何伟：大数据营销

【课程背景】

互联网时代的到来，彻底颠覆了人们的思维方式和工作方法。如今，企业营销人员正在通过新型传播媒介——电子邮件、论坛、微博、微信等，与数以百万计的客户建立联系。面对如此庞大的市场和激烈的同行业竞争，如何快速、精准地找到自己的目标客户，就成为了企业管理者和营销人员急需解决的问题。

其实，消费者的所有行为都在产生数据，而且数量巨大，这些大数据可以帮助企业营销人员更好地提炼产品特色，定位目标消费者，洞察消费者的喜好，理解并判断消费者的行为，发现真正的消费者并最终实现销售

【课程时间】2天

【课程对象】

【授课方式】案例+视频+讲解点评

【课程大纲】

第一讲　大数据分析用户行为

1　用户搜索惯性

1.1　万圣节搜索意图

1.2　精准定位的万圣节关键词

2　用户的点评数据

3　用户的购物车列表

3.1　电商网站重视购物车

3.2　巧妙设计购物车

4　亚马逊的浏览轨迹分析

4.1　亚马逊的促销策略

4.2　亚马逊数据的有效利用

5　脸书用户的情绪数据

5.1　脸书用数据看恋爱

5.2　脸书全方位运用情绪数据

第二讲　大数据识别用户的偏好

1　用户的停留时间数据表 

1.1　淘宝、天猫的用户停留时间 

1.2　电商网站有效转化流量

2　Tindie用户直奔主题的缘由

2.1　格蕾斯利用浏览功能了解用户

2.2　遵循高效原则的Tindie产品搜索

2.3　Tindie合理正确的导向用户

2.4　Tindie改进购物车，助力全球化

3　大数据看用户影视内容偏好

3.1　卡通先生用数据

3.2　《爸爸去哪儿》内容偏好

3.3　56、优酷等视频网站聚焦大数据

4　那些“为发烧而生”的发烧友们

4.1　小米定位发烧友

4.2　发烧友助力小米营销

4.3　“为发烧而生”的启示

5　谷歌的搜索识别系统

5.1　谷歌数据收集

5.2　谷歌运用大数据的启示

第三讲　市场预测与决策的数据源

1　数据分析模型和规则

1.1　塔吉特超市的精准预测

1.2　塔吉特超市的3W数据分析模型

1.3　“尿布与啤酒”数据关联规则

2　实际场景决定数据价值

2.1　百度天眼场景化应用

2.2　大数据的产业化场景

3　将声音转化为数字的飒拉（ZARA）

3.1　ZARA运用数据生产及营销

3.2　ZARA三个数据源

4　《纸牌屋》的票房奇迹

4.1　Netflix用数据打造《纸牌屋》

4.2　《纸牌屋》成功的启示

5　梅西百货的全渠道营销

5.1　梅西百货改革策略

5.2　梅西百货的营销启示

第四讲　User experience：极致用户体验

1　简约主义（Simple）

1.1　简约的苹果手机

1.2　像苹果一样简约

2　定制思维（Customization）

2.1　高级定制——劳力士

2.2　劳力士定制思维启发

3　从1到10，Windows的更新迭代史

3.1　微软系统30年发展史

3.2　Windows 从1到10的启示 

4　“微创新”模式并不存在抄袭

4.1　新一代行业热点——微创新

4.2　微创新成就微信的成功

5　诺基亚魔咒

5.1　来自苹果、安卓的威胁

5.2　诺基亚固守“我们的方式”

5.3　董事会成员辞职风波

第五讲　Freemium：免费商业模式

1　免费策略：机会成本 

1.1　一美元的机票

1.2　免费的电信手机经营之道

2　产品免费——增值服务收费

2.1　奇虎360通过免费奇袭成功

2.2　奇虎360免费模式的进化历程

2.3　奇虎360免费模式背后的启示

3　用户免费——广告商付费

3.1　玩家乐意看广告免费玩游戏 

3.2　微信、微博等超级APP盈利手段 

4　产品免费——附件收费

4.1　剃须刀+刀片的商业模式

4.2　吉列、利乐的成功经验

5　通过免费开放平台盈利的谷歌

5.1　平台免费，后续服务收费

5.2　免费开放：寻找下一个10亿 

第六讲Operation：精细化运营

1　精细化运营中的数据价值挖掘

1.1　北京大悦城的精细化运营

1.2　大数据在搜狐投放广告中的价值

2　数据分析：基于案例的推理

2.1　太原钢铁集团利用CBR技术巧运营

2.2　太原钢铁集团利用数据的启发

3　陌陌的运营策略

3.1　陌陌垂直细分领域的开拓

3.2　陌陌运营满足用户需求

4　大数据透析用户喜好逻辑实例

4.1　用户数据助推星巴克激活市场

4.2　星巴克大数据运用的启发

5　由百度刷脸看用户需求分析

5.1　世界杯期间拼颜值吃饭

5.2　百度精细化运营启发

第七讲　大数据信息删除系统

1　数据量大≠大价值

2　隐私数据删除模式 

2.1　教育机构运用大数据

2.2　有效防止隐私数据泄露 

3　离群数据（Outlier）删除模式

3.1　离群数据即异常值

3.2　普瑞辛格的忠告

4　重复数据删除技术

4.1　飞康软件发力重复数据删除 

4.2　自由选择去重方式

5　中国大而不强的信息技术产业

5.1　信息技术产业现状

5.2　信息技术产业的突破口

第八讲　SCRM社会化客户关系管理

1　QQ增强版看SCRM强关系营销

1.1　SCRM的战略应用——营销QQ增强版

1.2　强关系纽带的形成

2　SCRM的交互影响力

2.1　从CRM到SCRM的爱尔康

2.2　驴妈妈拥抱SCRM有效避免客户流失

3　与用户共同创造产品

3.1　戴尔公司邀用户共同打造产品 

3.2　戴尔建立直销平台的启发

4　西门子的客户关系维护系统

4.1　西门子发展的驱动力

4.2　西门子维护客户关系的原因

5　iPhone的“苹果树”思维

5.1　“苹果树”的成长历程

5.2　“苹果树”的启发

第九讲　竞争对手数据流监测

1　大数据情报搜集系统

1.1　银行利用情报规避投资风险

1.2　情报的主要来源

2　竞争对手分析

2.1　英特尔完胜摩托罗拉

2.2　英特尔案例的启发

3　降维营销打击理论

3.1　小米、微信的“降维打击” 

3.2　小米、微信颠覆市场格局的启发

4　用数据鄙视竞争对手

4.1　苹果产品的数据

4.2　苹果利用数据指标的启发

5　无敌手的特斯拉汽车

5.1　特斯拉汽车无敌手的原因

5.2　特斯拉的成功经验

第十讲　品牌危机大数据即时预警 

1　危机与机会 

1.1　三星的危机，苹果的机会

1.2　“乘”虚而入策略

2　“7×24”大数据舆情监测

2.1　北信源网情监测平台分析

2.2　舆情监测应对体系 

3　唯品会订单事件

3.1　履行订单解决品牌危机

3.2　唯品会公关的启发 

4　不合格的优衣库危机公关 

4.1 “优衣库事件”损伤品牌形象

4.2　优衣库与屈臣氏的危机公关对比

5　数据黑洞 

5.1　大数据有时会失效 

5.2　大数据黑洞来源 

第十一讲　发现新市场与预见未来

1　还没下单，快递已到家门口

1.1　亚马逊的神奇物流

1.2　“递送无忧”的购物体验 

2　大数据客户价值挖掘

2.1　乐购中国的深挖客户价值

2.2　乐购中国利用大数据经营管理

3　用大数据的眼光看世界 

3.1　大数据预测未来及应用 

3.2　大数据引领未来 

4　谷歌的未来战略——Google X 

4.1　解密Google X 

4.2　谷歌、丰田的创业经验

5　有关未来的数据，你能做什么？

5.1　大数据预测“学霸”

5.2　利用大数据，从现在做起