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大數據精準營銷

主講老師: 李博 李博

主講師資:李博

課時安排: 2天,6小時/天
學習費用: 面議
課程預約: 隋老師 (微信同號)
課程簡介: 課程涉及到的內容有企業的數字化管理、互聯網數字營銷、產品經理的數據分析模型等。同時為了更好的讓學員感同身受,課程也會選取電商及其互聯網行業的數據分析案例為大家呈現出一場精彩生動的數字盛宴。
內訓課程分類: 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務稅務 | 基層管理 | 中層管理 | 領導力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業文化 | 團隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權激勵 | 生產管理 | 采購物流 | 項目管理 | 安全管理 | 質量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業技能 | 互聯網+ | 新媒體 | TTT培訓 | 禮儀服務 | 商務談判 | 演講培訓 | 宏觀經濟 | 趨勢發展 | 金融資本 | 商業模式 | 戰略運營 | 法律風險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉村振興 | 黨建培訓 | 保險培訓 | 銀行培訓 | 電信領域 | 房地產 | 國學智慧 | 心理學 | 情緒管理 | 時間管理 | 目標管理 | 客戶管理 | 店長培訓 | 新能源 | 數字化轉型 | 工業4.0 | 電力行業 |
更新時間: 2022-11-15 13:58

課程背景:

當今時代,幾乎每個企業都在“吶喊”著大數據是未來的趨勢,未來是大數據時代,但是真正能夠過濾乃至分析數據的企業確是鳳毛菱角。更多的時候大數據僅僅是我們的一個流行口號而沒有真正加以運用,這門課程的主旨是以通俗易懂的方式針對職業經理人,企業高管以及老板將各種數據的過濾、加工、應用在實際的經營層面包括在市場營銷、選品、乃至企業管理層面如何使用加以分析,科學的方式加草根似的講解讓每一個聽者不在感覺到大數據這門課程是遙不可及。

課程涉及到的內容有企業的數字化管理、互聯網數字營銷、產品經理的數據分析模型等。同時為了更好的讓學員感同身受,課程也會選取電商及其互聯網行業的數據分析案例為大家呈現出一場精彩生動的數字盛宴。

 

課程收益:

學習方法:了解大數據的基本原理和理論,脫離數據“小白”

對等信息:了解獲取數據的途徑和通路,清楚的知道數據來源在哪里

產生價值:學會分析商業模式背后的數字邏輯,能夠讓自己的企業、生活、學習開始轉向“數字化”

未來工具:將數據變現成一種資產,能夠分析若干電商、互聯網、企業營銷等經營性數據,并且能夠懂得審視數據

營銷爆點:將數字營銷與數字傳播與自己企業經營緊密相連,能夠建立一套適應于來的數字營銷體系

 

課程時間:2天,6小時/天

課程對象:大數據及數字營銷的從業者、企業互聯網營銷中高層

課程方式:案例分析+理論講授+現場討論

 

課程結構:

大數據概論:懂得數據—了解數據的誤區—明白數據的意義

大數據的商業本質:自我完善的角度—經營的角度—未來的發展

大數據的商業應用:各行業應用—案例挖掘—案例分析

大數據的過濾和清洗:找到數據—變成有效數據—分析利用

大數據營銷及內容傳播:數字營銷的應用形式—傳播的方法—達成的結果

 


課程大綱

第一講:大數據概述

1. 大數據來源:數據的多種來源構成

2. 大數據價值:數據的價值體現

3. 大數據5V特點:大量、高速、真實性、多樣性、價值

 

第二講:需要正視的大數據誤區

一、關于誤區認知

1. 數據中心的誤區

2. 云計算的誤區

3. 數字化信息的誤區

4. 海量數據的誤區

二、各個屬性大數據分類

1. 政務類——按工商、人口、稅務、市場

2. 公共類——按教育、醫療、交通、市政

3. 用戶類——按性別、年齡、職業、購買力

4. 產業類——按汽車、稅控、3C、娛樂

三、大數據應用在精準營銷之外,還用于哪些行業?

1. 消費行業

2. 電子商務

3. 醫療衛生

4. 軍事科技

5. 金融行業

案例:企業自身案例

 

第三講:大數據的商業本質

一、大數據成為企業的核心競爭力

1. 精準資產

2. 云技術

3. 物聯網的動態鏈接

二、大數據下創新企業的新機會

1. 數字創新帶來新機會

2. 數字產業新機會

3. 數字革命新機會

案例:滴滴打車全場景的數字化應用

三、大數據七種思維

1. 定量思維

2. 相關思維

3. 實驗思維

4. 全樣本思維

5. 個性化思維

6. 融合思維

7. 跨界思維

 

第四講:改變大數據銷售過程六大難題

難題一:門店客流持續下降

難題二:對客戶信息一無所知

難題三:推廣成本高,效果差

難題四:促銷天天搞,就是不買單

難題五:平臺有銷量,商家沒利潤

難題六:老客戶無法跟進,回頭客少

解決問題:根據現場學員反饋針對性解決

工具:

1. 大數據探針

2. 客戶CRM系統

3. DSP精準營銷

4. 電商數據分析系統

5. AI人臉識別

 

第五講:大數據引發的思維變革

一、大數據成為科學研究的底層基礎

案例:第四范式(大數據行業典型企業)

1. 經濟科學

2. 理論科學

3. 計算科學

4. 數據密集型階段

二、管理決策的思維變革

1. 事先總結到事前規劃

2. 定量到定性分析

3. 抽樣到全體數據分析

4. 拍腦袋到看數據

 

第六講:利用大數據能獲取到五大信息源

一、客戶在哪里?

1. 從性別不同分析

2. 從年齡層次分析

3. 從職業類型分析

4. 從區域特性分析

二、客戶是誰?

1. 人口特征——適應規則

2. 消費特征——參考定價

3. 場景特征——復購傳播

4. 心理特征——成交轉化

三、客戶需要什么?

1. 誰?用戶的面貌描述

2. 什么?聚焦在一個痛點而非多個痛點

3. 場景?從籠統的場景聚焦到細致入微的場景

四、客戶有什么樣的消費理念?

現場互動:多種消費數據的匯總能夠給我們解答什么樣的商業畫布

五、客戶的購買決策時如何做出的?

——決策的時效以及依據,決策的數字意義

案例解析:在場客戶數據的提問以及現場數據問題分析

 

第七講:大數據還原數字營銷與內容傳播

一、數字營銷時代未來趨勢與方式

1. 數字營銷到底是什么?

1)量化投放

2)流量為王

3)精準反饋

2. 數字營銷與傳統廣告營銷的區別

1)內容性差異

2)渠道性差異

3)成本性差異

4)傳播性差異

5)評估性差異

3. 未來全新數字營銷的概念與特性

1)全渠道+大背靠

— 依托銷售渠道、微信、自媒體、視頻、SNS全部渠道與銷售打通,背靠兩微一抖進行傳播

2)全渠道的特性:多重性、多樣性、不可預見性

— 及知、及買、跟流量相關從而達到消費者購買的端點,最終產生購買

— 抖音并不是全渠道,而是消費者心理的觸及點,產生最終的轉化,才是精髓、才是核心

4. 數字營銷兩大板塊

1)出產內容

2)傳播渠道

5. 真正網絡營銷2件事:集客、轉化

6. 全渠道+大背靠的產業誤區及痛點

1)眾多碎片化合同的簽署

2)品牌方權益風險

3)傳統的1+1+1風險無法反噬到大背靠

4)單一事件的爆點誤區:企業依靠爆點事件,打造全網營銷

— 實際情況:很多企業沒有聲音了,沒有爆點

5)借勢非造勢,星星之火可以燎原

6)多頭決策、執行不利

7)顧問型乙方

8)品牌管理扁平化

9)唯數字論,先懵逼兩年

10)攀附及其依賴大背靠

二、診斷與評估企業的數字營銷策略

1. 傳播的廣泛性:全渠道、維度內容、背靠品牌及平臺

2. 爆點的尖銳性:可傳播性、有互動性、能夠場景帶入

3. 數據的精準性:曝光量、點擊量、轉發量、轉化率

4. 轉化的匹配性:內容足夠垂直、傳播具備延續性

案例:一張完整的數據投放后期檢測報告:數據呈現、檢測效果、設計產出、達成轉化(電商或渠道)

三、立體化內容營銷及傳播

1. 內容營銷的三段式遞進步驟

1)客戶獲取:口碑導流,社會化導流、O2O導流、數字化導流、第三方導流

2)客戶轉化:留存轉化、參與轉化、互動式轉化

3)客戶支付:快捷支付、傳播支付、門檻式支付

2. 內容營銷的傳播特征

1)繩結特征

2)時間連貫性

3)單體差異性

4)要素的整合能力


 
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