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              電商互聯(lián)網(wǎng)智能商業(yè):大數據營(yíng)銷(xiāo)分析與落地實(shí)踐

              課程編號:22382

              課程價(jià)格:¥19080/天

              課程時(shí)長(cháng):2 天

              課程人氣:1095

              行業(yè)類(lèi)別:IT網(wǎng)絡(luò )     

              專(zhuān)業(yè)類(lèi)別:營(yíng)銷(xiāo)管理 

              授課講師:侯明哲

              • 課程說(shuō)明
              • 講師介紹
              • 選擇同類(lèi)課
              【培訓對象】
              企業(yè)中基層、營(yíng)銷(xiāo)部門(mén)(銷(xiāo)售、市場(chǎng)、電商)人員

              【培訓收益】
              ▲ 理念+案例+方案,悟數字化本質(zhì),聽(tīng)完就會(huì )干! ▲ 構建大數據的整體思維和框架,構建數據驅動(dòng)企業(yè)體系 ▲ 站在高處,傳統的品牌、技術(shù)、營(yíng)銷(xiāo)、管理的弊端,構建指數型企業(yè) ▲ 獲得翻倍的效益+效率,最大化提高人效

               課程背景:

              數據是未來(lái)企業(yè)唯一資源,大數據營(yíng)銷(xiāo)意味著(zhù)高效、精準、成本低、全自動(dòng)化,讓企業(yè)從人海戰、廣告戰、渠道戰的泥潭中拔出來(lái)

              為什么搜索廣告效果差了?為什么團購效果也差了?為什么傳統的用戶(hù)細分、STP在大數據提出的用戶(hù)畫(huà)像面前蒼白了?為什么獨角獸全靠增長(cháng)黑客模式崛起?

              企業(yè)未來(lái)如何搭建科學(xué)的大數據營(yíng)銷(xiāo)隊伍,建立科學(xué)的數字營(yíng)銷(xiāo)體!通過(guò)互動(dòng)獲取數據,通過(guò)分析實(shí)現二次營(yíng)銷(xiāo)迭代!

              大數據營(yíng)銷(xiāo)關(guān)鍵是落地,深度挖掘流程、算法和工具,方能真正理解大數據營(yíng)銷(xiāo)規律!大數據營(yíng)銷(xiāo)必須建立思維模型,通過(guò)數據看本質(zhì),找到規律,提高商業(yè)洞察能力,方式最終目的。

               課程方式:務(wù)實(shí)、點(diǎn)睛,互動(dòng)性強,理論+案例+實(shí)踐+互動(dòng)

               

              課程大綱

              第一講:大數據概述

              1. 大數據定義本質(zhì)

              2. 大數據傳統數據區別

              3. DT和IT

              4. 大數據與云計算、人工智能、區塊鏈、互聯(lián)網(wǎng)關(guān)系

              5. 大數據基本原理

              1)大數據特征

              2)結構化數據和非結構化數據

              3)數據倉庫架構師怎樣的?

              4)大數據分析和傳統數據分析有何不同?

               

              第二講:大數據營(yíng)銷(xiāo)與傳統營(yíng)銷(xiāo)

              一、傳統營(yíng)銷(xiāo)模式優(yōu)劣勢分析

              1. 面銷(xiāo)

              2. 電話(huà)營(yíng)銷(xiāo)

              3. 會(huì )議營(yíng)銷(xiāo)

              4. 渠道分銷(xiāo)

              二、大數據營(yíng)銷(xiāo)

              1. 精準營(yíng)銷(xiāo)是怎樣實(shí)現的?

              2. 從搜索到個(gè)性化推薦(千人千面)

              3. 以用戶(hù)為中心的智能營(yíng)銷(xiāo)

              4. 從目標客戶(hù)、STP到用戶(hù)畫(huà)像

              5. RMF用戶(hù)模型

              6. 從感性營(yíng)銷(xiāo)到科學(xué)營(yíng)銷(xiāo)

              案例:獨角獸為什么全靠增長(cháng)黑客模式崛起?

              三、用戶(hù)畫(huà)像

              1. 用戶(hù)標簽

              2. 用戶(hù)建模

              3. 用戶(hù)畫(huà)像

              四、案例分析

              1. 紙牌屋為什么這么火?

              2. 啤酒與尿布

              3. 今日頭條、抖音崛起的秘密

              4. LinkedIn的大數據應用

              五、如何培養公司的數據分析團隊!

               

              第三講:大數據營(yíng)銷(xiāo)全流程

              一、流程

              1. 收集

              2. 清洗

              3. 數據建模

              4. OLAP

              5. 可視化

              互動(dòng)練習:自己動(dòng)手數據清洗

              二、數據收集:數據從哪兒來(lái)

              1. 數據源

              1APP如何獲取數據

              2PC網(wǎng)站數據獲取之道

              3)新媒體(微信、微博、抖音、愛(ài)奇藝、優(yōu)酷……

              4)電商平臺(淘寶京東)

              5)行業(yè)數據源

              2. 數據采集思考

              1)借助DRD(數據需求文檔)提出埋點(diǎn)

              2)未來(lái)物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代如何獲取數據?

              3. 區塊鏈讓數據可靠的秘密在哪兒

              案例:FEED流產(chǎn)品數據采集解析

              三、數據建模

              1. 層次模型

              2. 關(guān)系模型

              3. 網(wǎng)狀模型

              四、大數據之算法

              1. 貝葉斯分類(lèi)

              2. 回歸

              3. 聚類(lèi)

              4. 關(guān)聯(lián)

              5. 其他

              五、數據可視化

              1. 可視化意義

              2. 工具(EXCEL透視表、RAWGraphs、地理位置可視化

               

              第四講:大數據之智能商業(yè)

              一、智能商業(yè)雙螺旋

              1. 網(wǎng)絡(luò )協(xié)同

              2. 數據效應

              案例:美團、阿里巴巴

              二、大數據商業(yè)10大體系(案例解析)

              1. 大數據下的選址

              2. 大數據下的選品

              3. 大數據下的陳列

              4. 大數據下的定價(jià)

              5. 大數據下的運營(yíng)

              6. 大數據下的促銷(xiāo)

              7. 大數據下的客服

              8. 大數據下的物流倉儲配送

              9. 大數據下的會(huì )員管理

              10. 產(chǎn)品定位和人格化

              三、常見(jiàn)電商數據模型

              1. 商品數據模型

              2. 用戶(hù)數據模型

              3. 評價(jià)數據模型

              4. 其他

               

              第五講:大數據分析挖掘之道

              一、數據分析之道

              1. 數據取樣

              2. 為什么同樣的數據得出不同結論

              3. 那些媒體騙人的數據和結論

              4. 為什么數據無(wú)法取代調研

              5. 必要的統計學(xué)和數學(xué)知識

              二、數據分析之術(shù)

              1. 聚類(lèi)分析

              2. 因子分析

              3. 相關(guān)分析

              4. 分組分析

              5. 其他

              三、營(yíng)銷(xiāo)數據分析應用(通過(guò)現象看本質(zhì))

              1. 銷(xiāo)售數據分析

              2. 流量數據分析

              3. 商品數據分析(周轉率、件單價(jià)、)

              4. 轉化率數據分析(成交轉化率)

              5. 用戶(hù)數據分析(拉新、留存、活躍、轉化)

              6. 用戶(hù)行為數據分析(動(dòng)線(xiàn)、停留、詢(xún)問(wèn)

              四、數據分析工具

              1. SPSS

              2. 電商平臺:谷歌分析、生意參謀

              3. POWER BI

              4. Tableau

              5. Phthon

              6. 其他

              咨詢(xún)電話(huà):
              0571-86155444
              咨詢(xún)熱線(xiàn):
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