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              《大數據下的產(chǎn)品與客群分析》

              課程編號:58784

              課程價(jià)格:¥32000/天

              課程時(shí)長(cháng):2 天

              課程人氣:113

              行業(yè)類(lèi)別:行業(yè)通用     

              專(zhuān)業(yè)類(lèi)別:大數據 

              授課講師:韓迎娣

              • 課程說(shuō)明
              • 講師介紹
              • 選擇同類(lèi)課
              【培訓對象】
              產(chǎn)品研發(fā)團隊、產(chǎn)品經(jīng)理、產(chǎn)品需求調研團隊、營(yíng)銷(xiāo)、營(yíng)銷(xiāo)分析、運營(yíng)

              【培訓收益】
              金融大數據的應用現狀與痛點(diǎn),大數據特點(diǎn),技術(shù)圖譜及大數據思維 大數據分析、建模、標簽化管理、數據洞察產(chǎn)品需求 大數據下的產(chǎn)品場(chǎng)景,找回需求原點(diǎn),構建金融產(chǎn)品需求場(chǎng)景 金融產(chǎn)品數據分析與挖掘、金融產(chǎn)品研發(fā)前置分析及商業(yè)應用全周期 大數據洞察的客戶(hù)關(guān)系,洞察維度,客群分析,客群在線(xiàn)的四大場(chǎng)景 金融應用場(chǎng)景與客群關(guān)系,基于用戶(hù)洞察體驗需求升級

              一、識別大數據與大數據價(jià)值
              1、思維創(chuàng )新技術(shù)路徑
              2、金融大數據應用現狀與痛點(diǎn)
              大數據應用現狀
              大數據應用誤區
              大數據應用困擾及痛點(diǎn)
              3、什么是大數據
              大數據概念
              大數據能做什么
              大數據應用價(jià)值
              大數據的特征與特點(diǎn)
              4、大數據技術(shù)圖譜
              大數據技術(shù)基礎
              大數據的數據源特點(diǎn)
              大數據技術(shù)邏輯
              大數據全域識別
              大數據數據展現
              5、大數據思維
              全樣
              容錯
              相關(guān)
              智能
              案例:
              二、大數據分析與建模
              1、大數據分析與建模
              建模
              訓練模型
              應用模型
              優(yōu)化模型
              2、大數據標簽化管理
              數據標簽
              標簽
              多樣化標簽與場(chǎng)景化應用
              基于標簽化的產(chǎn)品畫(huà)像
              3、數據洞察金融產(chǎn)品需求
              4、大數據為金融產(chǎn)品賦能
              5、金融大數據的數據挖掘與建模
              大數據挖掘流程與邏輯
              大數據基本算法邏輯
              大數據挖掘特性
              大數據建模邏輯
              數據+模型=產(chǎn)品能力?
              案例:
              三、貫穿整個(gè)金融產(chǎn)品生命周期的數據挖掘
              1、金融大數據分析與數據挖掘
              業(yè)務(wù)場(chǎng)景
              數據建模
              挖掘算法
              相關(guān)分析
              2、大數據應用場(chǎng)景及場(chǎng)景解析
              3、找回需求原點(diǎn),構建產(chǎn)品需求場(chǎng)景
              4、產(chǎn)品數據分析與挖掘的樣本條件
              5、產(chǎn)品研發(fā)前置分析
              需求任務(wù)
              研究目的
              關(guān)鍵指標
              6、產(chǎn)品生命周期 - 產(chǎn)品研發(fā)設計
              策略研究
              概念評估
              產(chǎn)品研發(fā)
              產(chǎn)品測試
              7、產(chǎn)品生命周期 – 商業(yè)應用
              導入
              發(fā)展
              成熟
              衰退
              8、產(chǎn)品商業(yè)應用的數據觸角
              案例:
              四、大數據洞察的客群分析
              1、與客戶(hù)關(guān)系的核心
              傳統價(jià)值
              高階價(jià)值
              2、大數據驅動(dòng)的客群洞察-數據維度
              真實(shí)性
              立體性
              即時(shí)性
              3、大數據驅動(dòng)的客群洞察 – 營(yíng)銷(xiāo)維度
              目標客群旅程
              營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)評估
              社交表現追蹤
              行為趨勢洞察
              4、客群洞察與分析
              基礎屬性
              需求解構
              客群分層
              客戶(hù)心智
              內容偏好
              產(chǎn)品能力
              場(chǎng)景故事
              金融價(jià)值
              邏輯解析
              5、客戶(hù)在線(xiàn)的四大場(chǎng)景
              輸入場(chǎng)景
              瀏覽場(chǎng)景
              搜索場(chǎng)景
              交易場(chǎng)景
              6、金融應用場(chǎng)景與客群關(guān)系
              可運營(yíng)人群數 – 活躍用戶(hù)
              人群轉化率 – 關(guān)系加深率
              高價(jià)值人群總量
              高價(jià)值人群活躍度
              7、創(chuàng )新實(shí)踐,端到端的整合場(chǎng)景
              場(chǎng)景總覽
              預設GMV目標,反推各階層用戶(hù)體量
              8、內容傳播渠道
              內容矩陣
              數字媒介矩陣
              融合匹配
              KOL選擇
              9、基于內容營(yíng)銷(xiāo)閉環(huán)的布局
              基礎內容投放
              頭部?jì)热葙Y源
              人群關(guān)系觸達
              10、基于用戶(hù)洞察體驗升級需求 

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