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    N70015380 车载行业大数据收集、整理及分析 2624
    课程描述:

    北京数据的收集与整理培训课程大纲

     

    适合人员: 中层领导  市场经理  销售经理  
    培训讲师: 段方
    培训天数: 2天
    培训费用: ¥元

    北京数据的收集与整理培训课程大纲

    【培训目标】:
    本次培训将首先介绍一些基本概念,然后分享其它行业的案例,最后给出在车载行业大数据应用的案例和前景展望。本次培训将覆盖以下内容:
    1.通过大数据的收集、分析、管理可以了解整个车载行业的现状,特别是通过对海量数据的去粗取精,去伪存真,由此推测行业发展趋势,有利于未来更精确的定位新产品,满足市场需求;
    2.如何高效、精准地收集市场信息?
    3.如何甄别市场信息,去伪存真?
    4.如何筛选出真正有价值的市场信息,从而发现真正的客户需求和行业趋势?
    5.如何给产品合理定价?
    6.如何确定产品推向市场的关键时间?

    【课程收益】:
    通过本次培训中实际案例的分享,了解数据收集、管理及分析的各种经验教训(别人花费上百亿学费买来的经验啊!),深刻理解大数据的意义,发掘客户精确营销和运营的价值,体会大数据运营的魅力,借助大数据实现新的飞跃。 通过本次培训中跨行业实际案例的分享,了解数据收集、管理的各种经验教训,并明确车载行业大数据的发展前景,洞悉新的市场机遇。

    【课程背景】:
    2014-2015年,中国的营销者正面临着一个极具挑战的经济时局,然而他们有机会通过撬动海量数据的杠杆来获取巨额收益。
    2012年,我国汽车销量突破2000万辆,已超越美国而成为全球第一大市场。2012年汽车保有量超过1.2亿辆。 2015年中国车联网用户的渗透率有望突破10%的临界值,届时中国车联网的市场规模将超过1500亿元。车联网可以产生海量的数据,这些大数据会带来前所未有的商业机遇。
    面对如此庞大的市场,车载电子产品也急待突破。如何借助车联网、借助大数据的发展机遇,实现一次新的转型,是摆在车载电子产品厂商面前的课题。
    蓬勃发展中国车联网的大数据,所带来的机遇前所未有,这将是中国市场的营销者们预期取得大回报的最佳时机。营销者必须知道如何透过数据库的挖掘与分析,让手中的数据与信息发挥最大的价值,通过有效整合、分析各种数据,提高与客户、潜在客户互动的精准度,提升企业内部管理水平,实现更大价值。
    本讲座借鉴电信行业、电商行业客户分析的实际案例,介绍数据分析技术在客户营销、企业管理等方面的应用价值,并给出大数据在车联网中应用案例及前景展望。

    【课程内容】:
    一、 “大数据、大机遇”:
    1.概述
    1)大数据概念和特点
    2)大数据需要哪些技术支撑
    3)大数据能够带来哪些新应用?
    4)车联网时代产生的大数据内容
    2.大数据时代带来对传统营销的挑战
    1)大数据如何成为资产?
    2)大数据如何体现精确营销
    3)大数据的价值
    4)车联网大数据对于厂商的价值
    3.大数据时代的新营销模式
    1)互联网的营销模式——微博营销、微信营销、网页营销等
    2)CRM——“旧貌焕发新颜”
    3)精确营销——装上了GPS,实现“精确打击”
    4)厂商的精准营销——车联网之上的电子产品营销
    【示例】淘宝等电商的大数据营销案例分享
    4.如何在海量数据中整合线上、线下数据,形成你对消费者的独特洞察力
    1)知道客户的各个属性——互联网时代不再“是否是狗”
    2)客户的群体特征——“人以群分”
    3)如何发掘电子产品的潜在客户?
    5.如何建立全渠道数据平台,拓展营销渠道,提高营销效率
    1)客户接触渠道分类
    2)电话、QQ、微博——全方位覆盖
    3)如果进行广告的精确投放?
    4)车联网时代营销渠道的拓展
    6.大数据的实现架构和体系
    1)HADOOP技术了
    2)数据仓库技术
    3)数据挖掘概述
    【示例】互联网企业(BAT)的大数据架构分享

    二、大数据下客户的“透视”:
    1、客户是“上帝”,如何找到“上帝”?
    1)上帝是什么样子?
    上帝是什么视图?
    2)客户是什么样子?
    客户是什么视图?有什么样的客户标签?
    3)提供哪些车载电子产品?
    产品是什么视图?有什么产品标签?
    4)如何建立客户和产品间的关系?
    为合适的客户,找到合适的产品

    2、我们对自己的客户(“上帝”)了解多少?
    1)客户会有什么特点?
    客户的基本特征(如:不同产品的年龄分布)
    客户的群体特征(如:不同年龄群体关注点有哪些?)
    现代营销模式的基础,以现有产品为基础,寻找群体客户适合的产品和服务。
    【示例】电信客户交往圈分析案例
    客户的内容消费特征(如:客户喜好哪些内容?)
    另一个角度规划产品和服务。
    【示例】基于客户喜好,推荐车载电子产品。
    2)大数据时代营销的方法
    营销方法论和知识库(分析问题的知识库和方法树)
    车联网时代的营销:“大数据、微营销”
    营销的渠道规划:实时营销和事件营销
    【示例】美剧《纸牌屋》的大数据营销;
    3)企业管理方面的情况
    及时发现企业真实的情况(哪些运营的关键指标KPI?)
    像人体一样,如何及时发现病症?(关键指标KPI的波动范围?)
    示例】:电信企业的数码仪表盘,展示企业的KPI;如何通过手机彩信及时展现KPI给领导。
    【示例】车联网时代手机APP大数据应用展示

    3、如何“帮客户买产品,而不是推销其不需要的产品”
    1)如何进行客户的“X光透视”?
    (客户的统一视图包含哪些信息?哪些是关键属性?)
    如何发现客户的真实需求?(服务与骚扰的区别)
    【示例】:电信行业客户的内容标签展示
    2)内部产品的科学选配
    (如何提供专家般量化的分析,为用户提供最优的内部产品?
    如:电信行业计算出最适合用户模式的资费进行选择)
    【例】:为客户定制最合适的产品:经过数据精算后,告诉客户,A产品比B产品更适合张三。
    3)竞争对手产品的对比
    与竞争对手间的产品差异化区隔
    自己产品的优势和弱点(如何提供量化的分析结果?)
    【示例】:竞争对手的“客户回归”分析
    4)销售过程的处理
    销售时机的把握销售语术的把握

    4、大数据营销的作用和价值
    1)数据和知识是人的本质特征
    2)大脑是人与动物的差别
    3)“事半功倍”是捷径
    4)从“拼刺刀”到“信息战”;示例:某人关系图
    5、如何避免对客户的营销骚扰
    1)客户外呼的次数控制
    2)客户外呼的内容控制
    3)客户外呼的时机控制
    4)语术的把握避免投诉
    5)不能外呼、不能发短信时,如何进行营销?
    【示例】学习互联网的模式,“先有客户,再有生意”。

    三、基础数据的收集和分析
    1、数据的种类
    1)客户数据内容(电信客户的基本资料)
    2)产品数据内容(产品的编码)
    3)营销数据内容(交易记录的保存)
    4)服务数据内容(客户服务数据的保存)
    5)市场数据的收集(第三方购买或者通过网站爬取等)
    2.数据的获取方法
    1)网站数据的获取(爬虫爬取、百度网站合作)
    2)第三方数据的购买或者交换(购买运营商车联网数据)
    3)通过电子产品捕获数据(内置蠕虫程序)
    4)如何获取行业发展的数据?(行业数据获取及分析)
    5)如何获取有效市场信息?(调研或者购买)
    3、数据的存放方法
    1)数据的清洗、转换和加载
    2)存放在数据库/数据仓库
    3)数据的基本分析工具EXCEL等
    4)数据仓库的基本原理
    3、数据的基本整理
    1)数据的归类存放(建模型)
    2)数据的基本加工
    3)如何推测市场发展情况
    4、数据挖掘技术
    1)数据的基本汇总
    2)数据中的“金子”:从石头中淘金子
    3)数据挖掘:“啤酒和尿布”的故事
    4)数据挖掘过程
    5)数据挖掘算法介绍
    包括:关联分析、聚类分析、决策树分析、孤立点分析等算法
    【示例】:某省移动客户分群案例剖析(数据挖掘中分类算法)
    5、数据质量的基本保障
    1)如何去伪存真?
    2)如何发现行业趋势?
    指标的口径描述和统一
    2)后期补数据成本是前提收集数据成本的15倍
    3)“差之毫厘谬以千里”
    6、网销/电销数据的收集和整理
    1)网销数据的收集/整理
    2)电销数据的收集/整理
    3)电销和网销数据的关键点:
    【示例】:电销企业的营销案例(借助数据挖掘中产品关联分析)

    四、客户的分析和认知
    1、客户的定义和范畴
    用户和客户的区别
    客户是否要进行细分,电信行业:校园客户、家庭客户、集团客户等
    2、关于客户的基本“信息”(管中窥豹)
    身份证信息行为爱好信息衍生信息
    客户资料信息透露的内容
    3、客户的基本属性标签
    增值服务等方面,让服务更加贴近客户(旅游爱好者推荐哪些车载电子产品?)
    如何爬取客户的内容信息
    4、客户的喜好(“不怕没缺点,就怕没爱好”)
    经常出没的地方(高尔夫场、酒吧街、电影院等)
    通过前台的观察和后台的询问等获取的知识
    【示例】营销时机的把控息案例(京东的实时营销案例
    客户分群的依据(物以类聚、人以群分)
    数据挖掘技术应用客户分群的方法:
    【示例】:电信行业客户内容标签案例
    6、客户的知识库
    实时调出符合条件的客户群体来
    【示例】:电信行业客户知识库举例
    7、客户的生命周期管理
    客户的生命周期数据分析渗透到客户的生命周期全过程
    8、电销/网销中能进行哪些客户分析和营销?
    网络可以泄露客户更多的信息;(如何买到合适的数据?)
    对客户更深层的了解,就可以进行合适的营销:

    五、如何为合适的用户提供合适的产品?
    1、营销的目的:为合适的用户提供合适的产品
    除了“激情营销”,更需要“理性营销”;真正满足客户需求才能构建长久的营销关系;
    客户的真实需求如何?
    2、产品的特征分析:
    车载电子产品的量化分析;
    与对手产品的竞争分析;
    产品增值服务分析;
    3、产品定价分析:
    成本量化定价方法;
    市场比照量化定价方法;
    其它量化方法:
    【示例】电信行业产品定价测算分析
    4、如何发现合适的用户
    谁是合适的客户?标准有哪些?客户的担心、顾虑是什么?
    5、如何提供合适的产品
    从现有的产品客户中寻找目标客户特征
    【示例】:客户手机阅读针对性营销案例示例
    【示例】:车联网业务营销案例
    6、营销案的设计和评估
    如何吸引用户?如何让用户选择产品?
    7、营销的过程和细节
    类似CRM系统的营销流程管理
    营销活动的实时性提升
    8、营销的渠道选择
    客户是否喜欢外呼电话,还是短信?还是营业厅?
    【示例】:用户偏好渠道分析的案例
    9、网销/电销的客户数据挖掘
    【示例】:淘宝电子产品营销示例
    10、客户的挽留和延伸销售
    识别真正有价值的客户;
    案例:客户价值评估介绍
    尽量让客户进入更高级别,避免降级:(电信行业的价格战,将钻石卡用户打成了金卡;金卡用户打成了银卡)

    六、如何编写漂亮的分析报告(既有漂亮里子,也要有漂亮面子)
    1、数据是基础
    2、分析报告是展现形式
    3、分析报告的思路
    4、分析报告的方法
    示例:分析报告演示

    七、总结和展望

    北京数据的收集与整理培训课程大纲
      本课程名称:北京数据的收集与整理培训课程大纲
    参加课程日期:    
    公司名称: 联系人:
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    在线QQ: 参训人数:  人
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