傅一航老师：大数据专家

CDA数据分析师授权讲师

帆软数据应用研究院专家

广州大数据行业协会智库专家

计算机软件与理论硕士研究生，华为工作十年，五项国家专利，在华为工作期间获得华为数项奖项，对大数据分析与应用有深入的研究。

培训十年，服务的客户遍及通信、金融、交通、制造、政府等行业，其中包括中国银行、招商银行、平安集团、移动、华为、施耐德、富士康、西部航空、广州地铁、东风日产、广州税务、良品铺子、中冶赛迪、埃森哲、海天集团、正泰电器、徐工集团等公司和单位。

傅老师专注于大数据分析与挖掘、机器学习等应用技术。旨在将大数据的数据分析、数据挖掘、数据建模应用于行业及商业领域，解决行业实际的问题。

1. 让管理更高效：将大数据应用于企业管理，用大数据探索企业发展规律和行业发展趋势，有效预判市场变化和需求，基于规律和预判来进行管理决策，并实现组织架构演变、人才新技能培养、生产流程优化，以及服务效率提升，最终匹配市场未来的变化需要，提升企业管理效率。
2. 让决策更科学：将大数据应用于运营决策，用大数据呈现企业整体经营状况，诊断运营问题和风险，找到业务短板，全面理解组织、产品、人员、营销、财务等要素间的相关性，实现企业资源的最优化配置，提升科学决策能力。
3. 让营销更精准：将大数据应用于市场营销，解决营销中的用户群细分和品牌定位，客户价值评估，分析用户需求，产品设计优化，产品最优定价等实际问题，实现精准营销和精准推荐，以最小的营销成本实现最大化的营销效果。

出版书籍

傅一航出版的书籍有：《商业分析思维与实践--用数据分析解决商业问题》，北京大学出版社，2024年1月上架。

课程特色

傅老师目前致力于将大数据技术应用于通信、金融、电商、互联网、制造业、政府等领域。傅老师的课程最大特色：实战性强！“围绕业务问题+搭建分析框架+运用分析方法+建立分析模型+熟悉分析工具+形成业务策略”。

以商业目标为起点，基于实际的业务应用场景（明确目的），搭建全面系统的业务框架和分析维度（分析思路），选择最合适的方法（分析方法），深入浅出的理论讲解（分析模型），使用简单实用的工具操作（分析工具），对分析结果进行有效的解读（数据可视化），最终形成具体的业务建议，实现业务分析/数据分析的闭环。

ž重思路：数据思维+分析框架；

ž重体系：分析过程+分析阶段；

ž重实战：分析方法+分析模型+分析工具；

ž重落地：可视化+数据解读+业务策略。

课程主题

大数据的培训主题有：

董事长总经理高管的课程：

《数字化战略与数字化变革》

《大数据思维与应用创新》

《大数据思维与商业模式创新，赋能企业增长》

《大数据思维与大数据决策，提升决策能力》

大数据市场营销的课程：

《大数据时代的精准营销》

《数说营销----大数据营销分析实战与沙盘》

《市场营销大数据分析实战培训》

《大数据助力市场营销与服务提升》

大数据分析应用类的课程：

《大数据分析综合能力提升实战》

《大数据建模与模型优化实战培训》

《大数据挖掘之SPSS工具入门与提高》

《金融行业风险预测模式实战培训》

《数据分析及生产运营实际应用》

大数据分析语言Python课程：

《Python开发基础实战培训》

《Python数据分析与可视化实战》

《Python数据建模与模型评估实战》

《Python模型优化与特征优化实战》

《Python机器学习算法实战》

《Python RPA办公流程自动化》

《大数据建模大赛实战辅导》

大数据时代的精准营销

【课程目标】

本课程从实际的市场营销问题出发，了解大数据在市场营销领域的价值以及应用。并对大数据分析与挖掘技术进行了介绍，通过从大量的市场营销数据中分析潜在的客户特征，挖掘客户行为特点，实现精准营销，帮助市场营销团队深入理解业务运作，支持业务策略制定以及营销决策。

通过本课程的学习，达到如下目的：

1、了解大数据营销内容，掌握大数据在营销中的应用。

2、了解基本的营销理论，并学会基于营销理念来展开大数据分析。

3、熟悉数据分析的标准过程，了解大数据在营销中的应用原理。

【授课时间】

1天时间

【授课对象】

市场营销部经理、产品设计人员、运营分析部经理等主管。

【授课方式】

理论精讲+案例解析+实际业务问题分析

本课程突出数据分析的实际应用，结合行业的典型应用特点，围绕实际的商业问题，进行大数据的分析与挖掘，通过营销案例分析，让学员明白大数据营销的价值以及实现。

【课程大纲】

第一部分： 数据决策思维

问题：什么是数据思维？大数据决策的底层逻辑以及决策依据是什么？

1、数字化五大技术战略：ABCDI战略

2、大数据的本质

Ø数据，是事物发展和变化过程中留下的痕迹

Ø大数据不在于量大，而在于全（多维性）

Ø业务导向还是技术导向

3、大数据决策的底层逻辑（即四大核心价值）

Ø探索业务规律，按规律来管理决策

案例：客流规律与排班及最佳营销时机

案例：致命交通事故发生的时间规律

Ø发现运营变化，定短板来运营决策

案例：考核周期导致的员工月初懈怠

案例：工序信号异常监测设备故障

Ø理清要素关系，找影响因素来决策

案例：情绪对于股市涨跌的影响

案例：为何升职反而会增加离职风险？

Ø预测未来趋势，通过预判进行决策

案例：惠普预测员工离职风险及挽留

案例：保险公司的车险预测与个性化保费定价

4、大数据决策的三个关键环节

Ø业务数据化：将业务问题转化为数据问题

Ø数据信息化：提取数据中的业务规律信息

Ø信息策略化：基于规律形成业务应对策略

案例：用数据来识别喜欢赚“差价”的营业员

第二部分： 大数据实现精准营销

1、什么是精准营销

2、实施精准营销的几个关键

Ø定位正确的客户

Ø匹配正确的产品

Ø确定合理的价格

Ø寻找恰当的时机

Ø通过合适的渠道

Ø设计合适的信息

3、数据分析的六步曲

4、步骤1：明确目的--理清思路

Ø确定分析目的：要解决什么样的业务问题

Ø确定分析思路：分解业务问题，构建分析框架

5、步骤2：数据收集—理清思路

Ø明确收集数据范围

Ø确定收集来源

Ø确定收集方法

6、步骤3：数据预处理—寻找答案

Ø数据质量评估

Ø数据清洗、数据处理和变量处理

Ø探索性分析

7、步骤4：数据分析--寻找答案

Ø选择合适的分析方法

Ø构建合适的分析模型

Ø选择合适的分析工具

8、步骤5：数据展示--观点表达

Ø选择恰当的图表

Ø选择合适的可视化工具

9、步骤6：报表撰写--观点表达

Ø选择报告种类

Ø完整的报告结构

10、数据分析的三大误区

演练：产品精准营销案例分析

Ø如何搭建精准营销分析框架

Ø精准营销分析的过程和步骤

第三部分： 数据营销概述

1、大数据在行业中的常见应用

Ø大数据+保险

Ø大数据+金融

Ø大数据+旅游

Ø大数据+零售

2、传统营销的困境

3、营销理论的变革

Ø第一代：4P理论

Ø第二代：4C理论

Ø第三代：nPnC理论

4、大数据营销引领传统营销

5、大数据在营销中的典型应用

Ø市场定位与客户细分

Ø客户需求与产品设计

Ø精准广告与精准推荐

Ø用户行为与特征分析

Ø……

6、大数据营销的基石：用户画像

7、大数据营销在整个营销体系的应用

第四部分： 数据营销案例

1、从客户生存周期看大数据营销

2、如何寻找影响因素？

案例：决定客户选择产品的关键因素是什么？

3、如何寻找目标客户（用户匹配模型）

案例：杂志社去哪里寻找订阅用户

4、如何进行精准广告投放（利用响应模型优化）？

案例：宜家IKE如何实现产品手册的精准发送

5、如何实现客户群划分（聚类）？

案例：找到汽车行业的细分客户群

案例：宝洁公司实现多层次客户的产品试销

6、如何预测客户行为（分类预测），实现精准推荐？

案例：如何评估客户是否会购买汽车？

案例：如何评估客户会选择哪个品牌的汽车？

案例：银行构建欠贷用户模型，实现风险控制

案例：保险欺诈监测模型

7、如何实现产品的交叉销售？

案例：沃尔玛通过交叉销售，促进产品销量提升

案例：如何推荐汽车附加产品？

8、如何预测产品销量/销售金额

案例：如何评估iPad的销量上限及销量增速拐点？

案例：美国AL航空公司的里程数预测

案例：菜鸟物流如何提升物流速度

9、如何实现产品最优定价？

案例：零售商如何选择产品定价策略？

10、如何进行产品设计与优化？

案例：从销量看出客户主要关注产品的哪些功能和特性？

结束：课程总结与问题答疑。