大数据时代的精准营销
【课程目标】
本课程从实际的市场营销问题出发，了解大数据在市场营销领域的价值以及应用。并对大数据分析与挖掘技术进行了介绍，通过从大量的市场营销数据中分析潜在的客户特征，挖掘客户行为特点，实现精准营销，帮助市场营销团队深入理解业务运作，支持业务策略制定以及营销决策。
通过本课程的学习，达到如下目的：
、了解大数据营销内容，掌握大数据在营销中的应用。
、了解基本的营销理论，并学会基于营销理念来展开大数据分析。
、熟悉数据分析的标准过程，了解大数据在营销中的应用原理。
【授课时间】
天时间
【授课对象】
市场营销部经理、产品设计人员、运营分析部经理等主管。
【授课方式】
理论精讲 + 案例解析 + 实际业务问题分析
本课程突出数据分析的实际应用，结合行业的典型应用特点，围绕实际的商业问题，进行大数据的分析与挖掘，通过营销案例分析，让学员明白大数据营销的价值以及实现。
【课程大纲】
问题：大数据的核心价值是什么？大数据是怎样用于业务决策？
、 未来大企业的四大技术战略：ABCD战略
Ø A：人工智能
Ø B：区块链
Ø C：云计算
Ø D：大数据
、 大数据的本质
Ø 是探索事物发展和变化规律的工具
Ø 大数据的十字特征
、 大数据价值实现的三个关键环节
Ø 业务数据化
案例：喜欢赚“差价”的营业员（用数据管理来识别）
Ø 数据信息化
案例：零售店发现产品销量规律
案例：谷歌预测流感趋势
案例：美国华尔街股票买卖
案例：阿里巴巴预测经济危机
Ø 信息策略化
案例：大数据帮助奥巴马获取总统连任
、 大数据的核心能力
Ø 探索规律：发现业务运行规律及问题
Ø 发现变化：探索业务发展和变化
Ø 理清关系：探索事物间的相互影响和相互制约关系
Ø 预测未来：预测业务在未来的发展趋势
、 什么是精准营销
、 实施精准营销的几个关键
Ø 精准的定位
Ø 精确的信息
Ø 精准的投放
Ø 精细的管理
、 数据分析的六步曲
、 步骤：明确目的--理清思路
、 步骤：数据收集—理清思路
、 步骤：数据预处理—寻找答案
、 步骤：数据分析--寻找答案
、 步骤：数据展示--观点表达
、 步骤：报表撰写--观点表达
、 数据分析的三大误区
演练：如何用大数据来支撑手机精准营销项目
、 大数据在行业中的常见应用
Ø 大数据+保险
Ø 大数据+金融
Ø 大数据+旅游
Ø 大数据+零售
、 传统营销的困境
、 营销理论的变革
Ø 第一代：P理论
Ø 第二代：C理论
Ø 第三代：nPnC理论
、 大数据营销引领传统营销
、 大数据在营销中的典型应用
Ø 市场定位与客户细分
Ø 客户需求与产品设计
Ø 精准广告与精准推荐
Ø 用户行为与特征分析
Ø ……
、 大数据营销的基石：用户画像
、 大数据营销在整个营销体系的应用
、 从客户生命周期看大数据营销
、 大数据在银行业的主要应用
Ø 智能运营：如现金管理
Ø 智能营销：如客户流失
Ø 智能风控：风险评级、金融欺诈
Ø 业务创新：转型直销和社区银行
、 大数据在银行六个业务板块的应用场景
、 大数据在银行的应用场景
Ø 信贷风险控制
案例：美国互联网信用评估机构利用大数据做风险评估
案例：银行构建欠贷用户模型，实现风险控制
案例：保险欺诈监测模型
Ø 如何做个人信用评估
案例：利用社交网络数据做个人信用评估
Ø 如何实现差异化营销
案例：澳大利亚银行针对准妈妈制定差异化营销
Ø 如何寻找目标客户（用户匹配模型）
案例：基于大数据寻找金融产品的最优客户
案例：宜家IKE如何实现产品手册的精准发送
Ø 如何实现客户群细分
案例：西班牙银行利用社交数据进行客户群细分
案例：找到汽车行业的细分客户群
案例：宝洁公司实现多层次客户的产品试销
Ø 如何评估客户价值
案例：RFM模型与客户价值评估
、 国内民生银行大数据应用
Ø 民生银行的阿拉丁云平台
Ø 应用一：如何识别高价值客户
Ø 应用二：ATM选址优化，最优资源配置
Ø 应用三：如何增加工资代发客
