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上海威才(cai)企業管理咨詢有限公司(si)
當今時(shi)代(dai),幾乎每個(ge)企(qi)(qi)業(ye)都在(zai)“吶喊”著(zhu)大數據(ju)是(shi)(shi)(shi)未來的(de)(de)(de)趨勢,未來是(shi)(shi)(shi)大數據(ju)時(shi)代(dai),但是(shi)(shi)(shi)真(zhen)正能夠過濾乃至分析數據(ju)的(de)(de)(de)企(qi)(qi)業(ye)確(que)是(shi)(shi)(shi)鳳毛菱角。更多(duo)的(de)(de)(de)時(shi)候大數據(ju)僅(jin)僅(jin)是(shi)(shi)(shi)我們的(de)(de)(de)一個(ge)流行口號而沒有真(zhen)正加以運用(yong),這門課(ke)程的(de)(de)(de)主旨是(shi)(shi)(shi)以通俗易懂的(de)(de)(de)方(fang)式(shi)針對職業(ye)經(jing)(jing)理人(ren),企(qi)(qi)業(ye)高管(guan)以及老(lao)板將各種數據(ju)的(de)(de)(de)過濾、加工、應用(yong)在(zai)實際的(de)(de)(de)經(jing)(jing)營層(ceng)面(mian)包括在(zai)市(shi)場營銷、選(xuan)品、乃至企(qi)(qi)業(ye)管(guan)理層(ceng)面(mian)如何使(shi)用(yong)加以分析,科學的(de)(de)(de)方(fang)式(shi)加草(cao)根似的(de)(de)(de)講解讓每一個(ge)聽者不在(zai)感覺到大數據(ju)這門課(ke)程是(shi)(shi)(shi)遙不可及。
課(ke)程涉(she)及到的內容有(you)企業(ye)的數字(zi)(zi)化管(guan)理、互聯網數字(zi)(zi)營銷、產品經理的數據(ju)分析模型等。同時為了(le)更好的讓學(xue)員感同身受,課(ke)程也(ye)會選取電(dian)商及其互聯網行業(ye)的數據(ju)分析案例為大家呈(cheng)現出一場(chang)精彩生動的數字(zi)(zi)盛宴。
● 學(xue)習(xi)方(fang)法:了解大數據的基(ji)本(ben)原理和理論,脫(tuo)離數據“小白”
● 對等信(xin)息:了解獲取數據的(de)途徑和通路(lu),清楚的(de)知道數據來源在哪里(li)
● 產生(sheng)價值(zhi):學會分(fen)析商業模式背后的(de)數字(zi)邏輯,能夠讓自己的(de)企(qi)業、生活(huo)、學習開始轉向“數字(zi)化”
● 未來工具:將數據(ju)變現(xian)成一種(zhong)資產,能夠(gou)分析若(ruo)干電商、互聯網(wang)、企業(ye)營銷等經營性數據(ju),并且能夠(gou)懂(dong)得審(shen)視數據(ju)
● 營銷爆點:將數字(zi)營(ying)銷與數字(zi)傳(chuan)播與自己企業經營(ying)緊密相連,能夠建立(li)一套適應于來的數字(zi)營(ying)銷體(ti)系
第一講:大數據(ju)概述
1. 大數(shu)據來源:數(shu)據的(de)多種來源構成
2. 大數(shu)據價值:數(shu)據的價值體現
3. 大數(shu)據5V特點:大量、高速、真實性、多樣(yang)性、價值
第二講:需(xu)要正視的大數據誤(wu)區
一、關于誤區認知
1. 數(shu)據中心的誤區(qu)
2. 云計算(suan)的誤區(qu)
3. 數字(zi)化信息的誤區
4. 海(hai)量數據的誤區
二、各個(ge)屬性大數據分(fen)類
1. 政務(wu)類——按工商、人口、稅務(wu)、市場
2. 公共(gong)類——按(an)教(jiao)育、醫療、交通、市政
3. 用戶類——按(an)性別、年齡、職業、購買力(li)
4. 產業(ye)類——按汽車、稅控、3C、娛(yu)樂(le)
三、大數據應用(yong)在精準營銷(xiao)之外,還用(yong)于(yu)哪(na)些行業?
1. 消(xiao)費行業(ye)
2. 電子(zi)商務
3. 醫療衛生
4. 軍事科技
5. 金融行業
案例:企(qi)業自身案例
第三(san)講:大數據的(de)商(shang)業(ye)本質
一、大數據成為企業(ye)的(de)核心競爭力
1. 精準資產
2. 云技術(shu)
3. 物聯(lian)網的動態鏈(lian)接
二(er)、大數(shu)據下(xia)創新企業的(de)新機會
1. 數字創新帶來新機會
2. 數字產業新機會
3. 數字(zi)革命新(xin)機會
案例:滴滴打(da)車全場景的(de)數字(zi)化應(ying)用
三、大數據七種(zhong)思維
1. 定(ding)量(liang)思維
2. 相關思維(wei)
3. 實(shi)驗思維(wei)
4. 全樣(yang)本思維
5. 個性化(hua)思維(wei)
6. 融合思維
7. 跨界思維
第四講(jiang):改變(bian)大數據銷售過(guo)程六大難題
難題一(yi):門店客流(liu)持續下降
難題二:對客戶信息一無(wu)所知
難題(ti)三:推廣成本高,效果差
難(nan)題四:促銷天(tian)天(tian)搞(gao),就是不買(mai)單
難題五:平臺有銷量(liang),商家沒(mei)利潤
難題六:老客(ke)戶(hu)無法(fa)跟進,回頭客(ke)少
解決問(wen)題:根據現場學員反饋針對性解決(jue)
工具:
1. 大數(shu)據(ju)探(tan)針
2. 客戶CRM系統
3. DSP精(jing)準營銷
4. 電商數(shu)據分析系統
5. AI人臉識別
第(di)五講:大數(shu)據引發的(de)思維變革
一、大數據成為科學研究的底層(ceng)基礎
案例:第(di)四范式(大(da)數據行業典型企業)
1. 經濟科學
2. 理論(lun)科學
3. 計算科學
4. 數據(ju)密集型(xing)階段
二、管理決策的思維變革(ge)
1. 事(shi)先總結到事(shi)前(qian)規劃(hua)
2. 定量到定性分析(xi)
3. 抽(chou)樣(yang)到(dao)全體數據分析
4. 拍腦袋到看數(shu)據
第(di)六講:利用大數據能獲(huo)取到五大信息源(yuan)
一、客戶在(zai)哪里(li)?
1. 從性別不同分析
2. 從年齡層次分析(xi)
3. 從職業(ye)類型分析
4. 從區域特性分析
二(er)、客戶是誰(shui)?
1. 人口(kou)特征——適應(ying)規則
2. 消(xiao)費特(te)征——參考定(ding)價
3. 場景特征——復(fu)購傳播
4. 心理(li)特征——成(cheng)交轉化
三、客戶需要什么?
1. 誰?用戶的面貌描(miao)述
2. 什么?聚焦在一個痛點而非多個痛點
3. 場(chang)景?從籠(long)統的(de)場(chang)景聚焦到細致入微的(de)場(chang)景
四(si)、客(ke)戶有(you)什(shen)么樣的消(xiao)費理(li)念?
現場互(hu)動:多種消費數據的匯總(zong)能夠(gou)給我們解答什(shen)么(me)樣的商業畫(hua)布
五、客(ke)戶的購買(mai)決策時如(ru)何做出的?
——決(jue)策的時(shi)效以及依據,決(jue)策的數字意(yi)義
案例(li)解析(xi):在(zai)場(chang)客戶數據的提問以(yi)及現場(chang)數據問題分(fen)析
第(di)七講:大數據還原數字營銷與內(nei)容傳(chuan)播
一、數字營(ying)銷時代未(wei)來趨勢與方式
1. 數字營銷到(dao)底是(shi)什(shen)么(me)?
1)量化投(tou)放
2)流(liu)量為王
3)精(jing)準(zhun)反饋(kui)
2. 數字(zi)營(ying)(ying)銷與傳(chuan)統廣(guang)告營(ying)(ying)銷的區別
1)內容性差異
2)渠(qu)道性差異
3)成本(ben)性差異(yi)
4)傳播(bo)性差異
5)評估性差異
3. 未來全新(xin)數字營銷的概念與特性
1)全渠道+大背靠
— 依托銷(xiao)售(shou)渠道、微(wei)信、自媒(mei)體、視頻、SNS全(quan)部渠道與銷售打通(tong),背(bei)靠兩(liang)微一抖進行(xing)傳播
2)全渠道的特(te)性:多重性、多樣(yang)性、不可預見性
— 及知(zhi)、及買(mai)、跟(gen)流量(liang)相關從(cong)而達到消(xiao)費(fei)者購(gou)買(mai)的端點(dian),最終產生購(gou)買(mai)
— 抖音(yin)并不(bu)是全渠道,而是消(xiao)費者心理的觸及點(dian),產生最終的轉化(hua),才(cai)是精髓(sui)、才(cai)是核心
4. 數(shu)字營銷兩大板塊
1)出產內容
2)傳播渠道
5. 真正網絡營銷(xiao)2件事:集客、轉化
6. 全渠道+大背靠的產業(ye)誤(wu)區(qu)及(ji)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(dao)大背靠
4)單一事(shi)件的爆點誤區:企業依(yi)靠爆點事(shi)件,打造全網營(ying)銷
— 實際情況:很(hen)多企業(ye)沒(mei)有(you)聲音了,沒(mei)有(you)爆(bao)點
5)借勢非造勢,星(xing)星(xing)之(zhi)火可以燎原(yuan)
6)多頭決策(ce)、執行不利
7)顧問型乙(yi)方
8)品(pin)牌管理(li)扁(bian)平化(hua)
9)唯數字論,先懵(meng)逼(bi)兩(liang)年
10)攀附(fu)及(ji)其(qi)依賴大背(bei)靠
二(er)、診斷(duan)與評估(gu)企(qi)業的數字營銷策略
1. 傳播的(de)廣泛性(xing):全渠道(dao)、維(wei)度(du)內(nei)容、背靠品牌及平臺
2. 爆點的(de)尖銳性(xing):可傳播性(xing)、有互(hu)動性(xing)、能夠場景帶入
3. 數據的精準性(xing):曝光量(liang)、點擊(ji)量(liang)、轉(zhuan)發量(liang)、轉(zhuan)化率(lv)
4. 轉化的匹配性(xing):內(nei)容足夠垂直、傳播具備(bei)延續(xu)性(xing)
案例:一(yi)張完整的數據投放后期檢測報告:數據呈現、檢測效果(guo)、設計產出、達(da)成轉化(電商或渠(qu)道)
三、立體化內容營銷及傳(chuan)播(bo)
1. 內容營(ying)銷的三段式(shi)遞進(jin)步驟
1)客戶獲取:口(kou)碑(bei)導(dao)流,社會化導(dao)流、O2O導(dao)流(liu)、數字(zi)化導(dao)流(liu)、第三(san)方導(dao)流(liu)
2)客(ke)戶轉(zhuan)化(hua):留存轉(zhuan)化(hua)、參與轉(zhuan)化(hua)、互動式轉(zhuan)化(hua)
3)客戶支(zhi)付(fu):快(kuai)捷(jie)支(zhi)付(fu)、傳(chuan)播支(zhi)付(fu)、門檻式支(zhi)付(fu)
2. 內容營(ying)銷(xiao)的傳播特征
1)繩結特征(zheng)
2)時(shi)間連(lian)貫性
3)單體(ti)差異性
4)要素(su)的整(zheng)合(he)能力(li)
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