【數字時代車聯網大數據落地】

[課程背景]

大數據不是什么完完全全的新生事物，Google的搜索服務就是一個典型的大數據運用，根據客戶的需求，Google實時從全球海量的數字資產（或數字垃圾）中快速找出最可能的答案，呈現給你，就是一個最典型的大數據服務。隨著全球數字化、網絡寬帶化、互聯網應用于各行各業，累積的數據量越來越大，越來越多企業、行業和國家發現，可以利用類似的技術更好地服務客戶、發現新商業機會、擴大新市場以及提升效率，才逐步形成大數據這個概念。

本課程將深刻立體化解讀大數據價值，以落地實效的大數據營銷管理系統和工具實現對互聯網大數據的有效應用。  

[課程收益]

1、        

完整解讀互聯網+核心價值，關聯汽車業互聯網+趨勢的落地性策略；

2、        

呈現汽車品牌互聯網+升級系統，品牌互聯網化轉型必備的核心要素；

3、        

應用互聯網大數據應用工具，建立汽車品牌自有大數據系統；

[課程大綱]

一、數字化升級：互聯網造車

1.      【案例研討】互聯網“去偽求真”；

2.      【案例研討】互聯網+概念與實質；

3.      【案例研討】實體經濟互聯網+；

4.      內外交困：互聯網+如何破局！

5.      競爭格局：互聯網+如何升級！

6.      【案例研討】產品思維VS品牌思維；

7.      【案例研討】互聯網時代的競爭格局；

8.    

互聯網+汽車=新能源汽車生態；

9.    

汽車+人工智能=無人駕駛；

10.  汽車+電子商務=汽車電商；

11.  汽車+大數據=車聯網市場；

12.  汽車+O2O=汽車后服務市場新模式；

13.  【案例研討】汽車品牌互聯網化升級；

14.

互聯網綜合競爭力：大數據資產變現力；

15.

【案例研討】互聯網大數據影響力；

16.

【案例研討】大數據客戶關系管理；

17.

【案例研討】汽車行業大數據報告分析；

18.

【案例研討】汽車品牌與互聯網巨頭的聯合；

19.  【案例研討】汽車后市場的大數據價值；

20.  【案例研討】汽車品牌服務模式創新；

21.

【案例研討】2017互聯網車企競爭力分析；

二、數字化落地：車聯網大數據

1.    

到底什么是大數據？

2.    

互聯網大數據在哪里？

3.    

大數據4V特征；

4.      【案例研討】菜鳥網絡去了哪里？

5.    

【案例研討】大數據資產變現力；

6.      【案例研討】汽車行業大數據市場表現；

7.      【圖解工具】企業大數據管理平臺DMP三部曲；

8.      【現場應用】企業用戶標簽管理；

9.      大數據平臺標簽數據庫管理；

10.  大數據平臺用戶屬性庫管理；

11.  【案例研討】企業大數據管理平臺DMP5大核心利益；

12.  【案例研討】汽車品牌營銷用戶行為分析；

13.  汽車品牌大數據競爭升級；

14.  品牌營銷 “四流“與”四度“；

15.  大數據影響汽車品牌：“4極”競爭力；

16.  汽車制造業大數據與物聯網升級；

17.  汽車品牌的智能制造普及潮；

18.  新能源汽車與大數據；

19.  互聯汽車與物聯網；

20.  汽車品牌：智能制造到智能定制；