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季猛:《大数据分析与运营管理》
2018-09-04 3170
对象
CEO、企业中高层管理、数据分析师、产品总监/经理、研发总监/经理、市场总监/经理、客户经理、品牌经理、市场运营骨干等;
目的
【课程背景】 1.企业经营遭遇瓶颈和问题?如何通过大数据,识别经营的瓶颈和障碍? 2.大数据分析什么?如何通过大数据开展产品创新、升级转型和精准化营销运营工作? 3.大数据采集和分析的方法有哪些?如何基于企业的实际情况开展大数据工作? 4.如何通过大数据识别并分析目标客户?发现企业商机? 5.如何通过大数据分析,优化和改进产品创新,提升价值? 6.如何通过大数据分析,指导营销运营工作?实现精准营销?   【课程收益】 1.讲解大数据分析的目的、五大基本分析模型、基本数据类。 2.讲解大数据的主要应用方向和流程:产品创新方向、营销运营方向。 3.讲解通过大数据进行客户购买研究:客户是谁?为什么客户接受,或不接受你的产品? 4.讲解通过大数据分析,进行产品的创新化设计,打造爆款产品! 5.讲解通过大数据分析,优化企业销售漏斗,提升营销转化率! 6.专有技术:“四力博弈下的产品绩效分析模型”讲解
内容

【课程大纲】


一、大数据分析与企业经营诊断:什么在影响企业经营绩效?

1.大数据分析的目的和内容:分析什么?管理什么?目的是什么?

2.企业产品绩效分析模型:四力博弈下的产品绩效分析

4.影响产品绩效的四个角色:消费者、竞品、企业、市场环境

5.思考:一个店铺的利润下滑是什么原因造成的?经营分析的主要内容有哪些?

6.大数据分析主要内容:

  1)企业产品组合分析:企业整体的产品绩效分析,哪些效益好?哪些不好?

  2)目标市场和客户结构分析:客户有哪些类型?目标市场的规模和客户价值

  3)产品竞争力和吸引力分析:什么样的产品是客户喜欢的产品?

  4)营销有效性和精准性:什么样的营销方式是最精准有效的?

  5)企业经营可行性分析:投入产出分析

  6)环境影响和预测:环境因素对绩效的影响

7.案例解析:某店铺的绩效分析模型

8.案例解析:网络专车平台的绩效分析模型



二、企业经营数据监测和经营流水分析

1.产品绩效指标

    1)来访率:吸引消费者关注和了解。

    2)转化率:成功销售的客户转化效率。

    3)盈利性:商品的利润

    4)满意度:客户对商品的认可和推荐

    5)流失率和退货率

    6)经营成本指标

2.销售漏斗和经营流水管理

    1)什么是销售漏斗?

    2)销售漏斗管理:从来访,到转化,到访防失

    3)基于销售漏斗的绩效分析:四大数据类

    4)产品数据类:产品品类、特征类数据

    5)营销数据类:渠道、营销方式、时段和位置

    6)客户数据类:客户需求特征、能力特征数据类

    7)行为数据类:购买行为数据

3.主要经营分析模型和报表

    市场吸引力分析:目标市场的规模和客户价值

    消费者购买分析:消费者的购买意愿和决策模式分析

    产品竞争力分析:与竞品相比,在产品和营销方面的竞争力比较

    企业可行性分析:投入产出分析

    环境影响和预测:环境因素对绩效的影响


三、大数据分析与产品策略:市场需要什么样的产品?

1. STP战略:为什么要产品差异化?

2. 目标客户群的细分和差异化设计

  1)基于消费主体的细分

  2)基于操作环境的细分

  3)基于操作需求和习惯偏好的细分

  4)基于操作目标和结果的细分

3.产品吸引力分析评估

  1)用户体验的指标分类

  2)基于用户体验的产品标准

  3)竞品分析

  4)产品吸引力和定位策略

4.产品创新策略

1)产品改良的创新因子:功能、质量、成本、风险、时间、空间

2)功能/质量模型:多功能、专一化、精工化和通用化之间创新关系;

3)质量/成本模型:最优质量、准专业级、最佳性价比、促销品;

4)质量/时间模型:产品爆发力到持久力的定位模型;

5)功能/空间模型:功能在空间上的压缩和共享;

6)质量/风险模型:整体改进,还是局部优化?

7)风险/成本模型:花钱买健康,还是用健康来换钱?

8)创新因子的选择:基于目标市场需求的创新因子选择

9)创新因子的加权和组合模型

5. 新产品挖掘和延伸

 1)基于企业资源的二次利用和增值开发新业务

 2)产业价值链延伸

 3)企业供应链的延伸

 4)基于用户需求的严阵

6. 企业转型升级

1)标准化生产:“订单型生产”到“产品型生产”

2)产品服务化:从卖产品,走向卖服务!

3)产品的变形:基于产品内涵的形态延伸

4)整合供应链和解决方案:如何为客户提供一揽子解决方案

5)社交化和平台化发展:从做产品,走向做平台!


四、大数据分析与营销运营:如何实现精准化营销?

1. 大数据分析与客户购买行为分析

  1)客户类型、消费需求和规模分析

  2)客户消费动机、时机和压力分析

  3)客户消费能力和消费理念分析

  4)客户消费行为和认知分析

2. 客户购买行为和购买障碍分析

 1)客户购买决策模式:搜寻、接触、注意、学习、评估和决策

 2)接触障碍:时间、地点不对、方式不对

 3)感知障碍:官能问题、环境影响

 4)认知障碍:技术不理解、无需求联想、估量误差

 5)决策障碍:流程、第三方干系人、环境影响

3.大数据分析与定价策略

 1)定价导向:需求导向、竞争导向、定价导向

 2)定价区间、基准值

 3)战略调价和生命周期定价

 4)常见定价方法

4.大数据分析与广告、宣传和卖点

 1)信息接触点

 2)引爆点:核心卖点提炼

 3)论述:商品卖点的阐述和论证

 4)竞争性论述和分众

5.大数据分析与渠道设计

 1)目标客户在哪里?

 2)渠道的类型

3)渠道的分布和结构

6.大数据分析与销售漏斗、脚本设计

 1)销售模式和销售漏斗设计

 2)销售障碍识别

 3)销售脚本和话术

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