主講老師: | 韓迎娣 | ![]() |
課時安排: | 1天 | |
學習費用: | 面議 | |
課程預約: | 隋老師 ![]() |
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課程簡介: | 課程將以大數據用戶分析與關系運營切入點,還原商業環境中的實際案例,幫助學員理解大數據的用戶行為洞察是從哪些角度?如何通過大數據理解用戶、用戶需求?大數據下的用戶場景該怎么構建?如何跟用戶黏在一起,如何經營好用戶關系?使學員學之解惑,學之能用,實現企業新的經營增長突破點。 | |
內訓課程分類: | 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務稅務 | 基層管理 | 中層管理 | 領導力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業文化 | 團隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權激勵 | 生產管理 | 采購物流 | 項目管理 | 安全管理 | 質量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業技能 | 互聯網+ | 新媒體 | TTT培訓 | 禮儀服務 | 商務談判 | 演講培訓 | 宏觀經濟 | 趨勢發展 | 金融資本 | 商業模式 | 戰略運營 | 法律風險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉村振興 | 黨建培訓 | 保險培訓 | 銀行培訓 | 電信領域 | 房地產 | 國學智慧 | 心理學 | 情緒管理 | 時間管理 | 目標管理 | 客戶管理 | 店長培訓 | 新能源 | 數字化轉型 | 工業4.0 | 電力行業 | | |
更新時間: | 2022-11-18 12:09 |
【課程背景】
現在的社會是一個高速發展的社會,科技發達,信息流通,人們之間的交流越來越密切,生活也越來越方便,同時也會釋放出龐大的數據能量,大數據就是這個高科技時代的產物,大數據并不在“大”,而在于“有用”。價值含量、挖掘、應用比數量更為重要。對于用戶日益增長的個性化需求,需建立一個多維度的用戶畫像,才能夠做到“大數據比你自己更了解你自己”,大數據的場景讓服務者重新理解用戶,把產品自身、服務與用戶形成強關系,給予用戶的是全場景體驗與內心價值認同。
課程將以大數據用戶分析與關系運營切入點,還原商業環境中的實際案例,幫助學員理解大數據的用戶行為洞察是從哪些角度?如何通過大數據理解用戶、用戶需求?大數據下的用戶場景該怎么構建?如何跟用戶黏在一起,如何經營好用戶關系?使學員學之解惑,學之能用,實現企業新的經營增長突破點。
【課程收益】
? 了解大數據特性,現狀,大數據下的用戶心態、行為洞察
? 學會用大數據來認識用戶,用戶行為特點及需求捕獲
? 學會用大數據分析來深層次理解用戶需求,并進一步挖掘用戶潛在需求
? 學會用大數據來構建用戶關系
? 學會用大數據來運營用戶關系,讓用戶達成深度交互與參與
【課程特色】干貨,沒有廢話;科學,邏輯清晰;實戰,學之能用;投入,案例精彩
【課程對象】經理、主管、用戶運營人員、用戶營銷人員
【課程時間】6小時
【課程大綱】
一、大數據與用戶行為洞察
1、大數據應用現狀與特點
2、大數據技術圖譜
3、大數據下的用戶展現
4、用戶心態與行為洞察
? 地域差異
? 真相加偏好
? 大道理不再信服
? 社會化多面人設
? 隱形X人口
? 算法行為對策
? 知識青年演進
? 線下確幸參與
5、數據解析,洞察真實興趣與社交關系
6、追逐流量到流量價值變現
案例:
二、學會用數據認識你的用戶
1、用戶特點
? 用戶結構
? 用戶特點
? X、Y、Z世代
? 消費能力分析
? 消費心態分析
2、用戶畫像
? 用戶信息標簽化
? 用戶畫像消費場景
? 用戶畫像標簽體系
? 標簽化構建多維場景
? 標簽化構建多維用戶畫像
3、用戶營銷與行為分析
? 用戶分群
? 定位營銷目標群體
? 用戶行為分析模型
? 讓用戶樂于傳播
4、用戶生命周期管理
5、用戶與應用場景關系
6、旅行用戶特征與航空旅客洞察分析
案例與互動分析:
三、大數據下的用戶需求挖掘及需求預測
1、大數據分析與數據挖掘
? 業務場景
? 數據建模
? 挖掘算法
? 相關分析
2、大數據應用場景及場景解析
3、構建用戶需求場景
4、場景進階:帶動更多場景革新與用戶深層需求
5、真實內容,鏈接用戶群體
6、多維用戶群體數據洞察與分析
7、大數據的用戶需求預測
案例分析討論與講解
四、大數據下的用戶增長與用戶關系運營
1、用戶增長系統
? 用戶增長框架
? 用戶生命周期
? 用戶AARRR體系
2、用戶關系構建與管理
3、用戶關系運營的本質
4、找到用戶突破口
5、回歸用戶場景與體驗
6、服務用戶的產品價值與產品力
7、打好年度大事件的關鍵戰役
8、進入用戶的圈層
? 做好用戶分層
? 打造用戶圈層
? 和用戶黏在一起
? 和用戶共同創作
9、與多元用戶達成情感共鳴
? “懂我”的快樂
? 個性化創制
10、精進IP內容營銷
11、運用交互技術升級用戶體驗
? 識圖提升定向能力
? 體驗AI交互樂趣
12、盤活、用好數據資源
? 放大數據價值
? 人群定向新思路
案例分析討論與講解
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