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        现代企业数据化运营的战略和战术

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        培训受众:

        1) 关心大数据挑战的企业高层、营销部经理(总监)、客户关系管理部门经理(总监)、
        2) 数据分析项目经理、数据化运营项目经理
        3) 其它对数据分析和数据挖掘企业实践?#34892;?#36259;的企业高层、中层管理者

        课程收益:

        1) 改变目前有关数据挖掘理论与实践脱节的课程现状, 从企业全方位、多层次的角度、以实战应用为导向的数据分析挖掘专题培训
        2) 使学员理解并掌握如何有效地在企业里进行数据化运营(营销、客户关系管理等等)的思考、布局、应用、提升;
        3) 掌握数据分析和数据挖掘在现代企业实战应用中的一系?#35874;?#26412;的行之有效的思路、方法、技巧;
        4) 学习和掌握在企业里从零开始,一步一?#35762;?#26029;提升数据收集和数据应用的视野、框架和能力;
        5) 现代企业的中高层如何理解数据化运营(营销、客户关系管理、竞争战略),如何有效在本企业?#24179;?#25968;据化运营战略?
        6) 企业的数据分析专业人员如何有效提升自己的数据应用专业能力;
        7) 现代企业的数据化运营实践中失败的主要原因是什么?如何避免这些前?#25269;?#37492;;
        8) 身处大数据时代的现代企业如何面对大数据的挑战?
        9) 数据分析和数据挖掘在企业现代实践中,可以做什么,不能做什么?如何在企业经营中扬长避短,用好数据挖掘的利器?
        10) 数据分析挖掘的成熟的经典的应用场景有哪些?#35838;?#20160;么这些经典的应用场景可以在?#19994;?#20225;业里有效复制和成功落地开花?
        11) 互联网内外、国内外、行业内外成功的数据化运营的案例集锦与欣赏(具体的应用背景、过程细节、财务效果分析、给我们的启示)。

        课程大纲:

        1) 现代企业竞争面临的挑战
        2) 大数据时代的企业的选择
        3) 数据化运营的前世今生
        4) “ 企业数据化运营”是什么?
        5) “企业数据化运营”全景鸟瞰
        6) “企业数据化运营”战略中组织架构和具体角色?
        7) 企业数据化运营的典型场景和相关的分析挖掘技术概述
        8) 目标客户典型特征分析(客户画像)、客户360的全景指标体系
        9) 目标客户的预测响应模型(活跃用户流失预测模型实战跟踪分享)
        10) 运营群体的活跃度分析(指标定义)(精准营销的用户活跃度指标创建案例)
        11) 交叉销售模型(条条大道通罗马,多种算法回答同样的问题,实际案例)
        12) 目标用户分层进化金字塔(B2B交易用户的分层模型实战案例)
        13) 商品推荐模型(个性化推荐,推荐算法)
        14)数据产品(数据产品的目的,BAT的实践,一个新型的职业和专业,app)
        15)精细化运营平台的案例
        16)决策支持(有企业自身的数据,更有行业的宏观数据;有微观的深入分析挖掘,更有宏观的统计和调研)
        17)互联网 :
        18)互联网思维的?#23616;?br /> 19)从IT到DT
        20)工业4.0与大数据分析挖掘

        培训师介绍:

         
        卢辉,淘宝网数据挖掘与数据化运营专家,在传统行业和互联网电子商务行业从事数据挖掘在市场营销、客户关系管理、数据化运营实战经历近12年,以商务拓展(BD)经理、项目经理、市场营销部经理、高级咨询顾?#30465;?#25968;据分析专家、数据挖掘专?#19994;?#36523;份亲历了大量的数据库营销和数据化运营项目实践。在淘宝主要从事数据化运营的数据挖掘规划、项目管理、实施。2013年6月机械工业出版社出版的个人专著《数据挖掘与数据化运营实战—思路、方法、技巧与应用》在不到两年时间里已经被出版社重印了7次,在各大?#38469;?#32593;站上稳居相关类目书籍畅销榜前?#23567;?br />
        本课程共分为4个模块,穿插课堂教学和实际案例演示讨论,培训时间共2个工作日(12个小时)完成,不包括答疑 (Q&A) 时间。

        模块1 – 大数据时代的企业数据化运营战略和战术(3小时)
        1) 现代企业竞争面临的挑战
        2) 大数据时代的企业的选择
        3) 数据化运营的前世今生
        4) “ 企业数据化运营”是什么?
        5) “企业数据化运营”全景鸟瞰
        6) “企业数据化运营”战略中组织架构和具体角色?
        7) 企业数据化运营的典型场景和相关的分析挖掘技术概述
        8) 目标客户典型特征分析(客户画像)、客户360的全景指标体系
        9) 目标客户的预测响应模型(活跃用户流失预测模型实战跟踪分享)
        10) 运营群体的活跃度分析(指标定义)(精准营销的用户活跃度指标创建案例)
        11) 交叉销售模型(条条大道通罗马,多种算法回答同样的问题,实际案例)
        12) 目标用户分层进化金字塔(B2B交易用户的分层模型实战案例)
        13) 商品推荐模型(个性化推荐,推荐算法)
        14)数据产品(数据产品的目的,BAT的实践,一个新型的职业和专业,app)
        15)精细化运营平台的案例
        16)决策支持(有企业自身的数据,更有行业的宏观数据;有微观的深入分析挖掘,更有宏观的统计和调研)
        17)互联网 :
        18)互联网思维的?#23616;?br /> 19)从IT到DT
        20)工业4.0与大数据分析挖掘

        模块2 – 业务人员的数据分析意识和基本技能
        1) 运营人员的基本数据能力一览
        2) 业务人员与数据分析人员的定位和分工
        3) 数据分析的出发点和基础
        4) 数据化运营的核心
        5) 细分的技巧
        6) RFM细分方法
        7) 矩阵分析方法
        8) 挑选数据的原则
        9) 数据指标及其衍生
        10)案例?#21644;?#36807;一个线下店铺kpi分解之后对应行动点的罗列,演示如何通过行动点的提升来最终提升kpi

        模块3 – 数据分析与数据挖掘在企业实战中的主要方法论和主要技术分享(3.小时)
        1) SEMMA
        2) CRISP-DM
        3) Tom Khabaza 挖掘九律
        4) 数据挖掘的主要成熟技术(回归、分类、聚类、时间序?#23567;?#21327;同过滤、KNN、关联分析、
        5) 常见的数据处理技巧
        6) 建模实战中常见的思考核心点
        7) 业务是核心、思路是重点、技术是工具(辅助)
        8) 一个基本的方法论(HSCTODC)
        9) 通过一个淘宝店铺的运营实操流程,看网店的数据化运营(业务是核心,思路是重点,技术是辅佐)(淘宝电商的基本业务模式和业务背景,一个行之有效的运营流程,贯穿其中的“订计划,选目标,监控核心指标,及时反馈修正,最终达成目标)(结合数据化运营的闭?#20998;?#20004;个?#35745;?#25171;造爆款脑力图详解,重点在于前期的行业分析,细分市场切入,通过数据分析(核心字段比较)选定竞争对手(商品)和我自身的爆款,销售目标分解,每日落实,每天监控实时效果和对手核心指标,出现问题不仅能及时发觉更要能及时落地到责任人处理,最终30天-45天完成爆款任务)
        10) 大胆假设,小心求证
        11) 2080原则
        12) 结构化思考
        13) 即客观,也主观
        14)应客户需求,重点深入分析一个实际案例(?#26377;?#27714;提出,到分析思路,到模型技术介绍,到如何优化,到落地应用的监控、反馈、修正、提高)H层客户流失预警挽留模型的项目实践。
        15) 应客户需求,结合阿里的实践,回答:如何利用手头工具对大量数据进行有效的分析挖掘(首先要看数据如何采集、处理、获取等前期的工作要准确、到位、有效;然后是数据分析的7个渐进的层次金字塔和分析师成长路径的金字塔;每个层次都有实例举证;接下来是数据化运营的落地应用环节,这里涉及到高层的认可和支持,企业全员的数据化运营的意识和氛围,实施的监控和效果指标跟踪,反馈和优化调节

        模块4 – 电商内外、行业内外的经典案例赏析
        1) 续签数据化运营平台的案例(续签预测模型);
        2) 纯自动在线续签预测模型案例(纯自动续签模型及应用);
        3) H层流失用户预警挽留模型及落地应用闭环实践;
        4) 2014海尔空调数据化营销实战案例讨论;
        5) 2014招商银行数据化运营案例讨论;
        6) 淘宝电商流程优化案例讨论(应客户需求)
        7) 引导学员实际在R上操作体会有趣的聚类小项目(实际操作,体会)
        9) 主要强调:算法是简单的,挖掘建模是简单的,但是不简单的(耗时的)是思路的优化和数据的收集、清理、清?#30784;?#36716;换


        备用模块 – ?#19994;?#20225;业如何进行数据化运营?
        1) 因地制宜、看菜下饭
        2) 企业数据化运营之路的典型成长图?
        3) 他山之石,可以攻玉(如何避免前人的教训)
        4) 学员互动,针对学员企业的实际问题,相互讨论,谈谈?#19994;?#24605;路或者经验

        本课程名称: 现代企业数据化运营的战略和战术

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