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大数据支撑企业运营及精细化营销培训

 
  班级规模及环境--热线:4008699035 手机:15921673576( 微信同号)
      每个班级的人数限3到5人,互动授课, 保障效果,小班授课。
  上间和地点
上部份地点:【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼【南京分部】:金港大厦(和燕路)【武汉分部】:佳源大厦(高新二路)【成都分部】:领馆区1号(中和大道)【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦
最近开间(周末班/连续班/晚班):2019年1月26日
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  质量保障

       1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
       2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供课后答疑。
       3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。☆合格学员免费颁发相关工程师等资格证书,提升职业资质。专注高端技术培训15年,端海学员的能力得到大家的认同,受到用人单位的广泛赞誉,端海的证书受到广泛认可。

部份程大纲
 
  • 培训特色
    掌握大数据基础概念以及大数据在互联网企业的应用场景
    掌握大数据在企业运营中发挥作用的必要条件和落地方案
    掌握大数据在企业业务监控的方法和相关工具
    掌握大数据在客户/用户体验优化的方法和相应工具
    掌握大数据用户细分用于精细化营销的基本工具和相应的数据分析方案
    掌握大数据用户细分的常见算法、思路以及落地方法
    掌握基于客户生命周期管理的用户细分思想和落地方法
    掌握客户个性化推荐的思路和方法
    掌握大数据辅助市场传播的原则和方法
  • 培训对象
  • 企业运营管理、产品运营、产品营销、客户服务、数据挖掘、数据分析和数据技术等方 面相关负责人。
  • 课程大纲
  • 主题 内容
    1.大数据特征、挑战与应用关键
  • (1)大数据的特征与挑战
    介绍大数据的特征以及三个重要的转变
    (2)大数据的发展驱动力
    介绍互联网与移动互联网在大数据发展中的作用以及相关的生态变化
    (3)互联网大数据应用
    介绍百度\腾讯\阿里的大数据体系以及应用方向
    (4)大数据互联网金融
    (5)大数据电商关键应用
    (6)大数据部门的设置以及与产品部门的结合(以百度\腾讯\阿里为例)
    (7)我们怎么用大数据
    介绍大数据在企业的落地存在的问题、方法和具体应用场景
  • 2.互联网思维、大数据与产品设计及运营概述
  • (1)互联网思维案例分析
    (2)互联网思维和大数据
    (3)数据在互联网产品设计、内容建设、产品推广和营销、产品优化等阶段的作用
    (4)大数据在企业及互联网运营、营销各个环节的应用
  • 3.大数据应用于客户/用户体验及优化
  • (1)大数据用于客户/用户体验监控与优化
    介绍通过大数据分析及时发现产品运营中产品体验的问题
    1.1构建产品运营监控体系来及时发现产品运营的异动和用户问题
    1.2通过客户/用户关键触点监控发现用户体验问题并优化
    (2)大数据用于用户口碑监控与优化
    2.1洞察口碑:口碑三大分类
    2.2管理和激发口碑
    2.3大数据:测量和监控用户反馈并优化
  • 4.大数据支撑互联网精细化运营与营销
  • (1)数据支撑互联网营销活动优化
    介绍数据在日常的产品运营活动中的使用方法
    1.1通过Abtest提升营销创意效果
    1.2通过数据挖掘优化营销效果
    (2)大数据用户生命周期管理与产品精细化营销
    介绍如何通过用户生命周期管理和数据挖掘结合的办法,来发现潜在用户,预警客户流
    失,优化电商运营效果
    2.1用户生命周期管理简介
    2.1.1用户生命周期管理是什么
    2.1.2用户生命周期管理的价值杠杆
    2.1.3实施用户生命周期管理的关键
    2.2用户生命周期管理的实现方法——数据准备及模型建设
    2.2.1建模
    2.2.2模型应用情况
    2.3用户生命周期管理方案试点、固化及应用
    2.3.1方案试点和固化
    2.3.2用户生命周期管理系统应用及展望
  • 5.大数据推荐在个性化营销、电子商务的应用
  • (1)推荐的原理介绍与关键思想
    介绍推荐算法的原理与常见算法思想
    1.1推荐算法概述
    1.2推荐算法核心的思想
    (2)推荐电商的应用案例
    通过案例介绍电商个性化推荐的思想、流程、算法及注意事项
    2.1推荐核心思想
    2.2推荐算法流程
    2.3 推荐偏好判断
    2.4 物品相似度计算
    2.5 推荐效果
    2.6 产品经理如何推动个性化推荐算法实施
  • 6.分类方法在电子商务精细化营销中的应用
  • (1)数据可视化的价值
    介绍数据可视化的价值
    1.1商业价值
    1.2用户价值
    (2)数据可视化的几个关键
    介绍数据可视化的关键要素
    2.1简洁
    2.2层次
    2.3可对比
    2.4颜色表意
    2.5可探索
    2.6讲故事
  • 8.大数据如何引爆产品传播
  • 介绍如何通过数据挖掘形成有意思的发现,为互联网产品宣传\公关提供引爆的传播点
    (1)大数据传播的常识 介绍通过大数据挖掘来传播互联网产品的注意事项
    (2)大数据传播的流程和方法 介绍如何选题、数据分析、选择引爆点、图谱设计等流程,以及每个环节中的难点和注 意点
    (3)大数据传播策划的几个关键 通过具体的案例介绍大数据引爆产品和营销传播的关键要素
 

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