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大數據玩行銷 (推薦序Concept (大數據四大特性 (Value價值 (資訊爆炸必須透過降維(Dimension Reduction)…
大數據玩行銷
推薦序Concept
數據會說話?會說話的是人?
用哲學思維找答案
減法思考下的降維觀念
演繹式
歸納式
多極少 少及多
KPI
Big/Thick Data
NEED跨界人才
Domain Expertise
Math & Statistics
Computer Science
悔過書
另三種關鍵
作法: 精實(Lean)的執行精神
態度: 利他無我 的原則
心法:以簡馭繁的思考
大數據四大特性
Veracity 不確定性
Variety 多樣性
Velocity速度快
Volume數量大
Value價值
資訊爆炸必須透過降維(Dimension Reduction)
如何降維 (if-then-else)
可視化(visualization)
自動化(automation)
PART 1
HISTORY
2.0
主動
3.0
社會價值
1.0
被動
4.0
數據時代
降維
將繁雜數據精簡易懂
Lean 精實思考
邊做邊修的獲利公式
營收=有效顧客數X顧客活耀數X客單價
十個關鍵指標
活耀度
喚醒率X3
客單價X2
轉化率
瞌睡顧客
流失率
半睡顧客
變動率
新增率
沉睡顧客
新顧客客單價
主力顧客客單價
顧客再多永遠只有五種狀態
S1 瞌睡顧客
S2辦睡顧客
Eo 主力顧客
S3沉睡顧客
N新顧客
Thick Data
深入數字核心表現,人來判斷數據的對錯,賦予它的意義
數據產生意義>>批判性依據經驗仰賴分析>>具體行動
point
別急著解決眼前問題
先找出"真正的癥結點"
問題背後的問題QBQ>>本質思考如何練習
要記住 不要逃避問題
How
釐清KPI
挖掘QBQ
想遵循20/80原則
只要 20 數據
裡有80 價值
更重要的是品質
大數據性質分類
Big and Messy
Small and Accurate
Open Data
old 4P to new 4P
PART 3
轉動大數據
魔鬼藏在細節
盤根錯節各自為政
坐而論到紙上談兵
雞同鴨講各說各話
Alibaba DNA演算法
19動態標籤
O2O (Online to Offline
omni-channel
鑽石型顧客管理關係
電影產業VOD(Video On Demand) p.162
藝文產業 DNA交叉行銷
電視購物-推薦模型分析要素
產品季節指數(Seasonality)
產品時間週期(sequential)
人的購買週期產品偏好值
產品可重複購買性(Repeat ability)
確定會購買不用給折扣
PART 2
大數據行銷 C2B P.84
103
Cross Sale
Right time
All the time
Real time
D.I.E.T.
耗時交給機器,行銷人的價值是決策
97
落後數據或預測數據
LOG偵測
男女不重要,動機行為才是關鍵
NPT預測
學習迴圈
PART 4
18大數據新思維
CEO必須改變的9件事情
Stay Lean精實管理
Task Force
B2B TO C2b
數據行銷可以量化
Find 董統計語言的行銷人才,大膽授權
ex.黛安芬 CEO康總
耐心等待數據發酵
Change Behavior
Built vs. buy data base
確立目的(Object)
行銷人必須改變的9件事
如何詮釋大數據
練習挖掘核心問題,才能做對決策
大數據無上限,行銷卻有限
設定Priority,Lean思考
靠數據準沒錯?
好的行銷是感性家裡性的"後數據"
大數據帶來新工具,新運用 工作無止盡
掌握核心能力,認清專業分工的必然與必要
適度分工 因為想做出好吃的烤布蕾 你不避養一條乳牛 只因為那半杯鮮奶
不跟機器搶工作,行銷人的價值是決策
Learning>Training
如何讓組織換腦袋
鎖定一支全壘打不如連續安打
大數據關鍵心法
動手做 連續做 不要怕失敗
想導入大數據 找IT 還是 行銷部門
部論誰 決策高層維關鍵
PART 5
全民大數據應用
零售業
TESCO
金融業
Credit Karma信用保障
保險業
PAYD( Pay As You Drive)
證券業
HedgeChatter
4V
房仲業
Zillow
醫療業
Kyruus
KruusOneTM
人事顧問業
LinkedIn
影視業
Tubular
遊戲業
Zynga
農業