1 大數據，運營商的商業機會再造
1.1 大數據為什么重要？它是商業機會的再造
1.1.1 更高層面的數據聚合
1.1.2 利用用戶“行為指紋”創造新商機
1.1.3 案例：利用行為指紋的商機創造過程
1.1.4 案例：淘寶，商機創造過程
1.1.5 案例：英國電信，大數據時代的商機創造
**能力：大數據分析的功力篇
2 經營分析的“高端”思考、與技巧
2.1 “剝絲抽繭”——分析的邏輯思考
2.1.1 數據分析案例：移動運營商的去中心化
2.1.2 數據分析案例：數據業務這架馬車還行嗎？
2.1.3 數據分析案例：電信業改革的真實動因！
2.2 “找到規律、敢于判斷”——分析的視角
2.2.1 規律蘊含于對事務的洞察
2.2.1.1 依賴市場規律，做出3G市場客戶規模發展預測
2.2.1.2 依賴競爭規律，做出全業務競爭規律
2.2.1.3 依賴發展要求，做出移動組織改革、經營模式改革詮釋
2.2.1.4 依賴需求規律，做出3G對于各類終端的發展預測
2.2.2 利用分析結論，尋找規律、發現玄機
2.2.2.1 案例：市場普及率與收入增幅之間的關系（來自中國移動）
2.2.2.2 案例：市場普及率與收入增幅之間的關系（來自中國電信）
2.2.3 利用分析數據，敢于給出判斷
2.2.3.1 案例：資費與客戶數、ARPU之間的關系
2.2.3.2 案例：集客市場，中國電信的致命一擊
2.3 “先有結論、后有分析”——分析過程需要一盞明燈
2.3.1 專題分析必須要設定“結論”——假設的設定
2.3.2 分析過程可能存在的三種“結論”——求證的過程
2.3.3 案例：聯通的集客的組織模式
2.4 月度經營分析的三段論
2.4.1 用何種方式表達成績
2.4.2 用何種方式發現問題，找到問題的根本點
2.4.3 給出解決途徑
第二能力：大數據分析的法力篇
3 怎樣確立區域經營分析的框架與邏輯（采用行動學習模式）
3.1 突破思維、與思維導圖
3.1.1 東、西方人種的思維差異
3.1.2 創新思維的方法
3.1.3 思維導圖-西方思維的基礎
3.1.4 怎樣利用思維導圖去分析事務？
3.2 經營分析的視角與邏輯
3.2.1 不要懷疑任何一種分析的角度
3.2.2 視角與范疇的博弈，范圍大好、還是范圍小好？
3.2.3 視角就是思考維度
3.2.4 維度下的邏輯
3.3 分公司究竟應該需要怎樣的分析視角？
3.3.1 僅依照KPI開展數據分析，就行了么？
3.3.2 運營能力，從來都是不可或缺的!
3.3.3 怎樣看分析的要素：時間？區域？……維度.？
3.3.4 按照KPI體系，建立分析結構概念
4 從營銷的角度，建立分析結構
4.1 從運營收入角度，建立分析結構
4.1.1 分析的要素，需要涉及收入增幅、ARPU去考慮
4.1.2 從個客 集客 家庭 終端的視角，看分析的結構
4.1.3 從話音、增值、數據(互聯網)的視角，看分析的結構
4.2 從客戶規模角度，建立分析結構
4.2.1 分析的要素，需要針對份額、增量、存量、ARPU、MOU去考慮
4.2.2 客戶規模：從個客 3G 集客 終端的視角，看分析的結構
4.2.3 客戶規模：從個客的話音、增值、數據業務的視角，看分析的結構
4.2.4 客戶規模：從 WLAN 的視角，看分析的結構
4.3 從集客的角度，建立分析結構
4.3.1 分析的要素，需要強化普及率、滲透率、集客數、成員數的分析要素
4.3.2 客戶規模、占有率的視角建立結構
4.3.3 收入的視角建立結構
4.3.4 集客產品的視角建立結構
4.3.5 ABC客戶覆蓋率、及A、B類客戶收入占比
第三能力：大數據營銷的支撐篇
5 基于“大數據”的客戶偏好解析
5.1 潛在偏好的獲取，需要思維突破
5.1.1 突破你的“盒子”
5.1.2 游戲：思維突破游戲
5.1.3 產品創造的“三種”途徑
5.1.4 案例：百度地圖導航的模式創新
5.1.5 …………..
5.2 何謂客戶行為偏好？
5.2.1 大數據、與客戶偏好特征之間的關系
5.2.2 客戶偏好分析的維度思考
5.2.3 案例：移動閱讀客戶群的行為偏好
5.2.4 案例：電商客戶群的行為偏好
5.3 偏好獲取的手段
5.3.1 從調查中，獲取對潛在需求的驗證
5.3.2 運營數據中，獲取對潛在需求的驗證
5.3.3 數據挖掘對需求抓取的價值
5.3.4 ……….
5.4 從消費行為學的思路中，找到偏好的獲取模式
5.4.1 消費行為的概念，“欲求、與需求”
5.4.2 消費活動引發產品優化與改造
5.4.3 人的消費行為的7個特點
5.4.4 怎樣找到人的購買要素_4Ps 4Cs
5.4.5 ……….
5.5 利用“精準營銷”，鎖定“潛在偏好”客戶群
5.5.1 怎樣從中國移動VGOP深度運營平臺上，挖掘你所需要的數據
5.5.2 與運營商業務相關的數據挖掘模型
5.5.3 聚類、時序、神經元…基本概念介紹
5.5.4 **針對目標群的調查，鎖定客戶應用需求
5.5.5 多維度數據的整合，**終形成客戶偏好集合！
5.5.6 客戶偏好，是營銷的基礎
第四能力：大數據營銷的變革篇
6 大營銷，大數據時代的營銷變革
6.1 大數據時代的營銷手段
6.1.1 行為學，大數據營銷的基石
6.1.2 從AIDAM，到AISAS的轉變
6.1.3 社會化營銷時代的模式究竟應該怎樣？
6.2 大營銷，大數據時代的數據經營
6.2.1 案例：小米，利用微博數據開展的營銷
6.2.2 案例：中糧悅活創新，利用開心網的數據獲取價值
6.2.3 案例：某公司，校園市場的營銷
6.2.4 案例：某公司新業務，大數據營銷
7 大數據時代的營銷策劃
7.1 大數據時代的——新營銷戰
7.1.1 有的放矢，精準營銷*，300輛小車瞬間秒殺的秘密
7.1.2 黃太吉，煎餅鋪，一夜暴富的奧秘
7.1.3 西少爺的成功之路
7.1.4 整合營銷，雪球效應*，淘寶全球購6分鐘賣出1000雙唐卡鞋
7.2 網絡營銷實戰，讓你感覺落伍了
7.2.1 借力口碑，提升銷量*，新農哥跟風購買引發干貨“瘋搶潮”
7.2.2 御泥坊：塑造強勢品牌的影響力*，自媒體：釋放草根的影響力
7.2.3 讓每一位客戶更多“被在乎*”，四明山百萬客戶參與煉出好蜂蜜
7.3 大討論：怎樣利用大數據結論，開展校園市場的流量營銷策劃
7.4 大討論：怎樣利用大數據結論，開展校園市場的咪咕音樂的營銷策劃
7.5 大討論：怎樣利用大數據結論，開展校園市場的咪咕閱讀的營銷策劃
