课程背景:
互联网巨头近几年内攻城略地,所涉及的行业边界几乎不受限,根本原因在对数据资产的极致应用。以阿里巴巴为例,已经形成了一个横跨商业、金融、物流、大健康、大文娱各个领域的一个独特的数字经济体,这样一个数字经济体也正是数字中国、数字技术在中国的过去十年的巨大发展的缩影。
然而,大部分行业在大数据面前还显得比较迟缓,尤其在市场营销方面,数据利用基本上处于简单查询、报表提交层面。主要是对现有数据的简单加工,很少涉及数据挖掘等深层应用,数据开发意识不强,数据思维缺乏,数据应用滞后。在客户行为分析,消费心理捕捉、产品研发与业务创新、洞察市场趋势等方面,对数据资产的开发和应用上亟待提升。
大数据是一座待挖掘的“金矿”,它的起源首先要归功于互联网,尤其随着云计算、物联网和人工智能的发展,所有的交易记录、行动轨迹、语音、影像、传感信息等均可实现数据化。因此,如何借助大数据为市场营销提供有力支撑,如何基于用户画像进行产品定义,实现实现精准营销和创新服务,是相关岗位人员必须掌握的业务技能。
课程收益:
授课对象:企业负责人、营销及产品部门人员
授课方式:讲师讲授+案例剖析+互动交流+现场答疑
课程大纲
引言:互联网+时代企业生存之道——保持饥饿感
第一单元:数字化背景下的商业形态变革
一、传统行业数据营销面临的难点
【案例解析】:跨界时代的冲击——竞争对手到底是谁?
二、互联网巨头们的大数据基因
1. 跨界打劫——挟用户数据重构市场空间
2. 降维打击——瓦解竞争对手的惯性生存条件
3. “跨界打劫”的本质:场景转换与用户体验
【案例解析】:销量持续下滑,康师傅们的日子不好过了
三、大数据开发及应用方向
1. 产品研发:数据反馈与产品定位
2. 用户画像:消费者心理及行为分析
【案例解析】:瞄准社区生鲜,钱大妈凭什么火爆?
3. 精准营销:痛点捕捉与个性化需求触达
【案例解析】:从产品定义到精准营销,看众安保险如何玩转大数据
4. 风险管控:数据监测与风险预警
【案例解析】:上海外滩陈毅广场踩踏事件的反思和启示
5. 运营效率:智能化和精细化管理
【案例解析】:门店数量持续暴增,美发品牌“优剪”的大数据思维和颠覆式创
第二单元:大数据分析挖掘与应用策略
一、大数据分析挖掘的重要性
1. 数据是沉睡的金矿
2. 发现运营中存在的不足
3. 把握市场变化和竞对动态
4. 客户需求与极致体验
5. 个性化营销方案制定
6. 业务形态重塑和流程优化
7. 洞察行业性周期走势
8. 为决策提供有效依据
二、大数据分析挖掘方法和要点
1. 统计性分析
(1)常规统计——转化率、留存率、活跃度
(2)不同维度的统计分析
(3)导向性的数据提取
【案例解析】:飞机真的是最安全的交通工具?
【实战分享】:从某外卖平台的统计数据中,你能看出什么?
2. 预测性分析
(1)捕捉各个因素之间的内在关联
(2)通过历史数据发掘规律和趋势
(3)风险评估,预判和管控
【案例解析】:为什么电力数据真实反映了国民经济运行状况?
【实战分享】:一起市场人员集体违规行为引发的KPI重构
3. 可视化分析
(1)形成观点和结论
(2)文不如表,表不如图
(3)呈现方式——Excel、PPT或其他分析工具
【案例解析】:城市大脑——智能交通最重要的支点
4. 分析思维训练
(1)对比、转化、关联,横向与纵向扩展
(2)深入了解各业务板块,使分析工作贴合实际
(3)比数据分析更重要的是大数据思维和意识
【思维训练】:为什么大部分人对中国房价走势分析判断失误?
【实战分享】:如何通过数据分析识别已损坏的共享雨伞?
【实战分享】:某空气净化器商业计划书(含市场分析报告)
三、大数据内部采集与外部整合
1. 内部数据采集要点
(1)完整性——数据累积效应
(2)连续性——周期内变化趋势
(3)多维度——数据的多样性
(4)倾向性——目标导向的数据提取
2. 外部数据渠道开拓与整合优化
(1)“互联网+”的跨界趋势
(2)构建跨平台信息采集体系
【实战分享】:WiFi运营商“百米生活”与公安网监的大数据合作
第三单元:基于用户画像的产品规划与功能定义
一、以终为始:为什么做?为谁做?
1. 为懒人服务
2. 别让用户做选择题
3. 用户角色属性划分
4. 用户真伪需求甄别
5. 保持倾听,独立判断
【案例解析】:巨划算——打车和外卖的用户补贴逻辑
【案例解析】:中国邮政VS顺丰速运,用户的槽点在哪里?
二、产品经理的重要性
1. 产品经理是稀缺资源
2. 产品的总设计师
3. 产品定义和研发任务的推动者
4. 项目统筹和协调者
5. 产品全生命周期管理者
三、打造极致产品体验
1. 无痛点,不产品
2. 做减法,不做加法
3. 产品思路快速验证
4. 避免过度的产品设计
5. 小步快跑,快速迭代
6. 产品定位及成长路径规划
7. 对一切有违任性的产品和服务保持愤怒
【案例解析】:马桶上的两个按钮VS苹果的HOME键
【案例解析】:乔布斯1秒、马化腾3秒、张小龙5秒——瞬间白痴论
四、什么是用户画像
1. 用户DNA
2. 决策依据
3. 效果转化
【案例解析】:今日头条为什么让巨头们恐慌?
五、用户画像绘制
1. 用户的基础信息
2. 用户的社会属性
3. 用户的消费倾向
4. 用户的行为习惯
5. 用户的购物偏好
6. 用户的心理特征
7. 用户的异常情况
8. 用户的使用特权
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【实战分享】:刚需VS伪需求——共享雨伞的用户画像构建
【实战分享】:用户画像偏差——某厨具生产厂家线上推广遭遇的困惑