互联网数据化运营能力提升

《互联网数据化运营能力提升》

课程背景：

当下互联网时代的冲击，移动互联网的侵袭，信息泛滥，产品同质化更加竞争激烈，线下业务被不断压缩，营销面临大变革，企业在营销方面该如何选择，电商化？移动化？网络化？

课程亮点：

系统实战，步步高升

掌握数据运营本质，基于数据资源，运用网络手法，实现销量裂变增长

课程成果：打造爆款产品、产品组合、深度优化

课程成果：数据化运营方案、sop方案研修模式

学理论，知所以然

剖案例，细节落地

数据画布实战演练，借假修真

小组讨论，组织共创，讲师指导更易落地

课程时间：

2天（12小时）

课程收益

互联网数据化营销新战法=精准路线+原理方法+流程套路+实战招数

第一天内容：

一、用户运营策略制定：数据仪表盘搭建,数据分析与监则

一、什么是数据仪表盘？

1、流量：一定时间内的访问量或曝光量

2、流量池：可以把曝光用户承载到可以再次促达的载体

3、数据仪表盘搭建：

优先运营什么流量池？评估促达率与成本

如何将多个流量池进行相互运作与协同

案例：外卖企业，如何运营流量池，提升复购率

案例：微信美妆线上商城，如何增大流量池

实战演练：画出咪网格服务里的流量池模型

二、数据分析与监则？

1、转化率：转化用户数除以流量用户数

2、意义：衡量转化动作成效的关键指标

3、咪咕生活有哪些值得关注的转化率？

4、日活与留存率如何计算？

5、日活跃用户与月活跃用户

6、日活斜三角表看留存率

7、公式：销售额 = 流量 X 转化率 X 客单价 X 复购次数

三、如何提高用户留存与复购？

1、为什么要注重用户留存与复购？

2、影响用户复购的因素

3、促进用户活跃的常见方法

4、激活用户要避免的误区

案例：小红书是如何通过数据分析提升留存率

实战演练与点评：应该如何提升产品的活跃与复购呢？

二、大数据分析的基本内容和方法

1、大数据分析，用来干什么？应用领域？

2、大数据分析，分析什么？可以用来干什么？

3、企业经营数据分析

4、基于销售漏斗的经营流水分析

5、基于销售漏斗的绩效评估

6、产品经营分析——类分析

7、产品经营分析——点诊断

实战演练与点评：应该如何提升产品的活跃与复购呢？

三、目标市场细分和价值度分析

1、为什么要细分市场？

2、客户是谁？——B端/C端客户；中间/终端客户

3、消费需求类型和用途

4、第三方支付平台

5、客户价值的分析和评估

5、目标市场的评估和选择

6、需求量/市场规模的测算

7、动机和压力分析

8、消费能力评估

9、消费认知和理念分析

10、竞品分析

11、企业运营可行性分析

12、宏观市场环境分析

13、细分市场评估

四：利用sop和甘特图进行项目管理

设定目标：sop体系制定和可行性分析。

用户定位：谁是我们的客户，他们在哪里。

确定模式：设计符合企业的项目运营模式。

打造平台：打造合理的管理平台。

构建组织：组织结构、协作机制、考核激励。

确定策略：思维、理念、模式与工具整合。

制定方案：进度、预算、人员、工作量化的整体实施方案。

优化改进：执行过程的评估与改进。

第二天内容：

用户需求和用户体验分析

1、什么是产品定位？

2、为什么要做产品定位？

3、消费者需求和偏好分析

4、偏好和定位

5、消费偏好：需求的权重

6、需求的阈值和基准

7、产品竞争性对比

产品竞争力分析和产品定位

1、什么是需求？

2、需求分析该做什么

3、用户研究分析模型：情景分析法

4、用户角色类型

5、操作流程的类型

消费行为分析和营销策略

1、营销有效性分析，分析什么？目的是什么？

2、销售流程和销售漏斗设计

3、客户关系管理CRM的目标和意义

4、目标客户的分布和识别

5、消费者感知-认知-评估机制

实战演练：

设计自己的增长方案

课程二、产品思维和产品管理机制

第三天内容：

如何进阶数字化产品经理？

产品经理进阶过程

产品经理的职责

产品经理需要具备的4个意识

产品经理如何组建团队

数字化产品的要素和特点是什么？

电信产品分哪四个层次？

客户导向的产品有哪8个特点？

产品成功的3个关键要素是什么？

如何理解应用场景和用户需求？

应用场景创造商机

应用场景有的四个关键要素

应用场景包括原生场景和再生场景

科技让应用场景升级

如何通过应用场景规划产品？

产品要解决的问题——产品价值

为谁解决这个问题——目标市场

成功的机会多大——市场规模

怎样判断产品成功与否——度量指标

有哪些同类产品——竞争格局

为什么我们最适合做这个产品——竞争优势

时机合适吗——市场实际

如何把产品推向市场——营销组合策略

第四天内容：

如何建立数字化思维，并应用到产品规划？

运营商有哪些数据可用

如何使用运营商的数据

数字化处理有哪些核心技术？如何帮助产品实现？

数据分析的技术有哪些？

相关性分析是数据分析的关键

如何理解产品生命周期？如何确定不同周期的核心用户？

1 谁是目标用户？

2 用户如何使用产品？

3 用户怎么明白使用产品，障碍在哪里？

4 用户为什么使用你的产品？

5 用户喜欢产品的什么特点？