【课程收益】
1、掌握行业前沿技术
2、通过对业界优秀智能化服务营销案例的解析，从中掌握相关的技术，并应用于自身工作中
3、通过具体的案例学习，掌握AI建模、运营维护等全流程
4、通过案例剖析，引导学员讨论智能化需求点及可规模化的具体应用
【课程特色】干货，没有废话；科学，逻辑清晰；实战，学之能用；投入，案例精彩
【课程对象】董事长、总裁、总经理、常务副总经理、总裁助理、企业管理人员
【课程时间】3天
【课程大纲】
模块一：从IT时代到DT时代
1、中国人认识互联网的四个阶段：工具-思维-基础设施-大数据
2、从国家战略解读大数据
3、大数据的价值：生产资料与资产
4、大数据的基本概念
5、大数据的分类：按主体、按来源、按储存划分
6、未来世界产业的三大维度：传统-互联网-大数据智能产业
7、“AlphaGo大战李世石”的大数据分析
8、破解“数据孤岛”问题
9、数字中国：由“条状数据”到“块状数据”
10、运营商的业务升级：从“卖流量”到“卖数据”
模块二：开启大数据思维
1、建立以数据为中心的新思维
2、从计算机思维到算法思维
3、功能的价值VS数据的价值
4、从“人找信息”到“信息找人”
5、大数据的六大基本思维
定量思维-相关思维-实验思维
全样本思维-预测思维-个性化思维
6、大数据的精髓在于“三个思维的转变”
7、西方知识与东方智慧不可偏废
模块三：理解大数据的三个层次
1、大数据的三个层次：数据-技术-思维
2、大数据的5V特征
3、大数据的相关技术介绍
数据采集-存储与管理-分析与挖掘-计算结果展示
案例：广东电信用大数据重构室内网优
4、大数据与云计算的关系
5、大数据的核心：“数据－信息－知识－智慧”金字塔模型
模块四：大数据的价值发现
1、大数据是生产力，正开启时代转型
2、大数据的四大商业价值
3、大数据驱动商业模式创新
4、大数据在智能搜索中的应用
5、大数据在商业中的价值
行业例举：银行金融-医疗-制造高科技-能源-互联网
政府公用事业-媒体娱乐-零售
6、大数据对企业四大革命性影响
模块五：大数据的商业应用
1、大数据已广泛应用，只是我们还不够重视而已
2、电力大数据在欧洲的应用+案例解析
3、利用大数据提供优质服务+案例解析
4、利用大数据进行“投资决策”+案例解析
5、基于大数据的预测分析+案例解析
6、大数据+金融 +案例解析
7、大数据+电商 +案例解析
8、大数据+医疗 +案例解析
9、大数据+交通 +案例解析
10、大数据+公安 +案例解析
11、大数据+零售 +案例解析
12、互联网+旅游 +案例解析
12、大数据商业应用的八大场景
13、大数据商业应用典型案例 +案例解析
14、大数据应用的平台及产品介绍
百度预测、百度大数据+、百度天算、百度云
百度司南：大数据营销决策平台
模块六：数据分析的五大思维方式
1、什么是大数据分析？
2、数据分析的五大思维方式
对照—拆分—降维—增维—假说
3、大数据时间维度的三大类型
4、关于大数据的六大思考
数据无所“不有”、数据无所“不说”、数据无所“不在”
数据无所“不专”、数据无所“不能”、数据无所“不爱”
模块七：大数据时代运营商的挑战与转型
1、运营商面临的四大挑战
2、电信与互联网的差距在哪里？
全新思维：商业模式+运营模式+研发模式+技术创新
3、如何重构电信的未来之路
架构重构：硬件可编程和资源池的云化
网络重构：基于SDN和NFV，网络高度智能、虚拟化、云化
业务重构：发展公有云化、电信业务云化
运营重构：以ROADS用户体验为中心进行运营转型
模块八：大数据营销的奥秘
1、开启低成本精准营销时代
2、营销传播进入科学管理时代
3、大数据在电信运营管理中的应用
4、大数据在电子商务交易中的应用
案例
5、大数据营销的四大特点
6、大数据营销的六大功能
7、如何减少浪费的一半广告费 案例：汽车广告投放
8、大数据的四大应用场景
9、大数据营销切入的十大抓手
案例
10、成功案例解析——
华为大数据方案在“福建移动的应用”
去哪网的大数据营销
一汽丰田汽车的大数据营销
11、大数据广告投放原理介绍
DSP 、DMP、PMP、 RMP
移动化场景营销平台
案例
模块九：业界优秀智能化服务营销案例解析及实战
第一部分：定价策略分析
1、营销问题
2、产品定价的理论依据
案例：产品最优定价求解
3、如何做产品组合/套餐定价
案例：电信公司的宽带、IPTV、移动电话套餐定价
第二部分：非线性定价策略
案例：高尔夫球场的双重收费如何定价（如会费+按次计费）
第三部分：定价策略的评估与选择
案例：电力公司如何选择最优定价策略
第四部分：收益管理
案例：航空公司如何实现收益管理（预订/超售）
第五部分：影响因素分析
1、营销问题
2、相关分析
案例：营销费用与销量的相关性分析
3、方差分析（影响关键因素分析，影响因素组合分析）
案例：产品摆放位置与销量的相关性分析
案例：寻找影响手机销量的关键因素
4、回归模型用于因素影响判断
案例：如何评估和量化-营销投入对产品销量提升的作用？
第六部分： 销售预测分析
1、营销问题
如何预测未来的产品销量？
2、回归模型
3、寻找最佳拟合线来判断和预测
4、回归模型的优化七步骤
案例：回归模型优化步骤
5、自定义模型
案例：某餐厅客户流量预测与分析项目
6、季节性预测模型
案例：航空旅客里程的季节性趋势分析与预测
7、新产品销量预测（S曲线）
案例：预测销量情况
第七部分： 客户需求分析
1、营销问题
2、逻辑回归模型
案例：如何利用回归模型评估用户是潜在用户
3、离散选择分析
案例：从竞争对手产品销量来看产品应该具有哪些属性（产品特征开发分析）
案例：品牌价值评估与产品价格敏感度分析（价格变动如何影响销量升降）
第八部分：客户价值分析
1、如何评价客户生命周期的价值
案例：从客户价值来评估营销活动的合理性
2、RFM模型（客户价值评估）
案例：客户的价值评估
案例：双11期间如何选择老客户做广告
第九部分：市场细分分析
1、营销问题
2、聚类分析
演练：如何进行新产品试销地点（城市）的选择
3、分类决策树与客户行为预测
案例：购买用户特征提取
演练：客户的特征分析及行为预测
第十部分：其它市场营销方法
1、关联规则分析（套餐制定、产品推荐）
案例：商品摆放布局优化分析
2、推荐算法(协同过滤)
案例：推荐评估系统
3、主成分分析（PCA）
案例：新产品试销地点选择
实战：产品设计与定价分析
实战：如何用大数据支持手机精准营销项目
模块十：课堂研讨：智能化需求点及可规模化的具体应用
刘晖