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《大數據下的產品與客群分析》

課程編號:58784

課程價格:¥32000/天

課程時長:2 天

課程人氣:158

行業類別:行業通用     

專業類別:大數據 

授課講師:韓迎娣

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】
產品研發團隊、產品經理、產品需求調研團隊、營銷、營銷分析、運營

【培訓收益】
金融大數據的應用現狀與痛點,大數據特點,技術圖譜及大數據思維 大數據分析、建模、標簽化管理、數據洞察產品需求 大數據下的產品場景,找回需求原點,構建金融產品需求場景 金融產品數據分析與挖掘、金融產品研發前置分析及商業應用全周期 大數據洞察的客戶關系,洞察維度,客群分析,客群在線的四大場景 金融應用場景與客群關系,基于用戶洞察體驗需求升級

一、識別大數據與大數據價值
1、思維創新技術路徑
2、金融大數據應用現狀與痛點
大數據應用現狀
大數據應用誤區
大數據應用困擾及痛點
3、什么是大數據
大數據概念
大數據能做什么
大數據應用價值
大數據的特征與特點
4、大數據技術圖譜
大數據技術基礎
大數據的數據源特點
大數據技術邏輯
大數據全域識別
大數據數據展現
5、大數據思維
全樣
容錯
相關
智能
案例:
二、大數據分析與建模
1、大數據分析與建模
建模
訓練模型
應用模型
優化模型
2、大數據標簽化管理
數據標簽
標簽
多樣化標簽與場景化應用
基于標簽化的產品畫像
3、數據洞察金融產品需求
4、大數據為金融產品賦能
5、金融大數據的數據挖掘與建模
大數據挖掘流程與邏輯
大數據基本算法邏輯
大數據挖掘特性
大數據建模邏輯
數據+模型=產品能力?
案例:
三、貫穿整個金融產品生命周期的數據挖掘
1、金融大數據分析與數據挖掘
業務場景
數據建模
挖掘算法
相關分析
2、大數據應用場景及場景解析
3、找回需求原點,構建產品需求場景
4、產品數據分析與挖掘的樣本條件
5、產品研發前置分析
需求任務
研究目的
關鍵指標
6、產品生命周期 - 產品研發設計
策略研究
概念評估
產品研發
產品測試
7、產品生命周期 – 商業應用
導入
發展
成熟
衰退
8、產品商業應用的數據觸角
案例:
四、大數據洞察的客群分析
1、與客戶關系的核心
傳統價值
高階價值
2、大數據驅動的客群洞察-數據維度
真實性
立體性
即時性
3、大數據驅動的客群洞察 – 營銷維度
目標客群旅程
營銷活動評估
社交表現追蹤
行為趨勢洞察
4、客群洞察與分析
基礎屬性
需求解構
客群分層
客戶心智
內容偏好
產品能力
場景故事
金融價值
邏輯解析
5、客戶在線的四大場景
輸入場景
瀏覽場景
搜索場景
交易場景
6、金融應用場景與客群關系
可運營人群數 – 活躍用戶
人群轉化率 – 關系加深率
高價值人群總量
高價值人群活躍度
7、創新實踐,端到端的整合場景
場景總覽
預設GMV目標,反推各階層用戶體量
8、內容傳播渠道
內容矩陣
數字媒介矩陣
融合匹配
KOL選擇
9、基于內容營銷閉環的布局
基礎內容投放
頭部內容資源
人群關系觸達
10、基于用戶洞察體驗升級需求 

咨詢電話:
0571-86155444
咨詢熱線:
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