【培训讲师】何伟老师（>>点击查看何伟老师详细介绍）
【课程背景】
互联网时代的到来，彻底颠覆了人们的思维方式和工作方法。如今，企业营销人员正在通过新型传播媒介——电子邮件、论坛、微博、微信等，与数以百万计的客户建立联系。面对如此庞大的市场和激烈的同行业竞争，如何快速、精准地找到自己的目标客户，就成为了企业管理者和营销人员急需解决的问题。
其实，消费者的所有行为都在产生数据，而且数量巨大，这些大数据可以帮助企业营销人员更好地提炼产品特色，定位目标消费者，洞察消费者的喜好，理解并判断消费者的行为，发现真正的消费者并最终实现销售
【课程时间】2天
【课程大纲】
第一讲 大数据分析用户行为
1 用户搜索惯性
1.1 万圣节搜索意图
1.2 精准定位的万圣节关键词
2 用户的点评数据
3 用户的购物车列表
3.1 电商网站重视购物车
3.2 巧妙设计购物车
4 亚马逊的浏览轨迹分析
4.1 亚马逊的促销策略
4.2 亚马逊数据的有效利用
5 脸书用户的情绪数据
5.1 脸书用数据看恋爱
5.2 脸书全方位运用情绪数据
第二讲 大数据识别用户的偏好
1 用户的停留时间数据表
1.1 淘宝、天猫的用户停留时间
1.2 电商网站有效转化流量
2 Tindie用户直奔主题的缘由
2.1 格蕾斯利用浏览功能了解用户
2.2 遵循高效原则的Tindie产品搜索
2.3 Tindie合理正确的导向用户
2.4 Tindie改进购物车，助力全球化
3 大数据看用户影视内容偏好
3.1 卡通先生用数据
3.2 《爸爸去哪儿》内容偏好
3.3 56、优酷等视频网站聚焦大数据
4 那些“为发烧而生”的发烧友们
4.1 小米定位发烧友
4.2 发烧友助力小米营销
4.3 “为发烧而生”的启示
5 谷歌的搜索识别系统
5.1 谷歌数据收集
5.2 谷歌运用大数据的启示
第三讲 市场预测与决策的数据源
1 数据分析模型和规则
1.1 塔吉特超市的精准预测
1.2 塔吉特超市的3W数据分析模型
1.3 “尿布与啤酒”数据关联规则
2 实际场景决定数据价值
2.1 百度天眼场景化应用
2.2 大数据的产业化场景
3 将声音转化为数字的飒拉（ZARA）
3.1 ZARA运用数据生产及营销
3.2 ZARA三个数据源
4 《纸牌屋》的票房奇迹
4.1 Netflix用数据打造《纸牌屋》
4.2 《纸牌屋》成功的启示
5 梅西百货的全渠道营销
5.1 梅西百货改革策略
5.2 梅西百货的营销启示
第四讲 User experience：极致用户体验
1 简约主义（Simple）
1.1 简约的苹果手机
1.2 像苹果一样简约
2 定制思维（Customization）
2.1 高级定制——劳力士
2.2 劳力士定制思维启发
3 从1到10，Windows的更新迭代史
3.1 微软系统30年发展史
3.2 Windows 从1到10的启示
4 “微创新”模式并不存在抄袭
4.1 新一代行业热点——微创新
4.2 微创新成就微信的成功
5 诺基亚魔咒
5.1 来自苹果、安卓的威胁
5.2 诺基亚固守“我们的方式”
5.3 董事会成员辞职风波
第五讲 Freemium：免费商业模式
1 免费策略：机会成本
1.1 一美元的机票
1.2 免费的电信手机经营之道
2 产品免费——增值服务收费
2.1 奇虎360通过免费奇袭成功
2.2 奇虎360免费模式的进化历程
2.3 奇虎360免费模式背后的启示
3 用户免费——广告商付费
3.1 玩家乐意看广告免费玩游戏
3.2 微信、微博等超级APP盈利手段
4 产品免费——附件收费
4.1 剃须刀+刀片的商业模式
4.2 吉列、利乐的成功经验
5 通过免费开放平台盈利的谷歌
5.1 平台免费，后续服务收费
5.2 免费开放：寻找下一个10亿
第六讲Operation：精细化运营
1 精细化运营中的数据价值挖掘
1.1 北京大悦城的精细化运营
1.2 大数据在搜狐投放广告中的价值
2 数据分析：基于案例的推理
2.1 太原钢铁集团利用CBR技术巧运营
2.2 太原钢铁集团利用数据的启发
3 陌陌的运营策略
3.1 陌陌垂直细分领域的开拓
3.2 陌陌运营满足用户需求
4 大数据透析用户喜好逻辑实例
4.1 用户数据助推星巴克激活市场
4.2 星巴克大数据运用的启发
5 由百度刷脸看用户需求分析
5.1 世界杯期间拼颜值吃饭
5.2 百度精细化运营启发
第七讲 大数据信息删除系统
1 数据量大≠大价值
2 隐私数据删除模式
2.1 教育机构运用大数据
2.2 有效防止隐私数据泄露
3 离群数据（Outlier）删除模式
3.1 离群数据即异常值
3.2 普瑞辛格的忠告
4 重复数据删除技术
4.1 飞康软件发力重复数据删除
4.2 自由选择去重方式
5 中国大而不强的信息技术产业
5.1 信息技术产业现状
5.2 信息技术产业的突破口
第八讲 SCRM社会化客户关系管理
1 QQ增强版看SCRM强关系营销
1.1 SCRM的战略应用——营销QQ增强版
1.2 强关系纽带的形成
2 SCRM的交互影响力
2.1 从CRM到SCRM的爱尔康
2.2 驴妈妈拥抱SCRM有效避免客户流失
3 与用户共同创造产品
3.1 戴尔公司邀用户共同打造产品
3.2 戴尔建立直销平台的启发
4 西门子的客户关系维护系统
4.1 西门子发展的驱动力
4.2 西门子维护客户关系的原因
5 iPhone的“苹果树”思维
5.1 “苹果树”的成长历程
5.2 “苹果树”的启发
第九讲 竞争对手数据流监测
1 大数据情报搜集系统
1.1 银行利用情报规避投资风险
1.2 情报的主要来源
2 竞争对手分析
2.1 英特尔完胜摩托罗拉
2.2 英特尔案例的启发
3 降维营销打击理论
3.1 小米、微信的“降维打击”
3.2 小米、微信颠覆市场格局的启发
4 用数据鄙视竞争对手
4.1 苹果产品的数据
4.2 苹果利用数据指标的启发
5 无敌手的特斯拉汽车
5.1 特斯拉汽车无敌手的原因
5.2 特斯拉的成功经验
第十讲 品牌危机大数据即时预警
1 危机与机会
1.1 三星的危机，苹果的机会
1.2 “乘”虚而入策略
2 “7×24”大数据舆情监测
2.1 北信源网情监测平台分析
2.2 舆情监测应对体系
3 唯品会订单事件
3.1 履行订单解决品牌危机
3.2 唯品会公关的启发
4 不合格的优衣库危机公关
4.1 “优衣库事件”损伤品牌形象
4.2 优衣库与屈臣氏的危机公关对比
5 数据黑洞
5.1 大数据有时会失效
5.2 大数据黑洞来源
第十一讲 发现新市场与预见未来
1 还没下单，快递已到家门口
1.1 亚马逊的神奇物流
1.2 “递送无忧”的购物体验
2 大数据客户价值挖掘
2.1 乐购中国的深挖客户价值
2.2 乐购中国利用大数据经营管理
3 用大数据的眼光看世界
3.1 大数据预测未来及应用
3.2 大数据引领未来
4 谷歌的未来战略——Google X
4.1 解密Google X
4.2 谷歌、丰田的创业经验
5 有关未来的数据，你能做什么？
5.1 大数据预测“学霸”
5.2 利用大数据，从现在做起
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