1、大数据营销理论+实战 DAY01上午09:00 10:30大数据营销导入10:50 12:00大数据对电商作用下午14:00 14:50大数据下流量部署14:50 15:30跨境电商平台发展15:50 17:00跨境电选品思路17:00 17:30电商教学案例探讨大数据大数据营销现营销现状及发状及发展趋势展趋势导学-导入大数据下企业面临挑战大数据发展现状大数据营销大数据营销价值企业应该如何解决大数据营销大数据营销发展趋势大数据发展现状大数据发展现状 一、大数据兴起 二、大数据来源分类 三、大数据营销定义大数据发展现状 一、大数据兴起 1 互联网技术普及和发展 2 消费者行为模式发生改变 3 数
2、据正在企业和消费者直接传递大数据发展现状 一、大数据兴起案例大数据发展现状 二、大数据来源分类 1 自由类 2 第三方大数据发展现状 二、大数据来源分类 1 自由类企业基于自身平台开发和挖掘一类数据大数据发展现状 二、大数据来源分类 2 第三方 与第三方公司达成合作来获取数据大数据发展现状 三、大数据营销定义 1 什么是大数据营销 大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据，首先帮助广告主找出目标受众，以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配，并最终完成广告投放的营销过程。大数据营销价值大数据营销价值 一、基于需求定制产品 二、开展精准推广活动大数据营销价值 一、基于需求定制产品面膜-
3、脚膜-CUK面膜机-？大数据营销价值 二、开展精准推广活动腾讯空间-人人网-豆瓣网-开心网大数据下企业面临挑战大数据下企业面临挑战 一、消费群体难以定位 二、竞争压力与成本控制难以把握 三、企业未来发展决策难以把握 四、缺乏分析大数据人才大数据下企业面临挑战 一、消费群体难以定位 1 消费者购物模型发生改变 AIDMA、AISAS演变到SICAS大数据下企业面临挑战 二、竞争压力与成本控制难以把握 1 从媒体导向到用户导向 2 从用户主观数据库到客观数据库转化大数据下企业面临挑战 三、企业未来发展决策难以把握 1 企业所需的大数据来源在哪里？2 企业如何开始应用大数据营销？3 自己企业是否适合
4、大数据营销？大数据下企业面临挑战 四、企业急需大数据人才 数据工资企业应该如何解决大数据营销企业应该如何解决大数据营销 一、精准广告投放 二、研究与洞察用户未来需求 三、在线销售与信息收集 四、客户关系管理系统 五、广告监测与与决策 企业应该如何解决大数据营销 图例企业应该如何解决大数据营销 处理结果企业应该如何解决大数据营销 处理案例 1 亚马逊推荐算法企业应该如何解决大数据营销 处理案例 2 淘宝账号等级推荐法大数据营销发展趋势大数据营销发展趋势 一、智能终端成为数字营销的主战场 根据CNNIC，截至2015年6月，我国网民规模达6.82亿，手机网民规模达5.57亿，手机上网的网民比例为8
5、3.4%，手机上网比例首超传统PC上网比例（80.9%）。大数据营销发展趋势 一 智能终端成为数字营销的主战场 Case:双十一数据 无线大潮势不可挡的趋势，清晰反映在了今年双11的交易数据上。截至11月11日24时，天猫双11全天交易额突破912.17亿，其中移动端交易占比68%。2014年同期，这一数字仅为42.6%。大数据营销发展趋势 二、新型城镇和农村成移动新蓝海 据CNNIC的数据显示，截至去年6月，我国网民中农村人口占比为28.2%，规模达1.78亿。农村网购市场蕴含巨大的开发潜力。大数据营销发展趋势 三、移动营销打造O2O营销新模式 移动O2O营销模式充分利用了移动互联网跨地域、
6、无边界、海量信息、海量用户的优势，同时充分挖掘线下资源，进而促成线上用户与线下商品服务的交易。大数据营销发展趋势 四、App营销是移动营销主要形式 庞大的App数量和广告形成两个巨大长尾市场，通过大数据分析可以让用户在合适的时间、合适的地点、合适的场景，看到合适的广告信息。大数据营销发展趋势 五、RTB成移动广告投放主导模式 RTB（Real Time Bidding）实时竞价，是一种利用第三方技术在数以百万计的网站上针对每一个用户展示行为进行评估以及出价的竞价技术。与大量购买投放频次不同，实时竞价规避了无效的受众到达，针对有意义的用户进行购买。大数据对电商作用国内淘宝京东大数据下流量布局思路
7、大数据下买家特征分析大数据营销大数据下产品属性分析大数据时代电商平台算法大数据营销需要掌握的理论大数据下买家特征分析大数据下买家特征分析 一、买家特征案例分析 二、买家应具备特征 三、买家特征分析软件 四、买家特征分析应用大数据下买家特征分析 一、买家特征案例分析 1、案例-卖一条牛仔裤从哪些方面考虑买家特征？大数据下买家特征分析 二、买家应具备特征 1、性别 2、年龄 3、地域 4、购物特征 5、大网时间 6、账号等级 7、消费层次 8、星座 9、爱好品牌等大数据下买家特征分析 三、买家特征分析软件 1、淘宝指数现场演练大数据下买家特征分析 四、买家特征分析应用举例 1、知道买家账号等级之后
8、 2、知道买家所在地域之后 3、知道买家大网时间之后 4、知道买家购物习惯之后大数据下产品属性分析大数据下产品属性分析 一、产品属性分析意义是什么 二、如何分析出产品属性 三、分析出产品属性之后应用大数据下产品属性分析 一、产品属性分析意义是什么 1、分析用户真实需求 2、生产符合用户产品大数据下产品属性分析 二、如何分析出产品属性 工具-生e经大数据下产品属性分析 二、如何分析出产品属性 Case:牛仔裤实操案例大数据下产品属性分析 三、分析出产品属性之后应用 1:给出一份符合用户需求产品特征报告 2：通过产品报告挖掘产品核心卖点大数据下流量布局思路大数据下流量布局思路 一、流量构成 二、影
9、响自然流量因素 三、流量分析工具解读 四、快速打造爆款思路大数据下流量布局思路 一、流量构成 1、自然流量 2、付费流量 3、活动流量 4、站外流量大数据下流量布局思路 二、影响自然流量因数大数据下流量布局思路 二、影响自然流量因数 1、标题撰写思路大数据下流量布局思路 二、影响自然流量因数 1、标题撰写步骤1 挖掘宝贝属性词2 生意参谋淘词3 找到黑马词必填4 黑马词按照空格算法填写标题5 找到模糊长尾词待定6 淘宝生意参谋属性排序7 在不影响原有匹配下组合标题8 增加属性词，填满标题大数据下流量布局思路 二、影响自然流量因数 1、标题撰写案例大数据下流量布局思路 三、流量分析工具解读 1、
10、生意参谋大数据下流量布局思路 三、流量分析工具解读 2、数据解读 1）流量概况大数据下流量布局思路 三、流量分析工具解读 2、数据解读 2）流量地图大数据下流量布局思路 三、流量分析工具解读 2、数据解读 3）访客分析大数据下流量布局思路 三、流量分析工具解读 2、数据解读 4）商品分析大数据下流量布局思路 三、流量分析工具解读 2、数据解读 5）行情分析大数据下流量布局思路 三、流量分析工具解读 2、数据解读 6）专题工具大数据时代电商平台算法大数据时代电商平台算法 一、豆腐块算法 二、千人千面算法 三、词距算法大数据时代电商平台算法 一、豆腐块算法 1、豆腐块案例解读大数据时代电商平台算法 一、豆腐块算法 1、豆腐块案例解读 1)产品价格 2)产品销量 3)入门等级大数据时代电商平台算法 二、千人千面算法 1、千人千面算法解读大数据时代电商平台算法 二、千人千面算法 1、千人千面算法解读 1）对应账号等级 2）买家购物轨迹 3）买家购物特征 4）买家购物客单价大数据时代电商平台算法 三、词距算法 1、词距算法解读大数据时代电商平台算法 三、词距算法 1、词距算法解读 1）主推关键词尽量往前写 2）用主推关键词提升销量 3）主推关键词最好包含空格|等总结和答疑
