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大数据在营销和销售中的十大应用

大数据在营销和销售中的十大应用
大数据在营销和销售中的十大应用

大数据在营销和销售中的十大应用

当前大数据可以辅助销售的方面包括:提高潜在客户的质量,提高销售机会数据的质量,提高目标客户开发精确性,区域规划,赢利率等等。而在市场营销中,大数据也功不可没。除了提供提高转换率策略,销售前景预测,增长收入和客户生命周期外,还有可以帮助我们判断销售周期内各阶段哪些内容是最有效的,以及如何改进客户关系管理系统。如果公司是提供基于云计算的企业软件服务,大数据还可以提供关于何降低客户获取成本(CAC),客户终身价值(CLTV)的信息,管理许多其他客户驱动的指标,这些指标对于经营云业务至关重要。

下面就是大数据变革命市场营销和销售的十大应用:

1. 大数据使得根据每个客户和每个产品的关系进行等级差别定价策略,最大限度的优化定价变得可能。

麦肯锡的分析发现,一家典型的公司75%的收入来源于其标准产品,在每年这成百上千种定价标准产品的决策中30%的时候公司无法定出最好的价格。假定销售量没有减少,1%的价格提高却可以带来高达经营利润8.7%的增加,定价具有显著的提高盈利能力的潜力空间。

报告来源-- 麦肯锡公司:利用大数据更好的做定价决策

2.大数据可以带来更大的顾客回应率以及更深层次的客户信息。

根据下图的调查问卷,Forrester的研究发现44%的B2C的市场营销人员正在使用大数据提高客户的的回应率,36%的营销人员运用数据分析和数据挖掘,获取更多的深层客户信息从而策划更多的关系驱动的市场策略。

报告来源- Compendium 市场营销大步向前解决增强客户体验和营销效果的难题(PDF)

3.客户分析(48%),操作分析(21%),欺诈和合规(12%),新产品与服务创新(10%)和企业数据仓库优化(10%)是当今最常见的大数据销售和营销案例。

大数据联盟(DataMeer)最近的研究发现,客户分析统领大数据在销售和市场营销部门的应用。而支持这个趋势的有下面四个关键策略:增加潜在客户、减少客户流失、增加每个客户的投入以及改进现有产品。

报告来源–大数据: 企业的竞争力武器

4.用大数据将分析数据嵌入到情境营销中。

许多公司的营销平台技术正在快速完善,支持这个趋势的基础是不断变化的客户、销售、服务和与现有系统不匹配的渠道需求。这造成了许多营销部门在数据和处理上无法完全集成好。大数据分析可以创建可扩展的系统分析,可以再一定程度上缓解这个问题。下图来自Forrester的研究,在SAS网站上可以免费下载,结合直觉与参与的情境营销工具和技术:企业营销技术手册。

报告来源- SAS: 结合直觉与参与的情境营销工具和技术:企业营销技术手册

5.大数据分析可以完善客户关系使得营销方案更成功。

通过大数据分析,定义和指导客户发展,营销人员创造更大客户忠诚度。下图来自于SAS赞助Forrester的研究,分析是如何在整个客户生命周中提供价值的(图中两条线间的距离表示者数据分析带来的价值)。

报告来源- SAS: 数据分析是如何助力整个客户客户生命周期管理

6.生物医药行业已经开始利用地域分析来优化销售策略及市场投放计划。

麦肯锡发现,生物医药企业基本都要花费20%到30%的利润用于销售和行政管理。如果这些企业可以在拥有更多销售潜力的地区和范围精确地部署销售及市场策略,将能够立即降低这项成本。

报告来源–大数据在生物制药行业的效果

7. 58%的首席营销官(CMO)表示,在搜索引擎优化及营销、邮件市场营销和手机营销方面,大数据发挥着最大的影响力。

其中54%的CMO相信大数据及分析将会长久地在他们营销策略制定过程中扮演至关重要的角色。

报告来源- 大数据和首席营销官:什么在改变着市场营销领导能力

8. 在最近的调查中,福布斯对十余个行业的市场领跑者进行了深入的追踪,发现他们通过利用先进的大数据分析获得了更高的客户参与度和客户忠诚度。

这项研究发现,在这十余个行业中,特定部门分析及大数据的专业程度是决定策略成功与否的关键。与此同时,当试点计划取得积极结果时,整个企业范围内的文化也会发生大规模深层次的转变。来源:Forbes Insights, The Rise of The New Marketing Organization.

报告来源–新型营销组织的崛起

9. 大数据让企业对自己的每个商业增长点都有了更准确的理解。

增加收益,减少成本和减少运营成本,如今,大数据正在这三个关键领域里发挥它的效用,转化成实际的商业价值。当有效利用先进的大数据分析时,一个企业的价值驱动点将会被更有效的计量。下图的演示图就说明这一点。

报告来源- Deloitte的大数据报告

10. 基于大数据的客户价值分析已经让营销者能够在各个渠道为客户提供连续稳定全方位的用户体验。

客户价值分析(CVA) 最近正在成为新兴的热门话题,因为一系列基于大数据的技术在保持和衡量客户关系的过程中加速了销售周期。现如今,CVA成为了一系列用于在销售网络中精心维护优质全面的客户体验的科技。

大数据分析与营销

大数据分析与营销 课程背景: “大数据”的概念出现至今已经12年了,然而,为数不少的的市场部、销售部的相关员工由于缺乏营销分析的技能,还在使用原始低效的统计和分析方法,浪费大量的时间不说,老板还经常不满意。 大数据时代要求市场和销售部门对客户响应、营销过程、行业竞争做深入分析,为决策者提供真正的决策支持,特别是为每一个营销动作提供最佳的运作模型。 本课程从大数据的宏观知识背景开始,探讨如何将数据分析的技能应用于企业日常的销售运营当中。学习本课程您将可以掌握以下内容: 1. 了解大数据的概念,大数据包含哪些技术框架和工具 2. 大数据如何跟银行营销工作相结合 3. 数据挖掘的CRISP循环 4. 数据分析的工具介绍:例如指标分析的方法和统计学算法介绍 课程时间:1天,6小时/天 适合对象:市场分析人员及各销售管理岗 课程大纲: 一、大数据时代概述 “大数据”火了,但是大数据的应用已经有十几年的历史了,本节告诉你大数据是什么 1. 大数据的应用历史 2. 大数据的全景视图 3. 最热门的大数据工具有哪些 4. 企业的市场和营销部门应该具备哪些大数据的技能? 5. CRISP方法论 案例演练:空降经理的烦恼,您来亲身体验一下数据分析的过程 二、构建企业的分析体系

本节介绍如何在企业内部实施大数据,利用大数据驱动企业的营销动作 1. 大数据如何与企业的营销结合 a) 营销动作和大数据的结合 b) 岗位的设置和技能要求 2. 分析模型的设计、实施工具 a) SPSS Clementine简介 b) SAS简介 c) SQL Analysis简介 d) Excel控件简介 3. 数据的收集和准备 a) 数据的来源 b) 原始数据转换为业务数据 三、基于关键指标的分析方法 指标分析是一种快速的企业绩效分析手段,是衡量企业健康状况的健康指标,本节介绍如何通过指标构建数据分析模型。 1. 案例思考:从一张报表说起 2. 传统的基于绩效考核指标分析的缺陷 3. 把KPI指标和管理理念相结合,搭建分析模型分析营销状况 4. 案例解析: a) 竞争力分析模型 b) 利润分析模型 四、时间序列分析 时间序列分析的目的是掌握销售过程中出现的趋势、规律,优化产品组合和销售管理。 1. 时间序列规律的三个方面 2. 如何识别周期,认识同比的风险 3. 趋势如何分析 4. 案例解析 a) 数据周期分析

大数据在市场营销领域的五大应用方向

大数据在市场营销领域的五大应用方向 知识就是力量。知识尤其对于那些知识销售者更显重要。营销人员深谙此道,并且知道过去几年,大数据的到来为什么是他们的一大幸事。当今世界,技术驱动大数据产生了很多创意营销,这也产生了无尽的信息需求。 这是一个对数据迫切需要的时代。需要量化的情况变得越来越多,一个人的生活的各个方面都可以被测量、存储、计算和分析,并得出有价值的结论。这样的结论对很多人包括广告商、政治家、社会学家都有帮助。这样关于个人数据量的快速增长,这是前所未有的。 所有这些数据就像是一个能梦想成真的营销者,能精确定位潜在客户。而在以前要实现它是很不容易的。技术人员现在可以使用大数据找到目标客户,在十年前这是不可能的。 传统教科书的营销方式,如电子邮件、订阅、新闻已经被基于网络浏览习惯挖掘的现代市场营销策略所替代,而现在实现这些却很容易。 所以,在不同的领域如何利用大数据进行市场营销?我们列举了最常见的应用。 应用1:谷歌趋势视角 作为展示国内及国际市场密切关注的谷歌趋势结果。这是当今最直观的、简易的、基于大数据来源的在线分析平台。该平台可以让您查看到每天的搜索热词,并且对比这些热词搜索量的历史趋势。利用大数据分析出新趋势是一个简单的应用,它可以帮助我们将长期营销资源投入到人们每天关注的话题上。 应用2:定义你的ICP ICP即完美客户画像,可以利用大数据进行开发。利用数据信息来定义目标受众的年龄、住址、教育、收入、收入等特征。还可以用更多的细节信息来进行购买用户的分层,而我们更容易获得用户上网行为习惯、在线搜索数据等细节信息。 一旦定位到了理想的目标客户,你将处于有利位置来调整你的销售信息。例如,针对用户姓名、生命阶段特征来向客户推送相关的销售信息,让目标客户真实感受到公司的用心良苦。 应用3:确定客户的购买要素 现在营销重点大部分放在创建和发布传播内容上。但什么样的要素有助于把潜在客户变成真正购买客户?是什么要素使他们真正有意愿购买?而这些问题在几年前一直没有 答案,现在只是需要一个点击信息。点评软件帮助你识别这类的内容,来引导目标客户,并转换成真实销售。这样我们就能真正量化哪些是有价值的营销内容。

大数据分析对市场营销的影响.docx

大数据分析对市场营销的影响 所谓大数据分析,是指数字信息量异常巨大,具有宏观性,而无法简单地使用人脑或计算机对其进行处理与分析。其内容丰富,信息繁杂,有用无用的数据均混作一团,相关管理人员与数据处理人员必须使用特定的分析手段与分析方式,以及明确的分析目标,来对其中蕴含的信息逐一挖掘出来。毫无疑问,大数据分析时代会推动企业市场营销战略制定规划的改革与再发展,从而使得市场营销战略的规划更加切合客户的需求,更精准地获悉市场整体动向。 1大数据与市场营销的定义与特点 1.1大数据的定义与特点 大数据实际上是指巨量数据的一个整体集合,无法在特定的空间时间范围内用常规的数据处理软件工具来进行管理、储存和处理,需要新的处理模式才能对其加以应用。目前,对于大数据的理解和应用只停留在概念层面,还未能对其有非常好的应用方案。它的特点是多、繁、杂,数据的增长速度快,所包含的信息量需要人为通过一些手段去进行甄别,其中包含许多无可避免的垃圾信息[1]。而大数据分析的工作便是通过这些手段将大数据进行处理,刨去里面的垃圾数据和垃圾信息,从而将有效的数据整理结合起来,才能通过有效数据信息的表象得出一个定论,为后续的战略制定等工作做出必要的铺垫。 1.2市场营销的定义与特点 市场营销是指企业进行的关于生产、流通、销售、售后以及其他等一切与市场有关的经营活动,前期的数据分析、市场调查、产品设

计等工作实际上也属于市场营销,前期工作与后期工作均是为市场效力,让产品更好地适应市场,让企业市场营销的整体战略更好地顺应时代需求,让消费者更加满意。市场营销的特点在于,它具有整体性、全局性、指导性、可调性,并且微观宏观的层面都均需考虑到,也可以根据时间的发展要求对市场营销进行一定程度的调整。因此,它也具有可调性。市场营销能够加强企业内部的专业分工,让企业的输出更好的同市场接轨,同社会接轨。 2大数据分析时代带来市场营销上的转变 2.1从传统的单向营销变为双方实时反馈的跟进式营销 传统的市场营销中,往往只是企业进行单向的市场营销。即在产品设计之前就进行好市场调查预测、数据分析、产品设计等,在经过分析阶段的万全准备后,才将产品投放入市场。但是产品投放入市场后,客户、消费者对产品的反应和态度并不能得到实时的、有效的反馈。企业往往对产品需要做阶段性的调查,花费大量人力物力,并再通过调查结果重新调整市场营销战略,这从产品投放到第一次反馈调查中所花费的时间是极其宝贵的,因为万一初始的产品定位就出现方向性错误,那么到了第一次反馈调查时发现,就需要更多精力、时间、金钱去调整定位,而这种调整的支出甚至会使产品在市场的整体收效入不敷出,因为木已成舟。但是如若不作调整,产品的投入便达不到预期所想。大数据的出现,使得以前这种单向的市场营销逐渐向实时反馈的跟进式营销方向转变。在电商企业中,这一点显得尤为明显。数据均为实时更新,可以看到各时间段、各群体等方面对产品的整体

大数据在营销和销售中的十大应用

大数据在营销和销售中的十大应用

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大数据在营销和销售中的十大应用 当前大数据可以辅助销售的方面包括:提高潜在客户的质量,提高销售机会数据的质量,提高目标客户开发精确性,区域规划,赢利率等等。而在市场营销中,大数据也功不可没。除了提供提高转换率策略,销售前景预测,增长收入和客户生命周期外,还有可以帮助我们判断销售周期内各阶段哪些内容是最有效的,以及如何改进客户关系管理系统。如果公司是提供基于云计算的企业软件服务,大数据还可以提供关于何降低客户获取成本(CAC),客户终身价值(CLTV)的信息,管理许多其他客户驱动的指标,这些指标对于经营云业务至关重要。 下面就是大数据变革命市场营销和销售的十大应用: 1.大数据使得根据每个客户和每个产品的关系进行等级差别定价策略,最大限度的优化定价变得可能。 麦肯锡的分析发现,一家典型的公司75%的收入来源于其标准产品,在每年这成百上千种定价标准产品的决策中30%的时候公司无法定出最好的价格。假定销售量没有减少,1%的价格提高却可以带来高达经营利润8.7%的增加,定价具有显著的提高盈利能力的潜力空间。

报告来源-- 麦肯锡公司:利用大数据更好的做定价决策 2.大数据可以带来更大的顾客回应率以及更深层次的客户信息。 根据下图的调查问卷,Forrester的研究发现44%的B2C的市场营销人员正在使用大数据提高客户的的回应率,36%的营销人员运用数据分析和数据挖掘,获取更多的深层客户信息从而策划更多的关系驱动的市场策略。

商业银行大数据分析营销

商业银行大数据分析营销 课程背景: 移动互联网时代,要求银行业者将移动电商重要性提升到战略层面,更要求银行业者做到所有的服务和行为都可以量化,从而对业务发展形成全方位视角,提升决策质量和业绩表现。 课程目标: 1.结合案例、深入研讨、学习互联网银行的现状和趋势 2.对利用互联网思维、大数据进行银行服务的体系建设提出了实施建议 课程时间:6小时 课程对象:适合了解互联网金融思维,本质和金融大数据的各级银行骨干人员 课程特点: 1. 案例贯穿课程始终,从案例中,让学员认识互联网和大数据思维,转变理念。 2. 重点结合金融行业,剖析如何利用大数据。 主训导师:上海蓝草咨询 课程大纲: 引言部分 移动互联网的大幕已经拉开, 这是一场变革颠覆的盛宴, 无论你是否准备好, 任何人都无处可逃......

第一讲没有互联网,没有大数据 一、互联网金融 1.互联网金融颠覆传统银行业务 2.传统金融三个核心业务的突破 3.互联网银行 4.影子银行与P2P 5.互联网金融监管 6.互联网精神推动金融行业发展 二、商业银行战略的转移和变化 1.过往经济模式下的银行经营、管理逻辑 2.商业银行传统模式的终结 3.2016年中国银行业发展五大变化 4.客户金融需求深刻变化 5.发展普惠金融创新,丰富金融市场层次和产品 三、大数据思维 1.用户思维:得屌丝者得天下 2.简约思维:专注,少即是多

3.极致思维:服务即营销 4.迭代思维:精益创业,快速迭代 5.流量思维:免费是为了更好的收费 6.社会化思维:口碑营销 7.大数据思维:DT是为了别人满意 8.平台思维:打造多方共赢的生态圈 9.跨界思维:跨界分金 第二讲金融大数据 一、何谓大数据 1.4V特性 2.数据与大数据区别 3.大数据典型代表 二、大数据分析 1.数据的收集和准备 2.具备哪些大数据技能 3.数据分析的八个极致模型 4.CRISP 三、大数据带来的变革和价值

大数据营销的成功案例

大数据营销的成功案例 大数据营销的成功案例 篇一:大数据营销的成功案例】 随着的来临,越来越多的企业开始玩起的数字游戏,从海量的数据中挖掘有效的信息,研究用户消费习惯,利用挖掘出来的有效数据进行用户行为分析,从而做到精准的营销。 面就来看看2 个时代下运用数据营销的案例:一、趣多多:依靠大数据玩转愚人节营销趣多多在愚人节的这次营销活动,创造了6 亿多次页面浏览并影响到近1,500 万独立用户,品牌被提及的次数增长了270% 。可以说这是一次成功的品牌营销活动,广泛的发声,让趣多多的用户关注度得到了一次巨大的提升,诙谐幽默的品牌基因更加深入的进入到用户的意识层面。不知道今年愚人节趣多多还会有怎样惊艳的表现。 趣多多到底做了些什么呢? 1、利用社交大数据的敏锐洞察,趣多多精准锁定了以18-30 岁的年 轻人为主流消费群体。 2、聚焦于他们乐于并习惯使用的主流社交和网络平台,如新浪微博、腾讯微博、百度大搜、社交移动app 以及优酷视频等。

3、在愚人节当日进行全天集中性投放,围绕品牌的口号展开话题,全面贯彻 实时且广泛的与用户沟通机制并深度渗透,使品牌在最佳时机得到有效曝光,也令目标消费者在当天能得到有趣和幽默的体验。 4、今年,趣多多更是联合今晚80 后脱口秀,将趣多多以有趣为主题的品 牌定位进一步加以强化。多支短片在趣多多官方微博亮相,主 持人王自健和网友的互动也在第一时间和活动主题相呼应。 、纸牌屋:依靠大进行营销一部《纸牌屋》,让全世界的文化产业界都意识到了大数据的力量。《纸牌屋》的出品方兼播放平台netflix 在一季度新增超300 万流媒体用户,第一季财报公布后股价狂飙26% ,达到每股217 美元,较去年8 月的低谷价格累计涨幅超三倍。这一切,都源于《纸牌屋》的诞生是从3000 万付费用户的数据中总结收视习惯,并根据对用户喜好的精准分析进行创作。 《纸牌屋》的数据库包含了3000 万用户的收视选择、400 万条评论、300 万次主题搜索。最终,拍什么、谁来拍、谁来演、怎么播,都由数千万观众的客观喜好统计决定。从受众洞察、受众定位、受众接触到受众转化,每一步都由精准细致高效经济的数据引导,从而实现大众创造的c2b ,即由用户需求决定生产。 如今,互联网以及社交媒体的发展让人们在网络上留下的数据越来越多,海量数据再通过多维度的信息重组使得企业都在谋求各平台间的内容、用户、广告投放的全面打通,以期通过用户关系链的融合,网络媒体的社会化重构,在大数据时代下为广告用户带来更好的精准社会化营销效果。 【篇二:大数据营销的成功案例】 每次我跟很多企业家在沟通的时候,总会说到一个问题,就是现在生意难做,为什么生意难做? 我们看到几点:第一,我们整个中国是制造业大国,但是我们产能高度过剩; 第二,我们的产成品库存积压周转也不够灵活,在交易过程中,不能将经济效益更大化地提高? 每次我跟很多企业家在沟通的时候,总会说到一个问题,就是现在生意难做,为什么生意难做? 我们看到几点:

精准营销下的大数据分析利用

大数据模式下的精准营销 于大部份营销者来说,网站再定向(onsite retargeting)是其中一个最重要的营销手段,所谓网站再定向的意思是对曾访问您网站的用户进行宣传,在他们浏览网络时向其展示广告。此手段之所以重要是因为在第一次接触中真正转化为购买的只占2%,而没有产生购买就离开网站的人群体高达98%。网站再定向的威力在于它能够帮助你吸引很多的潜在客户,由于这些用户之前已经访问了您的网站一次,这意味着他们确实对您的产品和服务感兴趣。当你不断向这些用户显示相关的广告,将能够吸引他们回访并完成购买。理论上,网站再定向技术听起来完美,但执行起来,却可能让很多广告主走入死胡同,因为它只能够覆盖到旧有的访客,而无法接触新访客。对于广告主来说,网站再定向是一把双刃刀,它虽然能带来绝佳的ROI,却由于覆盖度不足,会在无形中扼杀销售机会。 其实无论是广告数据或购买行为数据,网络都能记录下来,而网络的实时记录特性,让它成为当下广告主实现定位营销的不二之选。随着技术不断革新,广告主精细化定位的需求也不断得到满足。在随后的篇幅中,我们会简单地对比几大定位技术,并通过电商案例分析来讨论如何让这些数据技术协同起来,促成客户从浏览广告到掏钱购买的转化,实现广告主的收益最大化。 大数据—定向的基础 网络营销的精细化定位潜力只有在大数据的支持下才能完全发挥出来。图中的数据金字塔划分出了数据的四个层级。最底层是广告表现数据,是关于广告位置和其表现的信息。

具体而言,就是广告位的尺寸、在网页的位置、以往的点击率、可见曝光(viewable impr ession)等指标。 再上一层就是受众分类数据。如今,市场上的数据提供商可以通过用户的线上和线下的行为,来收集到广告受众的兴趣、需求等数据。这些不会涉及个人真实身份的信息会被分析,并划分为不同的群組,例如性价比追求者、网购达人等。有了受众分类数据,广告主可以在互联网上按自己的需求和品牌的特性来投放。受众分类数据的针对性更强,也能带来比单纯依赖广告表现数据更好的点击率与转换率,因为它提供了消费者行为和偏好等宝贵信息。 第三层是搜索动机数据。搜索再定向是个用于发掘新客户的技术。它的出现让我们能够发掘出那些很可能会购物的用户,因为他们已经开始搜索与广告主产品相关的信息了。那些具有高商业价值的数据可以进一步被筛选出来,广告主可以将具有高购买意愿的人们再定向到自己的产品信息上来。 而位居数据金字塔顶端的是站内客户数据,这指的是用户在广告主网站上的用户行为数据,包括了用户浏览的页面,下载的信息,以及加入购物车的商品等数据。网站用户通常是那些已经了解过品牌并且对公司也熟悉的一群人。 对于广告主来说,金字塔四层的数据都独具价值。举例而言,广告表现数据是每个广告主都首先会关注的信息,因为这些信息在大多数广告管理平台和广告交易平台都能轻易获得的。同时,那些与用户需求和偏好相关的数据,能够助力广告主更好地实现精细化营销。因此,要想针对性地影响消费者购买路径的每个过程,我们就需要把这四层的数据分析整合,才能制定一个更全面的营销方案。

互联网营销与大数据分析

互联网营销与大数据分析大数据营销,依托大数据技术的基础大数据营销是基于多平台的大量数据行大数据营销衍 生于互联网上,应用于互联网广告行业的营销方式。依托多平台的大数据采集,以及大数据技业,又作用于互联网行业。给品牌企业带来更能够使广告更加精准有效,术的分析与预测能力,高的投资回报率。大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间,通过合适的载体,以合适的方式,投给合适的人。 大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据,首先帮助广告主找出目标受众,以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配,并最终完成广告投放的营销过程。 大数据营销,随着数字生活空间的普及,全球的信息总量正呈现爆炸式增长。基于这个趋势之上的,是大数据、云计算等新概念和新范式的广泛兴起,它们无疑正引领着新一轮的互联网风潮。 多平台化数据采集:大数据的数据来源通常是多样化的,多平台化的数据采集能使对网民行为的刻画更加全面而准确。多平台采集可包含互联网、移动互联网、广电网、智能电视未来还有户外智能屏等[1]?。数据 [2]?:在网络时代,网民的消费行为和购买方式极易时效性强调在短的时间内发生变化。在网民需求点最高时及时进行营销非常重对此提出了时间营销策略,AdTime要。全球领先的大数据营销企业 它可通过技术手段充分了解网民的需求,并及时响应每一个网民当前

的需求,让他在决定购买的“黄金时间”内及时接收到商品广告。 个性化营销:在网络时代,广告主的营销理念已从“媒体导向”向“受众导向”转变。以往的营销活动须以媒体为导向,选择知名度高、浏览量大的媒体进行投放。如今,广告主完全以受众为导向进行广告营销,因为大数据技术可让他们知晓目标受众身处何方,关注着什么位置的什么屏幕。大数据技术可以做到当不同用户关注同一媒体的相同界面时,广告内容有所不同,大数据营销实现了对网民的个性化营销。性价比高:和传统广告“一半的广告费被浪费掉”相比,大数据营销在最大程度上,让广告主的投放做到有的放矢,并可根据实时性的效果反馈,及时对投放策略进行调整。 关联性:大数据营销的一个重要特点在于网民关注的广告与广告之间的关联性,由于大数据在采集过程中可快速得知目标受众关注的内容,以及可知晓网民身在何处,这些有价信息可让广告的投放过程产生前所未有的关联性。即网民所看到的上一条广告可与下一条广告进行深度互动。 大数据营销的实现过程: [3]?大数据营销并非是一个停留在概念上的名词,而是一个通过大量运算基础上的技术实现过程。虽然围绕着大数据进行的话题层出不穷,且在大多数人对大数据营销的过程不甚清晰。事实上,国内的全球领先的大很多以技术为驱动力的企业也在大数据领域深耕不辍。. 率先推出了大数据广告运营平台——云图。据AdTime数据营销平台 介绍,云图的云代表云计算,图代表可视化。云图的含义是将云计算

大数据技术在精准营销中的应用

龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/c617246688.html, 大数据技术在精准营销中的应用 作者:李殿彬 来源:《中国经贸》2017年第13期 【摘要】随着人类在社会上的发展,互联网信息技术给我们的带来了巨大的变化。而大 数据时代的到来使我们的信息社会生活得到落实。近年来,互联网信息技术的发展不断提高使引起人们的关注将大数据应用到各个行业中去。在大数据时代的背景下,各行业对复杂的数据管理面临着巨大的挑战,人们意识到了使用大数据开展精准经营的重要性。基于此,本文对国网吉林龙井市供电有限公司中大数据技术在精准度营销中的应用进行了简单的研究。 【关键词】大数据技术;精准营销;应用 一、前言 大数据的时代到来已经成功带领我们步入了一个全新的现代化信息社会,并为社会改革发展提供了很多的帮助。对于海量的数据信息来说,预示着全新的生产率处于一个逐渐增长的状态,所开展数据管理工作面临着巨大的挑战。而大数据技术的出现可以有效的解决这些问题,并提升数据信息的准确性,为大数据源与电力营销行业的发展提供良好的保障基础。 二、大数据技术概述 1.大数据概述 大数据是指用一般软件无法完成的数据,其数据规模非常庞大,种类繁多,与传统的软件分析系统相比存在着很大的差距。可以从海量的数据信息中提取出有价值的信息,并将其合理利用,将其中的真正价值体现出来,从而促进电力营销行业快速发展。 2.大数据特点 大数据知识服务模式与传统的信息服务模式相比存在着很大的差距,主要体现在大数据服务模式正朝着智能化、自主化、虚拟化、透明化等方面发展下去。其中的知识创新模式也正处于集中化、数字化的形式,这对于大数据的发展来说提供了很大的帮助。而大数据知识服务典型特征主要由以下几点组成: (1)自主化服务:大数据知识服务模式主要以知识服务生命周期为基础开展各项工作任务,并将所使用的技术、手段、资源、能力等进行优化、集成,满足不同用户的使用需求; (2)不确定服务:大数据知识服务模式在对大数据处理工程中,可以通过生态系统中的技术、手段进行操作,并根据用户的使用需求制定出对应的处理方案,保证处理工作可以顺利进行下去。另外,大数据知识服务模式还可以通过支持语义匹配技术、智能优化技术等对使用

互联网营销与大数据分析

互联网营销与大数据分析 大数据营销 大数据营销是基于多平台的大量数据,依托大数据技术的基础上,应用于互联网广告行业的营销方式。大数据营销衍生于互联网行业,又作用于互联网行业。依托多平台的大数据采集,以及大数据技术的分析与预测能力,能够使广告更加精准有效,给品牌企业带来更高的投资回报率。 大数据营销的核心在于让网络广告在合适的时间,通过合适的载体,以合适的方式,投给合适的人。 大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据,首先帮助广告主找出目标受众,以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配,并最终完成广告投放的营销过程。 大数据营销,随着数字生活空间的普及,全球的信息总量正呈现爆炸式增长。基于这个趋势之上的,是大数据、云计算等新概念和新范式的广泛兴起,它们无疑正引领着新一轮的互联网风潮。 多平台化数据采集:大数据的数据来源通常是多样化的,多平台化的数据采集能使对网民行为的刻画更加全面而准确。多平台采集可包含互联网、移动互联网、广电网、智能电视未来还有户外智能屏等数据[1]。 强调时效性[2]:在网络时代,网民的消费行为和购买方式极易在短的时间内发生变化。在网民需求点最高时及时进行营销非常重要。全球领先的大数据营销企业AdTime对此提出了时间营销策略,它可

通过技术手段充分了解网民的需求,并及时响应每一个网民当前的需求,让他在决定购买的“黄金时间”内及时接收到商品广告。 个性化营销:在网络时代,广告主的营销理念已从“媒体导向”向“受众导向”转变。以往的营销活动须以媒体为导向,选择知名度高、浏览量大的媒体进行投放。如今,广告主完全以受众为导向进行广告营销,因为大数据技术可让他们知晓目标受众身处何方,关注着什么位置的什么屏幕。大数据技术可以做到当不同用户关注同一媒体的相同界面时,广告内容有所不同,大数据营销实现了对网民的个性化营销。 性价比高:和传统广告“一半的广告费被浪费掉”相比,大数据营销在最大程度上,让广告主的投放做到有的放矢,并可根据实时性的效果反馈,及时对投放策略进行调整。 关联性:大数据营销的一个重要特点在于网民关注的广告与广告之间的关联性,由于大数据在采集过程中可快速得知目标受众关注的内容,以及可知晓网民身在何处,这些有价信息可让广告的投放过程产生前所未有的关联性。即网民所看到的上一条广告可与下一条广告进行深度互动。 大数据营销的实现过程: 大数据营销[3]并非是一个停留在概念上的名词,而是一个通过大量运算基础上的技术实现过程。虽然围绕着大数据进行的话题层出不穷,且在大多数人对大数据营销的过程不甚清晰。事实上,国内的很多以技术为驱动力的企业也在大数据领域深耕不辍。全球领先的大数

电子商务精准营销大数据技术应用研究.docx

电子商务精准营销大数据技术应用研究电子商务可谓近几年来最热门的行业之一,人们感受到了电子商务为生活所带来的翻天覆地的变化,在B2C电商网站数量不断增多的情况下,电商企业从商品销售到配套服务都有了显著改进,但是,若要在众多的电商企业中脱颖而出取得网络营销的胜利,仍然存在许多需要不断完善的地方。借着互联网的飞速发展带来的网络数据大爆发的契机,对基于互联网环境进行交易的电子商务企业来说,网络数据信息获取和分析具有格外重要的意义,如何获取更全面的数据并通过对数据的分析精准的找到客户群和优化管理,也已逐渐成为今天电子商务交易中的关键环节。 1国内B2C电子商务发展现状及趋势 电商行业经过二十多年的发展,从具体的技术应用发展到相关产业的形成,已经发展融入到国民经济的各个组成部分中。随着互联网及移动上网技术的普及,网络消费大军的队伍日益壮大,越来越多的商家和品牌意识到发展线上业务的重要意义,纷纷在电商领域增大投入。许多企业不仅通过各种网络途径开展品牌宣传、增加品牌知名度,更将线上官方旗舰店作为提升产品销量的前沿阵地。根据数据显示,仅在20XX年双11当天:天猫购物逛欢节成交额超过两千亿,京东商城全球好物节中下单金额接近一千六百亿,苏宁的拼购订单数比20XX年同期增长十倍以上。从交易量、区域及产品种类等方面来看,我国B2C电子商务市场呈现了国际化、消费群体扩散化、品牌优势明显、业态模式更灵活、配送效率提升等持点。在中国移动电商用户规

模稳步增长的态势下,B2C电商作为移动电商主流模式,如何对客户画像进行精准营销、提升资源配置效率将是电商企业未来发展所面对的新问题和关键问题。 2大数据技术的特点及其在电商企业中应用的优势 大数据并非是简单的巨量信息的集合,其数据类型的多样化、数据价值密度都与传统的数据有着很大的区别,必须依靠新的存储、分析技术才能处理和应用。对大数据应用的战略意义不在于拥有信息数量的多少,而在于对庞大数据进行分析转化并指导企业运作。作为可以对庞大数据做快速搜集与深度挖掘的技术,大数据技术能够对市场和企业的实施情况做出最符合逻辑的分析与判断,为解决核心问题和重大需求提供正确决策所要求的理论基础,为企业和单位带来创新和发展。企业和政F可以通过建立庞大的数据资源中心,对各种类型的海量数据进行及时处理和判断,给正确的核心决策提供不容辩驳的科学基础,能够显著控制企业和社会的风险,提高应变的速度和带来显著的改变。在电子商务行业应用方面,可以对市场情况进行大样本分析,传统调研中样本占比仅为5%,通过大数据技术采集样本数据可达到数据总量的80%以上,且得到的数据维度也更大,使得分析更为精准,分析的角度也更广。在电子商务B2C模式中大数据技术的应用可以归结为以下几个方面:一是精准定位目标客户群,然后根据目标群体的特征开展个性化的营销策略;二是运用大数据优化物流流程,对有效数据分析以制定最合理的物流方案;三是提升库存管理的效率,通过大数据技术参与产品研发、生产、价格及库存量控制等,保持最

大数据营销案例三只松鼠

1对1培训及咨询、百度文库官方认证机构、提供不仅仅是一门课程,而是分析问题,解决问题的方法!管理思维提升之旅! (备注:具体案例,会根据客户行业和要求做调整) 知识改变命运、为明天事业腾飞蓄能上海蓝草企业管理咨询有限公司 蓝草咨询的目标:为用户提升工作业绩优异而努力,为用户明天事业腾飞以蓄能!蓝草咨询的老师:都有多年实战经验,拒绝传统的说教,以案例分析,讲故事为核心,化繁为简,互动体验场景,把学员当成真诚的朋友! 蓝草咨询的课程:以满足初级、中级、中高级的学员的个性化培训为出发点,通过学习达成不仅当前岗位知识与技能,同时为晋升岗位所需知识与技能做准备。课程设计不仅注意突出落地性、实战性、技能型,而且特别关注新技术、新渠道、新知识、创新型在实践中运用。 蓝草咨询的愿景:卓越的培训是获得知识的绝佳路径,同时是学员快乐的旅程,为快乐而培训为培训更快乐!目前开班的城市:北京、上海、深圳、苏州、香格里拉、荔波,行万里路,破万卷书! 蓝草咨询的增值服务:可以提供开具培训费的增值税专用发票。让用户合理利用国家鼓励培训各种优惠的政策。报名学习蓝草咨询的培训等学员可以申请免费成为“蓝草club”会员,会员可以免费参加(某些活动只收取成本费用)蓝草club 定期不定期举办活动,如联谊会、读书会、品鉴会等。报名学习蓝草咨询培训的学员可以自愿参加蓝草企业“蓝草朋友圈”,分享来自全国各地、多行业多领域的多方面资源,感受朋友们的成功快乐。培训成绩合格的学员获颁培训结业证书,某些课程可以获得国内知名大学颁发的证书和国际培训证书(学员仅仅承担成本费用)。成为“蓝草club”会员的学员,报名参加另外蓝草举办的培训课程的,可

大数据在营销和销售中的十大应用

大数据在营销和销售中的十大应用 当前大数据可以辅助销售的方面包括:提高潜在客户的质量,提高销售机会数据的质量,提高目标客户开发精确性,区域规划,赢利率等等。而在市场营销中,大数据也功不可没。除了提供提高转换率策略,销售前景预测,增长收入和客户生命周期外,还有可以帮助我们判断销售周期内各阶段哪些内容是最有效的,以及如何改进客户关系管理系统。如果公司是提供基于云计算的企业软件服务,大数据还可以提供关于何降低客户获取成本(CAC),客户终身价值(CLTV)的信息,管理许多其他客户驱动的指标,这些指标对于经营云业务至关重要。 下面就是大数据变革命市场营销和销售的十大应用: 1. 大数据使得根据每个客户和每个产品的关系进行等级差别定价策略,最大限度的优化定价变得可能。 麦肯锡的分析发现,一家典型的公司75%的收入来源于其标准产品,在每年这成百上千种定价标准产品的决策中30%的时候公司无法定出最好的价格。假定销售量没有减少,1%的价格提高却可以带来高达经营利润8.7%的增加,定价具有显著的提高盈利能力的潜力空间。

报告来源-- 麦肯锡公司:利用大数据更好的做定价决策 2.大数据可以带来更大的顾客回应率以及更深层次的客户信息。 根据下图的调查问卷,Forrester的研究发现44%的B2C的市场营销人员正在使用大数据提高客户的的回应率,36%的营销人员运用数据分析和数据挖掘,获取更多的深层客户信息从而策划更多的关系驱动的市场策略。 报告来源- Compendium 市场营销大步向前解决增强客户体验和营销效果的难题(PDF) 3.客户分析(48%),操作分析(21%),欺诈和合规(12%),新产品与服务创新(10%)和企业数据仓库优化(10%)是当今最常见的大数据销售和营销案例。 大数据联盟(DataMeer)最近的研究发现,客户分析统领大数据在销售和市场营销部门的应用。而支持这个趋势的有下面四个关键策略:增加潜在客户、减少客户流失、增加每个客户的投入以及改进现有产品。

大数据技术在营销客户服务中的应用及研究

大数据技术在营销客户服务中的应用及研究 文|秦芳丽 当前,电力企业改革发展面临新的形势和任务,随着电力体制改革的不断升入,尤其是受市场广泛关注的售电公司的出现,电力市场的交易将更加“民主、开放”,交易方式将逐步升级,出现电网+互联网+信用+期货+零售+批发等多种灵活、自主的交易方式,导致电力企业在开拓售电市场、防范经营风险等方面面临的压力与日俱增,同时面临着优质客户减少、市场份额下降及优质人才流失的严峻挑战,尤其对营销服务业务提出了更高的要求和新的挑战。对电力企业来说,利用大数据技术构建营销服务技术支撑平台,对营销客户用电特点及需求进行分析,可以为制定电力营销方案提供数据支持、为电力企业抢占市场及用户提供重要的数据支撑,从而提高企业经济效益,不断提升客户服务水平和服务质量。基于此,此课题的研究具有非常重要的现实意义。 一、大数据概述 “大数据”(big data)是与智能制造、无线网络革命并行的又一次颠覆性的技术变革,“大数据”是指量大、复杂、增长迅速的数据集合,也指在一定时间内无法通过传统的数据库软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合,它涵盖了从生成、采集、存储、加工、转换、计算、分析挖掘、展示到使用整个数据全生命周期管理的过程,以及在这些过程中所用到的各项技术。 大数据技术的重要意义不仅仅在于掌握其中海量的数据信息,而且在于对这些含有重要意义的数据信息进行专业化的加工和处理、对于海量数据进行存储和分析。 二、电力大数据的价值及特征 每一个行业和业务领域都蕴含着大量的数据信息,而且逐渐成为其重要的生产因素。对于电力行业而言,电力大数据综合了电力企业的产、运、销及运营和管理数据,是以行业形势预判、数据价值的挖掘为目标,利用大数据核心关键技术,实现企业管理模式转变、服务理念的提升,从而完成企业的转型升级,适应新的改革形势和外部环境。 电力大数据的特征主要为: 数据量大。这是电力大数据的一个重要特征。随着电力信息化建设的不断推进,电力数据的增长速度和规模已远超出电力企业的预期。 类型多(Variety),是指电力大数据包含各种各样的数据类型,如结构化、半结构化和非结构化数据。 速度快(Velocity),是指对电力大数据的采集处理和加工分析的速度。 有价值(Value),是指电力数据当中包含有很多有价值的信息。 一方面,随着电力体制改革的不断深入,电力企业将从生产型企业逐步转变为服务型企业,企业的业务流程需要围绕用电客户的需求进行优化和重组,同时,企业内部也需要变革管理模式、进行战略性转型。另一方面,随着“三集五大”体系建设的深入推进, SG186、 74 信息化研究

基于大数据分析的精准营销

- 118 - 第13期 2018年7月No.13July,2018 随着我国电子商务和移动支付的快速发展,手机已成为人们生活中必不可少的工具。除了常规的通信功能外,手机还可以进行购物、支付、娱乐、学习和交流等。因此,选择一个什么样的手机已经成为广大消费者注重要考虑的问题。移动终端的普及,让数据分析随地可行。大数据营销使得营销行动目标明确、可追踪、可衡量、可优化,从而造就了以数据为核心的营销闭环,营销行动得到良性循环[1]。1 对数据进行描述性统计分析 以网络上某一品牌手机为例,进行数据分析,调查用户 的基本行为特征对手机购买的影响以及如何影响[2] 。首先对数据进行量化处理,进而建立主成分分析模型,得到影响用户购买手机的主要成分;最后,建立多项Logistic 回归模型,运用SPSS 对数据进行处理,计算出各个因素对影响购买手机的权重,用以研究各个因子是如何影响是否购买手机的[3]。研究消费者的基本属性和个人偏好对购买手机的影响,从而得出精准营销策略[4]。1.1 主成分分析模型 首先,分析用户的个人偏好,发现并不是所有偏好都与用户对手机的购买有所关联,因此,建立主成分分析模型对用户的基本属性特征以及个人偏好进行主成分分析处理。 运用SPSS 软件对表格数据进行主成分分析处理,可得结果如表1所示。 已知表1中合计项为主成分,则可知主成分为年龄、性别、学历、职业、网络购物指数、网络活跃指数。1.2 多项Logistic 回归模型 Logistic 回归分析的因变量应是分类变量,并且包含顺序变量和名义变量。不论是哪一种变量都要用数字来表示其取值。自变量是数据型的连续变量,也可以使顺序型分类变量。如果是名义变量,则需转化成哑变量来解决。 二值变量的Logistic 回归模型:假设因变量y 是一个取值 为1和0二值变量(binary variable ), x 是一个影响y 的危险因子(risk factor )。令在x 条件下y =1的概率是P =P (y =1|x ),则有表达式: exp() (1)11exp()x x e x p p y x e x αβαβαβαβ+++==== +++ (1) 多元L ogistic 回归模型表达式如下: 11221122exp()(1) 1exp()k k k k x x x p p y x x x x αβββαβββ++++===+++++ (2) 首先,对主成分分析模型计算出的主要因子进行集成处理,利用SPSS 软件进行多项Logistic 回归分析,将用户是否购买手机设为因变量y ,性别、年龄、学历、职业、网络购物指数和网络活跃指数为自变量x i (i =1,2,…,6),得出模型拟合信息与拟合优度(见表2—3)。 唐志晶,孙景浩,王执政,伍玉通,周书冉 (河南师范大学,河南 新乡 453007) 摘 要:随着互联网技术的发展,企业对手机的营销方面表现得更加重视。现如今,借助大数据技术挖掘出用户在手机使用 方面的热度,精准掌控消费者群体的喜好变迁,使得在消费者的需求不断增大的同时,品牌营销的策略也在不断变化。随着我国电子商务和移动支付的快速发展,手机已成为了人们生活时必不可少的工具。文章采用深度学习算法,构造主成分分析、多项Logistic 等模型,应用于各种类型的用户,将所得结果进行定量分析,提出合理化建议。关键词:精准营销;个人偏好;主成分分析模型;多项Logistic 模型无线互联科技 Wireless Internet Technology 基于大数据分析的精准营销 作者简介:唐志晶(1996— ),女,河南鹤壁人,本科生;研究方向:计算机科学与技术。

大数据营销在电子商务中的应用

目录 大数据营销在电子商务中的应用......................... - 1 - 一、研究背景......................................... - 2 - 二、大数据的概念和特征............................... - 2 - 三、大数据在电子商务中的应用......................... - 3 - 四、数据分析如何帮助电商行业提升绩效................. - 7 - 五、大数据在电子商务应用中面临的挑战................ - 11 - 六、基于大数据应用的电子商务创新发展................ - 12 - 七、总结............................................ - 14 - 参考文献.......................................... - 14 -

大数据营销在电子商务中的应用【摘要】随着网络信息化时代的日益普遍,电子商务大大拓展了互联网的疆界和应用领域,我们正处在一个数据爆炸性增长的“大数据”时代,大数据在社会经济、政治、文化,人们生活等方面产生深远的影响,本文主要阐述了电商企业应如何在这样的时代发展的潮流中,抓住机遇,把握住“大数据”的本质,从而为企业创造出新的利润增长点。 【Abstract】 With the increasing popularity of the network information age, e-commerce has greatly expanded the boundaries and applications of the Internet, we are in a data explosion of the "big data" era, large data in the social economy, politics, culture, people's lives This article mainly elaborated on how the electric business enterprises should seize the opportunity and grasp the essence of "big data" in the trend of development of such times, so as to create new profit growth points for enterprises. 【关键词】大数据;电子商务;大数据营销 【Key words】 Big Data; E - commerce; Big Data Marketing

营销管理与大数据分析

《营销管理与大数据分析》课程教学大纲 课程名称:《营销管理与大数据分析》 课程性质:内训 教学时数:学时6-12小时(1-2天) 课程简介:在互联网时代,完成销售目标要借助于大数据的管理和科学的分析,再也不能简单的拍脑袋,本课程注重目标销量的管理、新客户的开 发和对老客户的维护及客户需求的深挖,结合大数据的分析使销量 的完成更有保障。 教学要求:采用课堂讲授与课堂讨论相结合的方式,课堂讲授要求理论联系实际,运用大量实践案例和教学实例,深入浅出、旁征博引,讲师同 时配备课堂练习、现场互动以消化老师的课程内容。 教学纲要: 第一章:销售目标有效制定技能提升 一、销售目标制定的前提 1.市场分析STP法运用 2.内部营销调研 3.外部营销调研 4.SWOT分析 5.盘点公司客户资源 二、销售目标制定的六大策略组合 1、产品线策略设计 讨论:如何打造产品的差异化 2、价格策略设计 案例:某企业的定价策略

3、行业渠道策略设计 案例:某企业的渠道多元化 4、促销策略设计 模板:基于人性的促销设计准则 工具:促销评估十大标准表 三、落地实施模板参考 1、A企业销售目标书 2、B月度营销指导书 3、C企业营销执行细案 4、制定计划的smart法则 5、制定计划的5W2H 6、案例:工作周报/月报的分析 第二章:销售目标落地执行、检核及考评 一、销售目标落地执行的氛围 1、责任第一,承担使命 2、要放下包袱,克服畏惧 3、空杯归零,埋葬过去辉煌业绩 4、保持高昂的斗志和必胜的信念 案例分析:某企业区域目标超额达成之谜工具:营销目标宣誓模板 二、销售目标落地,应该做什么? 1、达成目标依靠平时打好基础 ?市场研究:总把控 ?行业细化:列菜单 ?客户拜访:做服务

《“互联网+”大数据时代背景下大数据营销与应用》

“互联网+”背景下大数据营销与应用 实战型能落地大数据营销专家-黄俭老师简介: 滨江双创联盟荣誉理事长;上海蓝草企业管理咨询有限公司首席讲师;多家知名企业特聘高级管理顾问。 黄老师多年在企业管理、公司战略规划、市场营销、品牌建设、员工管理、绩效考核、上市公司等等方面有着丰富的实践经验;深刻理解了东西方管理精髓。进入培训教育行业,作为资深培训讲师,在企业内训课、公开课、CEO总裁班等百余家企业和大学课堂讲授战略管理、营销管理、品牌管理等领域专业课程,结合自身的企业实践和理论研究,开发的具有知识产权的一系列新营销课程收到企业和广大学员的欢迎和热烈反馈。听黄老师上课,可以聆听他的职场经历,分享他的成绩,干货多多!课程突出实用性、故事性、新鲜性和幽默性。宽广的知识体系、丰富的管理实践、积极向上、幽默风趣构成了独特的教学培训风格,深受听众欢迎。通过一系列销售案例剖析点评,使销售管理人员掌握一些管理先进理念,分析技巧、提高解决问题的能力。黄老师近期培训的东风汽车-商用车公司,华东医药公司的销售团队在培训后,销售业绩有了20%提升。 擅长领域:战略管理/领导力系列/ 经典营销/新营销/大数据营销 授课风格:采用情景式教学法,运用相关的角色模拟和案例分析诠释授课内容,理论与实战并举,侧重实战,结合视听教材,帮助学员在理论基础与实践应用方面全面提升。广大的学员认为授课风格为:幽默风趣、条理清晰、实战、理论联系实际。 主讲课程: 《电话营销技巧》《杰出的房地产销售》《如何做好一流的客户服务》 《电子商务与网络营销》、《销售流程与技巧》、《大客户营销》、《顾问式销售》、《如何成为成功的房产销售员》、《总经理视角下的营销管理》、《非营销人员的营销管理》、《如何塑造成功的电子商务品牌》,《精准数据营销实战》、《卓越营销的营销策划》、《打造双赢关系营销》、《卓越客户服务及实战》、《海外市场客服及实务》 1对1培训及咨询、百度文库官方认证机构、提供不仅仅是一门课程,而是分析问题,解决问题的方法!管理思维提升之旅! (备注:具体案例,会根据客户行业和要求做调整) 知识改变命运、为明天事业腾飞蓄能上海蓝草企业管理咨询有限公司

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