【課程目標】

本課程主要幫助大家理解大數據的基本概念，著重探索大數據的本質，理解大數據的核心價值，以及掌握實現大數據價值的三個關鍵環節，大數據解決業務問題的六個步驟，然后聚焦大數據的七大核心思維，最后，再用案例說明了大數據在各行業的應用場景。

大數據思維，讓決策更科學！讓管理更高效！讓營銷更精準！

通過本課程的學習，達到如下目的：

1、 了解大數據基本概念，大數據的本質。

2、 理解大數據的四大核心價值，以及數據決策的底層邏輯

3、 掌握大數據思維落地的三個關鍵環節。

4、 理解大數據的七大思維。

5、 熟悉大數據在各行業的應用場景。

【授課時間】

1天時間

【授課對象】

企業各中高層領導、各級主管，以及普及性的培訓。

【授課方式】

理論淺講 + 案例剖析 + 思維探討

本課程突出數據分析的實際應用，結合行業的典型應用特點，圍繞實際的商業問題，進行大數據的分析與挖掘，通過營銷案例分析，讓學員明白大數據思維及其應用，最終實現大數據的價值。

【課程大綱】

第一部分： 大數據的核心理念

問題：什么是數據思維？大數據決策的底層邏輯以及決策依據是什么？

1、 數字化五大技術戰略：ABCDI戰略

? A：人工智能，目的是用機器模擬人類行為

? B：區塊鏈，構建不可篡改的分布記賬系統

? C：云計算，搭建按需分配的計算資源平臺

? D：大數據，實現智能化的判斷和決策機制

? I：物聯網，實現萬物互聯通信的基礎架構

2、 大數據的本質

? 數據，是事物發展和變化過程中留下的痕跡

? 大數據不在于量大，而在于全（多維性）

? 業務導向還是技術導向

3、 大數據決策的底層邏輯（即四大核心價值）

? 探索業務規律，按規律來管理決策

案例：客流規律與排班及最佳營銷時機

案例：致命交通事故發生的時間規律

? 發現運營變化，定短板來運營決策

案例：考核周期導致的員工月初懈怠

案例：工序信號異常監測設備故障

? 理清要素關系，找影響因素來決策

案例：情緒對于股市漲跌的影響

案例：為何升職反而會增加離職風險？

? 預測未來趨勢，通過預判進行決策

案例：惠普預測員工離職風險及挽留

案例：保險公司的車險預測與個性化保費定價

4、 大數據決策的三個關鍵環節

? 業務數據化：將業務問題轉化為數據問題

? 數據信息化：提取數據中的業務規律信息

? 信息策略化：基于規律形成業務應對策略

案例：用數據來識別喜歡賺“差價”的營業員

第二部分： 大數據精準營銷分析框架

1、 大數據分析六步曲

2、 步驟1：明確目的--理清思路

? 確定分析目的：要解決什么樣的業務問題

? 確定分析思路：分解業務問題，構建分析框架

3、 步驟2：數據收集—理清思路

? 明確收集數據范圍

? 確定收集來源

? 確定收集方法

4、 步驟3：數據預處理—尋找答案

? 數據質量評估

? 數據清洗、數據處理和變量處理

? 探索性分析

5、 步驟4：數據分析--尋找答案

? 選擇合適的分析方法

? 構建合適的分析模型

? 選擇合適的分析工具

6、 步驟5：數據展示--觀點表達

? 選擇恰當的圖表

? 選擇合適的可視化工具

7、 步驟6：報表撰寫--觀點表達

? 選擇報告種類

? 完整的報告結構

演練：產品精準營銷案例分析

? 如何搭建精準營銷分析框架

? 精準營銷分析的過程和步驟

第三部分： 大數據的七大思維

1、 大數據改變我們的思維框架

2、 大數據的三層變革

? 工具變革

? 思維變革

? 文化變革

3、 大數據帶來的思維變革

? 從拍腦袋到科學決策

? 從經驗決策到數據驅動決策

? 從定性描述到定量分析

? 從追求因果關系到探索相關決策

? 從追求算法到追求數據

? 從領導說了算到基于數據事實

4、 大數據的七大思維

? 定量思維

? 相關思維

? 預測思維

? 實驗思維

? 樣本思維

? 個性化思維

? 融合思維

5、 大數據的困境與挑戰

第四部分： 大數據應用案例

1、 大數據在企業的三層價值

? 增效（對內增效）

? 創收（對外創收）

? 創新（模塊創新）

2、 大數據在行業中的常見應用

? 大數據+保險

? 大數據+金融

? 大數據+旅游

? 大數據+零售

3、 如何尋找影響因素？

案例：運算商如何解決增量不增收的困境？

4、 如何尋找目標客戶（用戶匹配模型）

案例：雜志社去哪里尋找訂閱用戶

5、 如何進行精準廣告投放（利用響應模型優化）？

案例：宜家IKE如何實現產品手冊的精準發送

6、 如何實現客戶群劃分（聚類）？

案例：找到汽車行業的細分客戶群

案例：寶潔公司實現多層次客戶的產品試銷

7、 如何預測客戶行為（分類預測），實現精準推薦？

案例：銀行構建欠貸用戶模型，實現風險控制

案例：保險欺詐監測模型

8、 如何實現產品的交叉銷售？

案例：沃爾瑪通過交叉銷售，促進產品銷量提升

9、 如何預測產品銷量/銷售金額

案例：菜鳥物流如何提升物流速度

10、 如何進行產品設計與優化？

案例：從銷量看出客戶主要關注產品的哪些功能和特性？

結束：課程總結與問題答疑。