一、培訓(xùn)簡述
大數(shù)據(jù)時代下，精準(zhǔn)營銷面對深刻變革。結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)，精準(zhǔn)營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)營銷需要通過大數(shù)據(jù)與人工智能建模進行改變。
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)營銷的關(guān)鍵技術(shù)。包括對機器學(xué)習(xí)算法、深度學(xué)習(xí)知識的介紹，以及對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
3）流量套餐營銷渠道建模與畫像
4）流量套餐營銷話術(shù)建模與畫像
5）分層分級的多渠道立體化營銷策略設(shè)計
6）營銷落地與模型反饋調(diào)優(yōu)
7）模型固化、成果輸出、報獎
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環(huán)節(jié)落地的算法，每個環(huán)節(jié)中都包含了原理、代碼、實踐，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)用場景，提升了技術(shù)的深度。課程循序漸進，實戰(zhàn)性強。

二、培訓(xùn)特色
運營商的AI發(fā)展有其自身特色。運營商走在信息網(wǎng)絡(luò)的最前沿，能獲取用戶核心數(shù)據(jù)，同時一直為用戶提供全面的ICT服務(wù)。運營商在信息化與數(shù)據(jù)方面有長遠的積累，這給運營商發(fā)展AI帶來一定的優(yōu)勢與差異性。面對人工智能所帶來的機會與挑戰(zhàn)，面對人工智能產(chǎn)業(yè)的快速成熟，作為運營商要快速擁抱AI時代的到來，發(fā)揮運營商在人工智能領(lǐng)域的優(yōu)勢。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時代的關(guān)鍵知識。
大流量套餐多層次多渠道立體化精準(zhǔn)營銷建模是運營商智能化轉(zhuǎn)型的一個方向，通過AI技術(shù)，可以非常有效的改善運營的效率，提升管理水平，為此運營商需要掌握家庭寬帶多層次多渠道立體化精準(zhǔn)營銷模型。

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，并通過案例實戰(zhàn)掌握四個應(yīng)用場景
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
5）流量套餐營銷渠道建模與畫像
6）流量套餐營銷話術(shù)建模與畫像
7）分層分級的多渠道立體化營銷策略設(shè)計
8）營銷落地與模型反饋調(diào)優(yōu)
9）模型固化、成果輸出、報獎。

四、培訓(xùn)工具
本課程采用知識點講解、案例分析、上機實際操作、動畫演示、互動討論，講師點評、實戰(zhàn)演練、項目展示等多種教學(xué)手段與方法，將實戰(zhàn)工具與應(yīng)用案例結(jié)合起來，達到學(xué)以致用、解決實際問題的目的。
培訓(xùn)工具：PPT講義、項目案例演示、投影儀、白板、白紙、彩筆、音響設(shè)備、話筒等。

五、培訓(xùn)時長
     共計8天，每天6課時

六、培訓(xùn)大綱

時間	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）時間衰減模型在用戶畫像的應(yīng)用 4）使用機器學(xué)習(xí)技術(shù)計算標(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)頁瀏覽特征等 6. 基于機器學(xué)習(xí)技術(shù)預(yù)測客戶標(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	一、流量套餐目標(biāo)客戶分群與分級-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. 基于雷達圖方法分析客戶價值 6. 寬帶客戶價值計算變種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	流量套餐營銷渠道建模與畫像	一、流量套餐營銷渠道建模與畫像-基于Python 1. 案例背景說明 2. 流量套餐營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. 營銷渠道建模基礎(chǔ)知識介紹 1）什么是營銷渠道建模 2）營銷渠道建模建設(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. 基于雷達圖方法分析營銷渠道價值 6. 營銷渠道價值計算變種RFM 7. 基于營銷渠道行為數(shù)據(jù)，完成營銷渠道建模
第三天	流量套餐營銷話術(shù)建模與畫像	一、流量套餐營銷話術(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. 營銷話術(shù)建模基礎(chǔ)知識介紹 1）什么是營銷話術(shù)建模 2）營銷話術(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) 知識庫 c) 知識圖譜 d) 基于分類算法完成營銷話術(shù)響應(yīng)分析 5. 基于NLP方法分析營銷話術(shù)價值與建模 6. 基于NLP方法分析營銷數(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	一、基于分類器完成客戶響應(yīng)預(yù)測-基于Python 1. 案例背景說明 2. 客戶響應(yīng)預(yù)測業(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)測基礎(chǔ)知識介紹 1）什么是營銷響應(yīng) 2）基于XGBoost完成響應(yīng)預(yù)測建模 3）基于規(guī)則的方法 5. 客戶響應(yīng)預(yù)測模型搭建
第五天	營銷落地與模型反饋調(diào)優(yōu)	一、營銷落地與模型反饋調(diào)優(yōu)-基于Python 1. 案例背景說明 2. 營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. 營銷落地與模型反饋調(diào)優(yōu)基礎(chǔ)知識介紹 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)機制設(shè)計方法 5. 案例實踐：用戶分群優(yōu)化 6. 案例實踐：渠道建模優(yōu)化 7. 案例實踐：營銷策略優(yōu)化
	模型固化、成果輸出、報獎等	一、模型固化、成果輸出、報獎等-基于Python 1. 案例背景說明 2. 模型固化、成果輸出、報獎等業(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、報獎等基礎(chǔ)知識介紹 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)計方法 5. 案例實踐：用戶分群模型固化與成果輸出 6. 案例實踐：渠道建模模型固化與成果輸出 7. 案例實踐：營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)	基于運營商自有課題進行研究與輔導(dǎo) 課題代碼開發(fā) 課題優(yōu)化建議