李博:《大数据精准营销》

讲师资历

课程目标

● 学习方法：了解大数据的基本原理和理论，脱离数据“小白”。  ● 对等信息：了解获取数据的途径和通路，清楚的知道数据来源在哪里。  ● 产生价值：学会分析商业模式背后的数字逻辑，能够让自己的企业、生活、学习开始转向“数字化”  ● 未来工具：将数据变现成一种资产，能够分析若干电商、互联网、企业营销等经营性数据，并且能够懂得审视数据  ● 营销爆点：将数字营销与数字传播与自己企业经营紧密相连，能够建立一套适应于来的数字营销体系。

课程大纲

课程背景： 当今时代，几乎每个企业都在“呐喊”着大数据是未来的趋势，未来是大数据时代，但是真正能够过滤乃至分析数据的企业确是凤毛菱角。更多的时候大数据仅仅是我们的一个流行口号而没有真正加以运用，这门课程的主旨是以通俗易懂的方式针对职业经理人，企业高管以及老板将各种数据的过滤、加工、应用在实际的经营层面包括在市场营销、选品、乃至企业管理层面如何使用加以分析，科学的方式加草根似的讲解让每一个听者不在感觉到大数据这门课程是遥不可及。 课程涉及到的内容有企业的数字化管理、互联网数字营销、产品经理的数据分析模型等。同时为了更好的让学员感同身受，课程也会选取电商及其互联网行业的数据分析案例为大家呈现出一场精彩生动的数字盛宴。 课程收益： ● 学习方法：了解大数据的基本原理和理论，脱离数据“小白”。 ● 对等信息：了解获取数据的途径和通路，清楚的知道数据来源在哪里。 ● 产生价值：学会分析商业模式背后的数字逻辑，能够让自己的企业、生活、学习开始转向“数字化” ● 未来工具：将数据变现成一种资产，能够分析若干电商、互联网、企业营销等经营性数据，并且能够懂得审视数据 ● 营销爆点：将数字营销与数字传播与自己企业经营紧密相连，能够建立一套适应于来的数字营销体系。 课程时间：2天，6小时/天 或线上 4-6小时 课程对象：大数据及数字营销的从业者、企业互联网营销中高层 课程方式：案例分析+理论讲授+现场讨论 课程结构： 大数据概论：懂得数据—了解数据的误区—明白数据的意义 大数据的商业本质：自我完善的角度—经营的角度—未来的发展 大数据的商业应用：各行业应用—案例挖掘—案例分析 大数据的过滤和清洗：找到数据—变成有效数据—分析利用 大数据营销及内容传播：数字营销的应用形式—传播的方法—达成的结果 课程大纲 第一讲：大数据概述 1. 大数据来源：数据的多种来源构成 2. 大数据价值：数据的价值体现 3. 大数据5V特点：大量、高速、真实性、多样性、价值 第二讲：需要正视的大数据误区 一、关于误区认知 1. 数据中心的误区 2. 云计算的误区 3. 数字化信息的误区 4. 海量数据的误区 二、各个属性大数据分类 1. 政务类——按工商、人口、税务、市场 2. 公共类——按教育、医疗、交通、市政 3. 用户类——按性别、年龄、职业、购买力 4. 产业类——按汽车、税控、3C、娱乐 三、大数据应用在精准营销之外，还用于哪些行业？ 1. 消费行业 2. 电子商务 3. 医疗卫生 4. 军事科技 5. 金融行业 案例：企业自身案例 第三讲：大数据的商业本质 一、大数据成为企业的核心竞争力 1. 精准资产 2. 云技术 3. 物联网的动态链接 二、大数据下创新企业的新机会 1. 数字创新带来新机会 2. 数字产业新机会 3. 数字革命新机会 案例：滴滴打车全场景的数字化应用 三、大数据七种思维 1. 定量思维 2. 相关思维 3. 实验思维 4. 全样本思维 5. 个性化思维 6. 融合思维 7. 跨界思维 第四讲：改变大数据销售过程六大难题 难题一：门店客流持续下降 难题二：对客户信息一无所知 难题三：推广成本高，效果差 难题四：促销天天搞，就是不买单 难题五：平台有销量，商家没利润 难题六：老客户无法跟进，回头客少 解决问题：根据现场学员反馈针对性解决 工具： 1. 大数据探针 2. 客户CRM系统 3. DSP精准营销 4. 电商数据分析系统 5. AI人脸识别 第五讲：大数据引发的思维变革 一、大数据成为科学研究的底层基础 案例：第四范式（大数据行业典型企业） 1. 经济科学 2. 理论科学 3. 计算科学 4. 数据密集型阶段 二、管理决策的思维变革 1. 事先总结到事前规划 2. 定量到定性分析 3. 抽样到全体数据分析 4. 拍脑袋到看数据 第六讲：利用大数据能获取到五大信息源 一、客户在哪里？ 1. 从性别不同分析 2. 从年龄层次分析 3. 从职业类型分析 4. 从区域特性分析 二、客户是谁？ 1. 人口特征——适应规则 2. 消费特征——参考定价 3. 场景特征——复购传播 4. 心理特征——成交转化 三、客户需要什么？ 1. 谁？用户的面貌描述 2. 什么？聚焦在一个痛点而非多个痛点 3. 场景？从笼统的场景聚焦到细致入微的场景 四、客户有什么样的消费理念？ 现场互动：多种消费数据的汇总能够给我们解答什么样的商业画布 五、客户的购买决策时如何做出的？ 决策的时效以及依据，决策的数字意义 案例解析：在场客户数据的提问以及现场数据问题分析 第七讲：大数据还原数字营销与内容传播 一、数字营销时代未来趋势与方式 1. 数字营销到底是什么？ 1）量化投放 2）流量为王 3）精准反馈 2. 数字营销与传统广告营销的区别 1）内容性差异 2）渠道性差异 3）成本性差异 4）传播性差异 5）评估性差异 3. 未来全新数字营销的概念与特性 1）全渠道+大背靠 依托销售渠道、微信、自媒体、视频、SNS全部渠道与销售打通，背靠两微一抖进行传播 2）全渠道的特性：多重性、多样性、不可预见性 及知、及买、跟流量相关从而达到消费者购买的端点，最终产生购买 抖音并不是全渠道，而是消费者心理的触及点，产生最终的转化，才是精髓、才是核心 4. 数字营销两大板块 1）出产内容 2）传播渠道 5. 真正网络营销2件事：集客、转化 6. 全渠道+大背靠的产业误区及痛点 1）众多碎片化合同的签署 2）品牌方权益风险 3）传统的1+1+1风险无法反噬到大背靠 4）单一事件的爆点误区：企业依靠爆点事件，打造全网营销 实际情况：很多企业没有声音了，没有爆点 5）借势非造势，星星之火可以燎原 6）多头决策、执行不利 7）顾问型乙方 8）品牌管理扁平化 9）唯数字论，先懵逼两年 10）攀附及其依赖大背靠 二、诊断与评估企业的数字营销策略 1. 传播的广泛性：全渠道、维度内容、背靠品牌及平台 2. 爆点的尖锐性：可传播性、有互动性、能够场景带入 3. 数据的精准性：曝光量、点击量、转发量、转化率 4. 转化的匹配性：内容足够垂直、传播具备延续性 案例：一张完整的数据投放后期检测报告： 数据呈现、检测效果、设计产出、达成转化（电商或渠道） 三、立体化内容营销及传播 1. 内容营销的三段式递进步骤 1）客户获取：口碑导流，社会化导流、O2O导流、数字化导流、第三方导流 2）客户转化：留存转化、参与转化、互动式转化 3）客户支付：快捷支付、传播支付、门槛式支付 2. 内容营销的传播特征 1）绳结特征 2）时间连贯性 3）单体差异性 4）要素的整合能力