营销管理中的大数据应用分析培训公开课程

2019-2-5 21:22:57 企业内训 查看()

  李克强总理提出的“互联网+”,将对传统电子产业注入互联网因素,如:建立产品的“可视化”跟踪等质量监督环节,而大数据分析将为“互联网+”的过程注入“智慧”分析。
  
  截至2010年底,北京电子控股公司总资产760亿元。主营产业分布在液晶显示、集成电路与光伏设备、广电发射设备、自助服务设备、特种电子元器件及精密仪器仪表等国家战略性、基础性电子信息产业领域,产品广泛应用于电子信息、航空航天等国计民生众多领域。其中,4月9日,全球领先的半导体显示产品和解决方案提供商京东方发布2015年度第一季度业绩预告,预计一季度盈利9.5亿至10亿,同比大增62%至70%。
  
  如何借助大数据,找到自己的目标客户,提升企业管理咨询精细化管理水平,强化产品质量监控,完成相关的产业转型,是摆在管理者面前的重大问题。企业管理者必须知道如何透过大数据的收集和整理,让手中的数据与信息发挥大的价值,通过有效整合、分析各种数据,提高目标客户的营销精确度,提升企业内部管理水平,实现产品价值最大化。
  
  本讲座借鉴电信行业、互联网行业客户分析的实际案例,介绍数据分析技术在客户营销、质量控制、企业管理等方面的应用价值,并分析大数据如何应用在产品的安全生产、质量控制过程,如何应用在客户需求调研,进行产品营销指导等多方面知识内容。
  
  【培训目标】
  
  本次培训将首先介绍一些基本概念,然后分享其它行业的案例,最后给出在电子控股大数据应用的方案和前景展望。本次培训将覆盖以下内容:
  
  1.大数据的基本概念,了解数据资产的价值,洞悉市场的一切细节;
  
  2.如何收集各种数据,包括客户数据、市场数据、产品数据等;
  
  3.大数据如何进行客户分析和产品分析;
  
  4.大数据如何进行产品质量管控过程,让数据暴露出每一丝“异常”;
  
  5.大数据如何指导产品的精确营销;
  
  6.大数据挖掘算法及分析工具(数据采样、算法等);
  
  7.大数据如何指导电子控股企业内部的各种精细化管理?
  
  8.大数据如何在电子器件行业进行应用?
  
  【课程收益】
  
  通过本次企业管理培训课程中实际案例的分享,了解数据收集、管理及分析的各种经验教训(别人花费上百亿学费买来的经验啊!),深刻理解大数据的意义,发掘客户精确营销和运营的价值,实现企业精细化管理,体会大数据运营的魅力,借助大数据实现企业新的飞跃。通过本次培训中跨行业实际案例的分享,了解数据收集、管理的各种经验教训,学习大数据如何用于企业的内部管理(生产监控、质量管控、物流配送等),并明确行业大数据的发展前景,洞悉新的市场机遇。
  
  【培训对象】
  
  营销副总·营销总监·销售经理
  
  【课程大纲】
  
  第一讲:“大数据、大机遇”:
  
  1.概述
  
  1)大数据概念和特点
  
  2)大数据需要哪些技术支撑
  
  3)大数据能够带来哪些新应用?
  
  4)电子行业互联网时代产生的大数据内容(内部检测数据+外部营销数据等)
  
  2.大数据时代带来对传统营销的挑战
  
  1)大数据如何成为资产?
  
  2)大数据如何体现精确营销
  
  3)大数据的价值
  
  4)电子行业大数据对于厂商的价值(“智慧附体”)
  
  3.大数据时代的新营销模式
  
  1)互联网的营销模式——微博营销、微信营销、网页营销等
  
  2)CRM——“旧貌焕发新颜”
  
  3)精确营销——装上了GPS,实现“精确打击”
  
  4)厂商的精确营销——产品行业的客户精准营销(电子器件行业应用案例)
  
  ◆示例:淘宝等电商的大数据营销案例分享
  
  4.如何在海量数据中整合线上、线下数据,形成你对消费者的独特洞察力
  
  1)知道客户的各个属性——互联网时代不再“是否是狗”
  
  2)客户的群体特征——“人以群分”
  
  3)如何发掘电子产品的潜在客户?
  
  4)如何识别电子控股LCD的潜在客户?
  
  5.如何建立全渠道数据平台,拓展营销渠道,提高营销效率
  
  1)客户接触渠道分类
  
  2)电话、QQ、微博——全方位覆盖
  
  3)如果进行广告的精确投放?
  
  4)互联网时代电子控股营销渠道的拓展(借助“微信”营销?)
  
  ◆示例:互联网企业(BAT)的大数据架构分享
  
  6.从产品为中心向客户为中心转型
  
  1)传统的产品为中心
  
  2)互联网时代的客户为中心
  
  3)客户需求的量化分析?
  
  ◆示例:电信行业客户分群特征描述(如何引申到电子行业?)
  
  第二讲:大数据下客户的“透视”:
  
  1、客户是“上帝”,如何找到“上帝”?
  
  1)上帝是什么样子?
  
  ●上帝是什么视图?
  
  2)客户是什么样子?
  
  ●客户是什么视图?有什么样的客户标签?
  
  3)提供哪些产品?
  
  ●产品是什么视图?有什么产品标签?
  
  4)如何建立客户和产品间的关系?
  
  ●为合适的客户,找到合适的产品
  
  2、我们对自己的客户(“上帝”)了解多少?
  
  1)客户会有什么特点?
  
  ●客户的基本特征(如:不同产品的年龄分布)
  
  ●客户的群体特征(如:不同年龄群体关注点有哪些?)
  
  ●现代营销模式的基础,以现有产品为基础,寻找群体客户适合的产品和服务。
  
  ◆示例:电信客户交往圈分析案例
  
  ●客户的内容消费特征(如:客户喜好哪些内容?)
  
  ●另一个角度规划产品和服务。
  
  ◆示例:基于客户群不同特征属性,营销电子控股不同的产品?
  
  2)大数据时代营销的方法
  
  ●营销方法论和知识库(分析问题的知识库和方法树)
  
  ●互联网时代的营销:“大数据、微营销”
  
  ●营销的渠道规划:实时营销和事件营销
  
  ◆示例:美剧《纸牌屋》的大数据营销;
  
  3)企业管理方面的情况
  
  ●及时发现企业真实的情况(哪些运营的关键指标KPI?)
  
  ●像人体一样,如何及时发现病症?(关键指标KPI的波动范围?)
  
  ◆示例:企业的数码仪表盘,展示企业的KPI;
  
  ●如何通过手机彩信及时展现KPI给领导。
  
  ◆示例:互联网时代手机APP大数据应用展示
  
  3、如何“帮客户买产品,而不是推销其不需要的产品”
  
  1)如何进行客户的“X光透视”?
  
  ●(客户的统一视图包含哪些信息?哪些是关键属性?)
  
  ●如何发现客户的真实需求?(服务与骚扰的区别)
  
  ◆示例:电信行业客户的内容标签展示
  
  2)内部产品的科学选配
  
  ●(如何提供专家般量化的分析,为用户提供适合的内部产品?
  
  ●如:电信行业计算出适合用户模式的资费进行选择)
  
  ◆示例:为客户定制最合适的产品:经过数据精算后,告诉客户,A产品比B产品更适合张三。
  
  3)竞争对手产品的对比
  
  ●与竞争对手间的产品差异化区隔
  
  ●自己产品的优势和弱点(如何提供量化的分析结果?)
  
  ◆示例:竞争对手的“客户回归”分析
  
  ●【思考】:电子控股如何用分析数据证明由于竞争对手的产品?
  
  4)销售过程的处理
  
  ●销售时机的把握销售语术的把握
  
  4、大数据营销的作用和价值
  
  1)数据和知识是人的本质特征
  
  2)大脑是人与动物的差别
  
  3)“事半功倍”是捷径
  
  4)从“拼刺刀”到“信息战”;示例:某人关系图
  
  ◆示例:学习互联网的模式,“先有客户,再有生意”。
  
  ◆思考:电子控股的“互联网”思维在哪里?(客户体验和产品流畅?)
  
  第三讲:基础数据的收集和分析
  
  1、数据的种类
  
  1)客户数据内容(客户的基本资料-CRM系统)
  
  2)产品数据内容(产品的编码-ERP系统)
  
  3)营销数据内容(交易记录的保存-预算系统、营销系统)
  
  4)服务数据内容(客户服务数据的保存-CRM)
  
  5)市场数据的收集(第三方购买或者通过网站爬取等)
  
  6)专利数据的收集(监控专利网站等信息)
  
  7)技术数据的收集(“爬虫”的定向收集、论文网站收集)
  
  8)电子控股数据的收集和汇集(源材料数据、生产过程数据、检测数据、供应链数据、内部管理数据、销售数据、售后数据等等)
  
  2.数据的获取方法
  
  1)网站数据的获取(爬虫爬取、百度网站合作)
  
  2)第三方数据的购买或者交换(购买运营商等的电子控股关注客户)
  
  3)通过二维码被扫描捕获数据(下载APP应用)
  
  4)如何获取行业发展的数据?(行业数据获取及分析)
  
  5)如何获取有效市场信息?(调研或者购买)
  
  6)产品行业的市场数据收集举例(股市数据收集、抽样测算、电商购买等)
  
  3、数据的存放方法
  
  1)数据的清洗、转换和加载
  
  2)存放在数据库/数据仓库
  
  3)数据的基本分析工具EXCEL等
  
  4)数据仓库的基本原理
  
  5)大数据存放方法
  
  6)电子控股的云计算中心?(将海量数据存储在云计算平台)
  
  4、数据的基本整理
  
  1)数据的归类存放(建模型)
  
  2)数据的基本加工
  
  3)如何预测市场发展情况
  
  4)电子控股的数据ETL过程描述?
  
  5、数据挖掘技术
  
  1)数据的基本汇总
  
  2)数据中的“金子”:从石头中淘金子
  
  3)数据挖掘:“啤酒和尿布”的故事
  
  4)数据挖掘过程
  
  5)数据挖掘算法介绍
  
  包括:线性回归、关联分析、聚类分析、决策树分析、孤立点分析等算法
  
  ◆示例:某省移动客户分群案例剖析(数据挖掘中分类算法)
  
  6)数据挖掘工具介绍(SPSS/SAS等)
  
  6、数据质量的基本保障
  
  1)如何去伪存真?
  
  2)如何发现行业趋势?
  
  ●指标的口径描述和统一
  
  3)后期补数据成本是前提收集数据成本的15倍
  
  4)“差之毫厘谬以千里”
  
  5)电子控股数据质量监控(数据质量监控规则库)
  
  7、网销/电销数据的收集和整理
  
  1)网销数据的收集/整理
  
  2)电销数据的收集/整理
  
  3)电销和网销数据的关键点:
  
  4)产品行业如何利用电销、网销数据?
  
  ◆示例:电销企业的营销案例(借助数据挖掘中产品关联分析)
  
  第四讲:产品的分析和认知
  
  1、产品的特点分析
  
  1)产品的概念
  
  2)产品的特点
  
  3)产品的潜在客户群分析
  
  4)电子控股产品的售后服务、跟踪
  
  5)建立电子控股产品标签知识库
  
  2、产品的差异化描述
  
  1)与竞争对手产品的对比
  
  2)产品的定位调整
  
  3)产品有哪些“核心属性”
  
  4)产品的增值服务?
  
  3、“电子”产品的特点
  
  1)定位为生活必需品——手机、彩电等
  
  2)产品的关键点——客户体验
  
  3)“醉翁之意不在酒”——产品的增值服务
  
  4)产品的互联网思维——手机屏幕之后做什么?(后向收费?)
  
  5)电子控股每种产品的特征分析
  
  4、“电子”产品分析
  
  1)客户市场的电子产品需求?
  
  2)能够用物联网思维建立产品质量跟踪通信链路?
  
  3)产品的生产过程视频远处监控
  
  4)产品的质量回溯监控——借助二维码可以查验
  
  5)物流的GPS路线优化
  
  6)产品质量检测报告分享
  
  ◆示例:智能喝水杯的设计——智能喝水的互联网思维(后向服务)
  
  5、如何更新产品的设计和发展?
  
  1)借鉴大数据,产品的设计方法(小米手机的定制)
  
  2)客户体验如何表现?(电子屏幕——清晰?)
  
  3)产品的个性化定制(适合什么人的什么电子产品?)
  
  4)产品的质量数据?
  
  5)产品的体验数据?
  
  6、如何进行产品质量的量化管控分析?
  
  1)产品质量量化控制过程
  
  2)产品质量管控的数据收集
  
  3)产品质量管控的数据分析方法
  
  4)产品质量监控视频的图像分析
  
  ◆示例:产品数据质量监控案例(孩子幼儿园的24小时视频监控公开)
  
  7、如何进行内部的精细化管理?
  
  1)人员管理分析
  
  2)源材料管理分析
  
  3)库存管理分析
  
  4)财务管理分析
  
  【示例】人员绩效管理示例
  
  8、如何进行产业链的上、下游量化管理?
  
  1)用数据识别不良供货商
  
  2)对上下游供货商的量化考核
  
  ◆示例:如何识别欺诈的社会渠道供应商?
  
  第五讲:如何为合适的用户提供合适的产品?
  
  1、营销的目的:为合适的用户提供合适的产品
  
  1)除了“激情营销”,更需要“理性营销”;真正满足客户需求才能构建长久的营销关系;
  
  2)客户的真实需求如何?
  
  2、产品的市场分析:
  
  1)商机的发现与线索分析;
  
  2)军工装备需求和装备发展趋势;
  
  3)销售预测;
  
  ◆示例:电信行业产品设计分析
  
  3、如何发现合适的用户
  
  1)谁是合适的客户?标准有哪些?客户的担心、顾虑是什么?
  
  2)目标客户群体特征分析?
  
  4、如何提供合适的产品
  
  1)从现有的产品客户中寻找目标客户特征
  
  ◆示例:客户手机阅读针对性营销案例示例
  
  ◆示例:产品业务营销案例
  
  5、营销案的设计和评估
  
  1)如何吸引用户?如何让用户选择产品?
  
  6、营销的过程和细节
  
  1)实体店营销
  
  2)电商等营销:类似CRM系统的营销流程管理
  
  3)营销活动的实时性提升
  
  7、营销的渠道选择
  
  1)客户喜欢实体店?
  
  2)客户喜欢电商渠道?
  
  3)客户喜欢直销渠道?(通过物流直接送?)
  
  ◆示例:用户偏好渠道分析的案例
  
  8、网销/电销的客户数据挖掘
  
  ◆示例:淘宝电子产品营销示例
  
  9、客户的挽留和延伸销售
  
  1)识别真正有价值的客户;
  
  2)◆案例:客户价值评估介绍
  
  3)尽量让客户进入更级别,避免降级:(电信行业的价格战,将钻石卡用户打成了金卡;金卡用户打成了银卡)
  
  第六讲:大数据用于企业管理
  
  1、全过程监控
  
  1)电子控股集团的“全过程、全方位、全员”的三全质量管控体系:
  
  2)全过程监控方法及KPI指标
  
  3)全方位监控方法及KPI指标
  
  4)全员监控方法及KPI指标
  
  2、生产过程各阶段的KPI量化
  
  1)KPI指标的具体定义
  
  2)KPI指标的歧义性
  
  3)KPI指标的关键影响因素分析
  
  4)合同与订单管理
  
  5)生产过程上/下游影响分析
  
  ◆示例:某企业数据质量监控案例
  
  3、异常指标及时告警
  
  1)指标异常的阀值
  
  2)指标异常告警的渠道(手机、监控平台等)
  
  3)实时告警机制
  
  4、产品质量异常关键影响因素分析
  
  1)关键影响因素分析
  
  2)关键影响因素展示
  
  ◆示例:某KPI指标关键影响因素分析
  
  5、库存管理分析
  
  1)获取库存信息
  
  2)产品库存分析(预测)
  
  3)进货调拨
  
  6、渠道、进货商等上下游监控
  
  1)上游产品质量监控
  
  2)下游产品质量跟踪监控
  
  3)渠道质量监控
  
  ◆示例:某企业渠道欺诈识别分析
  
  7、人力资源分析
  
  1)人力资源情况统计
  
  2)人力评估及考评
  
  3)毕业生就业去向分析
  
  4)毕业生薪酬变化分析
  
  5)企业需求与毕业生档案的匹配
  
  8、市场分析
  
  1)产业分析和行业分析;
  
  2)研发竞争情报分析
  
  3)市场规模及增长率
  
  4)销售过程分析
  
  第七讲:如何编写漂亮的分析报告(既有漂亮里子,也要有漂亮面子)
  
  1、数据是基础
  
  2、数据分析的思维模式
  
  3、分析报告是展现形式
  
  4、分析报告的思路
  
  5、分析报告的方法
  
  ◆示例:分析报告演示

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