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      2019-11-28 10:47:58       
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    對象
    1.公司總裁、營銷副總裁、總經理、總監 2.高層經理、與營銷相關的職能部門人員 3.負責公司營銷工作的團隊 4.希望提升自身職業能力,對互聯網營銷感興趣的人員
    目的
    1.了解大數據的本質和商業機會 2.如何認識大數據進行市場營銷?有哪些技巧? 3.如何進行營銷模式的創新?  4.如何進行互聯網營銷創新?有哪些技巧?關鍵點在哪里? 5.如何進行數據化精確營銷?數據化精準營銷有哪些優勢? 6.如何建構企業的大數據平臺,進行數據挖掘與應用?
    內容
     
    大數據時代下營銷模式創新
     
    第一單元 洞悉互聯網趨勢和商業機會
     
    1. 洞悉互聯網趨勢和商業機會
     
    ◆ 互聯網的前世今生
     
    ◆ 互聯網的三種商業模式
     
    ◆ 深度解讀互聯網發展
     
    ◆ 社會化時代的來臨
     
    ◆ 大數據時代的到來
     
          案例分析:
     
    ◆ 鏈家地產的大數據轉型
     
    ◆ 阿迪達斯的“黃金羅盤”
     
    ◆ H&M,ZARA的大數據運營
     
    2.大數據時代的到來
     
    ◆ 大數據的商業案例
     
    ◆ 大數據的本質及特征:4V1O
     
    ◆ “更多”,不是隨機樣本,而是全體數據
     
    ◆ “更雜”,不是精確性,而是混雜性
     
    ◆ “更好”,不是因果關系,而是相關關系
     
    第二單元 贏在互聯網思維1. 互聯網思維
     
    ◆ 用戶思維: 參與感 /用戶體驗至上
     
    ◆ 極致思維:打造讓用戶尖叫的產品 /專注,少即是多/只做第一
     
    ◆ 微創新思維:小處著眼,精益創業,快速迭代
     
    ◆ 流量思維:免費是為了更好的收費/堅持到質變的臨界點
     
    ◆ 社會化思維:社會化媒體一口碑營銷/社會化網絡一眾包協作
     
    ◆ 大數據思維:小企業也要有大數據/用戶是每個人
     
    ◆ 平臺思維:打造多方共贏的生態圈
     
    ◆ 跨界思維:大膽顛覆式創新
     
    2.大數據下消費者行為研究
     
    ◆ 大數據下消費者行為研究
     
    ◆ 大數據實證研究:影響關系
     
    ◆ 大數據挖掘:發現偏好
     
    ◆ 用戶畫像及標簽體系描述
     
    ◆ 用戶密度分析及熱力圖展現
     
    ◆ 用戶購買意向預測
     
    ◆ 交叉分析
     
    ◆ 通過圖像搜索服務進行場景化營銷
     
          消費者行為研究的大數據在產品設計中的應用
     
    ◆ 降低數據獲得門檻
     
    ◆ 降低數據存儲成本
     
    ◆ 減少數據處理難度
     
    ◆ 精準客戶畫像
     
    ◆ 定制產品數據解決方案
     
    ◆ 實現標準化數據產品
     
    第三單元 大數據下的個性化營銷及精細化運營
     
    1. 個性化營銷的動機
     
    ◆ 個性化營銷的契機:電子商務的發展
     
    ◆ 大數據實證研究:影響關系
     
    ◆ 大數據挖掘:發現偏好
     
    ◆ 大數據下個性化營銷策略
     
    ◆ 大數據下的精細化運營重要性
     
    ◆ 建立大數據下的精細化運營體系
     
    2. 遇到的問題
     
    ◆ 采集哪些數據?
     
    ◆ 用什么工具?
     
    ◆ 怎樣分析調優?
     
    第四單元 大數據下的社會化運營
     
    1. 如何進行大數據的社會化營銷?
     
    ◆ 收益=內容X 關系鏈X 流動
     
    ◆ 微營銷的生意密碼
     
    ◆ 微營銷的深層分析及落地實操
     
    ◆ 微運營技巧實戰四步法
     
          案例分析
     
    ◆ 超女回歸的背后:一次數據化的泛娛樂跨界營銷
     
    第五單元 如何構建大數據公司
     
    1.      大數據企業的頂層化設計:一切都可數據化
     
    ◆ 數據管理平臺建設
     
    ◆ 海量數據挖掘及分析能力提升
     
    ◆ 外部數據戰略性儲備
     
    ◆ 數據外部創新應用
     
    ◆ 數據的開發及共享
     
    ◆ 數據產業的戰略投
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