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        大數據營銷

        主講老師: 陳起輝 陳起輝

        主講師資:陳起輝

        課時安排: 1天/6小時
        學習費用: 面議
        課程預約: 隋老師 (微信同號)
        課程簡介: 中國互聯網的前世今生; 1、互聯網1.0時代; 2、互聯網2.0時代;
        內訓課程分類: 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務稅務 | 基層管理 | 中層管理 | 領導力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業文化 | 團隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權激勵 | 生產管理 | 采購物流 | 項目管理 | 安全管理 | 質量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業技能 | 互聯網+ | 新媒體 | TTT培訓 | 禮儀服務 | 商務談判 | 演講培訓 | 宏觀經濟 | 趨勢發展 | 金融資本 | 商業模式 | 戰略運營 | 法律風險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉村振興 | 黨建培訓 | 保險培訓 | 銀行培訓 | 電信領域 | 房地產 | 國學智慧 | 心理學 | 情緒管理 | 時間管理 | 目標管理 | 客戶管理 | 店長培訓 | 新能源 | 數字化轉型 | 工業4.0 | 電力行業 |
        更新時間: 2023-08-30 09:59


        一、互聯網趨勢與大數據時代

        中國互聯網的前世今生

        1、互聯網1.0時代

        2、互聯網2.0時代

         

        二、贏在互聯網思維

        互聯網思維

        傳統企業搞電商需要什么互聯網思維?(三式九劍)

        互聯網思維“獨孤九劍”

        傳統企業互聯化四段位

        產業鏈與互聯網思維

         

        三、大數據時代下商業模式創新

        大數據時代的背景

        何謂大數據 → 大數據的4V特征

        大數據帶來的思維變革(更多,全體數據)

        大數據帶來的思維變革(更雜)

        傳統企業互聯化四段位

        商業模式的定義

        商業模式的作用

        商業模式創新的因素分析

        成功商業模式設計六步法則

        互聯網下的商業模式

        未來商業形態的格局及趨勢

         

        四、互聯網金融模式創新

        互聯網金融的四大格局

        互聯網金融的創新模式

        互聯網金融的發展現狀

        大數據征信如何獲取征信數據來源

        征信大數據整合加工

        2018年互聯網公司的金融布局

         

        五、大數據重建營銷運營體系

        1、用戶畫像與標簽體系描述

        2、用戶密度分析與熱力圖展示

        3、用戶購買傾向預測

        4、精準營銷

        5、通過圖像搜索服務進行場景化營銷

        6、交叉銷售

         

        六、大數據下構建網絡營銷系統

        大數據下構建網絡營銷系統

         

        七、小而美,品類定位打造第一品牌

        品牌定位

        1)老大定位

        2)老二定位

        3)創新品類新定位

        品類定位戰略

         

        八、建設高效轉化建站系統

        關于網站,我們需要關注的數據

        數據如何查詢

         

        九、建立高效推廣系統

        免費推廣

        1、搜索引擎優化SEO

        2、社會化網絡

        3、移動新媒體營銷

         

        十、建立精細化運營體系

        運營體系

         

        十一、大數據下社會化營銷

        社會化網絡營銷

        微博營銷

        微信營銷

        微信生意密碼

        微信公眾平臺

        微信公眾平臺———粉絲怎么來的

        企業網站、官方微博、微信公眾平臺如何打造傳播鐵三角

        社會化營銷如何創造收益

         

        十二、如何構建成大數據公司

        大數據企業的頂層設計

        1、一切數據化

        2、數據管理平臺建設

        3、海量數據分析挖掘能力提升

        4、外部數據戰略性儲備

        5、數據外部創新應用

        6、數據的開放和共享

        7、數據產業戰略投資

         
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