【课程价值点】

1. 在互联网和移动终端普及的背景之下的营销方式变化
2. 客户信息的收集与归集
3. 客户标签系统的建立和使用
4. 为精准营销服务数据分析和挖掘技术

【课程背景】

大数据技术结合互联网营销、移动营销极大的改变了中国的市场环境，让企业有机会把握客户的精准需求，并且抓住客户的碎片化时间，在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，将产品投给合适的人。
对于企业的营销团队来说，要顺应时代的变化，掌握新的营销方式、新的技术手段，才能在竞争当中居于有利地位。

【课程对象】

营销人员

【课程大纲】

一、大数据时代的营销概述
1.大数据的概念
2.大数据的技术进展
3.中国的营销方式的变迁
4.互联网营销的发展和变化
5.移动端迅猛发展带来的巨变
6.场景化营销的提出和未来发展展望

二、精准营销的机遇
1.大数据营销
a)大数据营销的概念
b)从数据中挖掘商业价值
i.客户画像
ii.客户行为分析
iii.客户标签
iv.客户分群
2.场景化营销
a)场景营销的概念
b)场景营销的应用案例
c)场景的构成要素
d)营销平台的选择（饿了吗 、美团、百度、微信等）
3.精准营销的软硬件投入
软性投入（移动互联网工具；广告定向投放技术；海量曝光、流量导入等）
硬件投入（氛围营造、WIFI设备、流量入口建设等）

三、客户信息收集
1.客户的360度画像
2.客户社交关系分析
a)客户影响力
b)客户社交圈
3.客户行为分析
4.客户操作习惯
5.客户安装应用
6.网络爬虫

四、客户标签系统
1.客户标签的类型
2.场景营销与标签系统的结合
3.客户标签系统的架构
4.数据生成标签的逻辑引擎
5.维护与更新，保持客户状态的更新

五、Excel常规数据分析
1.在Excel实现数据维度的遍历，发现影响指标的重要维度
2.使用Excel分析趋势变化
3.使用Excel分析不同类别的消费差异

六、大数据挖掘和分析
1.数据挖掘技术概述
a)数据挖掘的技术发展
b)数据挖掘工具的选择
2.数据的预处理和数据清洗
a)数据质量的关注点
b)数据自动化清洗的方法
3.使用数据挖掘技术助力精准客户定位
a)关联分析/购物篮分析
b)分类/聚类
c)临近值分析
d)决策树
4.数据挖掘的常用场景举例
a)客户细分
b)促销活动响应分析
c)客户流失分析
d)门店铺货分析
5.数据挖掘案例