| 主講老師： | 王鴻華 |  |
| 課時安排： | 1天/6小時 | |
| 學(xué)習(xí)費用： | 面議 | |
| 課程預(yù)約： | 隋老師  (微信同號) |
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| 課程簡介： | 營銷，是連接企業(yè)與市場的橋梁，通過創(chuàng)意策略、精準定位和有效溝通，將產(chǎn)品或服務(wù)推廣給目標消費者。它不僅是推銷產(chǎn)品，更是傳遞價值、建立品牌與消費者之間的情感連接。在數(shù)字化時代，營銷手段日益多樣化，包括社交媒體推廣、內(nèi)容營銷、大數(shù)據(jù)分析等，以更精準地滿足消費者需求。營銷的本質(zhì)在于理解市場、洞察消費者心理，通過創(chuàng)意和策略，實現(xiàn)企業(yè)與消費者的共贏。 | |
| 內(nèi)訓(xùn)課程分類： | 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務(wù)稅務(wù) | 基層管理 | 中層管理 | 領(lǐng)導(dǎo)力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業(yè)文化 | 團隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權(quán)激勵 | 生產(chǎn)管理 | 采購物流 | 項目管理 | 安全管理 | 質(zhì)量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業(yè)技能 | 互聯(lián)網(wǎng)+ | 新媒體 | TTT培訓(xùn) | 禮儀服務(wù) | 商務(wù)談判 | 演講培訓(xùn) | 宏觀經(jīng)濟 | 趨勢發(fā)展 | 金融資本 | 商業(yè)模式 | 戰(zhàn)略運營 | 法律風(fēng)險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉(xiāng)村振興 | 黨建培訓(xùn) | 保險培訓(xùn) | 銀行培訓(xùn) | 電信領(lǐng)域 | 房地產(chǎn) | 國學(xué)智慧 | 心理學(xué) | 情緒管理 | 時間管理 | 目標管理 | 客戶管理 | 店長培訓(xùn) | 新能源 | 數(shù)字化轉(zhuǎn)型 | 工業(yè)4.0 | 電力行業(yè) | | |
| 更新時間： | 2024-05-15 15:38 |
【課題背景】
數(shù)字化營銷（電商、新媒體、私域），需要通過數(shù)據(jù)分析指導(dǎo)日常運營業(yè)務(wù)，提升整體業(yè)務(wù)效率。但數(shù)據(jù)分析是一個相對專業(yè)和復(fù)雜的工作，大部分基礎(chǔ)運營人員對整體數(shù)字化運營和數(shù)據(jù)指導(dǎo)缺少系統(tǒng)性的了解和認知。在實際工作中，通常出現(xiàn)以下問題：
n 對整體運營增長模型缺少系統(tǒng)性的了解，無法用模型來指導(dǎo)運營工作
n 缺少數(shù)據(jù)分析的方法，在實際過程中，無法判定數(shù)據(jù)是否達標
n 數(shù)據(jù)中臺能力不足，無法直接生產(chǎn)可視化報表情況下，缺少數(shù)據(jù)可視化表達的技巧
【解決方案】
數(shù)據(jù)分析的核心理念：
n 數(shù)據(jù)分析首先是用于指導(dǎo)業(yè)務(wù)，對于電商平臺，要關(guān)注的是GMV、客戶體驗等指標
n 有模型，通過自變量與因變量之間的函數(shù)關(guān)系，分析要素之間的變化
n 數(shù)據(jù)分析講究差異化分析，通過數(shù)據(jù)分析對比差異，找出導(dǎo)致差異變化的變量
【參與人員】
本課程適宜于：平臺運營人員、產(chǎn)品開發(fā)人員等
【學(xué)員任務(wù)】
1. 【2小時】任務(wù)一：了解數(shù)據(jù)分析的意義、核心方法和流程要素
2. 【3小時】任務(wù)二：掌握數(shù)字化營銷GMV業(yè)績增長模型及分析方法
3. 【1小時】任務(wù)三：能夠就業(yè)務(wù)場景數(shù)據(jù)情況，制作可視化報表
任務(wù)一：數(shù)據(jù)分析的意義、方法和流程（2小時）
【任務(wù)解析】了解數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)之間的彼此增強的關(guān)系，熟悉數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)模型之間的關(guān)系、了解數(shù)據(jù)分析的整體指導(dǎo)思想和方法、流程。
一．以業(yè)務(wù)場景為出發(fā)點，數(shù)據(jù)分析與業(yè)務(wù)體系彼此互相增強。 |
1.數(shù)據(jù)分析，目的是指導(dǎo)業(yè)務(wù)工作的決策 |
2.電商運營的核心業(yè)務(wù)場景：客戶體驗和商業(yè)實現(xiàn) |
3.數(shù)據(jù)指導(dǎo)業(yè)務(wù)的前提：搭載業(yè)務(wù)場景與數(shù)據(jù)之間的數(shù)據(jù)模型 |
4.業(yè)務(wù)場景隨商業(yè)模式、業(yè)務(wù)戰(zhàn)略優(yōu)化，不斷優(yōu)化整個數(shù)據(jù)模型 |
5.數(shù)據(jù)模型通過收集數(shù)據(jù)、反哺業(yè)務(wù)優(yōu)化，實現(xiàn)彼此增強 |
【解析&案例】 1. 電商整體商業(yè)模型從流量電商轉(zhuǎn)向用戶電商和興趣電商，數(shù)據(jù)模型也在不斷發(fā)生變化 |
二．做模型、收數(shù)據(jù)、差缺口、找原因，做報表，數(shù)據(jù)分析五步走 |
1.基于商業(yè)模式、業(yè)務(wù)戰(zhàn)略和業(yè)務(wù)場景搭建相應(yīng)的數(shù)據(jù)模型 |
2.數(shù)據(jù)模型（算法）：自變量與因變量的函數(shù)關(guān)系 |
3.做好前臺接口，通過互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)收集 |
4.數(shù)據(jù)分析的核心指導(dǎo)思想：看差異、找原因 |
5.數(shù)據(jù)分析的前置要素：標準值/目標值的建立、數(shù)據(jù)捕獲、數(shù)據(jù)算法（函數(shù)）、算力（人力或云計算） |
6.制作場景業(yè)務(wù)的分析報表，形成可視化文檔，指導(dǎo)優(yōu)化業(yè)務(wù) |
【解析】 1. 常見的報表：客服響應(yīng)報表、發(fā)貨速度報表、客戶結(jié)構(gòu)報表、客戶活躍度報表... |
任務(wù)二：基于GMV業(yè)績增長模型及分析方法（3小時）
【任務(wù)解析】數(shù)字化營銷（電商、新媒體、私域）核心問題是要解決供需匹配的效率問題。實現(xiàn)快速高效的資源匹配，直接反應(yīng)該場景的指標就是線上的交易規(guī)模GMV。通過對GMV的模型構(gòu)建，再細化到下面的指標，找到可以優(yōu)化和調(diào)整的地方。
一．從經(jīng)營流量到經(jīng)營客戶，整體數(shù)據(jù)模型的演變 |
1.數(shù)字化時代，讓運營工作從流量的經(jīng)營轉(zhuǎn)向客戶的價值經(jīng)營 |
2.流量經(jīng)營模型解析:GMV=UV（流量）*CVR（轉(zhuǎn)化率）*P（交易金額） |
3.客戶經(jīng)營模型解析:GMV=N(客戶數(shù)）*P（交易金額）*R（交易頻次） |
【解析】 1.客戶生命周期價值運營理論 2.增長第二曲線理論 |
二．基于GMV=N*P*R的用戶增長型數(shù)據(jù)模型解讀 |
1.N（客戶數(shù)），三大模型，助力用戶增長 |
（1）漏斗模型：渠道-曝光-流量-轉(zhuǎn)化，層層篩選，實現(xiàn)客戶數(shù)拓客的數(shù)據(jù)捕獲 |
（2）裂變模型：種子-裂變指數(shù)-裂變代際，實現(xiàn)社交裂變方式的客戶拓新 |
（3）MCN模式：達人-客戶數(shù)，形成可復(fù)制的新客戶拓客模型 |
【案例&解析】 1. 淘寶漏斗模型，通過電話、會銷和全網(wǎng)推廣獲得新客 2. 微信公眾號商城，依托裂變模型，讓老客戶帶新客戶，實現(xiàn)低成本拓客 3. 中國移動借助網(wǎng)格長，推廣移動“和彩云”產(chǎn)品 |
2.P（交易金額），三大策略，實現(xiàn)交易金額的提升 |
（1）關(guān)聯(lián)銷售：A-B-C，連單率 ，整體解決方案影響連單率 |
（2）限時活動：活動日客戶訂單交易額，提升單客交易總價 |
（3）會員權(quán)益：會員等級結(jié)構(gòu)比例，拉升節(jié)點性客單 |
【案例&解析】 1. 蘇寧家裝節(jié)，通過活動拉升客戶整體客單 2. 中國服裝網(wǎng)，以內(nèi)容筆記影響客戶采購 |
3.R（交易頻次），三大要素，影響客戶交易頻次 |
（1）DSR：如實描述、發(fā)貨速度、響應(yīng)速度，直觀影響客戶體驗 |
（2）產(chǎn)品使用周期：客戶的RFM模型，為客戶交易頻次提供直觀價值參考 |
（3）場景挖掘：存量客戶的價值挖掘與定向營銷 |
【案例&解析】 1.天貓通過DSR，實現(xiàn)對商家的服務(wù)質(zhì)量的評定 2.國網(wǎng)電商平臺，以項目招標方式實現(xiàn)項目周期管理 3.芒果TV，基于私域存量用戶挖掘用戶價值，創(chuàng)作新價值增長曲線 |
三．對標數(shù)據(jù)指標/目標，尋找差距 |
1.借助同比和環(huán)比，設(shè)定本運營周期的GMV指標 |
2.依據(jù)GMV模型，分解指標，實現(xiàn)量化分解 |
3.借助數(shù)據(jù)中臺，即時查閱數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行對比分析 |
4.找出指標差距，分析原因 |
【討論】 1. 影響N、P、R值的主要因子變量有哪些 |
四．數(shù)據(jù)分析，找到相關(guān)原因，進行指標優(yōu)化 |
1.數(shù)據(jù)分析的指導(dǎo)思想：對比差異、變量假設(shè)、統(tǒng)計歸納、行業(yè)對標、平臺均值與峰值 |
2.同期數(shù)據(jù)比較：找出優(yōu)化指標 |
3.單因子變量測試法：無歷史數(shù)據(jù)情況下，調(diào)節(jié)某變量，觀察數(shù)據(jù)，進行測試 |
4.統(tǒng)計歸納法：無理式數(shù)據(jù)情況下，先行測試，逐個不斷優(yōu)化指標 |
任務(wù)三：報表可視化、生成工具及方法（1小時）
【任務(wù)解析】可視化報表能夠讓出了數(shù)據(jù)分析人員及其他運營成員能夠直觀地發(fā)現(xiàn)問題，對整體業(yè)務(wù)運營有一個全面而立體的了解。
一． 可視化報表及報表類型 |
1.可視化報表的界定：通過表格、圖片、動態(tài)視頻等展示 |
2.常見的報表類型：GMV報表、渠道流量結(jié)構(gòu)報表、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)報表、客戶結(jié)構(gòu)報表 |
3.從運營周期談多久需要做一次分析報表 |
4.運營報表到底要細化到什么程度？ |
5.結(jié)論+數(shù)據(jù)分析+建議，讓一份報表能夠指導(dǎo)決策 |
【案例】 有贊商家運營生成的報表解析 |
二． 可視化報表生成工具及方法 |
1.可視化報表生成的基礎(chǔ)工具：EXCEL、數(shù)據(jù)透視表、VBA宏的應(yīng)用 |
2.自助式報表生成工具：Tableau、FineBI、PowerBi |
3.借助數(shù)據(jù)中臺，自動生成相應(yīng)報表 |
【解析】 Excel解決常見電商類數(shù)據(jù)報表的制作 |
三．借助FineBI完成可視化報表生成 |
1.明確指標和各組件的開發(fā) |
2.借助之前的報表，對指標、組件進行復(fù)用 |
3.構(gòu)建模板，解決常見問題 |
【演練】 FineBI的使用 |
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