大数据时代的精准营销

【课程目标】

本课程从实际的市场营销问题出发，了解大数据在市场营销领域的价值以及应用。并对大数据分析与挖掘技术进行了介绍，通过从大量的市场营销数据中分析潜在的客户特征，挖掘客户行为特点，实现精准营销，帮助市场营销团队深入理解业务运作，支持业务策略制定以及营销决策。

通过本课程的学习，达到如下目的：

1、了解大数据营销内容，掌握大数据在营销中的应用。

2、了解基本的营销理论，并学会基于营销理念来展开大数据分析。

3、熟悉数据分析的标准过程，了解大数据在营销中的应用原理。

【授课时间】

1天时间

【授课对象】

市场营销部经理、产品设计人员、运营分析部经理等主管。

【授课方式】

理论精讲 + 案例解析 + 实际业务问题分析

本课程突出数据分析的实际应用，结合行业的典型应用特点，围绕实际的商业问题，进行大数据的分析与挖掘，通过营销案例分析，让学员明白大数据营销的价值以及实现。

【课程大纲】

第一部分： 大数据的核心理念

问题：大数据的核心价值是什么？大数据是怎样用于业务决策？

1、 未来大企业的四大技术战略：ABCD战略

? A：人工智能

? B：区块链

? C：云计算

? D：大数据

2、 大数据的本质

? 是探索事物发展和变化规律的工具

? 大数据的十字特征

3、 大数据价值实现的三个关键环节

? 业务数据化

案例：喜欢赚“差价”的营业员（用数据管理来识别）

? 数据信息化

案例：零售店发现产品销量规律

案例：谷歌预测流感趋势

案例：美国华尔街股票买卖

案例：阿里巴巴预测经济危机

? 信息策略化

案例：大数据帮助奥巴马获取总统连任

4、 大数据的核心能力

? 探索规律：发现业务运行规律及问题

? 发现变化：探索业务发展和变化

? 理清关系：探索事物间的相互影响和相互制约关系

? 预测未来：预测业务在未来的发展趋势

第二部分： 大数据如何实现精准营销

1、 什么是精准营销

2、 实施精准营销的几个关键

? 精准的定位

? 精确的信息

? 精准的投放

? 精细的管理

3、 数据分析的六步曲

4、 步骤1：明确目的--理清思路

5、 步骤2：数据收集—理清思路

6、 步骤3：数据预处理—寻找答案

7、 步骤4：数据分析--寻找答案

8、 步骤5：数据展示--观点表达

9、 步骤6：报表撰写--观点表达

10、 数据分析的三大误区

演练：如何用大数据来支撑手机精准营销项目

第三部分： 大数据营销概述

1、 大数据在行业中的常见应用

? 大数据+保险

? 大数据+金融

? 大数据+旅游

? 大数据+零售

2、 传统营销的困境

3、 营销理论的变革

? 第一代：4P理论

? 第二代：4C理论

? 第三代：nPnC理论

4、 大数据营销引领传统营销

5、 大数据在营销中的典型应用

? 市场定位与客户细分

? 客户需求与产品设计

? 精准广告与精准推荐

? 用户行为与特征分析

? ……

6、 大数据营销的基石：用户画像

7、 大数据营销在整个营销体系的应用

8、 从客户生命周期看大数据营销

第四部分： 金融行业大数据

1、 大数据在银行业的主要应用

? 智能运营：如现金管理

? 智能营销：如客户流失

? 智能风控：风险评级、金融欺诈

? 业务创新：转型直销和社区银行

2、 大数据在银行六个业务板块的应用场景

3、 大数据在银行的应用场景

? 信贷风险控制

案例：美国互联网信用评估机构利用大数据做风险评估

案例：银行构建欠贷用户模型，实现风险控制

案例：保险欺诈监测模型

? 如何做个人信用评估

案例：利用社交网络数据做个人信用评估

? 如何实现差异化营销

案例：澳大利亚银行针对准妈妈制定差异化营销

? 如何寻找目标客户（用户匹配模型）

案例：基于大数据寻找金融产品的最优客户

案例：宜家IKE如何实现产品手册的精准发送

? 如何实现客户群细分

案例：西班牙银行利用社交数据进行客户群细分

案例：找到汽车行业的细分客户群

案例：宝洁公司实现多层次客户的产品试销

? 如何评估客户价值

案例：RFM模型与客户价值评估

4、 国内民生银行大数据应用

? 民生银行的阿拉丁云平台

? 应用一：如何识别高价值客户

? 应用二：ATM选址优化，最优资源配置

? 应用三：如何增加工资代发客

结束：课程总结与问题答疑。

傅老师 华为系大数据专家

计算机软件与理论硕士研究生（研究方向：数据挖掘、搜索引擎）。在华为工作十年，五项国家专利，在华为工作期间获得华为数项奖项，曾在英国、日本、荷兰和比利时等海外市场做项目，对大数据有深入的研究。

傅老师专注于大数据分析与挖掘、机器学习等应用技术，以及大数据系统部署解决方案。旨在将大数据的数据分析、数据挖掘、数据建模应用于行业及商业领域，解决行业实际的问题。

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