第一章：大數(shù)據(jù)的基本理念

一、大數(shù)據(jù)到底是什么?

二、大數(shù)據(jù)時(shí)代到來(lái)的條件

1. 時(shí)代的沿革

①　工業(yè)革命1.0——機(jī)械生產(chǎn)代替手工勞動(dòng)

②　工業(yè)革命2.0——實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)的自動(dòng)化

③　工業(yè)革命3.0——開(kāi)始邁入信息化時(shí)代

④　工業(yè)革命4.0——智能工業(yè)開(kāi)始拉開(kāi)序幕

2. 移動(dòng)數(shù)字化

3. 云計(jì)算

4. 6G網(wǎng)絡(luò)

二、大數(shù)據(jù)的條件——大數(shù)據(jù)VS數(shù)據(jù)大

1. 大數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的區(qū)別

①　“由業(yè)務(wù)向數(shù)據(jù)提出需求”的運(yùn)營(yíng)模式向“以數(shù)據(jù)指導(dǎo)業(yè)務(wù)”的運(yùn)營(yíng)模式轉(zhuǎn)變

②　化“數(shù)”為“據(jù)”是關(guān)鍵。

2. 大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

①　數(shù)據(jù)體量夠大（Volume）

②　數(shù)據(jù)類(lèi)型夠多（Variety）

③　數(shù)據(jù)價(jià)值密度低（Value）

④　數(shù)據(jù)具有實(shí)效性（Velocity）

三、大數(shù)據(jù)的類(lèi)型

1. 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)——純數(shù)字化數(shù)據(jù)

2. 半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)——圖片、聲音、影像

3. 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)——行為數(shù)據(jù)：歸根到底是研究“人”

①　表象數(shù)據(jù)

②　心理數(shù)據(jù)

③　性格數(shù)據(jù)

第二章：大數(shù)據(jù)的商業(yè)意義和使用

一、大數(shù)據(jù)的商業(yè)意義

挖掘需求：永遠(yuǎn)不要忽略用戶的行為數(shù)據(jù)和潛在需求

1. 大數(shù)據(jù)的本質(zhì)：還原（通過(guò)行為數(shù)據(jù)還原用戶的真實(shí)需求）——為C端精確畫(huà)像

①　分析用戶的特征和行為

②　篩選有價(jià)值的用戶

③　注重用戶體驗(yàn)

2. 還原的三個(gè)條件：角度、場(chǎng)景、數(shù)據(jù)

①　角度：企業(yè)價(jià)值和客戶價(jià)值。

②　場(chǎng)景——推理“活”數(shù)據(jù)

③　數(shù)據(jù)——挖掘

④　表象數(shù)據(jù)——挖掘用戶的潛在需求

⑤　潛在需求指標(biāo)：搜索的關(guān)鍵詞、瀏覽過(guò)的網(wǎng)頁(yè)、購(gòu)物車(chē)中待購(gòu)品

⑥　對(duì)策分析指標(biāo)：網(wǎng)頁(yè)停留的時(shí)間、購(gòu)買(mǎi)商品的單價(jià)、服務(wù)滿意度

⑦　身份識(shí)別指標(biāo)：常用的物流、常刷的銀行卡、常用的送貨地址

3. 心理數(shù)據(jù)——探尋用戶的真實(shí)感受

①　心理數(shù)據(jù)一：對(duì)比效應(yīng)——不怕不識(shí)貨，只怕貨比貨

②　心理數(shù)據(jù)二：評(píng)估模式——女孩子相信是否要帶女伴

③　心理數(shù)據(jù)三：折中效應(yīng)——不知是中國(guó)喜歡中庸之道

④　心理數(shù)據(jù)四：沉沒(méi)成本——人們?yōu)槭裁纯偼Ａ粼谶^(guò)去

⑤　心理數(shù)據(jù)五：損失規(guī)避——敢不敢冒險(xiǎn)，會(huì)不會(huì)說(shuō)話

⑥　心理數(shù)據(jù)六：稟賦效應(yīng)——敝帚為什么自珍

⑦　心理數(shù)據(jù)七：心理賬戶——錢(qián)和錢(qián)是不一樣的

⑧　心理數(shù)據(jù)八：交易效用——網(wǎng)購(gòu)為什么瘋狂

⑨　心理數(shù)據(jù)九：錨定效應(yīng)——好的起點(diǎn)是成功的一半

4. 性格數(shù)據(jù)——找到用戶的行為動(dòng)機(jī)

5. 大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)：經(jīng)驗(yàn)

6. 大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵作用：預(yù)測(cè)

7. 大數(shù)據(jù)的根本目的：決策

二、精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)：開(kāi)展精準(zhǔn)化、低成本營(yíng)銷(xiāo)

1. 關(guān)聯(lián)推薦：

2. 廣告精準(zhǔn)推送

3. 社區(qū)營(yíng)銷(xiāo)，建立核心競(jìng)爭(zhēng)力

三、內(nèi)部管理：提高工作效率和服務(wù)質(zhì)量

1. 提高工作效率

2. 提升服務(wù)質(zhì)量

3. 實(shí)現(xiàn)員工的扁平化管理

四、模式變革：變革商業(yè)模式，引領(lǐng)時(shí)代潮流

1.思維變革：信息風(fēng)暴顛覆思維慣例

①　從“樣本”到“總體”

②　從“精確性”到“混雜性”

③　從“因果關(guān)系”到“相關(guān)關(guān)系”

2.商業(yè)模式的變革與創(chuàng)新

①　企業(yè)模式創(chuàng)新

②　產(chǎn)業(yè)模式創(chuàng)新

③　技術(shù)模式創(chuàng)新

五、數(shù)據(jù)采集的方法

1. 試驗(yàn)法（EQ試驗(yàn)）

2. 訪問(wèn)法

3. 問(wèn)卷法

4. 平臺(tái)法（對(duì)于后臺(tái)數(shù)據(jù)的監(jiān)測(cè)）

第三章：大數(shù)據(jù)在現(xiàn)實(shí)生活中的應(yīng)用

一、大數(shù)據(jù)時(shí)代的三大發(fā)展趨勢(shì)

1. 數(shù)據(jù)資產(chǎn)化

2. 產(chǎn)業(yè)平臺(tái)化（垂直整合）

3. 泛數(shù)字化化

4. 零售業(yè)——個(gè)性

①　零售行業(yè)的數(shù)據(jù)采集的目的是為了掌握用戶的心理數(shù)據(jù)

②　根據(jù)用戶數(shù)據(jù)重新定位零售產(chǎn)品的品牌

③　社群調(diào)性的設(shè)計(jì)是零售行業(yè)數(shù)據(jù)利用的最高層次

5. 制造業(yè)——智能

①　未來(lái)的汽車(chē)制造商難道還僅僅是制造企業(yè)嗎?

②　無(wú)人車(chē)與無(wú)人機(jī)的發(fā)展與應(yīng)用

③　未來(lái)的服裝生產(chǎn)商還僅僅是服裝生產(chǎn)商嗎?

6. 能源業(yè)——節(jié)能

①　升級(jí)客戶分析

②　提高智能控制

③　人性化服務(wù)

7. 廣告業(yè)——精準(zhǔn)

①　廣告的四種收費(fèi)模式：CPC、CPS、CPM、CPT

②　廣告商發(fā)展的三種趨勢(shì)：掌心終端、交互模式、口碑見(jiàn)證

③　數(shù)字媒體模式：RTB、XAD

8. 通信業(yè)——連接

①　通信行業(yè)的痛點(diǎn)

②　微信成為第四大運(yùn)營(yíng)商的理由

③　通信行業(yè)最寶貴的資源——修寬帶的員工

9. 金融業(yè)——回歸

①　金融行業(yè)三大痛點(diǎn)：重關(guān)系重產(chǎn)品、重背景不重體驗(yàn)、重政治不重效率

②　大數(shù)據(jù)時(shí)代下的第三方支付手段

③　如何運(yùn)用大數(shù)據(jù)發(fā)放貸款

10. 醫(yī)療業(yè)——開(kāi)放

醫(yī)療行業(yè)的痛點(diǎn)

醫(yī)療行業(yè)的流程改革

醫(yī)療行業(yè)如何運(yùn)用數(shù)據(jù)盈利

11. 影視業(yè)——質(zhì)量

①　如何運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行前期推廣

②　如何運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行客戶分析

③　如何運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行后續(xù)長(zhǎng)尾盈利

12. 交通業(yè)——監(jiān)測(cè)

①　傳感器實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)采集

②　實(shí)現(xiàn)安全交通與智慧物流