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大數據用戶(hù)畫(huà)像助力通信行業(yè)產(chǎn)品運營(yíng)變革 ——從裂變到核變:智能化時(shí)代通訊企業(yè)的經(jīng)營(yíng)與發(fā)展策略

課程編號:40928

課程價(jià)格:¥21000/天

課程時(shí)長(cháng):1 天

課程人氣:666

行業(yè)類(lèi)別:行業(yè)通用     

專(zhuān)業(yè)類(lèi)別:大數據 

授課講師:李達聰

  • 課程說(shuō)明
  • 講師介紹
  • 選擇同類(lèi)課
【培訓對象】
通訊企業(yè)中高層管理者、高級運營(yíng)管理者、相關(guān)部門(mén)核心工作人員

【培訓收益】
● 通過(guò)經(jīng)典案例,全方位學(xué)習大數據的概念、工具、方法和理念; ● 全面了解通訊企業(yè)大數據運營(yíng)的現狀、困境、價(jià)值及未來(lái)趨勢; ● 學(xué)習如何通過(guò)海量大數據挖掘分析客戶(hù)需求,并得出精準解決方案; ● 掌握互聯(lián)網(wǎng)、大數據在通訊企業(yè)運營(yíng)中的具體步驟和落地策略; ● 學(xué)習大數據在通訊企業(yè)運營(yíng)環(huán)節中的實(shí)戰技巧與策略; ● 掌握互聯(lián)網(wǎng)、大數據如何推動(dòng)通訊企業(yè)整體運營(yíng),讓通訊企業(yè)業(yè)績(jì)倍增; ● 學(xué)習互聯(lián)網(wǎng)、大數據在通訊企業(yè)中的具體落地路徑

思考1:目前,中國通訊企業(yè)最大的問(wèn)題是什么——我們的通訊企業(yè)怎么了?
思考2:驅動(dòng)通訊企業(yè)發(fā)展上科學(xué)管理模式還有多大的潛力?
思考3:大數據、人工智能有多高?有多深?多神秘?

第一講:大數據運營(yíng)的現狀、困境與價(jià)值
互動(dòng):運營(yíng)商在大數據運營(yíng)方面的難點(diǎn)和困惑
一、通訊企業(yè)為什么要用大數據思維去運營(yíng);
案例:比薩店的運營(yíng)將客戶(hù)驚呆了!
1. 用戶(hù)的消費行為難以探知,需要大數據
2. 用戶(hù)的真正需求難以捕捉,需要大數據
3. 市場(chǎng)趨勢難以預測,需要大數據
4. 客戶(hù)與市場(chǎng)難以定位,需要大數據
案例:比基尼,到底哪個(gè)城市賣(mài)的好?
案例:2016年奧運會(huì ),最大的熱點(diǎn)是什么?
二、通訊企業(yè)大數據運營(yíng)落地的4大難點(diǎn);
1. 思維切換難
2. 數據收集難
3. 數據挖掘難
4. 落地實(shí)施難
案例:某通訊運營(yíng)商企業(yè)大數據運營(yíng)實(shí)施中的痛?

第二講:庖丁解牛——大數據360度大揭秘
一、什么是大數據?
互動(dòng):什么是大數據,你對大數據這個(gè)概念是怎樣理解的?
二、大數據與云計算的關(guān)系
案例:流感快速預測的背后
三、大數據應用的2個(gè)層面
1. 價(jià)值鏈層面的大數據應用
案例:從B2C到C2B,紅領(lǐng)模式的大數據魅力
2. 傳播和渠道層面的大數據應用
案例:柚子舍用數據揭開(kāi)“美麗真相”
四、大數據運營(yíng)的關(guān)鍵——數據挖掘
案例:遼沈戰役——戰神林彪成功的背后
案例:臺灣王永慶的大數據經(jīng)營(yíng)哲學(xué)
五、通訊企業(yè)如何進(jìn)行大數據挖掘
1. 大數據挖掘的5個(gè)步驟
2. 數據挖掘的4類(lèi)算法
3. 大數據挖掘的4大方向
4. 大數據挖掘的常用工具
案例:啤酒與尿不濕的關(guān)系
案例:為什么你總是買(mǎi)假貨

第三講:大數據在通訊企業(yè)大運營(yíng)的3大應用
互動(dòng):您認為現在通訊企業(yè)的運營(yíng)精準嗎?推廣成本高嗎?
一、用大數據運營(yíng)為客戶(hù)畫(huà)像,精準定位客戶(hù);
1. 確定用戶(hù)畫(huà)像的分析維度
2. 建立用戶(hù)畫(huà)像的大數據分析模型
3. 用戶(hù)的行為習慣分析
4. 用戶(hù)的消費心理分析
5. 影響用戶(hù)行為的因素分析
6. 如何根據分析結果導出解決方案
案例:小米的用戶(hù)定位與大數據思維
二、用大數據運營(yíng)挖掘用戶(hù)的核心需求,精準匹配需求
1. 用大數據運營(yíng)捕捉用戶(hù)的喜好
2. 大數據運營(yíng)記錄用戶(hù)的消費習慣
3. 用大數據運營(yíng)挖掘用戶(hù)的購買(mǎi)興趣點(diǎn)
案例:萬(wàn)達王健林大陽(yáng)臺房的用戶(hù)大數據需求挖掘
三、通過(guò)大數據運營(yíng)思維個(gè)性化服務(wù)客戶(hù)
第一步:用戶(hù)差異化分層
第二步:用戶(hù)個(gè)性化服務(wù)
第三步:大數據用戶(hù)管理的RFM模型
案例:江小白的個(gè)性化運營(yíng)是如何成功的
案例:學(xué)習高爾夫原來(lái)是為了賣(mài)別墅

第四講:其他行業(yè)經(jīng)典案例剖析——全方位掌控大數據的實(shí)施策略
一、大數據在餐飲行業(yè)的精準運營(yíng)
案例:農夫山泉用大數據精準賣(mài)水
案例:“好友美食”為你找餐館
案例:絕味如何用大數據賣(mài)鴨脖
二、大數據在金融行業(yè)的精準運營(yíng)
案例:中信銀行用大數據試水運營(yíng)
案例:交通銀行用大數據構建運營(yíng)系統
案例:招商銀行大數據下的創(chuàng )新運營(yíng)
三、大數據在汽車(chē)行業(yè)的精準運營(yíng)
案例:福特用大數據來(lái)制造皮卡
案例:比亞迪的大數據精準運營(yíng)之路
四、其他行業(yè)的大數據運營(yíng)案例
案例:耐克用大數據定位新產(chǎn)品

第五講:實(shí)戰篇——運營(yíng)商如何進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)+大數據
案例:某運營(yíng)商在大數據運營(yíng)方面的嘗試案例剖析
研討:本公司如何進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)+大數據人工智能運營(yíng)
利用思維工具:思維導圖與魚(yú)骨圖
研討方式:世界咖啡+行動(dòng)學(xué)習+結構化呈現 

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