【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