一、“大数据、大生意”：
1.概述
1)大数据概念和特点
2)大数据需要哪些技术支撑
3)大数据能够带来哪些新应用？
2.大数据时代带来对传统营销的挑战
1)大数据如何成为资产？
2)大数据如何体现精确营销
3)大数据的价值
3.大数据时代的新营销模式
1)互联网的营销模式——微博营销、网页营销等
2)CRM——“旧貌焕发新颜”
3)精确营销——装上了GPS，实现“精确打击”
4.如何在海量数据中整合线上、线下数据，形成你对消费者的独特洞察力
1)知道客户的各个属性——互联网时代不再“是否是狗”
2)客户的群体特征——“人以群分”
5.如何建立全渠道数据平台，拓展营销渠道，提高营销效率
1)客户接触渠道分类
2)电话、QQ、微博——全方位覆盖
3)如果进行广告的精确投放？
6.大数据的实现技术
1)HADOOP技术
2)MAP/REDUCE算法
3)非结构化数据分析的特点
二、大数据下客户的“透视”：
1、客户是“上帝”，如何找到“上帝”？
1）上帝是什么样子？
上帝是什么视图？
2）客户是什么样子？
客户是什么视图？
3）提供哪些产品？
产品是什么视图？
4）如何建立客户和产品间的关系？
为合适的客户，找到合适的产品
2、我们对自己的客户（“上帝”）了解多少？
1）客户会有什么特点？
客户的基本特征（如：不同产品的年龄分布）
客户的群体特征（如：不同年龄群体关注点有哪些？）
现代营销模式的基础，以现有产品为基础，寻找群体客户适合的产品和服务。
客户的交往圈子（如： 户外旅游圈子关注哪些产品？）
另一个角度规划产品和服务。
2）营销的方法
营销方法论和知识库（分析问题的知识库和方法树）
金融产品营销的特点（没有实物的高利产品）
*贴片广告：《非诚勿扰2》里送保险，似乎比送房子更时尚
3）企业管理方面的情况
及时发现企业真实的情况（哪些运营的关键指标KPI？）
像人体一样，如何及时发现病症？（关键指标KPI的波动范围？）
【示例】企业的数码仪表盘，展示企业的KPI；手机彩信及时展现KPI给领导。
3、如何“帮客户买产品，而不是推销其不需要的产品”
1）如何进行客户的“X光透视”？
（客户的统一视图包含哪些信息？哪些是关键属性？）
如何发现客户的真实需求？（服务与骚扰的区别）
【示例】电信行业客户的统一视图
2）内部产品的科学选配
（如何提供专家般量化的分析，为用户提供最优的内部产品？
如：电信行业计算出最适合用户模式的资费进行选择）
【示例】为客户定制最合适的资费：经过数据精算后，告诉客户，A产品比B产品更适合张三。
3）竞争对手产品的对比
与竞争对手间的产品差异化区隔
自己产品的优势和弱点（如何提供量化的分析结果？）
【示例】竞争对手的客户回归
4）销售过程的处理
销售时机的把握
销售语术的把握
4、大数据营销的作用和价值
1）数据和知识是人的本质特征
2）大脑是人与动物的差别
3）“事半功倍”是捷径
4）从“拼刺刀”到“信息战”；【示例】某人关系图
5、如何避免对客户的骚扰
1）客户外呼的次数控制
2）客户外呼的内容控制
3）客户外呼的时机控制
4）语术的把握避免投诉
6、员工坐席的“服务适配”问题
1)客户是什么类型？
2)员工是什么类型？
3)产品的合适客户群如何？
4)如何让匹配的员工坐席为客户提供服务？
三、基础数据的收集和整理
1、数据的种类
1）客户数据内容（保险客户的基本资料）
2）产品数据内容（产品的编码）
3）营销数据内容（交易记录的保存）
4）服务数据内容（客户服务数据的保存）
5）金融数据的特点：（交易型数据较少、安全要求高等）
2、数据的存放方法
1）数据的清洗、转换和加载
2）存放在数据库/数据仓库
3）数据的基本分析工具EXCEL等
3、数据的基本整理
1）数据的归类存放（建模型）
2）数据的基本加工
4、数据的基础分析
1）数据的基本汇总
2）数据中的“金子”：从石头中淘金子
3）数据挖掘：“啤酒和尿布”的故事
4）高级的数据挖掘工具SAS和SPSS等
【示例】切入几张工具的示意界面图
5、数据质量的基本保障
1）指标的口径描述和统一
2）后期补数据成本是前提收集数据成本的15倍
3）“差之毫厘谬以千里”
6、网销/电销数据的收集和整理
1）网销数据的收集/整理
2）电销数据的收集/整理
3）电销和网销数据的关键点：
【示例】互联网电销企业的营销案例（产品关联分析）
