《数字化运营与提升客户服务体验-2021(1)》

《数字化运营与提升客户服务体验》教学大纲
课程名称：《数字化运营与提升客户服务体验》
课程性质：内训/公开课
教学时长：一天
【课程收益】数字化是伴随着互联网技术的兴起，互联网技术的升级进一步带来了营销
数字化的时代。数字化营销是转型、数字化是升级。面对消费者年轻化、传
播内容化、消费场景化、营销智能化，服务体验化。
数字化营销的核心是
1、精准营销：准确分析消费群体、判断客户心理、消费习惯，
2、数据应用的方法从数据到算法，从客户资料中萃取价值
3、销售模式的改变、传统的终端促销优化为社群营销、视频带货
4、营销的传播由广告投放变成内容营销
5、提高工作效率提升，智能化的平台颠覆了原来的落后的客户服务体验。为营销系统带
来了客户开发、下单、库存、爆品产生、新品推广与传播等方面的效率提升


【授课方式及效果】
1. 程时间分配：
理论讲解60% 重点案例30% 课堂互动20%
②整个培训包括案例分析、现场解答、团队研讨等形式，讲授的观点实用，容易掌握
记忆，学员可以系统地学习相关的理念、原则和方法，可以学完就用，而且用之有效
。
【教学纲要】
第一部分：数字化时代营销以内容为王
1. 多屏互动彰显品牌价值
2. 数字化媒体建立品牌价值
3. 传播的核心要素
✓ 产品性能变情感温度
✓ 热点话题流量点击
✓ 王婆卖瓜变用户体验
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5. 产品故事曲折动人
✓ 融入人生励志
✓ 融入爱恨情仇
✓ 融入生活烟火
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5. 为什么我的博客、APP、微信、视频不起作用
6. 内容为王打动人心是关键
✓ 内容为王实用干货是关键
✓ 内容营销引发用户社交分享
7. 内容营销展现人设
✓ 二次元的方式满足用户的年轻化
✓ 多媒体互动网红传播生态的建立
✓ 娱乐至上的年代传播的注意事项
第二部分、数字化营销发展
一、数字化的发展创新与实操
1. 数字化也需要按照：人、货、场的逻辑
2. 需要认识到大数据在数字化中的应用。
3. 数据是重构、连接人货场的核心，
4. 产品销售到第三空间
5. 标准统一到千店千面
6. 互联网数字化营销关键词
✓ 粉丝思维
✓ 转化率
✓ 用户体验
✓ 参与感
✓ 曝光率
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9. 用户的时间分析
✓ 季节性分析
✓ 购物时间段分析
✓ 到访频率/到访时长
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10. 针对画像采用对应的推广方式
✓ 团购、热门活动、兑换礼物
✓ 品牌互动、消费返利、主题促销 会员生日/纪念日营销
11. 用户漏斗形成聚焦：最终APP深度用户。
12. 通过微信与微博做营销平台，
13. 通过APP来做粘度。
14. 强化社交与体验，淡化硬性促销。
15. 线上线下的组合营销方案：
✓ 预热：APP、微信、
✓ 活动：拉人气、促交易、用户体验、用户服务
16. 活动后：发布趣味数据、晒单、晒明星用户、晒好评与点赞
17. 案例：大众点评的精准推送方
二、客户服务数字化的发展
1. 客户服务发展数字化就成为必然与必须。
✓ 现代化零售终端建设
✓ 数字化发展趋势，
2. 客户服务数字化“数据驱动”的赋能手段
3. 客户服务零售的基本逻辑是：人、货、场，
4. 客户服务数字化存在问题
✓ 没有数据驱动，缺少数据赋能
✓ 短板（缺少数据）与弱项（不善分析应用）
三、客户服务数字化的操作
1) 由”数“见”人“
1. 数字化首先必须是数据终端，
2. 采集消费者数据，
3. 然后分析和应用消费者数据为终端赋能。
4. 这里的“人”主要指消费者，
5. 要搞清楚“他们是谁，他们在怎样购买”
2) 由“数“选”货“
1. 数字化则关注数据中的货
2. 以及货与人的连接，
3. 可以有三个维度，
✓ 动销率分析，
✓ 贡献率分析，
✓ 损耗率分析，
3) 由“数”定“场”
1. 要通过对坪效
✓ 日均坪效
✓ 月均坪效
✓ 年均坪效
2. 坪效数据的应用场景
3. 打通零售通路的空间与时间。
4. 优化多渠道场景布局等总之，
第三部分、客户服务数据采集、分析及应用
1. 采集消费者数据，
1. 消费者基础数据
✓ 性别/年龄/职业/收入/学历/常住区域
2. 购买行为数据，
✓ 什么人/在什么时间/什么地点/以什么方式/购买了多少
✓ 购买了什么品牌。
二、分析消费者数据，
1. 总体/区域/单店三个层次，
2. 主要采用描述性分析，
3. 总体单向交叉，形成对消费者分布特征的精准认识，
4. 以行为为核心，聚类分析
5. 多因素方差分析
6. 预测性分析等方法挖掘，
7. 目的:消费动机/消费能力/消费偏好/消费习惯/消费趋势。
三、用户画像解读
1. 什么是用户画像
✓ 用户信息标签化，
✓ 是对用户数据的建模。
2. 案例：京东女性用户画像
3. 案例：今日头条的“算法”
4. 最常见画像：
✓ 基本属性
✓ 消费购物
✓ 交际圈
四、应用消费者数据，
1. 实现精准人群定位
2. 开展针对性商品组合
3. 开展导购性商品陈列
4. 开展个性化商品推荐
五、应用商品数据，
1. 商品数据的应用场景
2. 优化商品组合
3. 最优产品铺货与动销，
4. 评估单品价值，改善单品经营策略，
5. 改善库存管理，减少商品损耗，
6. 案例：可口可乐的数字化营销

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