一、培訓(xùn)簡(jiǎn)述
大數(shù)據(jù)時(shí)代下，精準(zhǔn)營(yíng)銷面對(duì)深刻變革。結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)，精準(zhǔn)營(yíng)銷被帶來深入的改變。大流量套餐多層次多渠道立體化精準(zhǔn)營(yíng)銷需要通過大數(shù)據(jù)與人工智能建模進(jìn)行改變。
本課程系統(tǒng)性的介紹了人工智能在大流量套餐多層次多渠道立體化精準(zhǔn)營(yíng)銷的關(guān)鍵技術(shù)。包括對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法、深度學(xué)習(xí)知識(shí)的介紹，以及對(duì)TensorFlow的使用操作學(xué)習(xí)。詳解了
1）流量套餐目標(biāo)客戶建模與畫像
2）流量套餐目標(biāo)客戶分群與分級(jí)
3）流量套餐營(yíng)銷渠道建模與畫像
4）流量套餐營(yíng)銷話術(shù)建模與畫像
5）分層分級(jí)的多渠道立體化營(yíng)銷策略設(shè)計(jì)
6）營(yíng)銷落地與模型反饋調(diào)優(yōu)
7）模型固化、成果輸出、報(bào)獎(jiǎng)
課程首先從人工智能的基本應(yīng)用出發(fā)，然后分別介紹了人工智能在搜索中的各個(gè)環(huán)節(jié)落地的算法，每個(gè)環(huán)節(jié)中都包含了原理、代碼、實(shí)踐，通過三位一體的方式完成教學(xué)。最后講解了深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景，提升了技術(shù)的深度。課程循序漸進(jìn)，實(shí)戰(zhàn)性強(qiáng)。

二、培訓(xùn)特色
運(yùn)營(yíng)商的AI發(fā)展有其自身特色。運(yùn)營(yíng)商走在信息網(wǎng)絡(luò)的最前沿，能獲取用戶核心數(shù)據(jù)，同時(shí)一直為用戶提供全面的ICT服務(wù)。運(yùn)營(yíng)商在信息化與數(shù)據(jù)方面有長(zhǎng)遠(yuǎn)的積累，這給運(yùn)營(yíng)商發(fā)展AI帶來一定的優(yōu)勢(shì)與差異性。面對(duì)人工智能所帶來的機(jī)會(huì)與挑戰(zhàn)，面對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)的快速成熟，作為運(yùn)營(yíng)商要快速擁抱AI時(shí)代的到來，發(fā)揮運(yùn)營(yíng)商在人工智能領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)。因此人工智能技術(shù)、在人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新思路成為通往AI時(shí)代的關(guān)鍵知識(shí)。
大流量套餐多層次多渠道立體化精準(zhǔn)營(yíng)銷建模是運(yùn)營(yíng)商智能化轉(zhuǎn)型的一個(gè)方向，通過AI技術(shù)，可以非常有效的改善運(yùn)營(yíng)的效率，提升管理水平，為此運(yùn)營(yíng)商需要掌握家庭寬帶多層次多渠道立體化精準(zhǔn)營(yíng)銷模型。

三、培訓(xùn)收益
1）通過本課程的學(xué)習(xí),學(xué)員可以用較短的時(shí)間掌握人工智能領(lǐng)域的基礎(chǔ)和精華內(nèi)容。
2）掌握人工智能中涉及到的相關(guān)概念。了解如何獲取數(shù)據(jù)以及特征工程。熟悉數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。理解模型訓(xùn)練過程，并通過案例實(shí)戰(zhàn)掌握四個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景
3）流量套餐目標(biāo)客戶建模與畫像
4）流量套餐目標(biāo)客戶分群與分級(jí)
5）流量套餐營(yíng)銷渠道建模與畫像
6）流量套餐營(yíng)銷話術(shù)建模與畫像
7）分層分級(jí)的多渠道立體化營(yíng)銷策略設(shè)計(jì)
8）營(yíng)銷落地與模型反饋調(diào)優(yōu)
9）模型固化、成果輸出、報(bào)獎(jiǎng)。

四、培訓(xùn)工具
本課程采用知識(shí)點(diǎn)講解、案例分析、上機(jī)實(shí)際操作、動(dòng)畫演示、互動(dòng)討論，講師點(diǎn)評(píng)、實(shí)戰(zhàn)演練、項(xiàng)目展示等多種教學(xué)手段與方法，將實(shí)戰(zhàn)工具與應(yīng)用案例結(jié)合起來，達(dá)到學(xué)以致用、解決實(shí)際問題的目的。
培訓(xùn)工具：PPT講義、項(xiàng)目案例演示、投影儀、白板、白紙、彩筆、音響設(shè)備、話筒等。

五、培訓(xùn)時(shí)長(zhǎng)
     共計(jì)8天，每天6課時(shí)

六、培訓(xùn)大綱

時(shí)間	主題	內(nèi)容
第一天	流量套餐目標(biāo)客戶建模與畫像	一、流量套餐目標(biāo)客戶建模與畫像實(shí)戰(zhàn)-基于Python 1. 案例背景說明 2. 流量套餐目標(biāo)客戶建模與畫像實(shí)戰(zhàn)業(yè)務(wù)背景分析 3. 案例數(shù)據(jù)集介紹 4. 客戶畫像基礎(chǔ)知識(shí)介紹 1）什么是用戶畫像 2）用戶畫像標(biāo)簽體系建設(shè)方法 3）時(shí)間衰減模型在用戶畫像的應(yīng)用 4）使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)計(jì)算標(biāo)簽 5. 大流量套餐客戶建模特征建模 1）上網(wǎng)行為特征 2）APP下載特征 3）流量使用特征 4）網(wǎng)頁(yè)瀏覽特征等 6. 基于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)預(yù)測(cè)客戶標(biāo)簽 7. 用戶生命周期理論分析 8. 寬帶用戶畫像分析
	流量套餐目標(biāo)客戶分群與分級(jí)	一、流量套餐目標(biāo)客戶分群與分級(jí)-基于Python 1. 案例背景說明 2. 流量套餐目標(biāo)客戶分群與分級(jí)業(yè)務(wù)背景分析 3. 案例數(shù)據(jù)集介紹 4. 客戶分群基礎(chǔ)知識(shí)介紹 1）什么是客戶分群 2）客戶分群建設(shè)方法 3）基于規(guī)則的方法 4）基于模型(聚類)的方法 a)KMeans原理 b)RFM模型 5. 基于雷達(dá)圖方法分析客戶價(jià)值 6. 寬帶客戶價(jià)值計(jì)算變種RFM 7. 基于流量套餐的用戶行為數(shù)據(jù)，完成用戶建模
第二天	流量套餐營(yíng)銷渠道建模與畫像	一、流量套餐營(yíng)銷渠道建模與畫像-基于Python 1. 案例背景說明 2. 流量套餐營(yíng)銷渠道建模與畫像業(yè)務(wù)背景分析 3. 案例數(shù)據(jù)集介紹 4. 營(yíng)銷渠道建模基礎(chǔ)知識(shí)介紹 1）什么是營(yíng)銷渠道建模 2）營(yíng)銷渠道建模建設(shè)方法 3）基于規(guī)則的方法 4）基于模型的方法 a)KMeans原理 b)RFM模型 c)交叉分析方法 d)決策選擇模型-規(guī)劃算法 5. 基于雷達(dá)圖方法分析營(yíng)銷渠道價(jià)值 6. 營(yíng)銷渠道價(jià)值計(jì)算變種RFM 7. 基于營(yíng)銷渠道行為數(shù)據(jù)，完成營(yíng)銷渠道建模
第三天	流量套餐營(yíng)銷話術(shù)建模與畫像	一、流量套餐營(yíng)銷話術(shù)建模與畫像-基于Python 1. 案例背景說明 2. 流量套餐營(yíng)銷話術(shù)建模與畫像業(yè)務(wù)背景分析 3. 案例數(shù)據(jù)集介紹 4. 營(yíng)銷話術(shù)建模基礎(chǔ)知識(shí)介紹 1）什么是營(yíng)銷話術(shù)建模 2）營(yíng)銷話術(shù)建模建設(shè)方法 3）基于規(guī)則的方法 4）基于模型的方法 a) 自然語言處理技術(shù) b) 知識(shí)庫(kù) c) 知識(shí)圖譜 d) 基于分類算法完成營(yíng)銷話術(shù)響應(yīng)分析 5. 基于NLP方法分析營(yíng)銷話術(shù)價(jià)值與建模 6. 基于NLP方法分析營(yíng)銷數(shù)據(jù)，完成話術(shù)建模
第四天	基于分類器完成客戶響應(yīng)預(yù)測(cè)	一、基于分類器完成客戶響應(yīng)預(yù)測(cè)-基于Python 1. 案例背景說明 2. 客戶響應(yīng)預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)背景分析 3. 案例數(shù)據(jù)集介紹 4. 客戶響應(yīng)預(yù)測(cè)基礎(chǔ)知識(shí)介紹 1）什么是營(yíng)銷響應(yīng) 2）基于XGBoost完成響應(yīng)預(yù)測(cè)建模 3）基于規(guī)則的方法 5. 客戶響應(yīng)預(yù)測(cè)模型搭建
第五天	營(yíng)銷落地與模型反饋調(diào)優(yōu)	一、營(yíng)銷落地與模型反饋調(diào)優(yōu)-基于Python 1. 案例背景說明 2. 營(yíng)銷落地與模型反饋調(diào)優(yōu)業(yè)務(wù)背景分析 3. 案例數(shù)據(jù)集介紹 4. 營(yíng)銷落地與模型反饋調(diào)優(yōu)基礎(chǔ)知識(shí)介紹 1）什么是模型反饋調(diào)優(yōu) 2）模型反饋調(diào)優(yōu)建模建設(shè)方法 3）模型反饋調(diào)優(yōu)機(jī)制設(shè)計(jì)方法 5. 案例實(shí)踐：用戶分群優(yōu)化 6. 案例實(shí)踐：渠道建模優(yōu)化 7. 案例實(shí)踐：營(yíng)銷策略優(yōu)化
	模型固化、成果輸出、報(bào)獎(jiǎng)等	一、模型固化、成果輸出、報(bào)獎(jiǎng)等-基于Python 1. 案例背景說明 2. 模型固化、成果輸出、報(bào)獎(jiǎng)等業(yè)務(wù)背景分析 3. 案例數(shù)據(jù)集介紹 4. 模型固化、成果輸出、報(bào)獎(jiǎng)等基礎(chǔ)知識(shí)介紹 1）什么是模型固化 2）模型固化建設(shè)方法 3）模型固化設(shè)計(jì)方法 5. 案例實(shí)踐：用戶分群模型固化與成果輸出 6. 案例實(shí)踐：渠道建模模型固化與成果輸出 7. 案例實(shí)踐：營(yíng)銷策略模型固化與成果輸出
第六天 - 第八天	課題優(yōu)化開發(fā)與輔導(dǎo)	基于運(yùn)營(yíng)商自有課題進(jìn)行研究與輔導(dǎo) 課題代碼開發(fā) 課題優(yōu)化建議