【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，**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。

**本课程的学习，达到如下目的：

1、 了解大数据营销内容，掌握大数据在营销中的应用。

2、 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。

3、 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】

1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，**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】

**部分： 大数据的核心理念

问题：什么是数据思维？大数据决策的底层逻辑以及决策依据是什么？

1、 数字化五大技术战略：ABCDI战略

Ø A：人工智能，目的是用机器模拟人类行为

Ø B：区块链，构建不可篡改的分布记账系统

Ø C：云计算，搭建按需分配的计算资源平台

Ø D：大数据，实现智能化的判断和决策机制

Ø I：物联网，实现万物互联通信的基础架构

2、 大数据的本质

Ø 数据，是事物发展和变化过程中留下的痕迹

Ø 大数据不在于量大，而在于全（多维性）

3、 大数据决策的底层逻辑（即四大核心价值）

Ø 探索业务规律，按规律来管理决策

案例：客流规律与排班及**营销时机

案例：致命交通事故发生的时间规律

Ø 发现运营变化，定短板来运营决策

案例：考核周期导致的员工月初懈怠

案例：工序信号异常监测设备故障

Ø 理清要素关系，找影响因素来决策

案例：情绪对于股市涨跌的影响

案例：为何升职反而会增加离职风险？

Ø 预测未来趋势，**预判进行决策

案例：惠普预测员工离职风险及挽留

案例：保险公司的车险预测与个性化保费定价

4、 大数据决策的三个关键环节

Ø 业务数据化：将业务问题转化为数据问题

Ø 数据信息化：提取数据中的业务规律信息

Ø 信息策略化：基于规律形成业务应对策略

案例：用数据来识别喜欢赚“差价”的营业员

第二部分： 大数据如何实现精准营销

1、 什么是精准营销

2、 实施精准营销的几个关键

Ø 定位正确的客户

Ø 匹配正确的产品

Ø 确定合理的价格

Ø 寻找恰当的时机

Ø **合适的渠道

Ø 设计合适的信息

3、 数据分析的六步曲

4、 步骤1：明确目的--理清思路

Ø 确定分析目的：要解决什么样的业务问题

Ø 确定分析思路：分解业务问题，构建分析框架

5、 步骤2：数据收集—理清思路

Ø 明确收集数据范围

Ø 确定收集来源

Ø 确定收集方法

6、 步骤3：数据预处理—寻找答案

Ø 数据质量评估

Ø 数据清洗、数据处理和变量处理

Ø 探索性分析

7、 步骤4：数据分析--寻找答案

Ø 选择合适的分析方法

Ø 构建合适的分析模型

Ø 选择合适的分析工具

8、 步骤5：数据展示--观点表达

Ø 选择恰当的图表

Ø 选择合适的可视化工具

9、 步骤6：报表撰写--观点表达

Ø 选择报告种类

Ø 完整的报告结构

10、 数据分析的三大误区

演练：产品精准营销案例分析

Ø 如何搭建精准营销分析框架

Ø 精准营销分析的过程和步骤

第三部分： 大数据营销概述

1、 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

2、 传统营销的困境

3、 营销理论的变革

Ø **代：4P理论

Ø 第二代：4C理论

Ø 第三代：nPnC理论

4、 大数据营销引领传统营销

5、 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 ……

6、 大数据营销的基石：用户画像

7、 大数据营销在整个营销体系的应用

第四部分： 金融行业大数据

1、 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

2、 大数据在银行六个业务板块的应用场景

3、 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**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

4、 国内某银行大数据应用

Ø 应用一：如何识别高价值客户

Ø 应用二：ATM选址优化，**优资源配置

Ø 应用三：如何增加工资代发客

结束：课程总结与问题答疑。