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    大數據下的產(chǎn)品與客群分析

    課程編號:26186

    課程價(jià)格:¥32000/天

    課程時(shí)長(cháng):2 天

    課程人氣:523

    行業(yè)類(lèi)別:行業(yè)通用     

    專(zhuān)業(yè)類(lèi)別:大數據 

    授課講師:韓迎娣

    • 課程說(shuō)明
    • 講師介紹
    • 選擇同類(lèi)課
    【培訓對象】
    產(chǎn)品研發(fā)團隊、產(chǎn)品經(jīng)理、產(chǎn)品需求調研團隊、營(yíng)銷(xiāo)、營(yíng)銷(xiāo)分析、運營(yíng)

    【培訓收益】
    金融大數據的應用現狀與痛點(diǎn),大數據特點(diǎn),技術(shù)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(chǎn)品需求 大數據下的產(chǎn)品場(chǎng)景,找回需求原點(diǎn),構建金融產(chǎn)品需求場(chǎng)景 金融產(chǎn)品數據分析與挖掘、金融產(chǎn)品研發(fā)前置分析及商業(yè)應用全周期 大數據洞察的客戶(hù)關(guān)系,洞察維度,客群分析,客群在線(xiàn)的四大場(chǎng)景 金融應用場(chǎng)景與客群關(guān)系,基于用戶(hù)洞察體驗需求升級

    一、識別大數據與大數據價(jià)值
    1、思維創(chuàng )新技術(shù)路徑
    2、金融大數據應用現狀與痛點(diǎn)
    大數據應用現狀
    大數據應用誤區
    大數據應用困擾及痛點(diǎn)
    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(jià)值
    大數據的特征與特點(diǎn)
    4、大數據技術(shù)圖譜
    大數據技術(shù)基礎
    大數據的數據源特點(diǎn)
    大數據技術(shù)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(guān)
    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(yōu)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(chǎng)景化應用
    基于標簽化的產(chǎn)品畫(huà)像
    3、數據洞察金融產(chǎn)品需求
    4、大數據為金融產(chǎn)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(chǎn)品能力?
    案例:
    三、貫穿整個(gè)金融產(chǎn)品生命周期的數據挖掘
    1、金融大數據分析與數據挖掘
    業(yè)務(wù)場(chǎng)景
    數據建模
    挖掘算法
    相關(guān)分析
    2、大數據應用場(chǎng)景及場(chǎng)景解析
    3、找回需求原點(diǎn),構建產(chǎn)品需求場(chǎng)景
    4、產(chǎn)品數據分析與挖掘的樣本條件
    5、產(chǎn)品研發(fā)前置分析
    需求任務(wù)
    研究目的
    關(guān)鍵指標
    6、產(chǎn)品生命周期 - 產(chǎn)品研發(fā)設計
    策略研究
    概念評估
    產(chǎn)品研發(fā)
    產(chǎn)品測試
    7、產(chǎn)品生命周期 – 商業(yè)應用
    導入
    發(fā)展
    成熟
    衰退
    8、產(chǎn)品商業(yè)應用的數據觸角
    案例:
    四、大數據洞察的客群分析
    1、與客戶(hù)關(guān)系的核心
    傳統價(jià)值
    高階價(jià)值
    2、大數據驅動(dòng)的客群洞察-數據維度
    真實(shí)性
    立體性
    即時(shí)性
    3、大數據驅動(dòng)的客群洞察 – 營(yíng)銷(xiāo)維度
    目標客群旅程
    營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)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(hù)心智
    內容偏好
    產(chǎn)品能力
    場(chǎng)景故事
    金融價(jià)值
    邏輯解析
    5、客戶(hù)在線(xiàn)的四大場(chǎng)景
    輸入場(chǎng)景
    瀏覽場(chǎng)景
    搜索場(chǎng)景
    交易場(chǎng)景
    6、金融應用場(chǎng)景與客群關(guān)系
    可運營(yíng)人群數 – 活躍用戶(hù)
    人群轉化率 – 關(guān)系加深率
    高價(jià)值人群總量
    高價(jià)值人群活躍度
    7、創(chuàng )新實(shí)踐,端到端的整合場(chǎng)景
    場(chǎng)景總覽
    預設GMV目標,反推各階層用戶(hù)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(yíng)銷(xiāo)閉環(huán)的布局
    基礎內容投放
    頭部?jì)热葙Y源
    人群關(guān)系觸達
    10、基于用戶(hù)洞察體驗升級需求 

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