大數(shù)據(jù)的營銷應用

  培訓講師:李宗偉

講師背景:
李宗偉老師——大數(shù)據(jù)營銷實戰(zhàn)專家個人簡介李宗偉:阿里巴巴集團博士后科研工作站第二批博士后,在數(shù)據(jù)挖掘行業(yè)有十余年的從業(yè)經(jīng)驗,一直從事商業(yè)智能、數(shù)據(jù)挖掘與大規(guī)模數(shù)據(jù)處理等工作,曾先后供職青島海爾集團、淘寶網(wǎng)、阿里巴巴等公司,對數(shù)據(jù)挖掘算法非常 詳細>>

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大數(shù)據(jù)的營銷應用詳細內(nèi)容

大數(shù)據(jù)的營銷應用

大數(shù)據(jù)的營銷應用》
課程概況
大數(shù)據(jù)時代已悄然而至......
? ??IDC最近的報告預測稱,到2020年,全球數(shù)據(jù)量將擴大50倍。報告顯示,所有企業(yè)每天的信息儲存量高達2.2ZB.其中大型企業(yè)平均每家產(chǎn)生的信息量達10萬TB,而中小企業(yè)平均每家產(chǎn)生563TB的數(shù)據(jù)量。預計明年大企業(yè)將增長67%,中小企業(yè)將增長178%。
? ?“大數(shù)據(jù)”時代已經(jīng)降臨,在商業(yè)、經(jīng)濟及其他領域中,決策將日益基于數(shù)據(jù)和分析而作出,而并非基于經(jīng)驗和直覺。?----《紐約時報》
對于“大數(shù)據(jù)”時代的到來,上海聯(lián)通、電信、移動較為一致的態(tài)度是:隨著信息成為企業(yè)戰(zhàn)略資產(chǎn),市場競爭要求越來越多的數(shù)據(jù)被長期保存,對于運營商而言,每天都會從網(wǎng)絡管道、業(yè)務平臺、支撐系統(tǒng)中產(chǎn)生大量有價值的數(shù)據(jù),基于這些數(shù)據(jù)的商業(yè)智能應用將為運營商帶來巨大的機遇。
課程收益
過本次培訓中實際案例的分享,了解數(shù)據(jù)管理和運營中的各種經(jīng)驗教訓(別人花費上百億學費買來的經(jīng)驗?。。?,深刻理解大數(shù)據(jù)運營的意義,發(fā)掘客戶精確營銷和運營的價值。
課程對象
大型企業(yè)市場部負責人、營銷中心負責人、客戶中心總監(jiān)、數(shù)據(jù)分析人員
課程大綱
一、大數(shù)據(jù)應用分析
大數(shù)據(jù)概念和特點?
大數(shù)據(jù)能夠帶來哪些新應用? ?
大數(shù)據(jù)對行業(yè)沖擊
大數(shù)據(jù)需要哪些技術支撐?
大數(shù)據(jù)最新熱點探討
大數(shù)據(jù)對小家電行業(yè)的啟示(互動)
二、大數(shù)據(jù)精準營銷
大數(shù)據(jù)幫助企業(yè)提升管理
及時發(fā)現(xiàn)企業(yè)真實的情況(哪些運營的關鍵指標KPI?)
像人體一樣,如何及時發(fā)現(xiàn)病癥?(關鍵指標KPI的波動范圍?)
大數(shù)據(jù)輕松實現(xiàn)“幫客戶買產(chǎn)品,而不是推銷其不需要的產(chǎn)品”
大數(shù)據(jù)時代帶來對傳統(tǒng)營銷的挑戰(zhàn):
通過定向挖掘建立客戶和產(chǎn)品間的深度定制關系
應用大數(shù)據(jù),助力產(chǎn)品研發(fā)與策劃
三、利用大數(shù)據(jù)提升品牌
知道客戶的各個屬性——互聯(lián)網(wǎng)時代不再“是否是狗”,更要看行為屬性 
客戶的群體特征——“人以群分”
如何建立全渠道數(shù)據(jù)平臺,拓展營銷渠道,提高營銷效率
客戶接觸渠道分類 ?
四、大數(shù)據(jù)案例分析
電商(以淘寶為例)
3C渠道(以國美為例)
快消(以寶潔為例)
家電(以海爾為例)
運營商(電信)
五、大數(shù)據(jù)實操(互動)
找到你的目標用戶(多數(shù)據(jù)源匹配)
刻畫你的用戶特征(聚類分析)

 

李宗偉老師的其它課程

大數(shù)據(jù)挖掘及分析培訓一、課程目標:本次課程以理論與實際相結(jié)合為基準,突出實際性演練,以達到如下二、培訓目標:(1)了解數(shù)據(jù)挖掘的基本概念,基本流程、常用算法和適用的場景。(2)能根據(jù)實際問題熟練地利用構建數(shù)據(jù)挖掘項目和流程,熟悉掌握數(shù)據(jù)建模過程、處理節(jié)點的操作。(3)熟悉掌握具體的大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析技術以及案例,實戰(zhàn)項目的具體應用。三、培訓對象:(1)從事企業(yè)數(shù)

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數(shù)據(jù)挖掘概念與應用培訓1.數(shù)據(jù)挖掘概念1.1數(shù)據(jù)挖掘主要概念1.2數(shù)據(jù)挖掘方法論1.3數(shù)據(jù)挖掘主要工具2.數(shù)據(jù)挖掘主要算法2.1數(shù)據(jù)挖掘主要算法歸類2.2分類算法——回歸/決策樹2.3聚類算法——kmeans2.4關聯(lián)算法——apriori/時序關聯(lián)3.數(shù)據(jù)挖掘應用案例3.1客戶細分模型3.2客戶響應/流失模型3.3產(chǎn)品推薦(關聯(lián))模型4.答疑

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