课程背景
海量资料时代的到来，正在飞速地改变人们的事务方式、思路模式以及公司的业务形态。近几年里，海量资料影响了社会的方方面面，从最先受益的互联网业界到传统的医疗、教育、交通等等领域，整个社会都处于“海量资料+”的风暴当中。
可是，大部分业界在海量资料面前还显得比较迟缓，资料利用基本上处于应付监管的简单查询、报表、多维拆解层面，主要是对现有资料的简单加工，很少涉及资料挖掘等等深层运用。资料拆解意识不强，理念较旧，转型较慢，缺乏高瞻远瞩的定位。在基础资料源管控、平台整合、外部资料拓展、资料拆解主力储备和练就等等各方面仍存在较大差距，基于海量资料对精准营销的支撑和经营决策作用也亟待加强。
海量资料是一座待挖掘的“金矿”，它的起源首先要归功于互联网，在实际应用里，尤其随着云计算、物联网和机器智能的演进，所有的交易记录、行动轨迹、语音、影像、传感资讯等等几乎一切都可达成资料化。故而，怎样有效利用自身已经沉淀的海量资料资源，在纵深拆解挖掘现有买方资料的同时，怎样达成跨业界、跨平台的外部资料资源整合，开展基于海量资料的营销和运用，是当前所有公司需要认真思索的。
课程收益
● 弄懂海量资料产生的时代来由，正确认知海量资料的运用价值；
● 透视海量资料的基本规律和特性，掌握海量资料思路，拉升事务效率；
● 结合自身业界特性，开展资料拆解，发现资料背后的问题和机会；
● 基于海量资料运用，开展点对点精准营销，为买方提供个性化服务；
● 拓展资料获取渠道，整合相关业界优质买方资源，拉升业绩水平。
课程大纲
前言：拥抱变化——海量资料时代的商业形态和革新营销
1. 资料资产：传统业界的短板
2. 互联网公司的海量资料基因
1）何为海量资料基因：买方VS用户
2）跨界打劫——挟用户资料重构市场空间
3）降维打击——瓦解竞争对手的惯性生存条件
3.“跨界融合”的本质：情境转换和用户体验
首讲：海量资料的时代来由和正确认知
一、何为海量资料？
1. 上海外滩陈毅广场踩踏经过的反思和启示
2. 海量资料三要素
1）大——海量，平台级
2）数——资讯结构化
3）据——精准、可倚重
3. 海量资料的六个特征
1）时间
2）空间
3）行为
4）偏好
5）规律
6）预测
实例剖析：五常大米，下单即送
4. 海量资料的类型
1）消费资料——多维度记录
2）机器和传感资料——图片、语音、影像
3）行为资料——位置、轨迹、交易
二、海量资料产生的外部环境和基础条件
1. 移动互联网
1）终端普及率
2）用户习惯
3）支付
4）物流
5）用架构
2. 云计算
1）车载导航VS百度地图
2）阿里云的全球化布局
3. 物联网
1）共享单车、充电宝们的商业推演
2）三大营运商的物联卡战役
4. 机器智能
1）京东、顺丰无人机投递
2）富士康工业机器人作业
3）百度押注无人驾驶
次讲：物联网在商业领域和公共服务中的运用
一、商业模式革新和底层推演重构
实例拆解：共享经济——所见即所得，一切皆可共享
实例拆解：无人超市——新零售拉开序幕
实例拆解：仓储物流——集中调度，货物追踪
实例拆解：智能家居——理想生活新境界
实例拆解：自动驾驶——一场巨大革命的开始
实例拆解：机器人——解放人类还是取代人类
实例拆解：无人机——意义远不止和飞翔
二、政府职能转变以及公共服务水平拉升
实例拆解：智能交通——滴滴海量资料金矿
实例拆解：智慧医疗——平台+硬件+服务
实例拆解：公共安全——突发经过预警制度
实例拆解：人口管控——RFID芯片身份验证
实例拆解：环境保护——能耗监测和平衡演进
实例拆解：智慧社区——人脸识别、ETC停车系统
三、传统业界和物联网深度融合的巨大机遇
1. 正在到来的万亿级市场
2. 业务形态重塑和流程再造
3. 助力供给侧改革，在实际应用里，释放潜在消费力
实例分享：一个空气净化器厂家的物联网转型打法
三讲：基于用户画像的海量资料精准营销
一、何为用户画像
1. 用户DNA
2. 营销决策依据
3. 成效转化
实例剖析：今日头条为何让巨头们恐慌？
二、用户画像架构
1. 用户画像的核心是标签
2. 资料源的构筑——内部挖掘+外部整合
1）用户资料
2）行为资料
3）消费资料
4）商品资料
5）客服资料
3. 资料建模以及规则
1）购买力模型
2）群体画像模型
3）购买兴趣模型
4）促销敏感度模型
实地碰头：共享雨伞的用户画像
三、用户标签架构
1. 基础属性
2. 消费特性
3. 行为偏好
4. 购物偏好
5. 异常情况
6. 用户特权
实例拆解：滴滴打车的海量资料生态链
四、用户画像和精准营销
1. 个性化搜索
2. 社交传播
3. 会员营销
4. 智能选品
5. DSP广告
6. 个性化推荐
实例剖析1：餐饮O2O破解了什么问题？
1）高峰并发，降低错漏率
2）资料拆解——以销定产
3）路径精进，配送效率拉升
4）买方满意度——良性交流
5）成本将控和品牌传播
实例剖析2：滴滴打车的商业演进路线图
1）滴滴海量资料：全国哪栋办公楼下班最晚？
2）为何先从出租车切入
3）红包补贴是笔划算的买卖
4）出行生态链构筑和延伸
5）基于海量资料的智慧交通布局
四讲：海量资料采集拆解、开发价值和演进趋势
一、海量资料内部采集和外部整合
1. 内部资料采集要点
1）连续性——资料累积效应
2）间隔性——周期内变化趋势
3）多维度——资料的完整性
4）倾向性——标的导向的资料提取
2. 外部资料渠道开拓和整合精进
1）“互联网+”的跨界趋势
2）构筑跨平台资讯采集架构
二、海量资料拆解挖掘办法和要点
1. 统计性拆解
1）常规统计——用户数、转化率、留存率、离职率
2）不同维度的统计拆解
3）导向性的资料提取
实例分享：从一组订餐资料中，你能看出什么？
2. 可视化拆解
1）文不如表，表不如图
2）形成看法和结论
3）呈现方式——Excel、PPT或者其他拆解抓手
实例分享：某移动医疗平台资料可视化系统
3. 预测性拆解
1）捕捉各个因素之间的内在关联
2）借助历史资料发掘规律和趋势
3）隐患评核，预判和管控
实例分享：一起市场人员集体违规行为引发的KPI重构
4. 拆解思路的训练
1）5W2H、SWOT、4P理论、六顶思索帽
2）掌握思路导图抓手（例如百度脑图等等）
3）对比、转化、关联，横向和纵向扩展
4）纵深弄懂各业务板块，使拆解事务贴合实际
5）资料思路是持续操练的结果
思路训练：怎样借助资料拆解识别已损坏的共享雨伞？
三、海量资料的开发价值以及演进趋势
1. 新能源——资料也是生产力
视频分享：马云谈海量资料
2. 个性化服务——感知用户，精准触达
3. 准则化输出——边际成本和规模效应
4. 海量资料演进现况以及未来趋势
1）人格化——个体都是载体
2）扩展性——用之不竭和高兼容性
3）智能化——资料会说话
实例拆解：基于海量资料的C2B个性化定制
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|张世民老师
适合谁听
公司负责人、营销、营运、技艺以及客服等等部门管人者。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
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