數據分析

【課程背景】

    隨著信息化、智能化的快速發展，各類行業與信息技術的融合交匯引發了數據的迅猛增長。數據的應用分析能力，正在成為企業未來發展的核心競爭要素。通過數據分析能看到用戶購買需求越發獨特、購買方式越來越多樣、多樣化生活場景、內容和娛樂消費的多元化等因素，珠寶購買的年輕化、隨意性及強體驗感。數據技術的應用提升了企業的資源配置效率，有效促進了業務的創新發展，這是企業數據決策的能力素質，通過數據能力來構建企業內統一的數據池，實現數據的“穿透式”經營管理。

    課程將以數據分析為切入點，還原商業環境中的實際案例，幫助學員認知什么是數據分析？主要價值體現在哪些方面？數據分析的三大類應用場景？數據分析的5大步驟分別是什么？珠寶類用戶市場分析與商業洞察體現了什么價值？數據分析5W1H標簽，標簽應用體系對營銷的賦能有哪些？大數據洞察與高端商品零售業態分析怎樣體現？使學員學之解惑，學之能用，實現新的數據價值與突破。

【課程收益】

?  思維創新技術路徑，數字思維創新模式，數據價值

?  數據分析的三大類應用場景，數據分析的5大步驟

?  數據表達，統計分析方法，珠寶類用戶市場分析與商業洞察

?  數據分析5W1H標簽，標簽應用體系，標簽體系的數據層，數據分析賦能營銷

?  珠寶類用戶分析與復購，以高凈值用戶為核心的內容營銷

?  個性化營銷與用戶細分，數據分析反饋指導策略優化

?  內容營銷在場景里的應用與運營方法，內容社區分析

?  大數據洞察與高端商品零售業態分析，數據安全

【課程宗旨】

【課程特色】干貨，沒有廢話；科學，邏輯清晰；實戰，學之能用；投入，案例精彩

【課程對象】珠寶從業人員，數據分析，運營，營銷

【課程時間】6小時

【課程大綱】

一、思維創新與數據分析

1、思維創新的技術路徑

2、數字思維創新模式

?  連接

?  賦能

?  破界

3、數據價值

?  數據可洞察真相

?  數據可轉化行動

?  數據的引導思路

4、數據分析的三大類應用場景

?  工具類

?  分析服務類

?  人工智能

5、數據分析

?  市場洞察

?  內容評估

?  社交洞察

?  營銷分析

?  營銷效果分析

?  媒體預算管理工具

?  數據分析工具

?  可視化工具

?  營銷智能分析

6、數據分析的5大步驟

?  明確目標

?  數據預處理

?  特征分析

?  算法建模

?  數據表達

7、數據表達

?  分布數據可視化

?  分類數據可視化

8、珠寶用戶市場分析與商業洞察

案例：

二、數據分析賦能營銷

1、數據分析5W1H標簽

2、標簽的應用體系

?   業務場景倒推標簽需求

?   標簽自動化

?   標簽迭代

?   標簽管理機制

3、標簽體系的數據層

?  數據源

?  數據處理

4、營銷活動策略

?  活動目標與路徑

?  核心策略

?  策略剖析

5、營銷活動分析：個性化營銷與用戶細分

?  用數據實現用戶視圖

?  用戶細分

?  一致化內容溝通

6、珠寶類用戶分析與復購

?  用戶畫像

?  用戶行為特征

?  用戶生命周期

?  用戶決策過程

7、以高凈值用戶為核心的內容營銷

8、內容營銷在場景里的應用與運營方法

?  向細分用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

9、內容社區分析

?  抖音&快手：用戶畫像

?  抖音&快手：內容風格

?  抖音&快手：平臺生態和粉絲關系

?  微博社區分析

?  小紅書分析：業務形態

?  小紅書分析：用戶需求

?  小紅書分析：運營手段

?  小紅書分析：產品功能與訂單轉化特點分析

?  如何霸屏小紅書

10、數據分析反饋指導策略優化

11、訂單轉化與售后分析

?  基礎分析：轉化的每一步

?  進階分析：多維度分析用戶體驗

?  高級分析：多維度交叉分析，支持產品迭代

12、打好年度大事件的關鍵戰役

案例：

三、大數據洞察與高端商品零售業態分析

1、大數據洞察-數據維度

?  真實性

?  立體性

?  即時性

2、大數據的用戶洞察 – 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

3、以用戶為核心的五大體驗分析

?  門店體驗

?  產品體驗

?  下單體驗

?  互動體驗

?  交付體驗

4、高端零售消費生態全鏈路數智化

?  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

5、數據安全

?  數據全生命周期管理

?  安全策略

?  數據管理策略

?  防護措施