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        用戶大數據營銷與管理

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        • 開課時間:2016年04月15日 09:00 周五 已結束
        • 結束時間:2016年04月16日 17:00 周六
        • 開課地點:上海市
        • 授課講師: 傅志華
        • 課程編號:299920
        • 課程分類:市場營銷
        •  
        • 收藏 人氣:148
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        培訓受眾:

        集團類企業的企業運營管理、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:



          1.大數據特征與應用關鍵
          (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)大數據應用的基礎-用戶畫像
          (5)大數據應用層次和體系
          (6)企業大數據落地五大關鍵
          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.互聯網思維與大數據
          (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

          3.搭建移動互聯網運營的數據體系
          構建移動互聯網運營的全方位數據體系,發現運營問題
          (1)移動互聯網運營KPI類指標如何有效搭建
          (2)如何搭建移動互聯網運營健康度監控的數據體系
          (3)如何通過大數據發現營銷推廣渠道作弊,更加有效的評判推廣渠道質量

          4.大數據應用于用戶體驗分析及優化
          涉及用戶體驗模型及監控
          (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

          5.大數據支撐用戶精細化運營與營銷
          (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

          6.大數據推薦在用戶個性化營銷的應用
          涉及用戶個性化推薦模型在個性化營銷的應用
          (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

          7.分類方法在精細化營銷中的應用
          涉及用戶分類模型在營銷中的應用
          (1)需要用戶分類(用戶細分)的常見場景
          介紹客戶細分在互聯網精細化營銷中常用到的場景
          (2)用戶分類常用算法介紹
          介紹用戶細分的常見算法和效果
          (3)用戶分類實踐案例
          通過案例從背景目標數據實施效果等介紹客戶細分方法在精細化營銷的具體應用
          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

        課程師資:

          傅志華
          現任360公司數據中心副總經理
          原騰訊社交網絡事業群數據中心總監以及騰訊公司數據協會會長
          原DCCI互聯網數據中心副總裁
          曾就職于艾瑞市場咨詢、易觀國際、中國互聯網協會擔任數據營銷項目專家
          現任360公司數據中心副總經理,負責該公司所有的數據管理、數據分析、數據挖掘和投資分析。同時任中國信息協會大數據分會理事、中國互聯網協會數據分析研究組專家、國際數字分析協會(DAA)專家。
          傅志華先生曾為騰訊社交網絡事業群數據中心總監以及騰訊公司數據協會會長。專注于移動互聯網、社交網絡、開放平臺、APP、網絡游戲以及網絡會員服務的深度研究,并通過數據分析數據挖掘支撐互聯網產品精細化運營,通過大數據支撐業務決策和投資方向。
          在騰訊前,曾就職于艾瑞市場咨詢、易觀國際、中國互聯網協會,并任DCCI互聯網數據中心副總裁,在DCCI互聯網數據中心任職期間,傅志華先生曾對互聯網主流二十多個細分領域進行研究,并對移動互聯網、電子商務、網絡游戲、社會化媒體以及網絡廣告等領域進行深入的跟蹤研究,并在多家知名雜志期刊發表文章。
          目前還擔任北京航空航天大學軟件學院研究生大數據專業特聘教授。

        本課程名稱: 用戶大數據營銷與管理

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