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枫影(王鸿华):大数据时代消费者洞察

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课程概要

培训时长 : 1天

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课程分类 : 营销策略

课程编号 : 35942

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适用对象

大营销体系(不含产品):市场+渠道(分公司)+销售+客服

课程介绍

【课程背景】

1. 3G互联使得消费者群体进入VUCA和BANI时代,需求不确定性增强

2. 整体营销开始有产品导向逐步向用户需求(市场)导向演变

3. 大数据时代提供了依托数据分析,洞察用户需求的可能性

【课程收获】

1. 认知:整体营销从产品导向向用户需求导向的转变

2. 架构:一套消费者消费行为视角的消费行为模型

3. 应对:掌握基于数据分析、洞察来实现精准营销的能力

【课程对象】大营销体系(不含产品):市场+渠道(分公司)+销售+客服

【课程时长】1天(6小时)

【课程大纲】

一、基本认知:3G+互联网时代,科技驱动需求之变

1.需求之变动因:3G+,让消费者获得信息更加多元、立体、丰富

2.消费市场特点:VUCA和BANI时代

3.消费决策特点:个性化、多元化、场景化、复杂化、短周期、高频

(1)消费行为具有层次性:从大的刚性需求逐渐细化到个性化、场景化等

(2)消费群体的需求洞察的关键在于:合理划分消费群体(可大可小)

(3)消费群体的洞察,并不是看宏观报告,而在于微观数据分析

4.消费者洞察的变与不变:

变:宏观消费趋势:从中心化决策到去中心、弱中心化的决策

不变:对消费者行为的研究方法/模型,相对固定(web1-web2-web3)

【专家文献解读】WEB2.0和WEB3.0时代对消费群体的整体宏观影响。

二、洞察模型:WEB2.0 时代的消费者消费行为模型:AISAS

1. Web2.0现代营销模型:基于用户消费行为认知体系的AISAS

(1)AISAS模型解读

(2)消费者消费行为旅程

2. 整体营销运营的几个核心关键动作

(1)A:Attention,引起关注——IP活动与爆款

(2)I:Interest,产生兴趣——内容策划与创作

(3)S:Search,主动全网搜索——媒体、渠道布局

(4)A:Action,采取行动——销售与售前客服

(5)S:Share,进行分享——打造极致用户体验

3. AISAS消费者行为具体指标

(1)A关注:广告印象、品牌认知度

(2)I 兴趣:广告点击率

(3)S搜索:关键词(和相关词)搜索此处、搜索指数

(4)A行动:访问量、下单转化率、、询单率、询单转化率

(5)S分享:话题发布数、产品评论量、产品转发数

【案例导入】中国移动从买电话卡套餐到智家业务是如何引发消费者成交的

三、流程方法工具:大数据+消费者行为洞察驱动市场、渠道和客服创新

1. 核心指导思想:依托数据分析,对消费者整个行为过程进行分析,展开精准营销

2. 以大数据+消费者视角驱动精准营销的内容:

(1)消费者:A关注——企业:市场行为

(2)消费者:I兴趣——企业:媒体广告

(3)消费者:S搜索——企业:渠道布局

(4)消费者:A行动——企业:销售转化

(5)消费者:S分享——企业:客户服务与体验

3. 整体基于大数据洞察消费者的流程方法:

第一步:构建整个消费者数据分析模型

1. 需求侧模型:AISAS模型

2. 供给侧模型:ADP模型

第二步:定义需要解决的问题

1. A和I,市场推广类:

l 需求侧:最近有什么好玩的?有趣的?可以满足我场景需求的?解决我痛点的?

l 供给侧:如何策划一个IP、做一个爆款、创作一个广告(内容)...

2. 渠道布局类:

l 需求侧:到哪里搜索、到哪里了解,在哪来可以买?

l 供给侧:产品应该放在哪里卖?怎么让他们找的到我们?

3. A销售转化类

l 需求侧:是不是我想要的?能不能解决我的问题?

l 供给侧:场景是什么?痛点是什么?卖点是什么?爽点是什么?

4. S客服体验类

l 需求侧:一场愉快的交易,一次贴心的服务..

l 供给侧:如何打造客户的极致体验?

第三步:数据搜集与可视化:

1. 构建SCRM系统,做好标签体系、等级体系等用户画像数据

【演示】微伴助手SCRM的用户画像体系

2. 数据采集:手工录入、系统API对接

【演示】南方电网的云报表和API对接系统

3. 数据可视化:借助EXCEL、BI报表等完成用户基础数据的可视化呈现

【演示】Quick BI报表系统的可视化呈现

第四步:数据分析

1. 用户群体划分:基于用户画像、RFM、等级等指标完成用户群体的划分

【案例】中国电信的用户画像/RFM/等级会员系统

2. 定义分析的基准:AISAS的基准(额外分享:基于ADP模型的分析体系)

3. 常见的数据分析方法:异常分析、趋势分析、归因分析、用户需求分析

第五步:优化改善创新策略

1. 分析与AISAS或ADP模型各指标相关的因子

l A关注:广告印象、品牌认知度

l I 兴趣:广告点击率

l S搜索:关键词(和相关词)搜索此处、搜索指数

l A行动:访问量、下单转化率、、询单率、询单转化率

l S分享:话题发布数、产品评论量、产品转发数

2. 采用A/B对照法来进行优化创新

【案例1】国家电网基于用电数据展开能效分析和节能服务

【案例2】中国邮政如何通过用户数据分析,优化产品结构和营销推广策略的

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