第一讲：大数据概述1. 大数据来源：数据的多种来源构成2. 大数据价值：数据的价值体现3. 大数据5V特点：大量、高速、真实性、多样性、价值第二讲：需要正视的大数据误区一、关于误区认知1. 数据中心的误区2. 云计算的误区3. 数字化信息的误区4. 海量数据的误区二、各个属性大数据分类1. 政务类——按工商、人口、税务、市场2. 公共类——按教育、医疗、交通、市政3. 用户类——按性别、年龄、职业、购买力4. 产业类——按汽车、税控、3C、娱乐三、大数据应用在精准营销之外，还用于哪些行业？1. 消费行业2. 电子商务3. 医疗卫生4. 军事科技5. 金融行业案例：企业自身案例第三讲：大数据的商业本质一、大数据成为企业的核心竞争力1. 精准资产2. 云技术3. 物联网的动态链接二、大数据下创新企业的新机会1. 数字创新带来新机会2. 数字产业新机会3. 数字革命新机会案例：滴滴打车全场景的数字化应用三、大数据七种思维1. 定量思维2. 相关思维3. 实验思维4. 全样本思维5. 个性化思维6. 融合思维7. 跨界思维第四讲：改变大数据销售过程六大难题难题一：门店客流持续下降难题二：对客户信息一无所知难题三：推广成本高，效果差难题四：促销天天搞，就是不买单难题五：平台有销量，商家没利润难题六：老客户无法跟进，回头客少解决问题：根据现场学员反馈针对性解决工具：1. 大数据探针2. 客户CRM系统3. DSP精准营销4. 电商数据分析系统5. AI人脸识别第五讲：大数据引发的思维变革一、大数据成为科学研究的底层基础案例：第四范式（大数据行业典型企业）1. 经济科学2. 理论科学3. 计算科学4. 数据密集型阶段二、管理决策的思维变革1. 事先总结到事前规划2. 定量到定性分析3. 抽样到全体数据分析4. 拍脑袋到看数据第六讲：利用大数据能获取到五大信息源一、客户在哪里？1. 从性别不同分析2. 从年龄层次分析3. 从职业类型分析4. 从区域特性分析二、客户是谁？1. 人口特征——适应规则2. 消费特征——参考定价3. 场景特征——复购传播4. 心理特征——成交转化三、客户需要什么？1. 谁？用户的面貌描述2. 什么？聚焦在一个痛点而非多个痛点3. 场景？从笼统的场景聚焦到细致入微的场景四、客户有什么样的消费理念？现场互动：多种消费数据的汇总能够给我们解答什么样的商业画布五、客户的购买决策时如何做出的？决策的时效以及依据，决策的数字意义案例解析：在场客户数据的提问以及现场数据问题分析第七讲：大数据还原数字营销与内容传播一、数字营销时代未来趋势与方式1. 数字营销到底是什么？1）量化投放2）流量为王3）精准反馈2. 数字营销与传统广告营销的区别1）内容性差异2）渠道性差异3）成本性差异4）传播性差异5）评估性差异3. 未来全新数字营销的概念与特性1）全渠道+大背靠依托销售渠道、微信、自媒体、视频、SNS全部渠道与销售打通，背靠两微一抖进行传播2）全渠道的特性：多重性、多样性、不可预见性及知、及买、跟流量相关从而达到消费者购买的端点，最终产生购买抖音并不是全渠道，而是消费者心理的触及点，产生最终的转化，才是精髓、才是核心4. 数字营销两大板块1）出产内容2）传播渠道5. 真正网络营销2件事：集客、转化6. 全渠道+大背靠的产业误区及痛点1）众多碎片化合同的签署2）品牌方权益风险3）传统的1+1+1风险无法反噬到大背靠4）单一事件的爆点误区：企业依靠爆点事件，打造全网营销实际情况：很多企业没有声音了，没有爆点5）借势非造势，星星之火可以燎原6）多头决策、执行不利7）顾问型乙方8）品牌管理扁平化9）唯数字论，先懵逼两年10）攀附及其依赖大背靠二、诊断与评估企业的数字营销策略1. 传播的广泛性：全渠道、维度内容、背靠品牌及平台2. 爆点的尖锐性：可传播性、有互动性、能够场景带入3. 数据的精准性：曝光量、点击量、转发量、转化率4. 转化的匹配性：内容足够垂直、传播具备延续性案例：一张完整的数据投放后期检测报告：数据呈现、检测效果、设计产出、达成转化（电商或渠道）三、立体化内容营销及传播1. 内容营销的三段式递进步骤1）客户获取：口碑导流，社会化导流、O2O导流、数字化导流、第三方导流2）客户转化：留存转化、参与转化、互动式转化3）客户支付：快捷支付、传播支付、门槛式支付2. 内容营销的传播特征1）绳结特征2）时间连贯性3）单体差异性4）要素的整合能力