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大數據支撐企業運營及精細化營銷培訓

 
  班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號)
      每個班級的人數限3到5人,互動授課, 保障效果,小班授課。
  上間和地點
上部份地點:【上海】同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院【北京分部】:北京中山學院/福鑫大樓【南京分部】:金港大廈(和燕路)【武漢分部】:佳源大廈(高新二路)【成都分部】:領館區1號(中和大道)【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈
最近開間(周末班/連續班/晚班):2019年1月26日
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  質量保障

       1、培訓過程中,如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
       2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
       3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。☆合格學員免費頒發相關工程師等資格證書,提升職業資質。專注高端技術培訓15年,端海學員的能力得到大家的認同,受到用人單位的廣泛贊譽,端海的證書受到廣泛認可。

部份程大綱
 
  • 培訓特色
    掌握大數據基礎概念以及大數據在互聯網企業的應用場景
    掌握大數據在企業運營中發揮作用的必要條件和落地方案
    掌握大數據在企業業務監控的方法和相關工具
    掌握大數據在客戶/用戶體驗優化的方法和相應工具
    掌握大數據用戶細分用于精細化營銷的基本工具和相應的數據分析方案
    掌握大數據用戶細分的常見算法、思路以及落地方法
    掌握基于客戶生命周期管理的用戶細分思想和落地方法
    掌握客戶個性化推薦的思路和方法
    掌握大數據輔助市場傳播的原則和方法
  • 培訓對象
  • 企業運營管理、產品運營、產品營銷、客戶服務、數據挖掘、數據分析和數據技術等方 面相關負責人。
  • 課程大綱
  • 主題 內容
    1.大數據特征、挑戰與應用關鍵
  • (1)大數據的特征與挑戰
    介紹大數據的特征以及三個重要的轉變
    (2)大數據的發展驅動力
    介紹互聯網與移動互聯網在大數據發展中的作用以及相關的生態變化
    (3)互聯網大數據應用
    介紹百度\騰訊\阿里的大數據體系以及應用方向
    (4)大數據互聯網金融
    (5)大數據電商關鍵應用
    (6)大數據部門的設置以及與產品部門的結合(以百度\騰訊\阿里為例)
    (7)我們怎么用大數據
    介紹大數據在企業的落地存在的問題、方法和具體應用場景
  • 2.互聯網思維、大數據與產品設計及運營概述
  • (1)互聯網思維案例分析
    (2)互聯網思維和大數據
    (3)數據在互聯網產品設計、內容建設、產品推廣和營銷、產品優化等階段的作用
    (4)大數據在企業及互聯網運營、營銷各個環節的應用
  • 3.大數據應用于客戶/用戶體驗及優化
  • (1)大數據用于客戶/用戶體驗監控與優化
    介紹通過大數據分析及時發現產品運營中產品體驗的問題
    1.1構建產品運營監控體系來及時發現產品運營的異動和用戶問題
    1.2通過客戶/用戶關鍵觸點監控發現用戶體驗問題并優化
    (2)大數據用于用戶口碑監控與優化
    2.1洞察口碑:口碑三大分類
    2.2管理和激發口碑
    2.3大數據:測量和監控用戶反饋并優化
  • 4.大數據支撐互聯網精細化運營與營銷
  • (1)數據支撐互聯網營銷活動優化
    介紹數據在日常的產品運營活動中的使用方法
    1.1通過Abtest提升營銷創意效果
    1.2通過數據挖掘優化營銷效果
    (2)大數據用戶生命周期管理與產品精細化營銷
    介紹如何通過用戶生命周期管理和數據挖掘結合的辦法,來發現潛在用戶,預警客戶流
    失,優化電商運營效果
    2.1用戶生命周期管理簡介
    2.1.1用戶生命周期管理是什么
    2.1.2用戶生命周期管理的價值杠桿
    2.1.3實施用戶生命周期管理的關鍵
    2.2用戶生命周期管理的實現方法——數據準備及模型建設
    2.2.1建模
    2.2.2模型應用情況
    2.3用戶生命周期管理方案試點、固化及應用
    2.3.1方案試點和固化
    2.3.2用戶生命周期管理系統應用及展望
  • 5.大數據推薦在個性化營銷、電子商務的應用
  • (1)推薦的原理介紹與關鍵思想
    介紹推薦算法的原理與常見算法思想
    1.1推薦算法概述
    1.2推薦算法核心的思想
    (2)推薦電商的應用案例
    通過案例介紹電商個性化推薦的思想、流程、算法及注意事項
    2.1推薦核心思想
    2.2推薦算法流程
    2.3 推薦偏好判斷
    2.4 物品相似度計算
    2.5 推薦效果
    2.6 產品經理如何推動個性化推薦算法實施
  • 6.分類方法在電子商務精細化營銷中的應用
  • (1)數據可視化的價值
    介紹數據可視化的價值
    1.1商業價值
    1.2用戶價值
    (2)數據可視化的幾個關鍵
    介紹數據可視化的關鍵要素
    2.1簡潔
    2.2層次
    2.3可對比
    2.4顏色表意
    2.5可探索
    2.6講故事
  • 8.大數據如何引爆產品傳播
  • 介紹如何通過數據挖掘形成有意思的發現,為互聯網產品宣傳\公關提供引爆的傳播點
    (1)大數據傳播的常識 介紹通過大數據挖掘來傳播互聯網產品的注意事項
    (2)大數據傳播的流程和方法 介紹如何選題、數據分析、選擇引爆點、圖譜設計等流程,以及每個環節中的難點和注 意點
    (3)大數據傳播策劃的幾個關鍵 通過具體的案例介紹大數據引爆產品和營銷傳播的關鍵要素
 

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  備案號:備案號:滬ICP備08026168號-1 .(2024年07月24日)...............
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