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“用戶”數據挖掘與收入倍增

課程編號:26364

課程價格:¥32000/天

課程時長:2 天

課程人氣:664

行業類別:行業通用     

專業類別:管理技能 

授課講師:韓迎娣

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】
董事長、總裁、總經理、常務副總經理、總裁助理等高管人員

【培訓收益】
學會數據分析與用戶洞察,數字思維與數據分析邏輯,數據分析的標簽體系 基于數據分析洞察的新商業價值,數據驅動業績價值倍增 數據挖掘探尋用戶需求,用戶心態與行為洞察 用戶增長系統,應用場景與用戶關系,創新實踐,端到端的整合場景 用戶營銷鏈路、盤活、用好數據資源,數據反饋指導策略優化 未來用戶價值鏈打造,商業生態全鏈路數智化

一、數據分析與用戶洞察
1、數字思維與數據分析邏輯
2、數據挖掘、建模與分析
數據挖掘流程與邏輯
數據建模邏輯
數據+模型=能力
3、數據分析5W1H標簽
4、數據分析的標簽體系
業務場景倒推標簽需求
標簽自動化
標簽迭代
標簽可視化
數據輸出
5、數據分析的三大類應用場景
工具類
分析服務類
人工智能
6、什么是應用場景
7、應用場景分析
產品場景
服務場景
價值場景
8、基于數據分析洞察的新商業價值
用戶體驗,用產品和服務,重新定義客戶體驗
運營效率,數據運營的降本增效大法
智能數據,以效率和用戶為中心,建立數字化運營模式
價值再造,新物種與新商業機會
效能轉化,流量的三浪疊加
9、數據驅動業績價值倍增
數據對企業價值體現
用數據來探尋用戶
數據驅動業務發展
數據驅動企業經營
案例討論:
二、數據分析的用戶營銷
1、數據標簽體系的應用層
用戶畫像
精準營銷
個性化推薦
第三方應用
2、數據挖掘探尋用戶需求
企業級客戶需求特征
個人用戶需求特征
3、用戶特點
用戶結構
X、Y、Z世代
金融能力分析
4、Z世代用戶分析
數字化原住民,在互聯網環境中成長
消費能力強,能賺敢花
社交與消費行為緊密捆綁
社交關系特點
5、用戶營銷與行為分析
用戶分層與分群
定位營銷目標群體
客戶行為分析模型
讓客戶樂于傳播
6、用戶心態與行為洞察
地域差異
真相加偏好
大道理不再信服
社會化多面人設
隱形X人口
算法行為對策
知識青年演進
線下確幸參與
7、用戶增長系統
用戶增長框架
用戶生命周期
用戶AARRR體系
8、應用場景與用戶關系
可運營人群數 – 活躍用戶
人群轉化率 – 關系加深率
高價值人群總量
高價值人群活躍度
9、創新實踐,端到端的整合場景
場景總覽
預設GMV目標,反推各階層客戶體量
10、用戶故事地圖
現場練習:營銷活動的用戶故事地圖
三、基于用戶的營銷策略
1、場景進階:帶動更多場景革新
2、用戶營銷鏈路
3、用戶關系進化
4、用戶數據解析,洞察真實興趣與社交關系
5、打好年度大事件的關鍵戰役
6、進入年輕人的圈層
和年輕人皮在一起
和年輕人共同創作
7、與多元用戶達成情感共鳴
“懂我”的快樂
個性化創制
8、精進IP內容營銷
9、運用交互技術升級用戶體驗
識圖提升定向能力
體驗AI交互樂趣
10、盤活、用好數據資源
放大數據價值
人群定向新思路
11、全營銷場景,人群優選策略
12、營銷閉環
案例討論:
四、向運營要新增長
1、以用戶為核心的內容運營
2、內容運營理論重構
后互聯網時代,營銷的困境
增長從哪里來?
內容成為增長的重要動力
3、內容在場景里的應用與運營方法
向細分客戶傳達精準內容信息
核心內容與用戶關系
優化內容投放策略
優化KOL策略,打造豐富的分層分類媒體矩陣
4、內容運營“5A”評估效果
5、數據反饋指導策略優化
6、內容聯合創作策略
7、UP主共創:官網之外的價值洼地
8、內容投放作業流程完全指南
前期:明確目標、制定策略、挑選合適UP主
中期:溝通、執行
后期:效果核查,輿情觀察分析
9、內容傳播渠道
內容矩陣
數字媒介矩陣
融合匹配
KOL選擇
10、基于內容營銷閉環的布局
基礎內容投放
頭部內容資源
人群關系觸達
案例講解
五、數據驅動用戶洞察與智能營銷
1、與用戶關系的核心
傳統價值
高階價值
2、用戶洞察
用戶增速
用戶的使用習慣
用戶的偏好度
3、數據驅動的用戶洞察-數據維度
真實性
立體性
即時性
4、數據的用戶洞察 – 營銷維度
目標用戶旅程
營銷活動評估
社交表現追蹤
行為趨勢洞察
5、基于用戶洞察體驗升級需求
6、未來用戶價值鏈打造
懂我
與我互動
聆聽我的心聲
為我賦能
愉悅我
7、未來用戶的解決方案
產品解決方案
交易
交付
互動
8、智能商業服務用戶的三大特征
9、商業生態全鏈路數智化
品牌數智化
制造數智化
商品數智化
營銷數智化
渠道數智化
銷售數智化
服務數智化
物流數智化
金融數智化
組織數智化
技術數智化
10、云是智能商業的基礎設施
11、智能商業 未來已來 

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