數字化運營系列 基于大數據的用戶精準服務與價值經營 ——科學分析，精準決策、價值提升

【課題背景】

數字化時代，由于互聯網的出現，消費者的需求產生了個性化、多元化、場景化的特點，如何借助大數據分析，做好一定程度上個性化服務，提升用戶的粘性以及通過精細化運營實現用戶Arpu值的提升，是當下所有客服人員、互聯網運營人員等必須要關注的。

我們傳統通訊運營服務商通常把營銷與客服進行分離，但在今天我們更需要圍繞用戶生命周期的價值展開精細化運營，實現整體價值的提升。

本節課將從大數據技術、大數據是如何實現科學分析、精準決策的方法，以及如何在形成判斷后，采取何種措施實現價值提升將予以分享，幫助學員理解數據思維、數據分析方法以及掌握提升價值運營的策略和方法。

【參與人員】

本課程適宜于：全體成員

【培訓時長】2天

【學員收獲】

1. 了解大數據分析的核心概念、原理

2. 掌握用戶大數據分析的方法

3. 掌握大數據在精準服務、精準營銷方面的應用

4. 掌握如何借助精細化運營提升用戶的價值的策略、方法

【課程大綱】

一．大數據技術在運營服務中的價值

1. 大數據

（1）大數據技術

（2）大數據賦能運營服務（營銷、客服、運營）原理和底層邏輯

（3）為什么當下需要大數據技術——個性化、多元化、場景化需求

（4）大數據思維：以用戶為中心的數據說話，杜絕個人主觀判定

2. 大數據運營服務的特點

（1）全域、全渠道、全媒體的數據采集、內容投放和反饋

（2）實時性、敏捷性

（3）個性化，基于大數據+算法實現“精細化”甚至“千人千面“

（4）提效降本，投放精準，精準服務和高效轉化

（5）關聯性，基于算法實現廣告、內容與產品的高度關聯

3. 大數據營銷的基礎原理及運營步驟

（1）構建與目標用戶群體的鏈接，產生數據

（2）基于對用戶的特征、標簽畫像等，采集、分類、規納數據

（3）基于數據展開精準需求和場景挖掘

（4）基于場景挖掘，創建場景方案（包括產品和服務）

（5）形成有效的內容

（6）基于全域、全媒體、全渠道的數字化渠道實施定向精準的觸達

【案例】

l 雀巢咖啡借助阿里巴巴大數據中臺分析實現了新業務的拓展

l 芒果TV圍繞存量用戶,依托大數據分析，為用戶提供更多的可能性服務

l 光大銀行依托大數據分析，為用戶提供千人千面的內容展示

二．大數據技術賦能運營服務的整體指導思想和核心動作

1. 以“用戶思維”為中心，制定基于用戶大數據的精細化運營策略

（1）以用戶為中心展開服務、營銷運營工作

（2）洞察用戶場景，深度挖掘需求

（3）基于用戶需求，構建復合型供給側

（4）利用數智化系統，精細化服務用戶，提升用戶價值

2. 借助SCRM系統，構建全渠道、全周期、全域的動態用戶數據

（1）搭建SCRM系統，比如使用企業微信或自己開發的app或其他

（2）搭建CDP平臺，實現用戶數據的沉淀

（3）定義用戶數據的種類：會員等級、標簽、RFM、區域分布、終端分布等

（4）打通全渠道，完成與用戶的鏈接

（5）設計動作，實現用戶數據的捕獲

【案例】有贊SCRM和企業微信SCRM后臺數字化系統

3. 構建全方位立體動態用戶大數據體系

（1）數據分類：會員體系、標簽體系、RFM體系

（2）用戶畫像數據：六大維度的用戶數據獲取

（3）標簽數據：自動標簽與手動標簽

（4）會員數據：會員等級、積分體系與權益體系

（5）RFM模型數據

4. 對存量數據展開用戶的精細化分類、分層、分群

（1）用戶價值分層-不同等級分類

（2）基于RFM的分層

（3）基于消費動機的分類

（4）基于業務場景的分類

（5）基于標簽畫像的自定義分群

（6）基于用戶動態標簽下的算法

（7）基于產品-用戶對照的分群

（8）基于渠道的分群

【案例】

l 廣發銀行的RFM模型分層精準服務

l 幸福西餅，針對不同的城市群體，策劃不同的活動，實現精細化運營

5. 洞察相關群體的場景化需求，展開精準的服務和營銷設計

（1）對相關分層、分類、分群的群體展開數據的洞察

【任務】針對5星級用戶的需求場景洞察

（2）以權益體驗為驅動的價值提升路徑

l 會員等級與權益服務

l 打造用戶的極致體驗

l 以權益服務體驗驅動用戶價值升級

（3）基于相關群體的場景化需求，設計場景化服務內容

l 產品類內容：圍繞特定用戶群體場景挖掘

【案例】聯通看家的場景化思考

l 活動類內容：圍繞節假日展開的活動策劃類

【案例】“517”電信日活動、“38婦女節”活動

l 會員類內容：基于會員權益的服務內容

【案例】悅客會VIP服務專享權益福利

l RFM內容：根據RFM價值分層展開的內容設計

【案例】汽車4S店的RFM汽車保養提醒服務

（4）做好場景化營銷服務內容的創作

l 圖文、海報、短視頻、直播

l 如何高效生成內容

（5）借助SCRM+觸達渠道實現精準觸達

l 公眾號觸達

l 社群觸達

l 短信觸達

l Apppush

l 短視頻直播平臺觸達

l 終端觸達

【案例】

l 針對有收藏、加購行為的用戶定期發送優惠券

l 針對“已報名+有過咨詢行為”的家長，某培訓機構定向推送“家長課堂”服務

6. 基于大數據分析技術，做好精準運營服務的動作效果分析

（1）用戶數據的反饋

（2）渠道數據分析

（3）產品結構分析

（4）營銷策略分析

（5）會員結構分析

（6）區域分析

三、基于大數據的精細化運營落地策略

1.數字化系統的布設

（1）DMP：能夠打通全域、全媒體、全渠道、全生命周期的數字化營銷平臺

（2）開放接口，從渠道商、媒體、網格等接入數據，同時能夠基于SCRM實現精準分發

（3）SCRM:社會化客戶關系管理系統

（4）CDP：客戶數據平臺，能夠對用戶的數據展開分析

（5）內容創作中心：基于融媒體思維，創造營銷內容生成中心

（6）AI算法的加持：主要用于app的內容個性化呈現

2.數字化運營團隊建設

（1）大數據運營團隊組成及崗位分工介紹

（2）大數據運營人才能力建設

（3）能夠與外部跨界融合和溝通

3.數字化運營的組織保障

（1）數字化運營在公司內的地位

（2）創新文化

（3）一定的容錯率

4.精細化運營在實際落地過程中的注意事項

（1）過度的細分，導致運營“焦點”的喪失

（2）受各媒體平臺接口開放的限制，有些平臺不開放數據對接的接口

（3）數字化系統缺乏AI自動化，導致的效率低下

（4）團隊組織協同力薄弱，獨木難成林

（5）缺少對用戶場景需求的深度挖掘，從眾效應

（6）缺乏創新，內容策劃、設計與呈現，缺少吸引力

5.基于用戶大數據精細化運營的正確姿勢

（1）以用戶價值ARPU值為主線，展開基于CDP平臺上會員等級的價值運營

（2）在會員等級基礎上，展開渠道為維度的深度運營

（3）在渠道基礎上，展開基于渠道CRM的精細化

（4）圍繞各渠道下ARPU值展開價值分層精細化運營

（5）從標簽畫像開始，展開場景化需求洞察

（6）以會員制社群和活動社群為主，進行精細化服務和運營