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何伟
汇师认证讲师
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原温州电脑工作者协会技术与培训部总监 AEP全国就业能力测评与实训高级顾问

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何伟培训课程

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大数据时代的精确营销

大数据时代的精确营销
课程时长: 2 天
适合学员:中层领导 基层员工
适合行业:珠宝 服装业 通信电子 医疗 教育
关注度: 345

大数据时代下,客户的重新认识和精确营销,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。了解大数据处理的基本技术,包括数据仓库、云计算、数据挖掘、元数据等基本内容。解决数据质量的方法和经验,数据管理的组织机构设置等。

课程背景

2012-2013年,中国的营销者正面临着一个极具挑战的经济时局,然而他们有机会通过撬动海量数据的杠杆来获取巨额收益。
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

培训对象

市场部负责人、电销中心负责人、客户中心总监、经理、主管、数据分析人员、IT开发人员

课程收获

通过本次培训中实际案例的分享,了解数据管理和运营中的各种经验教训(别人花费上百亿学费买来的经验啊!),深刻理解大数据运营的意义,发掘客户精确营销和运营的价值。

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

1).互联网的营销模式——微博营销、网页营销等

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、QQ、微博、微信——全方位覆盖

3).如果进行广告的精确投放?

 

6、大数据的实现技术

1).HADOOP技术了

2).MAP/REDUCE算法

3).非结构化数据分析的特点

 

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)

金融产品营销的特点(没有实物的高利产品)

*贴片广告:《非诚勿扰2》里送保险,似乎比送房子更时尚

3).企业管理方面的情况

及时发现企业真实的情况(哪些运营的关键指标KPI?)

像人体一样,如何及时发现病症?(关键指标KPI的波动范围?)

示例:企业的数码仪表盘,展示企业的KPI;手机彩信及时展现KPI给领导。

 

3、如何“帮客户买产品,而不是推销其不需要的产品”

1).如何进行客户的“X光透视”?

(客户的统一视图包含哪些信息?哪些是关键属性?)

如何发现客户的真实需求?(服务与骚扰的区别)

示例:电信行业客户的统一视图

2).内部产品的科学选配

(如何提供专家般量化的分析,为用户提供最优的内部产品?

如:电信行业计算出最适合用户模式的资费进行选择)

示例:为客户定制最合适的资费:经过数据精算后,告诉客户,A产品比B产品更适合张三。

3).竞争对手产品的对比

与竞争对手间的产品差异化区隔

自己产品的优势和弱点(如何提供量化的分析结果?)

示例:竞争对手的客户回归

4).销售过程的处理

销售时机的把握.销售语术的把握

 

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、如何避免对客户的骚扰

1).客户外呼的次数控制

2).客户外呼的内容控制

3).客户外呼的时机控制

4).语术的把握避免投诉

 

6、员工坐席的“服务适配”问题

1).客户是什么类型?

2).员工是什么类型?

3).产品的合适客户群如何?

4).如何让匹配的员工坐席为客户提供服务?

 

第三讲、基础数据的收集和整理

1、数据的种类

1).客户数据内容(保险客户的基本资料)

2).产品数据内容(产品的编码)

3).营销数据内容(交易记录的保存)

4).服务数据内容(客户服务数据的保存)

5).金融数据的特点:(交易型数据较少、安全要求高等)

 

2、数据的存放方法

1).数据的清洗、转换和加载

2).存放在数据库/数据仓库

3).数据的基本分析工具Excel等

 

3、数据的基本整理

1).数据的归类存放(建模型)

2).数据的基本加工

 

4、数据的基础分析

1).数据的基本汇总

2).数据中的“金子”:从石头中淘金子

3).数据挖掘:“啤酒和尿布”的故事

4).高级的数据挖掘工具SAS和SPSS等

示例:切入几张工具的示意界面图

 

5、数据质量的基本保障

1).指标的口径描述和统一

2).后期补数据成本是前提收集数据成本的15倍

3).“差之毫厘谬以千里”

 

6、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)

 

第四讲、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:电信行业客户分群案例

 

6、客户的知识库

实时调出符合条件的客户群体来

示例:电信行业客户知识库举例

 

7、如何识别欺诈客户

如何识别欺诈客户.如何防范风险

示例:电销行业客户欺诈案例描述

 

8、客户的“再挖掘”(UPSELL/CROSS.SELL)

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”

 

9、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

 

10、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:

 

第五讲、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:某企业业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?

示例:用户偏好渠道分析的案例

 

7、如何避免对客户的过渡打扰

限制每月的外呼次数;

 

8、网销/电销的客户数据挖掘

9、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

尽量让客户进入更高级别,避免降级:

 

第六讲、如何编写漂亮的分析报告(既有漂亮里子,也要有漂亮面子)

1、数据是基础

2、分析报告是展现形式

3、分析报告的思路

4、分析报告的方法

示例:分析报告演示

 

第七讲、数据的质量问题

(数据仓库项目的60%精力是在解决数据质量问题)

1、数据质量的问题表现

接通率的量化依据数据转换成为成功订单几率的描述

示例:数据质量的问题分布图

 

2、数据质量的根源在哪里

业务管理的标准化指标的口径一致性问题

 

3、数据质量的管理模式

理清数据的来龙去脉.列出数据的监控点

 

4、数据质量的量化评估方法

数据质量的评估标准

示例:数据质量的评估指标

 


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