课程背景：
数据是未来企业唯一资源，大数据营销意味着高效、精准、成本低、全自动化，让企业从人海战、广告战、渠道战的泥潭中拔出来
为什么搜索广告效果差了？为什么团购效果也差了？为什么传统的用户细分、STP在大数据提出的用户画像面前苍白了？为什么独角兽全靠增长黑客模式崛起？
企业未来如何搭建科学的大数据营销队伍，建立科学的数字营销体！通过互动获取数据，通过分析实现二次营销迭代！
大数据营销关键是落地，深度挖掘流程、算法和工具，方能真正理解大数据营销规律！大数据营销必须建立思维模型，通过数据看本质，找到规律，提高商业洞察能力，方式最终目的。
课程收益：
▲ 理念+案例+方案，悟数字化本质，听完就会干！
▲ 构建大数据的整体思维和框架，构建数据驱动企业体系
▲ 站在高处，传统的品牌、技术、营销、管理的弊端，构建指数型企业
▲ 获得翻倍的效益+效率,最大化提高人效
课程时间：2天，6小时/天
课程对象：企业中基层、营销部门（销售、市场、电商）人员
课程方式：务实、点睛，互动性强，理论+案例+实践+互动
课程大纲
第一讲：大数据概述
1. 大数据定义和本质
2. 大数据和传统数据区别
3. DT和IT
4. 大数据与云计算、人工智能、区块链、互联网关系
5. 大数据基本原理
1）大数据特征
2）结构化数据和非结构化数据
3）数据仓库架构师怎样的？
4）大数据分析和传统数据分析有何不同？
第二讲：大数据营销与传统营销
一、传统营销模式优劣势分析
1. 面销
2. 电话营销
3. 会议营销
4. 渠道分销
二、大数据营销
1. 精准营销是怎样实现的？
2. 从搜索到个性化推荐（千人千面）
3. 以用户为中心的智能营销
4. 从目标客户、STP到用户画像
5. RMF用户模型
6. 从感性营销到科学营销
案例：独角兽为什么全靠增长黑客模式崛起？
三、用户画像
1. 用户标签
2. 用户建模
3. 用户画像
四、案例分析
1. 纸牌屋为什么这么火？
2. 啤酒与尿布
3. 今日头条、抖音崛起的秘密
4. LinkedIn的大数据应用
五、如何培养公司的数据分析团队！
第三讲：大数据营销全流程
一、流程
1. 收集
2. 清洗
3. 数据建模
4. OLAP
5. 可视化
互动练习：自己动手数据清洗
二、数据收集：数据从哪儿来
1. 数据源
1）APP如何获取数据
2）PC网站数据获取之道
3）新媒体（微信、微博、抖音、爱奇艺、优酷……）
4）电商平台（淘宝京东）
5）行业数据源
2. 数据采集思考
1）借助DRD（数据需求文档）提出埋点
2）未来物联网时代如何获取数据？
3. 区块链让数据可靠的秘密在哪儿
案例：某FEED流产品数据采集解析
三、数据建模
1. 层次模型
2. 关系模型
3. 网状模型
四、大数据之算法
1. 贝叶斯分类
2. 回归
3. 聚类
4. 关联
5. 其他
五、数据可视化
1. 可视化意义
2. 工具（EXCEL透视表、RAWGraphs、地理位置可视化）
第四讲：大数据之智能商业
一、智能商业双螺旋
1. 网络协同
2. 数据效应
案例：美团、阿里巴巴
二、大数据商业10大体系（案例解析）
1. 大数据下的选址
2. 大数据下的选品
3. 大数据下的陈列
4. 大数据下的定价
5. 大数据下的运营
6. 大数据下的促销
7. 大数据下的客服
8. 大数据下的物流仓储配送
9. 大数据下的会员管理
10. 产品定位和人格化
三、常见电商数据模型
1. 商品数据模型
2. 用户数据模型
3. 评价数据模型
4. 其他
第五讲：大数据分析挖掘之道
一、数据分析之道
1. 数据取样
2. 为什么同样的数据得出不同结论
3. 那些媒体骗人的数据和结论
4. 为什么数据无法取代调研
5. 必要的统计学和数学知识
二、数据分析之术
1. 聚类分析
2. 因子分析
3. 相关分析
4. 分组分析
5. 其他
三、营销数据分析应用（通过现象看本质）
1. 销售数据分析
2. 流量数据分析
3. 商品数据分析(周转率、件单价、)
4. 转化率数据分析（成交转化率）
5. 用户数据分析（拉新、留存、活跃、转化）
6. 用户行为数据分析（动线、停留、询问…）
四、数据分析工具
1. SPSS
2. 电商平台：谷歌分析、生意参谋
3. POWER BI
4. Tableau
5. Phthon
6. 其他
