【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：
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，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】
第一部分： 大数据的核心理念
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？
1、 大数据时代：你缺的不是一堆方法，而是大数据思维
2、 大数据是探索事物发展和变化规律的工具
3、 一切不以解决业务问题为导向的大数据都是耍流氓
4、 大数据的核心能力
Ø 发现业务运行规律及问题
Ø 探索业务未来发展趋势
5、 从案例看大数据的核心本质
Ø 用趋势图来探索产品销量规律
Ø 从谷歌的GFT产品探索用户需求变化
Ø 从美国总统竞选看大数据对选民行为进行分析
Ø 从大数据炒股看大数据如何探索因素的相关性
6、 认识大数据分析
Ø 什么是数据分析
Ø 数据分析的三大作用
Ø 常用分析的三大类别
案例：喜欢赚“差价”的营业员（用数据管理来识别）
7、 数据分析需要什么样的能力
Ø 懂业务、懂管理、懂分析、懂工具、懂呈现
8、 大数据应用系统的四层结构
Ø 数据基础层、数据模型层、业务模型层、业务应用层
9、 大数据分析的两大核心理念
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 精准的定位
Ø 精确的信息
Ø 精准的投放
Ø 精细的管理
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：如何用大数据来支撑手机精准营销项目
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 第一代：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： 大数据营销案例
1、 从客户生存周期看大数据营销
2、 如何寻找影响因素？
案例：决定客户选择产品的关键因素是什么？
3、 如何寻找目标客户（用户匹配模型）
案例：杂志社去哪里寻找订阅用户
4、 如何进行精准广告投放（利用响应模型优化）？
案例：宜家IKE如何实现产品手册的精准发送
5、 如何实现客户群划分（聚类）？
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
6、 如何预测客户行为（分类预测），实现精准推荐？
案例：如何评估客户是否会购买汽车？
案例：如何评估客户会选择哪个品牌的汽车？
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
7、 如何实现产品的交叉销售？
案例：沃尔玛通过交叉销售，促进产品销量提升
案例：如何推荐汽车附加产品？
8、 如何预测产品销量/销售金额
案例：如何评估iPad的销量上限及销量增速拐点？
案例：美国AL航空公司的里程数预测
案例：菜鸟物流如何提升物流速度
9、 如何实现产品最优定价？
案例：零售商如何选择产品定价策略？
10、 如何进行产品设计与优化？
案例：从销量看出客户主要关注产品的哪些功能和特性？
结束：课程总结与问题答疑。
