大數(shù)據(jù)與數(shù)字營(yíng)銷

課程大綱

1 大數(shù)據(jù)的前世今生、緣來(lái)緣去

1.1 數(shù)據(jù)帝國(guó)的興起

1.1.1 摩爾定律：全世界半個(gè)世紀(jì)的發(fā)展規(guī)律

1.1.2 **小數(shù)據(jù)集：上升到立法高度的開(kāi)路先鋒

1.1.3 民意幾時(shí)有：選票催生的創(chuàng)新

1.1.4 普適計(jì)算：計(jì)算機(jī)本身將從人們的視線中消失

1.1.5 CompStat ：街頭警察的創(chuàng)新傳奇

1.2 什么是大數(shù)據(jù)？

1.2.1 海量數(shù)據(jù)，就是大數(shù)據(jù)么？

1.2.2 大數(shù)據(jù)，就是云計(jì)算么？

1.2.3 大數(shù)據(jù)的4V特征，規(guī)模、多樣、價(jià)值

1.2.4 大數(shù)據(jù)的規(guī)模、與多樣性

1.3 大數(shù)據(jù)價(jià)值的體現(xiàn) 

1.3.1 互聯(lián)時(shí)代，智能成為了必然

1.3.2 Google精確掌握用戶行為、獲取需求

1.3.3 新浪微博，為新浪帶來(lái)巨大商業(yè)價(jià)值

1.3.4 阿里巴巴，提前半年就已經(jīng)知道中國(guó)出口將面臨挑戰(zhàn)

1.3.5 Gartner，技術(shù)成熟度曲線，揭示大數(shù)據(jù)處于高速發(fā)展期

1.3.6 大數(shù)據(jù)，將揭開(kāi)智慧型經(jīng)濟(jì)模式的帷幕

2 大數(shù)據(jù)，是金融業(yè)的商業(yè)機(jī)會(huì)的再造

2.1 大數(shù)據(jù)為什么重要？它是商業(yè)機(jī)會(huì)的再造

2.1.1 更高層面的數(shù)據(jù)聚合

2.1.2 利用用戶“行為指紋”創(chuàng)造新商機(jī)

2.1.3 案例：利用行為指紋的商機(jī)創(chuàng)造過(guò)程

2.1.4 案例：淘寶，商機(jī)創(chuàng)造過(guò)程

2.1.5 案例：英國(guó)電信，大數(shù)據(jù)時(shí)代的商機(jī)創(chuàng)造

2.2 大數(shù)據(jù)時(shí)代，電信運(yùn)營(yíng)可以操作的若干價(jià)值點(diǎn)

2.2.1 大數(shù)據(jù)經(jīng)營(yíng)，需要模式創(chuàng)新

2.2.2 智能管道，大數(shù)據(jù)的驅(qū)動(dòng)

2.2.3 遺憾，金融業(yè)的流量經(jīng)營(yíng)還僅僅停留在管道收費(fèi)的模式上

2.2.4 怎樣利用大數(shù)據(jù)，開(kāi)展維系？

2.2.5 怎樣利用大數(shù)據(jù)，開(kāi)展客戶價(jià)值提升？

2.2.6 必須打穿多數(shù)據(jù)割裂，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的全面“聚合”

3 大營(yíng)銷，數(shù)據(jù)時(shí)代的號(hào)角

3.1 大數(shù)據(jù)時(shí)代的營(yíng)銷手段

3.1.1 行為學(xué)，大數(shù)據(jù)營(yíng)銷的基石

3.1.2 從AIDAM，到AISAS的轉(zhuǎn)變

3.1.3 社會(huì)化營(yíng)銷時(shí)代的模式究竟應(yīng)該怎樣？

3.2 大營(yíng)銷，大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)經(jīng)營(yíng)

3.2.1 案例：小米，利用微博數(shù)據(jù)開(kāi)展的營(yíng)銷

3.2.2 案例：中糧悅活創(chuàng)新，利用開(kāi)心網(wǎng)的數(shù)據(jù)獲取價(jià)值

3.2.3 案例：某行，校園市場(chǎng)的營(yíng)銷

3.2.4 案例：某行新業(yè)務(wù)，大數(shù)據(jù)營(yíng)銷

4 大數(shù)據(jù)的誕生，與金融業(yè)的轉(zhuǎn)型

4.1 大數(shù)據(jù)時(shí)代，金融業(yè)的思考路徑究竟如何？

4.1.1 從一個(gè)老者的商業(yè)思考，看金融業(yè)的問(wèn)題！

4.1.2 商業(yè)模式，究竟是什么？

4.1.3 金融業(yè)，**需要突破的是何種思維？

4.1.4 墨守、還是突破

4.1.5 從百度的演進(jìn)，看百度大數(shù)據(jù)時(shí)代的思考，找到新利益點(diǎn)

4.2 對(duì)大數(shù)據(jù)的進(jìn)一步理解

4.2.1 軟件是大數(shù)據(jù)的引擎

4.2.2 大數(shù)據(jù)的應(yīng)用不僅僅是精準(zhǔn)營(yíng)銷

4.3 大數(shù)據(jù)時(shí)代的分析&挖掘技術(shù)的支撐

4.3.1 需要，IT系統(tǒng)的再布局

4.3.2 商業(yè)智能模型的進(jìn)一步擴(kuò)展

4.3.3 機(jī)器自學(xué)習(xí)，是實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)化分析的基礎(chǔ)

4.3.4 必須清楚，現(xiàn)在的數(shù)據(jù)分析人員，需要再造