大數據支撐企業運營及精細化營銷培訓課程

1.大數據特征、挑戰與應用關鍵

（1）大數據的特征與挑戰
介紹大數據的特征以及三個重要的轉變
（2）大數據的發展驅動力
介紹互聯網與移動互聯網在大數據發展中的作用以及相關的生態變化
（3）互聯網大數據應用
介紹百度\騰訊\阿里的大數據體系以及應用方向
（4）大數據互聯網金融
（5）大數據電商關鍵應用
（6）大數據部門的設置以及與產品部門的結合（以百度\騰訊\阿里為例）
（7）我們怎么用大數據
介紹大數據在企業的落地存在的問題、方法和具體應用場景

2.互聯網思維、大數據與產品設計及運營概述

（1）互聯網思維案例分析
（2）互聯網思維和大數據
（3）數據在互聯網產品設計、內容建設、產品推廣和營銷、產品優化等階段的作用
（4）大數據在企業及互聯網運營、營銷各個環節的應用

3.大數據應用于客戶/用戶體驗及優化

（1）大數據用于客戶/用戶體驗監控與優化
介紹通過大數據分析及時發現產品運營中產品體驗的問題
1.1構建產品運營監控體系來及時發現產品運營的異動和用戶問題
1.2通過客戶/用戶關鍵觸點監控發現用戶體驗問題并優化
（2）大數據用于用戶口碑監控與優化
2.1洞察口碑：口碑三大分類
2.2管理和激發口碑
2.3大數據：測量和監控用戶反饋并優化

4.大數據支撐互聯網精細化運營與營銷

（1）數據支撐互聯網營銷活動優化
介紹數據在日常的產品運營活動中的使用方法
1.1通過Abtest提升營銷創意效果
1.2通過數據挖掘優化營銷效果
（2）大數據用戶生命周期管理與產品精細化營銷
介紹如何通過用戶生命周期管理和數據挖掘結合的辦法，來發現潛在用戶，預警客戶流
失，優化電商運營效果
2.1用戶生命周期管理簡介
2.1.1用戶生命周期管理是什么
2.1.2用戶生命周期管理的價值杠桿
2.1.3實施用戶生命周期管理的關鍵
2.2用戶生命周期管理的實現方法——數據準備及模型建設
2.2.1建模
2.2.2模型應用情況
2.3用戶生命周期管理方案試點、固化及應用
2.3.1方案試點和固化
2.3.2用戶生命周期管理系統應用及展望

5．大數據推薦在個性化營銷、電子商務的應用

（1）推薦的原理介紹與關鍵思想
介紹推薦算法的原理與常見算法思想
1.1推薦算法概述
1.2推薦算法核心的思想
（2）推薦電商的應用案例
通過案例介紹電商個性化推薦的思想、流程、算法及注意事項
2.1推薦核心思想
2.2推薦算法流程
2.3 推薦偏好判斷
2.4 物品相似度計算
2.5 推薦效果
2.6 產品經理如何推動個性化推薦算法實施

6.分類方法在電子商務精細化營銷中的應用

（1）數據可視化的價值
介紹數據可視化的價值
1.1商業價值
1.2用戶價值
（2）數據可視化的幾個關鍵
介紹數據可視化的關鍵要素
2.1簡潔
2.2層次
2.3可對比
2.4顏色表意
2.5可探索
2.6講故事

8.大數據如何引爆產品傳播

介紹如何通過數據挖掘形成有意思的發現，為互聯網產品宣傳\公關提供引爆的傳播點
（1）大數據傳播的常識 介紹通過大數據挖掘來傳播互聯網產品的注意事項
（2）大數據傳播的流程和方法 介紹如何選題、數據分析、選擇引爆點、圖譜設計等流程，以及每個環節中的難點和注 意點
（3）大數據傳播策劃的幾個關鍵 通過具體的案例介紹大數據引爆產品和營銷傳播的關鍵要素