智能化管理的课程

课程背景：
截止2017年，中国已达9.5亿互联网用户，越来越多的人通过移动互联网平台进行沟通、应用、采购商品。互联网的核心是“连接一切”，连接什么？连接的是在线化的数据，这就是“互联网+”的核心。可以说，未能足够利用充分利用数据，没有把互联网+运营模式与用户连接起来的的企业是没有未来的企业。
对于企业来说要想成功转型商业智能化就需要在“数字化、网络化、智能化、云端化”进行顶层设计和战略布局。通过移动互联网、大数据、人工智能将企业拥有多年的管理数据积累，拥有诸如用户、流量、商业模式进行结构化数据化转型，以全面提升竞争力。把握新一代网络信息技术中的移动互联网、大数据、人工智能等技术上的发展机遇。
如何结合企业实际合理运用好移动互联网、大数据、人工智能相关技术已是各部门无法回避的课题，也是新经济时代的机遇和挑战，需要各部门、各员工都需要做思维升级，以及好思想与技术储备。培训课程将围绕企业业务模型，梳理移动互联网、大数据、人工智能在营销管理方面的知识点和业务逻辑，来获得企业发展、高效、安全的目的，并降低经营成本和风险全面提升企业竞争力。

课程大纲：
一：认识移动互联网时代
1.充分理解互联网时代高速发展逻辑
1）互联网冲击了整个社会
2）制造业“摩尔定律”的发展脉络
2.网络效率逻辑
1）数据智能逻辑
2）深度渗透逻辑
3.互联网为什么会颠覆的传统企业
1）超级平台现象
2）非对称发展
3）商业新物种
4）金融新生态
4.营销从数据化到智能化的全方位深度渗透
1） 移动支付改变传统卖场
2）在线化+数据化对营销的深度演绎
3）大数据与人工智能对营销的深远影响
分组讨论：未来营销对于大数据与AI有哪些需求

二：数据从何而来——精准营销及口碑传播
1、   互联网+营销的特点、商机与挑战
2、互联网思维带来的营销变革与应对机制
3、新媒体营销的主要内容和手段
4、新媒体营销传播特点：分众、精准、个性、交互、口碑、长尾
5、如何增强用户体验来提高用户的访问粘性

三：大数据应用概述
1.   什么要做数据挖掘——多学科的融合
2.   数据挖掘的功能：分类、预测、推估、关联、聚类、可视化
3.   如何通过在线化收集、处理海量数据
4.   大数据管理四大要素
5.   数据挖掘建模、流程及分析指标

四：数据挖掘中的要点
1、建立运营数据挖掘模型的4个步骤
2、数据挖掘结果如何展现——可视化数据之美
3、数据挖掘分析常用的工具
4、如何写一份赏心悦目的数据分析报告——用数据看透问题
5、数据挖掘分析中易犯的错误

五：商业智能数据营销如何落地
1、传统企业应用大数据技术与变革迫在眉睫
2、大数据与营销模式的变化
3、大数据与用户关系的变化
4、大数据在企业中定位
5、大数据企业组织结构——扁平化组织
6、通过流程体现大数据价值
7、企业一体化端到端流程
分组讨论：企业目前的流程是否适应大数据运营

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