基于大数据的用户精准服务与价值经营

讲师:枫影(王鸿华) 发布日期:12-30 浏览量:62

【课题背景】




数字化时代,由于互联网的出现,消费者的需求产生了个性化、多元化、场景化的特点,如何借助大数据分析,做好一定程度上个性化服务,提升用户的粘性以及通过精细化运营实现用户Arpu值的提升,是当下所有客服人员、互联网运营人员等必须要关注的。




我们传统通讯运营服务商通常把营销与客服进行分离,但在今天我们更需要围绕用户生命周期的价值展开精细化运营,实现整体价值的提升。




本节课将从大数据技术、大数据是如何实现科学分析、精准决策的方法,以及如何在形成判断后,采取何种措施实现价值提升将予以分享,帮助学员理解数据思维、数据分析方法以及掌握提升价值运营的策略和方法。




【参与人员】




本课程适宜于:全体成员




【培训时长】2天




【学员收获】




1. 了解大数据分析的核心概念、原理




2. 掌握用户大数据分析的方法




3. 掌握大数据在精准服务、精准营销方面的应用




4. 掌握如何借助精细化运营提升用户的价值的策略、方法




【课程大纲】




一.大数据技术在运营服务中的价值




1. 大数据




(1)大数据技术




(2)大数据赋能运营服务(营销、客服、运营)原理和底层逻辑




(3)为什么当下需要大数据技术——个性化、多元化、场景化需求




(4)大数据思维:以用户为中心的数据说话,杜绝个人主观判定




2. 大数据运营服务的特点




(1)全域、全渠道、全媒体的数据采集、内容投放和反馈




(2)实时性、敏捷性




(3)个性化,基于大数据+算法实现“精细化”甚至“千人千面“




(4)提效降本,投放精准,精准服务和高效转化




(5)关联性,基于算法实现广告、内容与产品的高度关联




3. 大数据营销的基础原理及运营步骤




(1)构建与目标用户群体的链接,产生数据




(2)基于对用户的特征、标签画像等,采集、分类、规纳数据




(3)基于数据展开精准需求和场景挖掘




(4)基于场景挖掘,创建场景方案(包括产品和服务)




(5)形成有效的内容




(6)基于全域、全媒体、全渠道的数字化渠道实施定向精准的触达




【案例】




l 雀巢咖啡借助阿里巴巴大数据中台分析实现了新业务的拓展




l 芒果TV围绕存量用户,依托大数据分析,为用户提供更多的可能性服务




l 光大银行依托大数据分析,为用户提供千人千面的内容展示




 




二.大数据技术赋能运营服务的整体指导思想和核心动作




1. 以“用户思维”为中心,制定基于用户大数据的精细化运营策略




(1)以用户为中心展开服务、营销运营工作




(2)洞察用户场景,深度挖掘需求




(3)基于用户需求,构建复合型供给侧




(4)利用数智化系统,精细化服务用户,提升用户价值







2. 借助SCRM系统,构建全渠道、全周期、全域的动态用户数据




(1)搭建SCRM系统,比如使用企业微信或自己开发的app或其他




(2)搭建CDP平台,实现用户数据的沉淀




(3)定义用户数据的种类:会员等级、标签、RFM、区域分布、终端分布等




(4)打通全渠道,完成与用户的链接




(5)设计动作,实现用户数据的捕获




【案例】有赞SCRM和企业微信SCRM后台数字化系统







3. 构建全方位立体动态用户大数据体系




(1)数据分类:会员体系、标签体系、RFM体系




(2)用户画像数据:六大维度的用户数据获取




(3)标签数据:自动标签与手动标签




(4)会员数据:会员等级、积分体系与权益体系




(5)RFM模型数据







4. 对存量数据展开用户的精细化分类、分层、分群




(1)用户价值分层-不同等级分类




(2)基于RFM的分层




(3)基于消费动机的分类




(4)基于业务场景的分类




(5)基于标签画像的自定义分群




(6)基于用户动态标签下的算法




(7)基于产品-用户对照的分群




(8)基于渠道的分群




【案例】




l 广发银行的RFM模型分层精准服务




l 幸福西饼,针对不同的城市群体,策划不同的活动,实现精细化运营







5. 洞察相关群体的场景化需求,展开精准的服务和营销设计




(1)对相关分层、分类、分群的群体展开数据的洞察




【任务】针对5星级用户的需求场景洞察




(2)以权益体验为驱动的价值提升路径




l 会员等级与权益服务




l 打造用户的极致体验




l 以权益服务体验驱动用户价值升级




(3)基于相关群体的场景化需求,设计场景化服务内容




l 产品类内容:围绕特定用户群体场景挖掘




【案例】联通看家的场景化思考




l 活动类内容:围绕节假日展开的活动策划类




【案例】“517”电信日活动、“38妇女节”活动




l 会员类内容:基于会员权益的服务内容




【案例】悦客会VIP服务专享权益福利




l RFM内容:根据RFM价值分层展开的内容设计




【案例】汽车4S店的RFM汽车保养提醒服务




(4)做好场景化营销服务内容的创作




l 图文、海报、短视频、直播




l 如何高效生成内容




(5)借助SCRM+触达渠道实现精准触达




l 公众号触达




l 社群触达




l 短信触达




l Apppush




l 短视频直播平台触达




l 终端触达




【案例】




l 针对有收藏、加购行为的用户定期发送优惠券




l 针对“已报名+有过咨询行为”的家长,某培训机构定向推送“家长课堂”服务







6. 基于大数据分析技术,做好精准运营服务的动作效果分析




(1)用户数据的反馈




(2)渠道数据分析




(3)产品结构分析




(4)营销策略分析




(5)会员结构分析




(6)区域分析




 




三、基于大数据的精细化运营落地策略




1.数字化系统的布设




(1)DMP:能够打通全域、全媒体、全渠道、全生命周期的数字化营销平台




(2)开放接口,从渠道商、媒体、网格等接入数据,同时能够基于SCRM实现精准分发




(3)SCRM:社会化客户关系管理系统




(4)CDP:客户数据平台,能够对用户的数据展开分析




(5)内容创作中心:基于融媒体思维,创造营销内容生成中心




(6)AI算法的加持:主要用于app的内容个性化呈现




 




2.数字化运营团队建设




(1)大数据运营团队组成及岗位分工介绍




(2)大数据运营人才能力建设




(3)能够与外部跨界融合和沟通




 




3.数字化运营的组织保障




(1)数字化运营在公司内的地位




(2)创新文化




(3)一定的容错率




 




4.精细化运营在实际落地过程中的注意事项




(1)过度的细分,导致运营“焦点”的丧失




(2)受各媒体平台接口开放的限制,有些平台不开放数据对接的接口




(3)数字化系统缺乏AI自动化,导致的效率低下




(4)团队组织协同力薄弱,独木难成林




(5)缺少对用户场景需求的深度挖掘,从众效应




(6)缺乏创新,内容策划、设计与呈现,缺少吸引力




 




5.基于用户大数据精细化运营的正确姿势




(1)以用户价值ARPU值为主线,展开基于CDP平台上会员等级的价值运营




(2)在会员等级基础上,展开渠道为维度的深度运营




(3)在渠道基础上,展开基于渠道CRM的精细化




(4)围绕各渠道下ARPU值展开价值分层精细化运营




(5)从标签画像开始,展开场景化需求洞察




(6)以会员制社群和活动社群为主,进行精细化服务和运营



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