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收益目标：暂无
适应人群：暂无
关键词：其他，人工智能，大数据，云计算，变革
收益目标：课程主要分为精细化基础和六个精细化运营环节。 1.精细化运营基础：本部分介绍精细化运营的概念、范围与框架。随后重点介绍精细化运营的两大基础支撑模块 – 数据体系、用户洞察体系。数据体系部分，会介绍运营指标体系建设和数据分析的主流方法，以及四种主要的数据分析方法。在此基础上，介绍两类关键 – 行为数据和流量数据，作为精细化运营的基础分析对象，随后介绍RFM和OSM两个重要运营模型。用户洞察部分，会介绍精细化运营最重要的用户分群和价值识别，以找到最精准以及最高价值用户群，作为精细化运营的重要依据，并给出针对精准客群的洞察手段和研究体系。 2.渠道精细化运营：渠道是获客的重要手段，渠道运营十分关键。本部分深入介绍主流渠道的类型、特点，如何建立渠道指标体系，并探讨针对渠道质量（用户特性和生命周期价值）进行渠道质量判别、挖掘与提升，以及如何进行渠道的持续筛选与优化。本节还将介绍用户的精准触达手段、公域流量、私域流量和用户裂变玩法。 3.新客精细化运营：当通过各种引流手段邀请到新客来访网站时，初次的体验和引导十分关键，能否展现价值，高效引导用户完成快速注册和转化，是获客的关键环节，也是运营的重点之一。本部分将超越常见的新客优惠，深入讲述新客的分类、特征判断、价值判断、状态判断，并指出对于顿悟时刻（Aha Moment）的把握和引导的精细化运营方法，实现新客激活与转化，完成临门一脚。 4.用户精细化运营：用户运营是运营的重中之重，也是精细化运营的重点环节。本节将介绍用户留存的五大要素、用户对产品上瘾的四种方法，用户标签体系的设计。随后将介绍活跃度提升、订单/付费转化引导的方法与实践、生命周期留存与价值提升策略、防流失等用户运营核心手段，并介绍用户标签体系的设计和运用，同时介绍差异化的权益激励系统设计，以及十分关键的全生命周期沟通体系思路。最后，介绍两个关键的用户精细化运营模型 – AIPL价值演进模型，与FAST高价值用户运营模型。 5.会员精细化运营：会员运营是运营的一个重要环节。本节介绍会员体系建设与运营，包括全新CRM体系，会员活跃度、游戏、社交等方向的运营实践。此外，本节会对会员权益体系、会员成就体系和会员营销体系的规划与精细化运营进行介绍，以充分激活会员，提升会员价值与黏性，为平台大幅提升忠诚顾客占比和满意度。 6.商品精细化运营：商品是消费者与企业互动的纽带，也是精细化运营的一个重要阵地。在传统运营中，更多强调怎么把货卖出去。但在销售金额和利润之外，如何进一步分析卖掉不同的货物对企业带来的不同价值，是商品精细化运营的关键。比如，商品的渗透率分析，会指导企业找到能够带来更多未来关联销售可能性的商品，商品频度的分析，能指导企业通过商品布局提升用户访问频度，增加流量和用户活跃度，减少流失。本节重点介绍商品精细化运营的知识，并通过GROW模型让学员理解商品布局策略。 活动精细化运营：在中国，消费者对促销和活动极为敏感，双11，618等各类大促具有极高关注度。不仅电商，很多企业的业务发展都可以通过活动与促销进行强力驱动。然而，活动运营和大促运营是运营中一个最大的系统工程，牵涉面广，专业门槛高，因此几乎所有运营类书籍都避开了活动运营。本节讲通过讲师多年来管理互联网大平台的大促经验，深入介绍活动运营，含活动规划、操盘、复盘、节奏掌握与活动指标体系建设的重要经验。本部分内容较为丰富，适合一整天的课程，也可以节选简介。 全面系统地了解精细化运营体系理论知识体系，深入理解精细化运营的策略和方法，通过学习互联网顶尖企业的深度实践，建立互联网下半场的关键运营能力。
适应人群：C端企业运营人员。 市场部、产品、数据、增长和相关职能人员。 有数字化转型需求的企业管理层。 对运营方法与实践感兴趣的学员。
关键词：互联网，产品经理，大数据
收益目标：从实战角度解密流行的数据湖技术及构建方案，使企业快速构建数据湖能力，降低试错的成本。帮助企业厘清数据湖概念，解决大数据应用实战中的问题。
关键词：电商，大数据，云计算，变革
适应人群：初中级基础的工程师，数据分析/挖掘/大数据技术人员，企业数据建模/决策人员等等
关键词：互联网，大数据，机器学习，数据挖掘，工程师
收益目标：通过培训，可以让学员对实时数据处理有更深入和全面的理解，掌握实时数据平台建设思路，了解实时数据处理技术，并能够在实际应用中解决实时计算预到的工程问题。 熟悉互联网公司（如阿里巴巴、Uber、华为）的所面临的问题和工程实践经验。
适应人群：了解大数据的软件架构师。 中级和高级软件工程师。
关键词：其他，大数据，大数据平台，大数据、实时计算、Flink、Spark
收益目标：1.了解互联网产品数据的基本组成和获取途径 2.通过提升产品数据分析能力，更精确的挖掘产品需求 3.形成较为严密的数据推测能力和问题分析能力 4.提升利用数据分析产品商业价值的能力 5.帮助产品经理形成系统的数据观，使其形更为严密的产品观
适应人群：建议产品经理相对中高阶。
关键词：互联网，大数据
收益目标：个性化推荐解决了商品丰富性和用户接触商品的稀缺性之间的矛盾，具有巨大的商业价值。本课程从大数据、机器学习框架的角度系统地介绍主流的推荐算法模型。
关键词：互联网，大数据，机器学习
收益目标：1、 全面了解云计算行业发展现状和国内外主流云平台厂商产品和服务能力； 2、 全面了解大数据、AI、微服务的发展和应用情况； 3、 理解云计算核心技术原理和优缺点； 4、 掌握云计算、大数据、AI、微服务等新技术在金融领域的应用情况和收益； 5、 具备一定的云产品选型评估能力； 6、 具备一定的解决方案设计能力；
适应人群：云计算相关技术人员，CIO、IT经理、企业架构师、IT架构师、方案架构师、开发工程师等
关键词：互联网，大数据，云计算，微服务
收益目标：1.了解VR/IOT设计实操案例 2.了解科技趋势下设计面临的变革和应做的准备 3.了解数字孪生概念在产业互联网行业的落地和应用
关键词：互联网，互联网金融，电信，其他，人工智能，大数据，云计算
收益目标：1.深入了解整个OLAP体系目前前沿技术发展趋势 2.对OLAP的使用场景和具体引擎框架的特性以及内部体系架构透彻剖析 3.了解数据产品怎么基于OLAP引擎进行构建 4.实际案例分享：亿级别数据如何秒级响应数据产品的多维度分析需求
关键词：互联网，大数据，数据分析，Spark
适应人群：中高级工程师、企业架构师、软件设计师、技术决策/解决方案人员等。
关键词：互联网，大数据，微服务
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