商“百米生活”与公安网监的大数据合作

第三讲：基于用户画像的大数据精准营销与创新服务

一、什么是用户画像

1.用户DNA

2.决策依据

3.效果转化

案例解析：今日头条为什么让巨头们恐慌？

二、用户画像构建

1.用户需求洞察

1）用户角色属性划分

2）用户真伪需求甄别

3）保持倾听，独立判断

案例解析：中国邮政VS顺丰速运，用户的槽点在哪里？

2.用户画像的核心是标签

3.数据源的建立

1）用户数据

2）行为数据

3）消费数据

4）商品数据

5）客服数据

4.数据建模及规则

1）购买力模型

2）群体画像模型

3）购买兴趣模型

4）促销敏感度模型

案例解析：拼多多市值相当于4个联想集团，哪些用户群体贡献最大？

案例解析：抖音和快手所呈现出的用户画像，反映了真实的中国青年？

三、用户标签体系

1.用户的基础信息

2.用户的社会属性

3.用户的消费倾向

4.用户的行为习惯

5.用户的购物偏好

6.用户的心理特征

7.用户的异常情况

8.用户的使用特权

实战分享：用户画像偏差——某厨具生产厂家线上推广遭遇的困惑

实战分享：用户群体重构——某家电生产厂家的互联网转型策略

实战分享：刚需VS伪需求——共享雨伞的用户画像构建

四、精准营销与创新服务

1.智能搜索

2.社交传播

3.智能选品

4.会员营销

5.DSP广告

6.个性化推荐

案例解析：从做什么到为谁做，基于大数据的C2B个性化定制

第四讲：大数据的正确认知及发展趋势

一、大数据的时代背景和基础条件

1.阿里巴巴新战略：数字经济体

2.大数据三要素

1）大——海量，平台级

2）数——信息，结构化

3）据——精准、可依赖

3.大数据的六个特征

案例解析：五常大米，下单即送

大数据的类型

1）消费数据——多维度记录

2）机器和传感数据——图文、语音、影像

3）行为数据——位置、轨迹、交易

a大数据与移动互联网

b大数据与物联网

c大数据与云计算

d大数据与人工智能

e大数据在各行业的应用

二、大数据的开发价值及发展趋势

1.新能源——数据也是生产力

1）个性化服务——感知用户，精准触达

2）标准化输出——边际成本和规模效应

3）大数据发展现状及未来趋势

4）人格化——个体都是载体

5）扩展性——用之不竭和高兼容性

6）智能化——数据会说话

视频分享：马云谈大数据

案例解析：阿里“双十一”背后强悍的数据处理能力

课程标签：市场营销、大数据营销