课程定位

面向管理者及营销人力从业者，理解大数据分析与商业应用。

学习收获

• 知晓大数据的核心理念，以及在各领域中的应用价值
• 熟悉数据分析的标准过程，知晓大数据在营销中的应用原理
• 能够利用营销理念来展开大数据分析

课程模块

第一模块大数据的核心理念

• 大数据时代：你缺的不是一堆方法，而是大数据思维
• 大数据是探索事物发展和变化规律的工具
• 大数据的核心能力
• 发现业务运行规律及问题
• 探索业务未来发展趋势
• 从案例看大数据的核心本质
• 用趋势图来探索产品销量规律
• 从谷歌的 GFT 产品探索用户需求变化
• 从美国总统竞选看大数据对选民行为进行分析
• 从大数据炒股看大数据如何探索因素的相关性
• 认识大数据分析
• 什么是数据分析
• 数据分析的三大作用
• 常用分析的三大类别
• 案例：喜欢赚“差价”的营业员（用数据管理来识别）
• 数据分析需要什么样的能力
• 懂业务、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈现
• 大数据应用系统的四层结构
• 数据基础层、数据模型层、业务模型层、业务应用层
• 大数据分析的两大核心理念

第二模块分析数据，让大数据赋能业务

• 赋能业务实现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
• 数据分析的六步曲
• 步骤 1：明确目的——理清思路
• 确定分析目的：要解决什么样的业务问题
• 确定分析思路：分解业务问题，构建分析框架
• 步骤 2：数据收集——理清思路
• 明确收集数据范围
• 确定收集来源
• 确定收集方法
• 步骤 3：数据预处理——寻找答案
• 数据质量评估
• 数据清洗、数据处理和变量处理
• 探索性分析
• 步骤 4：数据分析——寻找答案
• 选择合适的分析方法
• 构建合适的分析模型
• 选择合适的分析工具
• 步骤 5：数据展示——观点表达
• 选择恰当的图表
• 选择合适的可视化工具
• 步骤 6：报表撰写——观点表达
• 选择报告种类
• 完整的报告结构
• 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

第三模块大数据应用概述

• 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
• 传统营销的困境
• 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
• 大数据营销引领传统营销
• 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
• 大数据营销的基石：用户画像
• 大数据营销在整个营销体系的应用

第四模块大数据应用案例

• 从客户生存周期看大数据营销
• 如何寻找影响因素？
• 案例：决定客户选择产品的关键因素是什么？
• 如何寻找目标客户（用户匹配模型）
• 案例：杂志社去哪里寻找订阅用户
• 如何进行精准广告投放（利用响应模型优化）？
• 案例：宜家 IKE 如何实现产品手册的精准发送
• 如何实现客户群划分（聚类）？
• 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
• 如何预测客户行为（分类预测），实现精准推荐？
• 案例：如何评估客户是否会购买汽车？
• 案例：如何评估客户会选择哪个品牌的汽车？
• 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
• 如何实现产品的交叉销售？
• 案例：沃尔玛通过交叉销售，促进产品销量提升
• 案例：如何推荐汽车附加产品？
• 如何预测产品销量/销售金额
• 案例：如何评估 iPad 的销量上限及销量增速拐点？
• 案例：美国 AL 航空公司的里程数预测
• 案例：菜鸟物流如何提升物流速度
• 如何实现产品最优定价？
• 案例：零售商如何选择产品定价策略？
• 如何进行产品设计与优化？
• 案例：从销量看出客户主要关注产品的哪些功能和特性？

适合人群

中高层管理者；市场营销策划、人力资源管理从业者

师资信息

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）； 曾在华为工作十年，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； 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。

课程咨询与报名

了解本期课程安排、师资及报名事项，请联系新中华学习网：400-061-6586，也可使用本页下方的报名咨询表。具体开课安排以正式通知为准。

温馨提示：本文内容根据课程内容整理，各模块实际讲授内容由授课老师根据学员情况灵活调整，最终以课堂授课为准。