《邮政市场研究与分》

《邮政市场研究与分析》
课程名称：邮政市场研究与分析
课程性质: 企业内训
课程学员：营销部门人员、管理相关人员
授课时间：（一天）
课程简介：行业洞察是营销的一个重要环节，古时打仗首先要有“探马来报”，商场如战
场，切不课盲目轻敌。行业洞察涉及的内容较多，行业外部的有经济环境、有
商业氛围和购买力及客户偏好。行业内部有整体的行业市场空间、竞争对手的
实力状况等，掌握行业及行业标杆的做法才能在“富矿区“进行挖掘，迅速的开
拓行业和客户。只有信息准确才能更好的掌握客户的需求的预测，也才能做好
客户开拓、切实提高工作效率，提升销量。
邮政市场研究应该抓住,金融、电子商务、物流、快递、邮政代理
等关键业务进行市场分析与研究。
教学要求：采用课堂讲授与课堂讨论相结合的方式，课堂讲授要求理论联系实际，运用
大量实践案例和教学实例，同时配备课堂练习、现场互动以消化老师的课程内
容。
喻国庆
老师有多年的营销职业生涯，多家知名企业的营销高管，有丰富的带市场调研、分
析、开发、决策的实操经历、其中有十年的营销咨询师的积累，专注营销领域，其
课程实战落地、理论系统。往往是投资培训的费用，达到营销咨询的效果。有信阳
邮政管理局、六安邮储银行培训的经历。

教学大纲：第一章：邮政市场洞察与信息挖掘
一、利用百度指数分析
1) 多维度分析关键词热度及其变化
2) 百度指数概况分析
3) 百度指数热点趋势分析
4) 百度指数-需求分布分析
二、挖掘其它信息的途径
1. 其他网络平台数据分析
2. 政府网站分析获取信息
3. 上市公司年报分析获取信息
4. 专业调研公司报告
5. 行业报告
6. 商协会行业协会
7. 产业链分析
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三、竞争市场分析
1. 竞争对手的选择
2. 竞争对手数据分析
3. 竞争对手的渠道策略分析
4. 竞争对手产品策略分析
5. 竞争对手营销策略分析
6. 竞争对手价格策略分析
7. 促销与动销分析
8. 终端网络关系分析
9. 团队战力分析
10. 投入产出分析


讲解：如何见微知著、窥一斑而见全豹，讲师通过亲身实践、大量案例
教会学员具体的方法，省时省力、即学即会，实操见效。捕捉行业信息
农村经营微商、电商热点、挖掘更多商机。
四、客户需求分析
1. 客户购买决策
2. 影响购买的因素
3. 产品性价比
4. 品牌影响力
5. 产品使用性能
6. 产品的体验感
7. 公司的营销政策
8. 售前售后服务
五、市场分析的方法及工具
1. 定性预测
1) 购买者意向调查法
2) 销售人员综合意见法
3) 专家意见法
4) 市场式销法
5) 市场因子推演法
2. 定量预测法
3. 工具：数据分析工具应用
4. 工具：SWOT分析使用
5. 工具：市场调研的“头头是道
6. 案例：宝洁公司利用市场调研击退雕牌
讲解：还有更多，如客户的RFM分析法、CLV分析法，都是客户需求分析的方法。
掌握客户需求，才能获取更多商机，制造客户需求。各项营销工作才能有的放矢
，精准、高效。
第二章：老客户的需求挖掘
1. 客户重复购买的思维框架
2. 交易的关系变关系的交易
3. 初级沟通在嘴上中级沟通在心上、高级沟通在魂上
4. 沟通的三场“磁场、气场、转场”
5. 如何锁定关键人
✓ 如何搞清客户的业务流程图
✓ 如何在客户方编织关系网
✓ 如何建立快速建立信赖感
✓ 关键人和你的关系程度如何判断
✓ 如何保护关键人
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6. 客户的购买动机
7. 如何增加客户的黏性
8. 客户购买的兴趣点
9. 购买的一般心理过程
10. 购买决策心理
11. 案列：碎片的信息的判断价值
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12.如何抓住客户的痛点
✓ 什么是SPIN销售法
✓ 痛点与需求的区别
✓ 不同级别人的痛点
✓ 痛点的挖掘
✓ 案例：360公司CEO谈“痛点”
✓ 案例：打动人的KISS原则
✓ 案例：“倔唐总”是如何突破的
第三章 客户的数据化管理
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1. 客户画像的方法
✓ 购买金额
✓ 购买频次
✓ 购买价位
✓ 购买习惯
✓ 年龄
✓ 性别
✓ 身份
2. 客户画像后的RFM分析法
3. 客户画像后常数据分析图表
4. 建立客户连接点
5. 线下-到店/周边：WIFI、智能POS、二维码、停车场、
实体会员卡、优惠券、电子货币
6. 线上引入线下活动：
✓ 团购、热门活动、限时折扣、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
7. 客户漏斗形成聚焦：最终APP深度用户。
8. 通过微信与微博做营销平台，通过APP来做粘度。
9. 强化社交与体验，淡化硬性促销。
10. 案例：大众点评的精准推送方案
11. 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
✓ 活动后：发布趣味数据、晒单、晒明星客户、晒好评与点赞
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第四章：专业的数据分析能力
1. 营销管理信息的采集
2. 建立管理模型
3. 比较是破解数据观察的法宝
4. 数据拆分归类
5. 数据图形化
6. 数建立数学函数关系
7. 据分析的操作
✓ 找拐点
✓ 查数据
✓ 对比数据
✓ 确定变量
✓ 分析原因
8. 数据分析常用的方法
✓ 对比分析法
✓ 分组分析法
✓ 结构分析法
✓ 平均分析法
✓ 交叉分析法
✓ 综合评价分析法
✓ 杜邦分析法
✓ 漏斗分析法
✓ 矩阵关联分析法

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