大数据时代消费者洞察_枫影（王鸿华）_企业内训课程

大数据时代消费者洞察

培训讲师：枫影（王鸿华）

讲师背景：
枫影老师10年互联网项目运营老兵3年苏宁采销管理3年阿里天猫运营6年新零售私域运营电子科技大学科园教育特聘顾问导师西南财经大学特聘教授四川大学“互联网”创业大赛评委四川省人社厅就业训练中心、省双创中心电商创业导师中国国际“互联网”大赛四川赛详细>>

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大数据时代消费者洞察详细内容

大数据时代消费者洞察

【课程背景】

1. 3G互联使得消费者群体进入VUCA和BANI时代，需求不确定性增强

2. 整体营销开始有产品导向逐步向用户需求（市场）导向演变

3. 大数据时代提供了依托数据分析，洞察用户需求的可能性

【课程收获】

1. 认知：整体营销从产品导向向用户需求导向的转变

2. 架构：一套消费者消费行为视角的消费行为模型

3. 应对：掌握基于数据分析、洞察来实现精准营销的能力

【课程对象】大营销体系（不含产品）：市场+渠道（分公司）+销售+客服

【课程时长】1天（6小时）

【课程大纲】

一、基本认知：3G+互联网时代，科技驱动需求之变

1.需求之变动因：3G+，让消费者获得信息更加多元、立体、丰富

2.消费市场特点：VUCA和BANI时代

3.消费决策特点：个性化、多元化、场景化、复杂化、短周期、高频

（1）消费行为具有层次性：从大的刚性需求逐渐细化到个性化、场景化等

（2）消费群体的需求洞察的关键在于：合理划分消费群体（可大可小）

（3）消费群体的洞察，并不是看宏观报告，而在于微观数据分析

4.消费者洞察的变与不变：

变：宏观消费趋势：从中心化决策到去中心、弱中心化的决策

不变：对消费者行为的研究方法/模型，相对固定（web1-web2-web3）

【专家文献解读】WEB2.0和WEB3.0时代对消费群体的整体宏观影响。

二、洞察模型：WEB2.0 时代的消费者消费行为模型：AISAS

1. Web2.0现代营销模型:基于用户消费行为认知体系的AISAS

（1）AISAS模型解读

（2）消费者消费行为旅程

2. 整体营销运营的几个核心关键动作

（1）A：Attention，引起关注——IP活动与爆款

（2）I：Interest，产生兴趣——内容策划与创作

（3）S：Search，主动全网搜索——媒体、渠道布局

（4）A：Action，采取行动——销售与售前客服

（5）S：Share，进行分享——打造极致用户体验

3. AISAS消费者行为具体指标

（1）A关注：广告印象、品牌认知度

（2）I 兴趣：广告点击率

（3）S搜索：关键词（和相关词）搜索此处、搜索指数

（4）A行动：访问量、下单转化率、、询单率、询单转化率

（5）S分享：话题发布数、产品评论量、产品转发数

【案例导入】中国移动从买电话卡套餐到智家业务是如何引发消费者成交的

三、流程方法工具：大数据+消费者行为洞察驱动市场、渠道和客服创新

1. 核心指导思想：依托数据分析，对消费者整个行为过程进行分析，展开精准营销

2. 以大数据+消费者视角驱动精准营销的内容：

（1）消费者：A关注——企业:市场行为

（2）消费者：I兴趣——企业：媒体广告

（3）消费者：S搜索——企业：渠道布局

（4）消费者：A行动——企业：销售转化

（5）消费者：S分享——企业：客户服务与体验

3. 整体基于大数据洞察消费者的流程方法：

第一步：构建整个消费者数据分析模型

1. 需求侧模型：AISAS模型

2. 供给侧模型：ADP模型

第二步：定义需要解决的问题

1. A和I，市场推广类：

l 需求侧：最近有什么好玩的？有趣的？可以满足我场景需求的？解决我痛点的？

l 供给侧：如何策划一个IP、做一个爆款、创作一个广告（内容）...

2. 渠道布局类：

l 需求侧：到哪里搜索、到哪里了解，在哪来可以买？

l 供给侧：产品应该放在哪里卖？怎么让他们找的到我们？

3. A销售转化类

l 需求侧：是不是我想要的？能不能解决我的问题？

l 供给侧：场景是什么？痛点是什么？卖点是什么？爽点是什么？

4. S客服体验类

l 需求侧：一场愉快的交易，一次贴心的服务..

l 供给侧：如何打造客户的极致体验？

第三步：数据搜集与可视化：

1. 构建SCRM系统，做好标签体系、等级体系等用户画像数据

【演示】微伴助手SCRM的用户画像体系

2. 数据采集：手工录入、系统API对接

【演示】南方电网的云报表和API对接系统

3. 数据可视化：借助EXCEL、BI报表等完成用户基础数据的可视化呈现

【演示】Quick BI报表系统的可视化呈现

第四步：数据分析

1. 用户群体划分：基于用户画像、RFM、等级等指标完成用户群体的划分

【案例】中国电信的用户画像/RFM/等级会员系统

2. 定义分析的基准：AISAS的基准（额外分享：基于ADP模型的分析体系）

3. 常见的数据分析方法：异常分析、趋势分析、归因分析、用户需求分析

第五步：优化改善创新策略

1. 分析与AISAS或ADP模型各指标相关的因子

l A关注：广告印象、品牌认知度

l I 兴趣：广告点击率

l S搜索：关键词（和相关词）搜索此处、搜索指数

l A行动：访问量、下单转化率、、询单率、询单转化率

l S分享：话题发布数、产品评论量、产品转发数

2. 采用A/B对照法来进行优化创新

【案例1】国家电网基于用电数据展开能效分析和节能服务

【案例2】中国邮政如何通过用户数据分析，优化产品结构和营销推广策略的

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