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            企業大數據挖掘與分析運營

            主講老師: 劉煒    查看講師詳情>>


            工作背景:
            中國管理培訓聯盟A類講師 中國高校EDP聯盟講師 知名實戰型媒體營銷和品牌專家 中國企業互聯網BMI應用總教練 曾任解放軍陸軍軍官學院教官,主講《軍事運籌學》 中國科學技術大學管理學院標桿管理中心研究員 華為...

            主講課程:
            《營銷體系創新與O2O運營》 《品牌定位與推廣》 《互聯網營銷“三板斧”》 《大數據應用與用戶營銷》 《新媒體運營》 《營銷策劃與實施》 《自媒體策劃與內容運營》 《微信營銷實戰攻略》 ...

            劉煒

              企業大數據挖掘與分析運營課程大綱詳細內容

            課程分類: 大數據

            課程目標:

            1、學習大數據時代企業用戶營銷模式的改變

            2、掌握數據庫系統工作原理

            3、構建企業用戶營銷資源平臺

            4、學習數據挖掘與分析工具

            5、掌握數據分析常見的七種方式

            6、學會對用戶進行畫像

            7、提升產品定位與賣點提煉能力

            8、掌握企業經營活動數據分析指標

            9、學會撰寫一份有價值的數據報告


            課程對象:

            課程時間:2天

            課程大綱:


            第一講大數據時代企業運營體系變革

            一、大數據價值

            1、海量、多媒體樣本

            2、高速、多樣性

            3、真實、有價值

            二、大數據運營中應用

            1、市場分析

            2、產品定位

            3、用戶畫像

            4、調整運營流程

            5、決策依據

            三、大數據營銷變革核心

            1、線上入口鏈接;

            2、會員數據庫經營

            3、用戶思維至上

            4、口碑決定口碑

            四、企業數據庫平臺組成

            1、ERP系統

            2、CRM客戶關系管理系統


            五、企業數據應用流程

            1、數據獲得

            2、數據處理

            3、數據分析

            4、數據呈現

            案例解析

            (1)中國銀行“挑戰18”手機企業推廣策劃

            (2)招商銀行的閃電貸數據分析應用

            第二講數據分析工具與應用

            一、站長數據分析工具

            1、Alexa查詢

            2、CNZZ網站

            3、愛站網

            4、谷歌統計

            二、網站數據指標

            1、IP|PV|UV

            2、用戶瀏覽統計

            3、用戶跳出率

            4、注冊用戶

            5、用戶流失情況

            三、核心網友統計

            1、停留時間

            2、訪問頁面

            3、消費紀錄

            四、APP數據和分析基礎

            1、APP數據的來源

            2、流量數據、渠道數據和業務數據

            3、APP用戶行為數據

            4、APP和網站數據分析的差異性

            五、網站質量分析

            1、PV分析

            2、用戶黏性

            3、鏈接情況

            (1)外鏈

            (2)內鏈

            六、網站價值分析

            1、用戶注冊量

            2、百度權重指數

            3、移動權重指數

            4、新聞源價值

            案例解析:

            (1)微信銀行微業貸的用戶畫像

            (2)民生銀行是如何通過財神卡撬動市場的?

            第三講企業數據庫挖掘與分析

            一、數據信息采集

            1、用戶基本信息

            2、用戶消費信息

            3、用戶動態信息

            4、用戶習慣信息

            二、數據信息來源

            1、自家網站采集

            2、APP、微信采集

            3、活動信息采集

            4、第三方合作

            (1)媒體合作

            (2)網站合作

            (3)電商工具合作

            4、用戶數據購買

            三、用戶數據埋點挖掘

            1、產品植入統計代碼

            2、追蹤用戶行為

            3、統計用戶情況

            四、用戶智能分析

            1、建立用戶模型

            2、模型內容要求

            (1)用戶畫像

            (2)產品使用情況

            (3)用戶反饋

            3、模型設計流程

            五、數據可視化發布

            1、Excel發布

            2、柱形圖表

            3、用戶價值判斷

            4、用戶走向預測

            案例解析:

            (1)百度遷徙的數據應用

            (2)萬象城的網站數據分析

            第四講企業數據分析與運營指導

            一、客戶價值指標

            1、客戶價值分析

            2、新客戶發展情況

            3、客戶流失情況

            4、客戶活躍度

            二、企業產品銷售轉化情況

            1、產品銷售數據

            2、購買人群情況

            3、購買場景

            4、購買時間段

            4、理財產品情況

            三、支付情況分析

            1、移動支付

            (1)微信

            (2)支付寶

            (3)翼支付

            (4)云閃付

            2、刷卡支付

            3、手機企業情況

            四、市場營銷活動分析

            1、促銷活動分析

            2、廣告投放分析

            3、融合營銷分析

            4、分析指標

            (1)銷售情況

            (2)開戶情況

            (3)吸粉情況

            五、風險控制類分析

            1、客戶評價


            3、投訴分類

            (1)產品

            (2)服務

            (3)系統應用

            六、數據分析常見七種方法

            1、簡單趨勢描述

            2、數據多維拆分

            3、銷售漏斗轉化

            4、用戶分群

            5、細查路徑

            7、A/B測試

            案例解析:

            (1)中國工商銀行“人脈挖寶”社會化營銷

            (2)“世界上最好的工作”策劃

            第五講數據報告如何撰寫更有價值

            一、數據報告原則

            1、有結論

            2、有真相

            3、有論證

            4、有建議

            二、數據報告關注內容

            1、數據指標解析

            2、銷售活動評估

            3、問題投訴反饋

            4、產品運營建議

            三、數據報告要求

            1、架構清晰

            2、層次分明

            3、通俗易懂;

            4、每個分析都有結論

            5、不要有猜測性的結論

            6、不要害怕或回避“不良結論”;

            7、數據分析報告盡量圖表化

            四、數據報告建議部分

            1、產品方面

            2、營銷方面

            3、服務方面

            4、最好能附上解決方案

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