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李達(dá)聰講師
李達(dá)聰
互聯(lián)網(wǎng)+,品牌營(yíng)銷,新媒體營(yíng)銷,新零售
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經(jīng)紀(jì)6年

《從IT到DI—郵政企業(yè)大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)實(shí)戰(zhàn)與落地》

課程背景:

阿里巴巴的無人酒店開業(yè)了,海底撈要炒員工的魷魚,推出無人火鍋。在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)時(shí)代下,物聯(lián)網(wǎng)及人工智能的發(fā)展下,我們可以肯定:只有通過大數(shù)據(jù)才能有效挖掘客戶需求,才能得出精準(zhǔn)解決方案;通過大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)來創(chuàng)造商業(yè)價(jià)值是未來公司發(fā)展的方向;大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)是郵政企業(yè)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的必然,再小的郵政企業(yè)都要有大數(shù)據(jù)思維;大數(shù)據(jù)思維已經(jīng)成為中小郵政企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理者、運(yùn)營(yíng)管理者及運(yùn)營(yíng)部門的必備思維。

但是,80%的郵政企業(yè)面臨著如下的難點(diǎn):大數(shù)據(jù)時(shí)代下郵政企業(yè)的運(yùn)營(yíng)模式到底如何變化;大數(shù)據(jù)時(shí)代下郵政企業(yè)如何進(jìn)行精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng);大數(shù)據(jù)時(shí)代下如何進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,如何在運(yùn)營(yíng)部門建立大數(shù)據(jù)思維,如何利用大數(shù)據(jù)為客戶畫像、對(duì)客戶行為進(jìn)行分析、對(duì)大客戶進(jìn)行篩選、改善客戶體驗(yàn),然后進(jìn)行精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)。同時(shí)面對(duì)應(yīng)用大數(shù)據(jù)如何找到落地的突破口。

據(jù)調(diào)查,80%的郵政企業(yè)在大數(shù)據(jù)實(shí)施過程中不得要領(lǐng),沒有起到應(yīng)有的作用;難以落地,還停留在思維層面;本課程就是為解決這樣的問題而設(shè)計(jì)開發(fā)的!

課程收益:

通過經(jīng)典案例,全方位了解大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的概念、工具、方法和理念;

全面了解郵政企業(yè)大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的現(xiàn)狀、困境、價(jià)值及未來趨勢(shì);

學(xué)習(xí)如何通過海量大數(shù)據(jù)挖掘分析客戶需求,并得出精準(zhǔn)解決方案;

掌握大數(shù)據(jù)在郵政企業(yè)運(yùn)營(yíng)中的具體應(yīng)用和落地策略;

學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)在郵政企業(yè)運(yùn)營(yíng)環(huán)節(jié)中的技巧與策略;

掌握大數(shù)據(jù)如何推動(dòng)郵政企業(yè)整體運(yùn)營(yíng),讓郵政企業(yè)業(yè)績(jī)倍增;

掌握大數(shù)據(jù)如何在整個(gè)郵政行業(yè)中的整合應(yīng)用

課程時(shí)間:2天(6小時(shí)/天)

課程對(duì)象:郵政企業(yè)中高層管理者、運(yùn)營(yíng)管理者、市場(chǎng)推廣管理人員、互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)人員

課程方式:

1.通過大量貼身案例,傳授知識(shí)點(diǎn);

2.利用行動(dòng)學(xué)習(xí)法,現(xiàn)場(chǎng)研討落地方案;

3.多維提問+現(xiàn)場(chǎng)演練,激發(fā)學(xué)員全程投入;

4.利用五星教學(xué)法,導(dǎo)入情景故事,左右全腦互動(dòng)學(xué)習(xí);

5.制定課后行動(dòng)方案,后期跟蹤,將培訓(xùn)項(xiàng)目化;

課程大綱

思考1目前,中國(guó)郵政企業(yè)最大的問題是什么——我們的郵政郵政郵政企業(yè)怎么了?

思考2驅(qū)動(dòng)郵政企業(yè)發(fā)展上科學(xué)管理模式還有多大的潛力?

思考3大數(shù)據(jù)在郵政業(yè)中只是一個(gè)概念嗎?有多高?有多深?多神秘?

第一講:郵政業(yè)大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的現(xiàn)狀、困境與價(jià)值

互動(dòng):郵政行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的現(xiàn)狀分析?

一、郵政企業(yè)為什么要用大數(shù)據(jù)思維去運(yùn)營(yíng);

案例:比薩店的運(yùn)營(yíng)將客戶驚呆了!

1.郵政用戶的消費(fèi)行為難以探知,需要大數(shù)據(jù)

2.郵政用戶的真正需求難以捕捉,需要大數(shù)據(jù)

3.市場(chǎng)趨勢(shì)難以預(yù)測(cè),需要大數(shù)據(jù)

4.客戶與市場(chǎng)難以定位,需要大數(shù)據(jù)

案例:比基尼,到底哪個(gè)城市賣的好?

案例:2016年奧運(yùn)會(huì),最大的熱點(diǎn)是什么?

二、郵政企業(yè)大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)落地的4大難點(diǎn);

1.思維切換難

2.數(shù)據(jù)收集難

3.數(shù)據(jù)挖掘難

4.落地實(shí)施難

案例:某郵政企業(yè)大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)實(shí)施中的痛?

三、3個(gè)案例,領(lǐng)略大數(shù)據(jù)的魅力;

案例:智慧城市——杭州在阿里巴巴大數(shù)據(jù)下的改變

案例:智慧醫(yī)療——騰訊大數(shù)據(jù)的捍衛(wèi)者和領(lǐng)航者

案例:無人駕駛——百度的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略

第二講:庖丁解牛——大數(shù)據(jù)360度大揭秘

一、什么是大數(shù)據(jù)?

互動(dòng):什么是大數(shù)據(jù),你對(duì)大數(shù)據(jù)這個(gè)概念是怎樣理解的?

二、大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系

案例:流感快速預(yù)測(cè)的背后

三、大數(shù)據(jù)應(yīng)用的2個(gè)層面

1.價(jià)值鏈層面的大數(shù)據(jù)應(yīng)用

案例:B2CC2B,紅領(lǐng)模式的大數(shù)據(jù)魅力

2.傳播和渠道層面的大數(shù)據(jù)應(yīng)用

案例:柚子舍用數(shù)據(jù)揭開“美麗真相”

四、大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的關(guān)鍵——數(shù)據(jù)挖掘

案例:遼沈戰(zhàn)役——戰(zhàn)神林彪成功的背后

案例:臺(tái)灣王永慶的大數(shù)據(jù)經(jīng)營(yíng)哲學(xué)

五、郵政企業(yè)如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘

1.大數(shù)據(jù)挖掘的5個(gè)步驟

2.數(shù)據(jù)挖掘的4類算法

3.大數(shù)據(jù)挖掘的4大方向

4.大數(shù)據(jù)挖掘的常用工具

案例:啤酒與尿不濕的關(guān)系

案例:為什么你總是買假貨

第三講:郵政企業(yè)大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)的4個(gè)應(yīng)用

互動(dòng):您認(rèn)為現(xiàn)在郵政企業(yè)的運(yùn)營(yíng)精準(zhǔn)嗎?推廣成本高嗎?

一、用大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)為客戶畫像,精準(zhǔn)定位客戶;

1.確定郵政用戶畫像的分析維度

2.建立郵政用戶畫像的大數(shù)據(jù)分析模型

3.郵政用戶的行為習(xí)慣分析

4.郵政用戶的消費(fèi)心理分析

5.影響郵政用戶行為的因素分析

6.如何根據(jù)分析結(jié)果導(dǎo)出解決方案

案例:小米的郵政用戶定位與大數(shù)據(jù)思維

二、用大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)挖掘郵政用戶的核心需求,精準(zhǔn)匹配需求

1.用大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)捕捉郵政用戶的喜好

2.大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)記錄郵政用戶的消費(fèi)習(xí)慣

3.用大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)挖掘郵政用戶的購買興趣點(diǎn)

案例:萬達(dá)王健林大陽臺(tái)房的郵政用戶大數(shù)據(jù)需求挖掘

三、通過大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)精準(zhǔn)投放廣告,精準(zhǔn)打擊市場(chǎng)

1.機(jī)關(guān)槍運(yùn)營(yíng)與狙擊手運(yùn)營(yíng)

2.大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)的三要素:把心、槍支、子彈

3.大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)投放的核心步驟

案例:某房地產(chǎn)公司的大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)案例

案例:某快消公司利用郵政用戶網(wǎng)站點(diǎn)擊路徑熱賣產(chǎn)品

四、通過大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)思維個(gè)性化服務(wù)客戶

第一步:郵政用戶差異化分層

第二步:郵政用戶個(gè)性化服務(wù)

第三步:大數(shù)據(jù)郵政用戶管理的RFM模型

案例:江小白的個(gè)性化運(yùn)營(yíng)是如何成功的

案例:學(xué)習(xí)高爾夫原來是為了賣別墅

第四講:大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)在郵政企業(yè)電子商務(wù)中的應(yīng)用

一、線上運(yùn)營(yíng)與線下運(yùn)營(yíng)的本質(zhì)區(qū)別

互動(dòng):“互聯(lián)網(wǎng)+”=“+互聯(lián)網(wǎng)”嗎?

互動(dòng):郵政企業(yè)線上運(yùn)營(yíng)的根本目的?

二、郵政企業(yè)線上運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)獲取渠道

案例:網(wǎng)站的數(shù)據(jù)獲取工具

案例:電商平臺(tái)的數(shù)據(jù)獲取工具

案例:社交平臺(tái)的數(shù)據(jù)獲取工具

三、如何建立評(píng)估電商運(yùn)營(yíng)效果的數(shù)據(jù)模型;

1.運(yùn)營(yíng)評(píng)估數(shù)據(jù)模型

2.流量評(píng)估數(shù)據(jù)模型

3.客戶質(zhì)量數(shù)據(jù)模型

4.市場(chǎng)定位數(shù)據(jù)模型

四、建立大數(shù)據(jù)改進(jìn)系統(tǒng);

案例:某教育集團(tuán)的線上大數(shù)據(jù)分析綜合案例

第五講:大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)在各個(gè)行業(yè)的應(yīng)用

一、大數(shù)據(jù)在餐飲行業(yè)的精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)

案例:農(nóng)夫山泉用大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)賣水

案例:“好友美食”為你找餐館

案例:絕味如何用大數(shù)據(jù)賣鴨脖

二、大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)的精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)

案例:工商銀行用大數(shù)據(jù)試水運(yùn)營(yíng)

案例:交通銀行用大數(shù)據(jù)構(gòu)建運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)

案例:招商銀行大數(shù)據(jù)下的創(chuàng)新運(yùn)營(yíng)

案例:平安財(cái)險(xiǎn)用大數(shù)據(jù)擴(kuò)張業(yè)務(wù)

三、大數(shù)據(jù)在汽車行業(yè)的精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)

案例:福特用大數(shù)據(jù)來制造皮卡

案例:比亞迪的大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)之路

四、其他行業(yè)的大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)案例

案例:耐克用大數(shù)據(jù)定位新產(chǎn)品

第六講:趨勢(shì)篇——大數(shù)據(jù)的未來發(fā)展與公司運(yùn)營(yíng)

一、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)

案例:小米的智能生態(tài)鏈打造

二、大數(shù)據(jù)與智能工業(yè)

案例:海爾的大數(shù)據(jù)思維與智能工廠

三、大數(shù)據(jù)與人工智能

案例:AlphaGo與李世石人機(jī)大戰(zhàn)

四、大數(shù)據(jù)與人才管理戰(zhàn)略

案例:公司人才管理的大數(shù)據(jù)應(yīng)用

五、大數(shù)據(jù)與智能供應(yīng)鏈管理

案例:波音公司的大數(shù)據(jù)思維與智能供應(yīng)鏈

第六講:實(shí)戰(zhàn)篇——郵政公司業(yè)務(wù)如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)

研討:大數(shù)據(jù)給我們郵政行業(yè)或郵政企業(yè)帶來哪些機(jī)遇與挑戰(zhàn)

研討:本公司如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)

利用思維工具:思維導(dǎo)圖與魚骨圖

研討方式:世界咖啡+行動(dòng)學(xué)習(xí)+結(jié)構(gòu)化呈現(xiàn)

案例:郵政行業(yè)的大數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)發(fā)展與實(shí)況分析

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