由于大数据时代的精益营销与客户分析
由于大数据时代的精益营销与客户分析详细内容
由于大数据时代的精益营销与客户分析
【课程背景】
面对中国5.13亿的互联网用户、多样化的1.8 万亿 GB 数据,以及企业数据每年 55% 的增长速度,在蓬勃发展的中国市场环境中,大数据所带来的机遇前所未有,这将是中国市场的营销者们预期取得大回报的最佳时机。营销者必须知道如何透过数据库的挖掘与分析,让手中的数据与信息发挥最大的价值,通过有效整合、分析线上和线下数据,提高与客户、潜在客户互动的精准度 。 本课程通过行业客户的实际案例,介绍数据在客户营销、企业管理等方面的应用价值。
【培训目标】
大数据时代下,客户的重新认识和精益营销,企业的精细化运营,如何提升企业的核心竞争能力,如何更新企业运营的新理念。
【课程时间】1天/6小时
【课程对象】
总经理、市场总监、销售总监、客户总监、电子商务总监等高层管理人员;市场经理、品牌经理、电子商务经理、渠道经理、营销策划等
【课程大纲】
第一讲、 “大数据、大生意”
1. 概述
1) 大数据概念和特点
2) 大数据需要哪些技术支撑
3) 大数据能够带来哪些新应用?
2. 大数据时代带来对传统营销的挑战
1) 大数据如何成为资产?
2) 大数据如何体现精确营销
3) 大数据的价值
3. 大数据时代的新营销模式
2) CRM——“旧貌焕发新颜”
3) 精确营销——装上了GPS,实现“精确打击”
4. 如何在海量数据中整合线上、线下数据,形成你对消费者的独特洞察力
1) 知道客户的各个属性——互联网时代不再“是否是狗”
2) 客户的群体特征——“人以群分”
5. 如何建立全渠道数据平台,拓展营销渠道,提高营销效率
1) 客户接触渠道分类
2) 电话、Q Q、微博——全方位覆盖
3) 如果进行广告的精确投放?
第二讲、 大数据下客户的“透视”
1、 客户是“上帝”,如何找到“上帝”?
1)上帝是什么样子?
上帝是什么视图?
2)客户是什么样子?
客户是什么视图?
3)提供哪些产品?
产品是什么视图?
4)如何建立客户和产品间的关系?
为合适的客户,找到合适的产品
2、 我们对自己的客户(“上帝”)了解多少?
1) 客户会有什么特点?
客户的基本特征(如:不同产品的年龄分布)
客户的群体特征(如:不同年龄群体关注点有哪些?)
现代营销模式的基础,以现有产品为基础,寻找群体客户适合的产品和服务。
客户的交往圈子(如: 户外旅游圈子关注哪些产品?)
另一个角度规划产品和服务。
2) 营销的方法
营销方法论和知识库(分析问题的知识库和方法树)
3、 如何“帮客户买产品,而不是推销其不需要的产品”
4、 大数据营销的作用和价值
1) 数据和知识是人的本质特征
2) 大脑是人与动物的差别
3) “事半功倍”是捷径
4) 从“拼刺刀”到“信息战”;
【示例】某人关系图
5、 网销/电销数据的收集和整理
1) 网销数据的收集/整理
2) 电销数据的收集/整理
3) 电销和网销数据的关键点:
【示例】互联网电销企业的营销案例(产品关联分析)
第三讲、 客户的分析和认知
1、 客户的定义和范畴
用户和客户的区别
客户是否要进行细分,如校园客户、家庭客户等
2、 关于客户的基本“信息”(管中窥豹)
身份证信息
行为爱好信息
衍生信息
3、 客户的基本属性标签(如旅行者推销旅行险等)
增值服务等方面,让服务更加贴近客户
4、 客户的喜好(“不怕没缺点,就怕没爱好”)
经常出没的地方(高尔夫场、酒吧街、电影院等)
通过前台的观察和后台的询问等获取的知识
5、 客户的细化分群
客户分群的依据(物以类聚、人以群分)
【示例】行业客户分群案例
6、 客户的知识库
实时调出符合条件的客户群体来
【示例】行业客户知识库举例
7、 客户的“再挖掘”
客户群中的“种子/关键”客户
客户的交往圈分析
【示例】客户交往圈分析案例
基于客户交往圈,进行客户“再挖掘”
8、 客户的生命周期管理
客户的生命周期
数据分析渗透到客户的生命周期全过程
9、 电销/网销中能进行哪些客户分析和营销?
网络可以泄露客户更多的信息;(如何买到合适的数据?)
对客户更深层的了解,就可以进行合适的营销:
第四讲、 如何为合适的用户提供合适的产品?
1、 营销的目的:为合适的用户提供合适的产品
除了“激情营销”,更需要“理性营销”;
真正满足客户需求才能构建长久的营销关系;
客户的真实需求如何?
2、 如何发现合适的用户
谁是合适的客户?标准有哪些?
客户的担心、顾虑是什么?
3、 如何提供合适的产品
从现有的产品客户中寻找目标客户特征
【示例】客户针对性营销案例示例
4、 营销案的设计和评估
如何吸引用户?如何让用户选择产品?
5、 营销的过程和细节
类似CRM系统的营销流程管理
【示例】行业CRM营销的流程框架图
6、 营销的渠道选择
客户是否喜欢外呼电话,还是短信?还是网上?
【示例】用户偏好渠道分析的案例
7、 网销/电销的客户数据挖掘
8、 客户的挽留和延伸销售
识别真正有价值的客户;
【案例】客户价值评估介绍
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