季猛:《大数据分析与运营管理》

讲师资历

课程目标

【课程背景】 1.企业经营遭遇瓶颈和问题？如何通过大数据，识别经营的瓶颈和障碍？ 2.大数据分析什么？如何通过大数据开展产品创新、升级转型和精准化营销运营工作？ 3.大数据采集和分析的方法有哪些？如何基于企业的实际情况开展大数据工作？ 4.如何通过大数据识别并分析目标客户？发现企业商机？ 5.如何通过大数据分析，优化和改进产品创新，提升价值？ 6.如何通过大数据分析，指导营销运营工作？实现精准营销？   【课程收益】 1.讲解大数据分析的目的、五大基本分析模型、基本数据类。 2.讲解大数据的主要应用方向和

课程大纲

【课程大纲】 一、大数据分析与企业经营诊断：什么在影响企业经营绩效？ 1.大数据分析的目的和内容：分析什么？管理什么？目的是什么？ 2.企业产品绩效分析模型：四力博弈下的产品绩效分析 4.影响产品绩效的四个角色：消费者、竞品、企业、市场环境 5.思考：一个店铺的利润下滑是什么原因造成的？经营分析的主要内容有哪些？ 6.大数据分析主要内容：   1)企业产品组合分析：企业整体的产品绩效分析，哪些效益好？哪些不好？   2)目标市场和客户结构分析：客户有哪些类型？目标市场的规模和客户价值   3)产品竞争力和吸引力分析：什么样的产品是客户喜欢的产品？   4)营销有效性和精准性：什么样的营销方式是最精准有效的？   5)企业经营可行性分析：投入产出分析   6)环境影响和预测：环境因素对绩效的影响 7.案例解析：某店铺的绩效分析模型 8.案例解析：网络专车平台的绩效分析模型 二、企业经营数据监测和经营流水分析 1.产品绩效指标     1）来访率：吸引消费者关注和了解。     2）转化率：成功销售的客户转化效率。     3）盈利性：商品的利润     4）满意度：客户对商品的认可和推荐     5）流失率和退货率     6）经营成本指标 2.销售漏斗和经营流水管理     1）什么是销售漏斗？     2）销售漏斗管理：从来访，到转化，到访防失     3）基于销售漏斗的绩效分析：四大数据类     4）产品数据类：产品品类、特征类数据     5）营销数据类：渠道、营销方式、时段和位置     6）客户数据类：客户需求特征、能力特征数据类     7）行为数据类：购买行为数据 3.主要经营分析模型和报表     市场吸引力分析：目标市场的规模和客户价值     消费者购买分析：消费者的购买意愿和决策模式分析     产品竞争力分析：与竞品相比，在产品和营销方面的竞争力比较     企业可行性分析：投入产出分析     环境影响和预测：环境因素对绩效的影响 三、大数据分析与产品策略：市场需要什么样的产品？ 1. STP战略：为什么要产品差异化？ 2. 目标客户群的细分和差异化设计   1）基于消费主体的细分   2）基于操作环境的细分   3）基于操作需求和习惯偏好的细分   4）基于操作目标和结果的细分 3.产品吸引力分析评估   1）用户体验的指标分类   2）基于用户体验的产品标准   3）竞品分析   4）产品吸引力和定位策略 4.产品创新策略 1）产品改良的创新因子：功能、质量、成本、风险、时间、空间 2）功能/质量模型：多功能、专一化、精工化和通用化之间创新关系； 3）质量/成本模型：最优质量、准专业级、最佳性价比、促销品； 4）质量/时间模型：产品爆发力到持久力的定位模型； 5）功能/空间模型：功能在空间上的压缩和共享； 6）质量/风险模型：整体改进，还是局部优化？ 7）风险/成本模型：花钱买健康，还是用健康来换钱？ 8）创新因子的选择：基于目标市场需求的创新因子选择 9）创新因子的加权和组合模型 5. 新产品挖掘和延伸  1）基于企业资源的二次利用和增值开发新业务  2）产业价值链延伸  3）企业供应链的延伸  4）基于用户需求的严阵 6. 企业转型升级 1）标准化生产：“订单型生产”到“产品型生产” 2）产品服务化：从卖产品，走向卖服务！ 3）产品的变形：基于产品内涵的形态延伸 4）整合供应链和解决方案：如何为客户提供一揽子解决方案 5）社交化和平台化发展：从做产品，走向做平台！ 四、大数据分析与营销运营：如何实现精准化营销？ 1. 大数据分析与客户购买行为分析   1）客户类型、消费需求和规模分析   2）客户消费动机、时机和压力分析   3）客户消费能力和消费理念分析   4）客户消费行为和认知分析 2. 客户购买行为和购买障碍分析  1）客户购买决策模式：搜寻、接触、注意、学习、评估和决策  2）接触障碍：时间、地点不对、方式不对  3）感知障碍：官能问题、环境影响  4）认知障碍：技术不理解、无需求联想、估量误差  5）决策障碍：流程、第三方干系人、环境影响 3.大数据分析与定价策略  1）定价导向：需求导向、竞争导向、定价导向  2）定价区间、基准值  3）战略调价和生命周期定价  4）常见定价方法 4.大数据分析与广告、宣传和卖点  1）信息接触点  2）引爆点：核心卖点提炼  3）论述：商品卖点的阐述和论证  4）竞争性论述和分众 5.大数据分析与渠道设计  1）目标客户在哪里？  2）渠道的类型 3）渠道的分布和结构 6.大数据分析与销售漏斗、脚本设计  1）销售模式和销售漏斗设计  2）销售障碍识别  3）销售脚本和话术