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大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)

課程背景：
大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，正在飛速地改變?nèi)藗兊墓ぷ鞣绞?、思維模式以及企業(yè)的業(yè)務(wù)形態(tài)。近幾年里，大數(shù)據(jù)影響了社會(huì)的方方面面，從最先受益的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)到傳統(tǒng)的醫(yī)療、教育、交通等領(lǐng)域，整個(gè)社會(huì)都處于“大數(shù)據(jù)+”的風(fēng)暴當(dāng)中。
然而，作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)重要組成部分的保險(xiǎn)行業(yè)，在大數(shù)據(jù)面前還顯得比較遲緩，數(shù)據(jù)利用基本上處于應(yīng)付監(jiān)管的簡(jiǎn)單查詢、報(bào)表、多維分析層面，主要是對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單加工，很少涉及數(shù)據(jù)挖掘等深層應(yīng)用。數(shù)據(jù)分析意識(shí)不強(qiáng)，理念較舊，轉(zhuǎn)型較慢，缺乏高瞻遠(yuǎn)矚的定位。在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源管理、平臺(tái)整合、外部數(shù)據(jù)拓展、數(shù)據(jù)分析人才儲(chǔ)備與培養(yǎng)等各方面仍存在較大差距，基于大數(shù)據(jù)對(duì)精準(zhǔn)營(yíng)銷的支撐和經(jīng)營(yíng)決策作用也亟待加強(qiáng)。
大數(shù)據(jù)是一座待挖掘的“金礦”，尤其隨著云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的發(fā)展，所有的交易記錄、行動(dòng)軌跡、語(yǔ)音、影像、傳感信息等幾乎一切均可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)化。對(duì)于保險(xiǎn)行業(yè)來(lái)說(shuō)，我們應(yīng)該如何借助大數(shù)據(jù)為業(yè)務(wù)拓展和運(yùn)營(yíng)管理服務(wù)，在深入分析挖掘現(xiàn)有客戶數(shù)據(jù)的同時(shí)，如何實(shí)現(xiàn)跨行業(yè)、跨平臺(tái)的外部數(shù)據(jù)資源整合，是所有保險(xiǎn)從業(yè)者需要認(rèn)真思考的。
課程收益：    
1.了解大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的時(shí)代背景，正確認(rèn)知大數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值；
2.透視大數(shù)據(jù)的基本規(guī)律和特性，掌握大數(shù)據(jù)思維，提升工作效率；
3.結(jié)合保險(xiǎn)行業(yè)特點(diǎn)，開(kāi)展數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的問(wèn)題和機(jī)會(huì)；
4.基于大數(shù)據(jù)應(yīng)用，進(jìn)行點(diǎn)對(duì)點(diǎn)精準(zhǔn)營(yíng)銷，為客戶提供個(gè)性化服務(wù)；
5.拓展數(shù)據(jù)獲取渠道，整合相關(guān)行業(yè)優(yōu)質(zhì)客戶資源，提升業(yè)績(jī)水平。
課程時(shí)間：1-2天，6小時(shí)/天
授課對(duì)象：營(yíng)銷、運(yùn)營(yíng)、市場(chǎng)、技術(shù)、風(fēng)控、客服等部門人員
授課方式：講師講授+案例剖析+互動(dòng)交流+現(xiàn)場(chǎng)答疑

課程大綱
前言：擁抱變化——大數(shù)據(jù)時(shí)代的商業(yè)形態(tài)與創(chuàng)新思維
1.數(shù)據(jù)資產(chǎn)：傳統(tǒng)行業(yè)的短板
2.互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的大數(shù)據(jù)基因
1）什么是大數(shù)據(jù)基因：客戶VS用戶
2）跨界打劫——挾用戶數(shù)據(jù)重構(gòu)市場(chǎng)空間
3）降維打擊——瓦解競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的慣性生存條件
3.“跨界融合”的本質(zhì)：場(chǎng)景轉(zhuǎn)換與用戶體驗(yàn)
第一講：大數(shù)據(jù)的時(shí)代背景和正確認(rèn)知
一、什么是大數(shù)據(jù)？
1.上海外灘陳毅廣場(chǎng)踩踏事件的反思和啟示
2.大數(shù)據(jù)三要素
1）大——海量，平臺(tái)級(jí)
2）數(shù)——信息結(jié)構(gòu)化
3）據(jù)——精準(zhǔn)、可依賴
3.大數(shù)據(jù)的六個(gè)特征
1）時(shí)間
2）空間
3）行為
4）偏好
5）規(guī)律
6）預(yù)測(cè)
案例剖析：五常大米，下單即送
4.大數(shù)據(jù)的類型
1）消費(fèi)數(shù)據(jù)——多維度記錄
2）機(jī)器和傳感數(shù)據(jù)——圖文、語(yǔ)音、影像
3）行為數(shù)據(jù)——位置、軌跡、交易
二、大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的外部環(huán)境和基礎(chǔ)條件
1.移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)
——終端普及率
——用戶習(xí)慣
——支付
——物流
——信用體系
——用戶體驗(yàn)
2.云計(jì)算
1）車載導(dǎo)航VS百度地圖
2）阿里云的全球化布局
3.物聯(lián)網(wǎng)
1）共享單車、充電寶們的商業(yè)邏輯
2）三大運(yùn)營(yíng)商的物聯(lián)卡戰(zhàn)役
4.人工智能
1）京東、順豐無(wú)人機(jī)投遞
2）富士康工業(yè)機(jī)器人作業(yè)
3）百度押注無(wú)人駕駛

第二講：基于用戶畫像的大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷與創(chuàng)新服務(wù)
一、什么是用戶畫像
1.用戶DNA
2.營(yíng)銷決策依據(jù)
3.效果轉(zhuǎn)化
案例剖析：今日頭條為什么讓巨頭們恐慌？
二、用戶畫像體系
1.用戶畫像的核心是標(biāo)簽
2.數(shù)據(jù)源的建立——內(nèi)部挖掘+外部整合
1）用戶數(shù)據(jù)
2）行為數(shù)據(jù)
3）消費(fèi)數(shù)據(jù)
4）商品數(shù)據(jù)
5）客服數(shù)據(jù)
3.數(shù)據(jù)建模及規(guī)則
1）購(gòu)買力模型
2）群體畫像模型
3）購(gòu)買興趣模型
4）促銷敏感度模型
現(xiàn)場(chǎng)討論：共享雨傘的用戶畫像
三、用戶標(biāo)簽體系
1.基礎(chǔ)屬性
2.消費(fèi)特性
3.行為偏好
4.購(gòu)物偏好
5.異常情況
6.用戶特權(quán)
案例解析：滴滴出行的大數(shù)據(jù)生態(tài)鏈
四、用戶畫像與精準(zhǔn)營(yíng)銷
1.個(gè)性化搜索
2.社交傳播
3.熱力圖工具
4.會(huì)員營(yíng)銷
5.智能選品
6.DSP廣告
7.個(gè)性化推薦
案例剖析1：餐飲O2O解決了什么問(wèn)題？
1）高峰并發(fā)，降低錯(cuò)漏率
2）數(shù)據(jù)分析——以銷定產(chǎn)
3）路徑優(yōu)化，配送效率提升
4）客戶滿意度——良性互動(dòng)
5）成本控制與品牌傳播
案例剖析2：滴滴出行的商業(yè)演進(jìn)路線圖
1）滴滴大數(shù)據(jù)：全國(guó)哪棟辦公樓下班最晚？
2）為什么先從出租車切入
3）紅包補(bǔ)貼是筆劃算的買賣
4）出行生態(tài)鏈構(gòu)建和延伸
5）基于大數(shù)據(jù)的智慧交通布局

第三講：保險(xiǎn)行業(yè)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)與應(yīng)用
一、大數(shù)據(jù)的開(kāi)發(fā)價(jià)值及發(fā)展趨勢(shì)
1.新能源——數(shù)據(jù)也是生產(chǎn)力
視頻分享：馬云談大數(shù)據(jù)
2）個(gè)性化服務(wù)——感知用戶，精準(zhǔn)觸達(dá)
3）標(biāo)準(zhǔn)化輸出——邊際成本和規(guī)模效應(yīng)
2.大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì)
1）人格化——個(gè)體都是載體
2）擴(kuò)展性——用之不竭和高兼容性
3）智能化——數(shù)據(jù)會(huì)說(shuō)話
案例分享：基于大數(shù)據(jù)的C2B個(gè)性化定制
二、保險(xiǎn)行業(yè)大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)的重要性
1.數(shù)據(jù)是沉睡的金礦
2.發(fā)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)中存在的不足
3.個(gè)性化、智能化營(yíng)銷方案
4.激活休眠客戶群
5.差異化溝通服務(wù)體系
6.構(gòu)建完整的客戶關(guān)系鏈
7.最有效的決策依據(jù)
8.洞察行業(yè)周期性趨勢(shì)走向
案例解析：跨界時(shí)代的沖擊——競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手到底是誰(shuí)？
三、保險(xiǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)采集與外部渠道開(kāi)拓
1.內(nèi)部數(shù)據(jù)采集要點(diǎn)
1）連續(xù)性——數(shù)據(jù)累積效應(yīng)
2）間隔性——周期內(nèi)變化趨勢(shì)
3）多維度——數(shù)據(jù)的完整性
4）傾向性——目標(biāo)導(dǎo)向的數(shù)據(jù)提取
2.外部數(shù)據(jù)渠道開(kāi)拓與整合優(yōu)化
1）“互聯(lián)網(wǎng)+保險(xiǎn)”的跨界趨勢(shì)
2）構(gòu)建跨平臺(tái)信息采集體系
四、大數(shù)據(jù)分析挖掘方法和要點(diǎn)
1.統(tǒng)計(jì)性分析
1）常規(guī)統(tǒng)計(jì)——用戶數(shù)、轉(zhuǎn)化率、留存率、流失率
2）不同維度的統(tǒng)計(jì)分析
3）導(dǎo)向性的數(shù)據(jù)提取
案例分享：從一組訂餐數(shù)據(jù)中，你能看出什么？
2.可視化分析
1）文不如表，表不如圖
2）形成觀點(diǎn)和結(jié)論
3）呈現(xiàn)方式——Excel、PPT或其他分析工具
案例分享：某移動(dòng)醫(yī)療平臺(tái)數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)
3.預(yù)測(cè)性分析
1）捕捉各個(gè)因素之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)
2）通過(guò)歷史數(shù)據(jù)發(fā)掘規(guī)律和趨勢(shì)
3）風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，預(yù)判和管控
案例分享：一起市場(chǎng)人員集體違規(guī)行為引發(fā)的KPI重構(gòu)
4.分析思維的訓(xùn)練
1）5W2H、SWOT、4P理論、*
2）掌握思維導(dǎo)圖工具（例如百度腦圖等）
3）對(duì)比、轉(zhuǎn)化、關(guān)聯(lián)，橫向與縱向擴(kuò)展
4）深入了解各業(yè)務(wù)板塊，使分析工作貼合實(shí)際
5）數(shù)據(jù)思維是不斷練習(xí)的結(jié)果
思維訓(xùn)練：如何通過(guò)數(shù)據(jù)分析識(shí)別已損壞的共享雨傘？

大數(shù)據(jù)應(yīng)用開(kāi)發(fā)