课程背景：

从IT到DT，数字化时代已经到来，很多企业营销方式却还停留在粗放状态，这是对数据资源的极大浪费。今天的生活，移动互联网高度普及，人们日常几乎所有的行为，都可以被记录和储存下来。这些沉淀的数据资产，对于企业而言就是**重要的营销利器。

阿里巴巴掌握了中国人的消费记录，腾讯获取了我们的社交关系链，滴滴出行和百度地图**清楚人们的行动轨迹，美团**了解我们的吃喝玩乐。甚至人们平时用键盘和手机打字，也被搜狗掌握了我们的输入习惯。

然而，数据资产是传统行业的短板，尤其在营销方面，数据利用基本上处于简单查询、报表提交层面。主要是对现有数据的简单加工，很少涉及数据挖掘等深层应用，数据开发意识不强，数据思维缺乏，数据应用滞后。在客户行为分析，消费心理捕捉，个性化服务与业务创新、洞察市场趋势等方面亟待提升。

大数据是一座待挖掘的“金矿”，其中**为关键的一个环节，是对用户画像的应用。什么是用户画像？可以简单理解为：个体有差异，群体有共性。也就是所谓物以类聚，人以群分。这种差异和共性，可能体现在消费特性上，也可能体现在行为偏好乃至心理活动上。用户画像是个体的DNA，越了解它，就越能够做出正确决策，从而达到**的营销转化效果。

课程收益：

▲ 了解大数据的时代背景和基础条件，正确认知大数据的应用价值；

▲ 透视大数据的基本规律和特性，掌握大数据思维，提高工作效率；

▲ 结合自身行业特性，展开数据分析，发现数据背后的问题和机会；

▲ 基于用户画像构建，进行点对点精准营销，为客户提供个性服务；

▲ 拓展数据获取渠道，整合相关行业优质客户资源，提升业绩水平。

课程时间：1-2天，6小时/天

课程对象：企业管理者、营销骨干、相关岗位人员

课程方式：讲师讲授 案例剖析 互动交流 现场答疑

课程结构：

课程大纲

引言：数字时代企业生存之道——保持饥饿感

案例解析：疫情之下的逆袭：钉钉用户数超11亿

**讲：数字化背景下的商业变革

一、传统行业大数据开发面临的难点

1. 数据思维：数据意识较弱，人才储备不足

2. 数据采集：数据积累时间长，但质量不佳

3. 数据开发：应用场景不够，缺乏业务突破点

4. 数据应用：条件所限，缺少应用的成功案例

5. 数据共享：数据不统一，难以发挥整体作用

二、大数据运营及数据挖掘应用

1. 产品研发：数据反馈与产品定位

2. 用户画像：消费者心理行为分析

3. 精准营销：痛点捕捉与需求触达

案例解析：从产品定义到精准营销，众安保险如何玩转大数据

4. 风险管控：数据监测与风险预警

案例解析：上海外滩陈毅广场踩踏事件的反思和启示

5. 运营效率：智能化和精细化管理

6. 创新服务：消费者个性化需求满足

案例解析：门店暴增，“优剪”的大数据思维和颠覆式创新

三、大数据的外部环境和基础条件

1. 阿里巴巴新战略：数字经济体

2. 大数据三个要素

1）大——海量，平台级

2）数——信息，结构化

3）据——精准、可依赖

3. 大数据的六个特征

案例解析：五常大米，下单即送

4. 大数据的三种类型

1）消费数据——多维度记录

2）机器和传感数据——图文、语音、影像

3）行为数据——位置、轨迹、交易

5. 大数据与5G

6. 大数据与物联网

7. 大数据与云计算

8. 大数据与人工智能

第二讲：大数据开发流程及应用策略

一、大数据开发和应用方向

1. 发现运营存在的不足

2. 市场变化和竞对动态

3. 客户需求与极致体验

4. 个性化营销方案制定

5. 洞察行业周期性走势

6. 为决策提供有效依据

二、大数据分析挖掘方法和要点

1. 统计性分析

1）设定指标——转化率、留存率、活跃度

2）不同维度的统计分析

3）导向性的数据提取

案例解析：飞机真的是**安全的交通工具？

实战分享：从某外卖平台的统计数据中，你能看出什么？

2. 预测性分析

1）捕捉各个因素之间的内在关联

2）**历史数据发掘规律和趋势

3）风险评估，预判和管控

案例解析：为什么电力数据真实反映了国民经济运行状况？

案例解析：“双十一”背后阿里云强悍的数据处理能力

3. 可视化分析

1）形成观点和结论

2）文不如表，表不如图

3）呈现方式——Excel、PPT或其他分析工具

案例解析：城市大脑——智能交通**重要的支点

4. 分析思维训练

1）对比、转化、关联，横向与纵向扩展

2）深入了解各业务板块，使分析工作贴合实际

3）比数据分析更重要的是大数据思维和意识

思维训练：为什么大部分人对中国房价走势预测失误？

实战分享：如何**数据分析识别已损坏的共享雨伞？

三、数据开发流程

1. 数据接入

2. 数据整合

3. 数据清洗

4. 数据分析

5. 数据呈现

6. 建模应用

四、大数据内部采集与外部整合

1. 内部数据采集要点

1）完整性——数据累积效应

2）连续性——周期变化趋势

3）多维度——数据的多样性

4）倾向性——目标数据提取

2. 外部数据渠道开拓与整合优化

1）“互联网 ”的趋势

2）构建跨平台信息采集体系

实战分享:WiFi运营商“百米生活”与公安网监的大数据合作

第三讲：基于用户画像的精准营销和创新服务

一、什么是用户画像

1. 用户DNA

2. 营销依据

3. 效果转化

案例解析：今日头条为什么让巨头们恐慌？

案例解析：70后谈存钱、80后谈还钱、90后谈花钱

二、用户画像构建

1. 用户需求洞察

1）用户角色属性划分

2）用户真伪需求甄别

3）保持倾听，独立判断

案例解析：邮政VS顺丰，用户的槽点在哪里？

2. 数据源的建立

1）用户数据

2）行为数据

3）消费数据

4）商品数据

5）客服数据

3. 数据建模及规则

1）购买力模型

2）群体画像模型

3）购买兴趣模型

4）促销敏感度模型

案例解析：瞄准社区生鲜，钱大妈凭什么火爆？

三、用户标签体系

1. 用户的基础信息

2. 用户的社会属性

3. 用户的行为偏好

4. 用户的心理特征

5. 用户的异常情况

6. 用户的使用特权

实战分享：用户画像偏差：某厨具厂家线上推广遭遇的困惑

实战分享：用户群体重构：某家电生产企业的营销模式转型策略