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内训流程

1

第一阶段:发掘需求
与公司培训负责人会谈了解需求 与公司高层会谈了解其期望 访谈学员代表

2

第二阶段:设计课程
提出初步方案 与客户一同修改完善 确定方案

3

第三阶段:实施课程
准备会议 学员作需求评估,订立目标 参加教练课程

4

第四阶段:评估、跟进和巩固
评估报告制作,提交 与客户回顾总结 追踪运用情况,及时反馈 跟进课程(可选) 制定新的行动计划

大纲下载(侯明哲)大数据营销之落地实践铁律

注:此课程内容由中企智汇专业讲师所设计的标准课程内容,我们可以根据客户企业的培训需求和实际情况,义务为客户做出相应的调整。

课程简介

大数据营销之落地实践铁律

 

课程背景:

未来人货场一切数字化,数据将成为一种资源,没有数据没有未来,企业如何构建自己的大数据未来?

人工智能已经来临,人工智能在营销板块的应用本质就是大数据营销!企业的ERP、CRM、报表等等仅仅是零散的死数据,如何激活流动产生闭环,产生效益?

经验将成为负债,未来将利用数据产品规划、定位、策划、人群分析、活动策划,数据成为商业的起点!

人为的数据分析不是大数据营销,大数据营销未来是数据智能!人人都说人群画像,它不是人群特征属性,人群画像底层的奥秘吗?人们都知道一半的广告费浪费了,但不知道浪费在哪里,大数据给我们一把钥匙,大幅度减少浪费!

未来的企业都是互联网企业,所谓的传统企业是没用应用大数据的企业!你的企业靠销售精英驱动,还是靠数据驱动?未来数据将打败所有销售冠军,未来数据比销售冠军更懂消费者,并且不知疲倦!

 

课程模型:

 

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

 

课程时间:2天,6小时/天

课程对象:企业老板和中高层、销售部、电子商务部、市场部及新媒体部门人员

课程方式:务实、点睛,互动性强,理论+案例+实践!

 

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?


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