課程背景：
未來人貨場一切數字化，數據將成為一種資源，沒有數據沒有未來，企業如何構建自己的大數據未來？
人工智能已經來臨，人工智能在營銷板塊的應用本質就是大數據營銷！企業的ERP、CRM、報表等等僅僅是零散的死數據，如何激活流動產生閉環，產生效益？
經驗將成為負債，未來將利用數據產品規劃、定位、策劃、人群分析、活動策劃，數據成為商業的起點！
人為的數據分析不是大數據營銷，大數據營銷未來是數據智能！人人都說人群畫像，它不是人群特征屬性，人群畫像底層的奧秘嗎？人們都知道一半的廣告費浪費了，但不知道浪費在哪里，大數據給我們一把鑰匙，大幅度減少浪費！
未來的企業都是互聯網企業，所謂的傳統企業是沒用應用大數據的企業！你的企業靠銷售精英驅動，還是靠數據驅動？未來數據將打敗所有銷售冠軍，未來數據比銷售冠軍更懂消費者，并且不知疲倦！
課程收益：
▲ 理念+案例+方案，悟新零售本質，聽完就會干！
▲ 理解線下和線上區別和聯系，真正解決渠道沖突！
▲ 真正理解線上數據驅動本質和內容營銷的訣竅
▲ 提出線下門店新零售數字化和智能化的解決方案
▲ 真正理解用新零售驅動供應鏈的解決方案
▲ 掌握零售的成本、體驗和效率改善工具
課程時間：2天，6小時/天
課程對象：企業老板和中高層、銷售部、電子商務部、市場部及新媒體部門人員
課程方式：務實、點睛，互動性強，理論+案例+實踐！
課程大綱：
引言：大數據那些事兒
1. 大數據定義和本質
2. 大數據和傳統數據區別
3. 大數據和厚數據
4. 大數據和小數據
第一講：大數據之用戶
一、新零售下用戶特征
1. 個性化
2. 情緒化
3. 圈層化
4. 年輕化
二、如何定義目標客戶
1. 尋找目標客戶的大誤區
2. 為何要先找到超級用戶？
3. 超級用戶特征
三、用戶數據的維度
1. 為何態度數據最關鍵（分析元數據、行為數據和態度數據）
2. 傳統市場調查哪些數據是有用的？
四、用戶畫像
1. 為什么你的畫像總是沒用？
2. 用戶標簽化怎么做？
3. 人群畫像模型
案例分析：陳歐體
第二講：大數據之產品
一、產品經理
1. 產品經理為何這么火？
2. 為何人人都要有產品經理基因
二、產品企劃之數據維度
1. 產品規劃數據分析模型
2. 產品測試的策劃模型
三、制造業大數據革命
1. 工業4. 0和中國制造2025
2. C2B時代產品制造和用戶數據如何對接？
3. 紅領集團如何實現大數據制造
四、線下為何突然火起來？
1. 淘品牌為何隕落？
2. 資本為何大舉進入新零售？
3. 線上品牌回歸線下是歷史倒流？
案例分析：天貓小店如何利用大數據選品
案例分析：名創優品如何利用大數據協同研發新品？
第三講：大數據之推廣
一、推廣變化
1. 渠道的變化
2. 內容的變化
二、各個平臺推廣特點及數據規律
1. 百度競價數據分析
2. 微博推廣數據分析
3. 今日頭條推廣數據分析
4. 廣點通推廣及數據分析
5. 網盟投放及數據分析
6. 程序化購買及數據分析
三、大數據時代下營銷人工作流程
1. 傳統營銷組織工作流程
2. 大數據背景下新工作流程
四、內容營銷
1. 大數據和內容為何密不可分
2. 內容創意案例分析
第四講：大數據之零售
一、人工智能時代的新零售
1. 新零售概念和本質
2. 新零售和傳統零售區別
3. 線上零售和線下區別
4. 如何獲取線下用戶行為數據
二、大數據新零售—盒馬鮮生
1. 盒馬鮮生如何利用大數據選址？
2. 盒馬鮮生如何利用大數據配送？
3. 盒馬鮮生如何獲取線下用戶數據？
4. 盒馬鮮生如何做活動策劃？
三、大數據零售—小米之家
1. 小米的新零售戰略
2. 小米零售數據公式
四、其他案例分析
1. 銀泰百貨大數據變革之路
2. 天貓小店如何利用大數據驅動夫妻老婆店
3. 餐飲企業如何實現數據驅動零售
第五講：企業如何布局新零售
一、新零售平臺
1. 數據平臺
2. BAT平臺
3. 自建平臺（官網、APP或其他）
二、數據工作流程
1. 數據定義
2. 數據采集
3. 數據分析
4. 數據再次應用
三、算法是如何驅動數據自運營？
1. 智能商業的核心為何離不開算法？
2. 企業后半程為什么越來越需要算法？
3. 算法如何工作？
4. 算法工程師和傳統營銷人如何協同？
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