(内训)大数据营销之落地实践铁律
编号:210761
- 课时安排:2天
- 培训方式:企业内训
- 课程类别:市场营销
- 关注度:548
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侯明哲:营销策划管理讲师
常驻地: 浙江 研究领域:市场营销
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大数据营销之落地实践铁律培训,旨在使学员真正理解线上数据驱动本质和内容营销的诀窍,真正理解用新零售驱动供应链的解决方案,理解线下和线上区别和联系,真正解决渠道冲突,掌握零售的成本、体验和效率改善工具,提出线下门店新零售数字化和智能化的解决方案。
大数据营销营销技巧
大数据营销营销技巧
大数据营销之落地实践铁律课程特色与背景
课程收益:
▲ 理念+案例+方案,悟新零售本质,听完就会干!
▲ 理解线下和线上区别和联系,真正解决渠道冲突!
▲ 真正理解线上数据驱动本质和内容营销的诀窍
▲ 提出线下门店新零售数字化和智能化的解决方案
▲ 真正理解用新零售驱动供应链的解决方案
▲ 掌握零售的成本、体验和效率改善工具
▲ 理念+案例+方案,悟新零售本质,听完就会干!
▲ 理解线下和线上区别和联系,真正解决渠道冲突!
▲ 真正理解线上数据驱动本质和内容营销的诀窍
▲ 提出线下门店新零售数字化和智能化的解决方案
▲ 真正理解用新零售驱动供应链的解决方案
▲ 掌握零售的成本、体验和效率改善工具
课程大纲
课程大纲
引言:大数据那些事儿
1. 大数据定义和本质
2. 大数据和传统数据区别
3. 大数据和厚数据
4. 大数据和小数据
第一讲:大数据之用户
一、新零售下用户特征
1. 个性化
2. 情绪化
3. 圈层化
4. 年轻化
二、如何定义目标客户
1. 寻找目标客户的大误区
2. 为何要先找到超级用户?
3. 超级用户特征
三、用户数据的维度
1. 为何态度数据最关键(分析元数据、行为数据和态度数据)
2. 传统市场调查哪些数据是有用的?
三、用户画像
1. 为什么你的画像总是没用?
2. 用户标签化怎么做?
3. 人群画像模型
案例分析:陈欧体
第二讲:大数据之产品
一、产品经理
1. 产品经理为何这么火?
2. 为何人人都要有产品经理基因
二、产品企划之数据维度
1. 产品规划数据分析模型
2. 产品测试的策划模型
三、制造业大数据革命
1. 工业4. 0和中国制造2025
2. C2B时代产品制造和用户数据如何对接?
3. 红领集团如何实现大数据制造
四、线下为何突然火起来?
1. 淘品牌为何陨落?
2. 资本为何大举进入新零售?
3. 线上品牌回归线下是历史倒流?
案例分析:天猫小店如何利用大数据选品
案例分析:名创优品如何利用大数据协同研发新品?
第三讲:大数据之推广
一、推广变化
1. 渠道的变化
2. 内容的变化
二、各个平台推广特点及数据规律
1. 百度竞价数据分析
2. 微博推广数据分析
3. 今日头条推广数据分析
4. 广点通推广及数据分析
5. 网盟投放及数据分析
6. 程序化购买及数据分析
三、大数据时代下营销人工作流程
1. 传统营销组织工作流程
2. 大数据背景下新工作流程
四、内容营销
1. 大数据和内容为何密不可分
2. 内容创意案例分析
第四讲:大数据之零售
一、人工智能时代的新零售
1. 新零售概念和本质
2. 新零售和传统零售区别
3. 线上零售和线下区别
4. 如何获取线下用户行为数据
二、大数据新零售—盒马鲜生
1. 盒马鲜生如何利用大数据选址?
2. 盒马鲜生如何利用大数据配送?
3. 盒马鲜生如何获取线下用户数据?
4. 盒马鲜生如何做活动策划?
三、大数据零售—小米之家
1. 小米的新零售战略
2. 小米零售数据公式
四、其他案例分析
1. 银泰百货大数据变革之路
2. 天猫小店如何利用大数据驱动夫妻老婆店
3. 餐饮企业如何实现数据驱动零售
第五讲:企业如何布局新零售
一、新零售平台
1. 数据平台
2. BAT平台
3. 自建平台(官网、APP或其他)
二、数据工作流程
1. 数据定义
2. 数据采集
3. 数据分析
4. 数据再次应用
三、算法是如何驱动数据自运营?
1. 智能商业的核心为何离不开算法?
2. 企业后半程为什么越来越需要算法?
3. 算法如何工作?
4. 算法工程师和传统营销人如何协同?
引言:大数据那些事儿
1. 大数据定义和本质
2. 大数据和传统数据区别
3. 大数据和厚数据
4. 大数据和小数据
第一讲:大数据之用户
一、新零售下用户特征
1. 个性化
2. 情绪化
3. 圈层化
4. 年轻化
二、如何定义目标客户
1. 寻找目标客户的大误区
2. 为何要先找到超级用户?
3. 超级用户特征
三、用户数据的维度
1. 为何态度数据最关键(分析元数据、行为数据和态度数据)
2. 传统市场调查哪些数据是有用的?
三、用户画像
1. 为什么你的画像总是没用?
2. 用户标签化怎么做?
3. 人群画像模型
案例分析:陈欧体
第二讲:大数据之产品
一、产品经理
1. 产品经理为何这么火?
2. 为何人人都要有产品经理基因
二、产品企划之数据维度
1. 产品规划数据分析模型
2. 产品测试的策划模型
三、制造业大数据革命
1. 工业4. 0和中国制造2025
2. C2B时代产品制造和用户数据如何对接?
3. 红领集团如何实现大数据制造
四、线下为何突然火起来?
1. 淘品牌为何陨落?
2. 资本为何大举进入新零售?
3. 线上品牌回归线下是历史倒流?
案例分析:天猫小店如何利用大数据选品
案例分析:名创优品如何利用大数据协同研发新品?
第三讲:大数据之推广
一、推广变化
1. 渠道的变化
2. 内容的变化
二、各个平台推广特点及数据规律
1. 百度竞价数据分析
2. 微博推广数据分析
3. 今日头条推广数据分析
4. 广点通推广及数据分析
5. 网盟投放及数据分析
6. 程序化购买及数据分析
三、大数据时代下营销人工作流程
1. 传统营销组织工作流程
2. 大数据背景下新工作流程
四、内容营销
1. 大数据和内容为何密不可分
2. 内容创意案例分析
第四讲:大数据之零售
一、人工智能时代的新零售
1. 新零售概念和本质
2. 新零售和传统零售区别
3. 线上零售和线下区别
4. 如何获取线下用户行为数据
二、大数据新零售—盒马鲜生
1. 盒马鲜生如何利用大数据选址?
2. 盒马鲜生如何利用大数据配送?
3. 盒马鲜生如何获取线下用户数据?
4. 盒马鲜生如何做活动策划?
三、大数据零售—小米之家
1. 小米的新零售战略
2. 小米零售数据公式
四、其他案例分析
1. 银泰百货大数据变革之路
2. 天猫小店如何利用大数据驱动夫妻老婆店
3. 餐饮企业如何实现数据驱动零售
第五讲:企业如何布局新零售
一、新零售平台
1. 数据平台
2. BAT平台
3. 自建平台(官网、APP或其他)
二、数据工作流程
1. 数据定义
2. 数据采集
3. 数据分析
4. 数据再次应用
三、算法是如何驱动数据自运营?
1. 智能商业的核心为何离不开算法?
2. 企业后半程为什么越来越需要算法?
3. 算法如何工作?
4. 算法工程师和传统营销人如何协同?
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