《大数据分析与产品经营诊断》

《大数据分析与产品经营诊断》

——客户为什么买？或不买？如何发现产品运营过程中的问题并进行改进？

主讲：季猛

课程背景

如何通过大数据分析了解客户的购买意愿和需求？如何科学组织大数据分析，从而指导各项运营工作的开展？

如何通过大数据分析，来对产品的绩效分析，发现影响产品绩效的“罪魁祸首”，并进行运营优化和管理？

如何系统化地整体打造和改进产品绩效？从市场运营到产品创新，如何进行改进？

企业如何有效的组织产品运营管理？日常的运营管理主要要做什么？

如何对产品进行市场细分和定位，挖掘潜在目标客户？刺激潜在需求？

如何组织各种营销活动，对产品进行展示和包装，提升销售转化率？

如何优化企业的产品组合，优化品类？设计商品套装、解决方案？

如何通过消费者研究，开展产品的改进和创新？提升产品吸引力？

本课程将全方位提供专有技术对电商平台进行全方位的设计和打造！包括以下四大模块内容

0128270大数据分析和产品绩效诊断——如何通过市场分析，发现影响产品绩效的原因？

消费者行为研究分析模型——客户为什么买或不买产品？各项市场分析模型和内容是什么？

大数据分析项目的实施——企业如何有效构建数据采集和分析体系？

产品运营模式诊断和创新——如何通过市场研究结果，用于平台定位、品类管理、商品组合、活动策划、销售转化、宣传、渠道和营销策略的改进！

大数据与用户需求分析挖掘——如何使用大数据分析用户使用过程中的种种问题和需求？

00大数据分析和产品绩效诊断——如何通过市场分析，发现影响产品绩效的原因？

消费者行为研究分析模型——客户为什么买或不买产品？各项市场分析模型和内容是什么？

大数据分析项目的实施——企业如何有效构建数据采集和分析体系？

产品运营模式诊断和创新——如何通过市场研究结果，用于平台定位、品类管理、商品组合、活动策划、销售转化、宣传、渠道和营销策略的改进！

大数据与用户需求分析挖掘——如何使用大数据分析用户使用过程中的种种问题和需求？

基于我们对企业产品生产经营过程和工作模型的多年研究，本课程就是提供一个整体的方法论，拥有多项专有技术对企业产品进行整体的打造！

自主研发三大专有技术，促进企业绩效提升！ —— 评一个市场分析课程的好坏，一定要看有没专业的分析模型才能落地！——

专有技术：“基于营销场景的消费者购买心智分析模型”

——很多消费者研究分析技术分析的结果非常“碎片化”！不够精准！无法反应出影响消费者决策的各种因素和各种关联关系，只是进行“碎片式”的数据展示。该技术是自主研发的意向专有技术，专门研究影响消费购买之间的管理，建立了系统的逻辑关系，可更直观地用于运营管理，提升销售转化率！

【专有技术】：“四力博弈的产品绩效分析模型”

——该技术模型是针对产品的整体绩效分析，用于从消费者、竞品、企业以及市场环境四方来发现影响产品绩效的根本原因，以及之间的牵连关系！

【专有技术】：“面向多维价值流分析的商业画布设计”

——该技术模型是针对企业从销售模式、定价策略、盈利模式、品类组合、产品创新、生产方式等各项运营环节，进行整体改进和策划！

关于授课和服务方式

不用担心技术太专业化，难理解的问题！各个技术模型的讲解都会通过具体的案例分享来促进学员理解，以前没有相关知识基础的学员也可以融会贯通！

授课会通过结合企业的实际产品和案例，使用工具“从头到尾”走一遍，保证技术工具的“可落地性”！授课效果侧重各种技术工具的“实际转化效果”！

本课程涉及“大数据分析”“绩效诊断”“运营管理”“平台设计”四个大的模块，可分阶段逐步开展！

本课程在九阳市场运营中心、雅迪电动车市场部、良品铺子电商团队、中联中科电商营销团队、湖北移动互联网运营中心等几十家企业进行落地实施！

课程大纲

第一章 大数据分析与产品绩效诊断

大数据分析与产品绩效诊断：什么在影响产品绩效？

大数据分析什么？管理什么？目的是什么？

思考：一个奶茶店的利润下滑是什么原因造成的？

影响产品绩效的四个角色：消费者、竞品、企业、市场环境

四力博弈下的产品绩效分析：这四个角色是如何联动影响产品绩效的？

模型分析：为什么找老婆这么难？

“四力博弈下的产品绩效分析”模型解析：系统化分析模型

案例解析：某休闲食品网店的绩效分析模型

案例解析：网络专车的绩效分析模型

大数据分析什么？

市场吸引力分析：目标市场的规模和客户价值

消费者购买分析：消费者的购买意愿和决策模式分析

产品竞争力分析：与竞品相比，在产品和营销方面的竞争力比较

企业可行性分析：投入产出分析

环境影响和预测：环境因素对绩效的影响

大数据分析在电商运营管理中的应用

产品战略和运营模式设计

商品组合、套装

定价和营销策略

商品展示和引流模式

渠道、宣传和推广

销售转化和客户管理管理

第二章 消费者购买行为分析模型解析

大数据分析与产品运营管理：为什么销售转化率这么低？

被动式营销 vs 主动式营销：为什么被动式销售转化率低？

核心症结：不了解消费者需求！

案例：某小家电网络销售的大数据分析

大数据分析应用解析：销售线索的营销几率/成功率分析

大数据分析应用解析：目标客户价值度的分析

大数据分析应用解析：客户购买意愿和决策指标分析

大数据分析应用解析：产品吸引力分析、营销执行力分析

大数据分析应用解析：竞品分析和产品定位/定价策略

大数据分析应用解析：网上浏览消费行为和销售流程设计

大数据分析应用解析：网络客服工作绩效监管考核

细分市场价值度分析：来访客户的潜在需求量、市场容量和客户价值分析

市场的细分方法：基于消费角色和消费关系的细分

思考：养生壶、奶糖、微信、西服等产品的目标市场如何细分？

来访客户的特征数据：环境变量、人口变量、生理变量、心理变量和行为变量

细分市场的潜在消费需求量测算

思考：鼠标的潜在消费量是多少？薯片的潜在需求量是多少？

市场容量的测算方法

如何判断一个客户的价值？——目标客户的价值建模

目标客户群的预测——客户成长型和流动性模型

哪些客户最重要？——客户价值等级分类和估算模型

目标客户是什么样的？——客户显性外在特征的聚类和识别规则解析

目标客户在哪里？——客户接触渠道的推演规则解析

客户购买行为分析：购买动机、认知和消费能力等

导致营销成功的要素分析：营销环境——消费者购买模型—营销活动之间的关系

消费者购买模型研究：消费者买或不买的考虑要素和决策过程

消费动机的研究

消费用途类型、需求量调研

动机类型、动机强度、动机产生条件、频率

消费角色和关系的调研

消费认知和学习过程

消费者的认知能力和水平

消费者的知识结构调研

消费者认知过程调研

消费角色和消费理念

消费能力

消费理念和态度调研

使用能力和偏好调研

购买决策过程

决策过程和干系人

购买和支付

用户使用满意度分析：发现使用过程中的问题和机会！

用户的特征、角色：都是谁在使用产品？

用户操作环境、和任务分析：他们用产品做什么任务？

产品使用偏好和功能可用性分析：使用了那些功能？哪些用的少？完整性？

交互操作多样性和便捷性分析

产品的易懂性和可识别性分析

用户体验度分析：愉悦性、社交性、自尊性、移情性

用户可参与性分析

产品运营性能、质量分析

产品价值效益分析

环境适应性分析

性能时效性分析

运营成本和耗用分析

产品竞争力分析：产品的吸引力和营销能力

目标市场的细分方法和维度

细分市场的竞争对手识别：直接竞争和间接竞争

波特竞争力分析

基于目标客户的产品吸引力指标：功能、质量、价格、安全等

基于目标市场的营销执行力指标：渠道类型、覆盖率、品牌认知、促销力等

竞争力分析：气泡图

企业经营可行性分析：生产、营销能力的匹配性和可行性

1. 产品供应链全过程分析2. 资源采购管理能力调研：采购渠道、议价能力、质量管控

3. 研发设计能力调研：技术难度、人工、周期和风险

4. 生产能力调研：产量、生产周期、量产质量标准

5. 营销渠道调研：直销、分销等

6. 品牌认知度调研：品牌的知名度、覆盖率

7. 销售能力调研：商业成熟度、销售团队、销售周期等

宏观市场环境的影响和预测

宏观市场环境的影响要素：政治、经济、环境、科技、人口等因素

思考：为什么结婚率这么低？——宏观环境对结婚率的影响

宏观因素对消费需求的影响

宏观因素对消费者流动性的影响

宏观环境对企业经营门槛的影响

宏观环境对竞争性的影响

未来市场的走向和预测

第三章 大数据分析项目的实施

市场调研的方法和过程：精准的市场调研如何开展？

市场调研研究什么？用来做什么？

市场调研的实施环节：企业的营销、生产、研发、客服等各环节工作中的市场调研

市场调研的实施过程解析：问卷设计、采样、检测、分析等

常用的市场调研方法：定性研究、定量研究

市场调研的实施：在不同的经营阶段，该做哪些市场调研工作？

发现需求和问题

行业前景和吸引力调研

竞品分析企业经营战略调研

产品概念测试

产品可用性分析

市场营运分析

PLM大数据的采集：收集哪些市场信息？从哪里收集？

1.基于PLM（产品生命周期）的大数据采集和分析

1）什么是PLM大数据分析？

2）PLM大数据采集的维度：生产、销售、运输、配送、使用、报废阶段的大数据

3）大数据分析的视角：视角：产品导向、用户导向、竞争导向和战略导向

4）内外部需求采集的筛选、验证和管理

2.消费者情报采集

1）消费者情报类型：客户分类和规模、客户特征、价值诉求、消费行为等；

2）相关利益者情报

3）情报采集渠道

A 营销活动：销售报表、售前咨询访谈、电话营销分析、网络推广分析等；

B 运营活动：客服咨询建议、运营日志、安装工程记录等；

C 调研活动：用户观察、领先客户研究、市场调研等。

3.竞争及行业情报采集

1）竞品情报类型：竞品分析、对手动态、对手战略、资源变化等

2）情报采集渠道：竞品测试分解、资料考古、相关利益方等；

4.产品情报内部采集

1）研发及生产：新材料、新技术、新标准、生产能力提升、基础设施等

2）营销和服务：销售方式、渠道、营销组合、服务支持等

3）财务：产品经营财务数据

4）管理支持：人力资源、管理机制等

5.行业情报和企业战略情报采集

1）行业分析：宏观经济、法规、行业构成、规模等

2）相关行业分析

3）企业战略情报：愿景、经营情况、目标、战略规划等。

大数据分析项目的实施：如何采集数据？通过什么方式采集？如何构建数据采集分析的体系？

数据的类型：定性数据和定量数据（后台浏览运营数据、销售记录、问答、评价投诉、管理数据等等）

数据的来源： 企业的营销、生产、研发、客服等各环节

常见的市场调研和数据采集方式

访谈法：销售记录、客户访谈

测试法：商品的展示、刺激和消费者的行为反馈数据

推演法：通过消费者特征对购买需求的推演

构建大数据采集的分析系统

确定数据分析的模块和内容

确定数据采集的来源和方式

多种数据采集方式的交叉验证

数据的筛选和释义

大数据分析的应用和运营改进

第四章 产品运营管理的诊断和创新

产品经营效益绩效评估:产品经营情况如何？哪些领域完成目标？哪些领域不太好？

1. PLM大数据采集：来自产品开发、生产、销售、使用、维护过程中的各种问题和需求！

2. 产品战略领域的细分：先要对目标市场细分成不同的市场来评估分析

3.产品效益指标分析

1）产品的财务绩效指标评估

2）产品的市场竞争指标评估

3）用户满意度表现指标评估

4）社会评价满意度指标评估

4.产品成本/风险指标分析

1）产品研发生产环节：研发生产的成本和风险分析

2）产品营销推广环节：营销推广的成本和风险分析

3）产品运和服务环节：运营服务的成本和风险分析

5. 综合产品绩效评估：

1）企业战略目标和基准

2）企业战略综合绩效评估：气泡图（效益/成本、投入/产出、效益/风险）等

3）产品生命周期状态整体分析

4）企业战略一致性评估：技术匹配性、渠道匹配性、品牌匹配性等

5）产品组合管理：下阶段是上架、下架、主推、搁置？

产品经营过程的问题分析和诊断:影响产品绩效表现的问题出在哪里？

1. 产品经营要素的构成模型：资源、生产、产品、品牌、渠道流通、服务、市场

2. 产品吸引力分析：产品本身存在问题吗？

1）需求性分析：非刚需2）功能性分析：功用单一、简陋、应用面太小、或存在质量问题等

3）竞争力分析：同质化严重、利润低

3. 渠道流通环节分析：是不是营销推广过程出了问题？

1）品牌的认知度

2）渠道的覆盖面和推广力度

3）销售流程转化率

4. 目标市场分析：是不是目标客户找错了？

1）目标市场的细分问题

2）新的细分市场

3）产品组合对细分市场的匹配度

5. 收费模式分析：客户嫌贵了？购买过程存在门槛？

1）定价模式

2）体验和分阶段营收

6. 技术和生产环节：技术能力和服务能力跟不上？

1）生产和研发能力

2）服务和运营能力

7.资源和合作环节：企业没有太多资源和合作商来做该产品？

产品运营模式的演化和设计:产品在市场上怎么玩？不同的玩法有什么好坏？

商业模式的构成要素：基于供应链的资源、合作、生产线、产品、品牌、客户关系、渠道和目标客户模型

产品/市场的匹配度的模型演化：发现新的细分市场、卖给更多市场、减少品类。。。

产品/市场三维矩阵

模型1: 新的细分市场延伸和细分

模型2：将产品卖给不同的细分市场

模型3：为专一市场提供产品全覆盖

模式4：单一利基市场

模式5：全覆盖差异化市场

渠道/市场的流通性的模型演化：销售过程、模式和转化率

直销、 旗舰店、分销、多级分销模式

病毒式传播、交叉传播、网络传播

线上线下交互传播

定制化传播

品牌/推广的可识别的模型演化：产品的识别和形象构建模式优化

自有品牌、延伸品牌

合作品牌、组合品牌

认证和资质

产品平台/系统的模型演化：基于功用和形态的产品组合模式或解决方案

核心产品品类、版本、模块化组合

延伸产品/服务

补充和辅助性产品/服务

整合产品和服务：解决方案

产品或服务的平台和入口

生产/服务过程的成熟度的模型演化：社区互助、定制、标准化生产、大规模定制

定制、按需生产、大规模定制

标准化、大规模标准化、柔性制造

自动化流程、精益化生产

社区自助式生产、开放式生产

本土化

基于盈利方式的模型：找谁收钱？怎么收？

以物易物、财物交易、一次性购买

拍卖、规模交易、租赁、分期购买、期权

体验式交易、会员制、饥饿营销

微交易、订阅

资源/合作的丰富性的模式演化：所需资源、再生资源、贡献资源和合作资源的增值模式

联盟、合作、战略互补、竞合

特许经营、并购

供应链整合

商业模式的整体评估：不同的商业模式在收益、成本、风险上有哪些不同？

运营模式评估和企业战略制定：

消费者购买行为和意向研究

目标市场的细分

目标市场的容量分析：购买意愿、购买力、频率和数量、流动性和增长性；

竞品分析和研究：波特竞争力分析

政策、经济、科技、环境对市场的影响

SWOT分析和战略制定

机遇和风险分析

优势和劣势分析

SWOT战略制定

商业模式的分析和评估

市场前景和绩效预测

企业投入和风险预测

项目周期、时间成本和损益平衡分析

商业模式的可行性分析和评估

产品线组合管理和调整

产品线管理：产品线的宽度、深度、长度和密度布局合理性

产品线吸引力和营销力分析

产品组合分析：产品组合的绩效

产品组合战略：主推品、形象品、走量品、促销品等销售策略和计划

产品组合管理：商品的上架、下架和组合搭配的优化

产品的发布和上架计划和流动性管理

产品生命周期管理：上市、下架、增加、延伸

产品战略目标的制定

产品绩效目标制定：面向多维细分市场的产品排兵布阵

感知图和产品定位：功能、质量、价格、品牌、服务等定位

市场进入策略

资源配置

产品建设路标和计划

第五章 大数据与用户需求的分析和挖掘

大数据分析与用户需求分析和挖掘：谁？在什么场景？执行什么任务？有什么需求和问题？

用户操作任务分析：不同的用户对产品要做什么任务？

情境分析法：谁？在什么环境？对什么？执行什么任务？

用户使用角色分析：操作者、审批者、维护者等

角色权限和责任指标分解建模

用户画像和特征分解聚合

用户操作的任务分解和统筹

用户使用流程模型分析

自然环境、产品运营条件、人的行为对使用过程的影响

大数据对用户需求分析的基本原理：环境——人——产品之间的需求关系图

大数据分析的主要用户需求类型

人机交互类需求：用户使用操作方面的问题和需求

产品表现类需求：产品在功能能力方面的问题和需求

环境适应性需求：产品对不同环境的适应能力

运营成本类需求：产品的使用成本和经济型情况

运营风险类需求：产品对各类风险的管控能力

人机交互体验性需求分析：用户的使用习惯、体验度等方面需求分析

人机交互类数据类型：行为触发、便捷性、多样性、舒适性、社交性、包容性、参与感等；

产品的使用触发对象、时间点和启动方式

操作易学性分析：用户对操作的反应时间、操作纠错情况分析

操作便捷性分析：操作流程的步骤、时间和能力要求分析

非规范性操作行为分析：误操作、延迟操作、恶意破坏等行为分析

可识别性分析：用户对各类产品提示的相应情况分析

可操作性分析：用户操作的时长、强度、精神状态等情况分析

参与感分析：用户对产品使用的参与程度、耐性等分析

设计偏好分析：用户对产品的设计风格、色彩等偏好分析

产品性能类需求分析：用户对产品质量、性能、效率等需求分析

产品表现类指标的分类

产品的功能分类和细分

功能的处理容量：产品的处理数量、容量，最大处理峰值

功能的处理效率：处理的完成标准、速度和质量指标分析

功能的拓展性：输入能源或物资的通道多样性分析

输入的多样性：输入能源或物质种类类型的多样性分析

产品输出能力：输出产物的稳定性和适应性

副产物、负效应输出情况分析

环境适应性需求分析：用户对产品在不同环境和场景下的适用性需求分析挖掘

环境适应类指标的分类

产品对自然环境（温度、湿度、雷电等自然条件）变化的适应情况

产品在社交环境（户外、室内、运输途中等）变化的适应情况

产品在差异性人为操作下的适应情况

产品的耐用性与环境和人之间的变化关系

产品表现对环境适应的最低和最高要求标准

运营经济性需求分析：用户对产品使用成本、耗用、可回收性等需求分析挖掘

经济性数据指标的类型

一次性购置成本

产品的能源耗用和表现情况对比（性价比）

产品的转换和安置成本分析

日常维护性成本分析

环保性指标分析

可回收性经济指标分析

抗风险能力需求分析：用户对产品使用风险的需求分析挖掘

风险类数据指标的分类和构成

产品功能中止、延迟、损毁、破坏等造成的风险性指标

人的非规范性行为造成的风险性指标

突发性事故或意外

环境变化导致的风险性指标