内容：

课程主要内容：
一、思维导入：认识互联网时代
当下互联网思维现象的深度思考
思考：中国经济如何通过互联网成功“弯道超车”。
新零售及成功企业案例分析
思考：当下传统企业如何利用互联网跨域时空的特定，给企业经营加“杠杆”，从而实现高纬度竞争。
互联网思维是什么？新零售是什么？大数据是什么？
二、新零售的发展趋势
企业运营核心竞争力的界定和特征
通过大数据了解你的用户需求
新零售的动力:大数据、云计算、工业4.0与物联网
企业如何收集、处理海量数据
大数据运营推动传统企业转型新零售
三、新零售如何运用互联网思维
1，用户思维
——把握用户的核心需求
——如何利用用户体验开展营销
2，简约思维
——“简”是王道
——如何“简”而不“乏”
3，极致思维
——抓住用户痛点
——如何把握兴奋点
4，迭代思维
——先开炮后瞄准
——如何有效微创新
5，大数据思维
——大数据现代企业的仪表盘
——如何让大数据助力高效运营
6，平台思维
——建设生态圈
——如何建立互联网时代的联盟
7，跨界思维
——行业边界的模糊
——如何做颠覆式创新
三、营销数据从何而来——精准营销及口碑传播
”新零售“的特点、商机与挑战
2、新零售带来的营销变革与应对机制
3、新零售营销的主要内容和手段
4、新零售营销传播特点：分众、精准、个性、交互、口碑、长尾
5、如何增强用户体验来提高用户的访问粘性
新零售+大数据在各行业应用案例
1、电子商务与大数据完美结合
网站投资回报率的计算
网站运营的指标体系
客户价值的细分，如何做客户运营
ARPU值的关键作用与法则
2、连锁零售企业管理利器——平台化
购物中心业绩提升六大要素
数据帮助提高销售量
奇妙的关联销售
分组讨论：资金流、物流系统、渠道成员关系管理台账的建立和数据分析
3、电信企业通过数据挖掘改善企业营销模式
分组讨论：如何更有针对性的建立营销模式，从规模营销到定点营销
4、通过数据挖掘提升银行信用卡客户忠诚度
分组讨论：从信用卡数据分析，到防止客户流程
五、营销大数据应用概述
什么要做数据挖掘——多学科的融合
数据挖掘的功能：分类、预测、推估、关联、聚类、可视化
如何收集、处理海量数据
数据挖掘中的十大经典算法
数据质量管理四大要素
数据挖掘建模、流程及分析指标
六：数据挖掘对智慧营销的作用
建立运营数据挖掘模型的4个步骤
数据挖掘结果如何展现——可视化数据之美
数据挖掘常用的工具
如何写一份赏心悦目的数据分析报告——用数据看透问题
七、新零售+智慧营销如何落地
新零售营销模式
通过流程体系事先新零售
新零售企业一体化端到端流程
建立新零售大数据指标体系，指导企业经营目标

标签：通讯、互联网