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數(shù)字化營銷系列 數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用

課程編號:57821

課程價格:¥17000/天

課程時長:2 天

課程人氣:296

行業(yè)類別:行業(yè)通用     

專業(yè)類別:營銷管理 

授課講師:楓影

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓(xùn)對象】
本課程適宜于:平臺運(yùn)營人員、產(chǎn)品開發(fā)人員等

【培訓(xùn)收益】


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(qiáng)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(diǎn),數(shù)據(jù)分析與業(yè)務(wù)體系彼此互相增強(qiáng)。
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(yùn)營的核心業(yè)務(wù)場景:客戶體驗(yàn)和商業(yè)實(shí)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(shí)現(xiàn)彼此增強(qiáng)
【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(bào)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(shí)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(biāo)準(zhǔn)值/目標(biāo)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(jì)算)
6.制作場景業(yè)務(wù)的分析報(bào)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(bào)表:客服響應(yīng)報(bào)表、發(fā)貨速度報(bào)表、客戶結(jié)構(gòu)報(bào)表、客戶活躍度報(bào)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(shí)現(xiàn)快速高效的資源匹配,直接反應(yīng)該場景的指標(biāo)就是線上的交易規(guī)模GMV。通過對GMV的模型構(gòu)建,再細(xì)化到下面的指標(biāo),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(yùn)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(yùn)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(shí)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(shí)現(xiàn)社交裂變方式的客戶拓新
(3)MCN模式:達(dá)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(shí)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(shí)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(diǎn)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(shí)描述、發(fā)貨速度、響應(yīng)速度,直觀影響客戶體驗(yàn)
(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(shí)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(xiàng)目招標(biāo)方式實(shí)現(xiàn)項(xiàng)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(biāo)數(shù)據(jù)指標(biāo)/目標(biāo),尋找差距
1.借助同比和環(huán)比,設(shè)定本運(yùn)營周期的GMV指標(biāo)
2.依據(jù)GMV模型,分解指標(biāo),實(shí)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(jìn)行對比分析
4.找出指標(biāo)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.?dāng)?shù)據(jù)分析,找到相關(guān)原因,進(jìn)行指標(biāo)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(jì)歸納、行業(yè)對標(biāo)、平臺均值與峰值
2.同期數(shù)據(jù)比較:找出優(yōu)化指標(biāo)
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(jìn)行測試
4.統(tǒng)計(jì)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(biāo)


任務(wù)三:報(bào)表可視化、生成工具及方法(1小時)
【任務(wù)解析】可視化報(bào)表能夠讓出了數(shù)據(jù)分析人員及其他運(yùn)營成員能夠直觀地發(fā)現(xiàn)問題,對整體業(yè)務(wù)運(yùn)營有一個全面而立體的了解。
一.可視化報(bào)表及報(bào)表類型
1.可視化報(bào)表的界定:通過表格、圖片、動態(tài)視頻等展示
2.常見的報(bào)表類型:GMV報(bào)表、渠道流量結(jié)構(gòu)報(bào)表、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)報(bào)表、客戶結(jié)構(gòu)報(bào)表
3.從運(yùn)營周期談多久需要做一次分析報(bào)表
4.運(yùn)營報(bào)表到底要細(xì)化到什么程度?
5.結(jié)論+數(shù)據(jù)分析+建議,讓一份報(bào)表能夠指導(dǎo)決策
【案例】
有贊商家運(yùn)營生成的報(bào)表解析
二.可視化報(bào)表生成工具及方法
1.可視化報(bào)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(bào)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(bào)表
【解析】
Excel解決常見電商類數(shù)據(jù)報(bào)表的制作
三.借助FineBI完成可視化報(bào)表生成
1.明確指標(biāo)和各組件的開發(fā)
2.借助之前的報(bào)表,對指標(biāo)、組件進(jìn)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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