课程大纲：

大数据销售行为管理课程培训

【学习目标】：
1、互联网营销的发展趋势
2、大数据基本知识及*的发展趋势
3、商业智能数据是如何产生的
4、数据挖掘的方法
5、产品销售与运营的核心数据
6、用户画像及用户行为的大数据分析
7、产品或电商平台的数据运营体系的建设与管理
8、大数据的应用
【课程学时】：两天
【培训对象】：各级管理者、销售骨干、客服人员、产品经理、运营经理

【课程大纲】：
1、互联网电商的发展趋势，电子商务、微营销、O2O、社群等
电商的类型与案例
案例：马云所说的新零售指的是什么
2、营销模式的创新
传统报纸媒体、影视媒体、自媒体营销案例分享
微营销及案例、O2O案例
朋友圈、爆款、二维码、引流
App、微网站、微商城、公众平台（学员经验先分享，后研讨）
引用案例内容，跨界思维
高效的营销方式案例---见文章
3、商业智能BI及大数据
基本知识介绍
*的发展趋势及前沿热点
案例：大数据当今的热门应用

4、互联网+云计算
问题：大家是如何理解云计算的
云计算的种类及应用分类
云计算的案例分享
云计算与大数据的关系
腾讯的云计算大数据平台是如何搭建的，发展历程
5、产品销售与运营
销售行为与购买行为的差别---见视频
互联网时代的销售步骤
促销产品的设计案例
分组演练（角色扮演）---销售产品组合设计
互联网产品运营包括哪些内容
产品设计、内容建设、产品推广、营销管理、广告管理、会员管理、运营管理、团队管理各个板块内容的介绍
会员管理现状分析
粉丝运营（如何开发客户，留住客户，如何激活僵尸粉）
直营门店案例
销售的核心是什么
运营的核心是什么？

6、平台运营与数据运营体系的建设与管理
大数据相关的故事
销售漏斗与数据漏斗
数据分析、产品优化、运营策划
数据运营体系包含的内容：内容数据、商业数据、运维数据
数据规范、用户画布与行为分析
数据运营指标的提取与分类
数据运营指标建立的案例
数据支撑产品精细化运营
微信运营大数据案例
电商用户精细化数据营销案例
用户行为数据案例
腾讯、京东用户画像数据挖掘的案例

7、数据分析与挖掘
数据分析的方法
1)事前分析：
如何预测各类指标
如何建立考核指标
支持的决策
精细化运营
2)事中分析：
实时监控效果
实时反馈和分析原因、调整
销售类的数据分析案例---见文章
3)事后分析：
回顾分析效果、原因、优化
如何指导下一步的战略调整
数据挖掘工具，如 R 语言/SPSS/SAS/SQL；
大数据当今的热门应用案例
大数据在公司的应用工具及举例
大数据在运营商的应用案例：营业厅运营，物联网大数据+智慧家庭案例等等

8、总结与结束

【培训准备清单】：
1、学员分成5-6组（本门课程可不分组）
2、必须能上网
3、3种不同颜色的便利贴
4、A3纸张若干，大于10张
5、一堵墙或一个平面(白板）

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