大数据营销培训

大数据分析挖掘技术已经逐步地应用到新兴互联网企业（如电子商务网站、搜索引擎、社交网站、互联网广告服务提供商等）、银行金融证券企业、电信运营等行业，给这些行业带来了一定的数据价值增值作用。
本次课程培训内容：面向制造服务行业，基于大数据分析的产品内容与场景精准运营实战：1、数据挖掘方法与工具；2、基于大数据分析的新业务精准营销案例；3、新业务线上场景运营、内容运营方法与策略。通过培训，让学员懂得利用大数据分析技术的运营和策略，制定和执行正确的企业经营目标。
本课程采用技术原理与项目实战相结合的方式进行教学，在讲授原理的过程中，穿插实际的系统操作，本课程讲师也精心准备的实际的应用案例供学员动手训练。

一部分：大数据驱动企业精细化运营管理
1、大数据分析体系
2、大数据运营策略
3、大数据营销
4、大数据精准营销项目案例
5、大数据个性化业务推广项目案例
6、电信设备客户分析项目案例
7、互联网+渠道运营电商推荐导购和用户画像
8、制造业服务化的客户精准画像案例
第二部分：建立数据时代企业大数据运营体系
1、数据化运营的六大要素
2、基于大数据分析方法的渠道管理实践
3、基于大数据分析方法的客户拓展实践（拉新、留存、促活）
4、大数据挖掘与精准化、场景化营销
5、大数据挖掘过程、建模及其案例
6、大数据方案设计到实现
7、大数据应用研发案例交流
第三部分：大数据运营管理实践
1、在市场推广活动中的应用：市场活动数据模型
2、在销售管理中的应用:市政客户管理数据模型
3、客户投诉管理中的应用：客户质量管理分析模型
4、大数据挖掘与精准化、场景化营销
5、使用数据挖掘技术助力精准客户定位
6、对营销决策数据进行更好的优化
7、对目标对象进行更完整的深度分析
8、实现点对点智能广告模式
9、基于数据分析的个性化顾问式营销
第四部分：大数据运营分析的执行方案
1、大数据运营分析的SEMMA和CRISP-DM标准
2、常用运营数据分析工具及使用
3、运营数据分析结果整理汇总
4、建立台帐、数据整合
5、数据分析、建立模型
6、修正行为、预测趋势
7、企业运营数据分析的闭环
第五部分：大数据运营分析技术的应用实践项目
1、部署、配置大数据运营分析工具：Python或SPSS Modeler
2、项目任务：根据给定的企业运营数据、基于Python或SPSS Modeler数据分析建模工具、实现精准客户推荐、异常分析预警、客户流失预测等项目任务。
3、讲师（钟运琴博士）提供课程需要的数据、任务需求说明书、参考示例代码和课堂演示。

主要特点：实战企业数据化运营指导。
案例指导：企业业务数据分析、建模、辅助决策。
案例训练：利用大数据分析方法提高企业运营效率和精确率，提质量、降成本。
行动建议：现场指导学员利用大数据分析工具进行运营数据分析实战。

让学员深入掌握大数据分析方法、大数据运营策略、大数据经营分析和智能辅助决策。
让学员通过大数据分析方法和人工智能方法驱动的企业运营策略、让企业的管理更加精细化、以及行业内的案例、包括制造业案例、运营商案例和互联网+服务行业案例。