| 主講老師： | 王鴻華 |  |
| 課時安排： | 1天/6小時 | |
| 學習費用： | 面議 | |
| 課程預約： | 隋老師  (微信同號) |
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| 課程簡介： | 營銷，是連接企業與市場的橋梁，通過創意策略、精準定位和有效溝通，將產品或服務推廣給目標消費者。它不僅是推銷產品，更是傳遞價值、建立品牌與消費者之間的情感連接。在數字化時代，營銷手段日益多樣化，包括社交媒體推廣、內容營銷、大數據分析等，以更精準地滿足消費者需求。營銷的本質在于理解市場、洞察消費者心理，通過創意和策略，實現企業與消費者的共贏。 | |
| 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： | 2024-05-15 15:38 |
【課題背景】
數字化營銷（電商、新媒體、私域），需要通過數據分析指導日常運營業務，提升整體業務效率。但數據分析是一個相對專業和復雜的工作，大部分基礎運營人員對整體數字化運營和數據指導缺少系統性的了解和認知。在實際工作中，通常出現以下問題：
n 對整體運營增長模型缺少系統性的了解，無法用模型來指導運營工作
n 缺少數據分析的方法，在實際過程中，無法判定數據是否達標
n 數據中臺能力不足，無法直接生產可視化報表情況下，缺少數據可視化表達的技巧
【解決方案】
數據分析的核心理念：
n 數據分析首先是用于指導業務，對于電商平臺，要關注的是GMV、客戶體驗等指標
n 有模型，通過自變量與因變量之間的函數關系，分析要素之間的變化
n 數據分析講究差異化分析，通過數據分析對比差異，找出導致差異變化的變量
【參與人員】
本課程適宜于：平臺運營人員、產品開發人員等
【學員任務】
1. 【2小時】任務一：了解數據分析的意義、核心方法和流程要素
2. 【3小時】任務二：掌握數字化營銷GMV業績增長模型及分析方法
3. 【1小時】任務三：能夠就業務場景數據情況，制作可視化報表
任務一：數據分析的意義、方法和流程（2小時）
【任務解析】了解數據與業務之間的彼此增強的關系，熟悉數據分析與數據模型之間的關系、了解數據分析的整體指導思想和方法、流程。
一．以業務場景為出發點，數據分析與業務體系彼此互相增強。 |
1.數據分析，目的是指導業務工作的決策 |
2.電商運營的核心業務場景：客戶體驗和商業實現 |
3.數據指導業務的前提：搭載業務場景與數據之間的數據模型 |
4.業務場景隨商業模式、業務戰略優化，不斷優化整個數據模型 |
5.數據模型通過收集數據、反哺業務優化，實現彼此增強 |
【解析&案例】 1. 電商整體商業模型從流量電商轉向用戶電商和興趣電商，數據模型也在不斷發生變化 |
二．做模型、收數據、差缺口、找原因，做報表，數據分析五步走 |
1.基于商業模式、業務戰略和業務場景搭建相應的數據模型 |
2.數據模型（算法）：自變量與因變量的函數關系 |
3.做好前臺接口，通過互聯網和物聯網實現數據收集 |
4.數據分析的核心指導思想：看差異、找原因 |
5.數據分析的前置要素：標準值/目標值的建立、數據捕獲、數據算法（函數）、算力（人力或云計算） |
6.制作場景業務的分析報表，形成可視化文檔，指導優化業務 |
【解析】 1. 常見的報表：客服響應報表、發貨速度報表、客戶結構報表、客戶活躍度報表... |
任務二：基于GMV業績增長模型及分析方法（3小時）
【任務解析】數字化營銷（電商、新媒體、私域）核心問題是要解決供需匹配的效率問題。實現快速高效的資源匹配，直接反應該場景的指標就是線上的交易規模GMV。通過對GMV的模型構建，再細化到下面的指標，找到可以優化和調整的地方。
一．從經營流量到經營客戶，整體數據模型的演變 |
1.數字化時代，讓運營工作從流量的經營轉向客戶的價值經營 |
2.流量經營模型解析:GMV=UV（流量）*CVR（轉化率）*P（交易金額） |
3.客戶經營模型解析:GMV=N(客戶數）*P（交易金額）*R（交易頻次） |
【解析】 1.客戶生命周期價值運營理論 2.增長第二曲線理論 |
二．基于GMV=N*P*R的用戶增長型數據模型解讀 |
1.N（客戶數），三大模型，助力用戶增長 |
（1）漏斗模型：渠道-曝光-流量-轉化，層層篩選，實現客戶數拓客的數據捕獲 |
（2）裂變模型：種子-裂變指數-裂變代際，實現社交裂變方式的客戶拓新 |
（3）MCN模式：達人-客戶數，形成可復制的新客戶拓客模型 |
【案例&解析】 1. 淘寶漏斗模型，通過電話、會銷和全網推廣獲得新客 2. 微信公眾號商城，依托裂變模型，讓老客戶帶新客戶，實現低成本拓客 3. 中國移動借助網格長，推廣移動“和彩云”產品 |
2.P（交易金額），三大策略，實現交易金額的提升 |
（1）關聯銷售：A-B-C，連單率 ，整體解決方案影響連單率 |
（2）限時活動：活動日客戶訂單交易額，提升單客交易總價 |
（3）會員權益：會員等級結構比例，拉升節點性客單 |
【案例&解析】 1. 蘇寧家裝節，通過活動拉升客戶整體客單 2. 中國服裝網，以內容筆記影響客戶采購 |
3.R（交易頻次），三大要素，影響客戶交易頻次 |
（1）DSR：如實描述、發貨速度、響應速度，直觀影響客戶體驗 |
（2）產品使用周期：客戶的RFM模型，為客戶交易頻次提供直觀價值參考 |
（3）場景挖掘：存量客戶的價值挖掘與定向營銷 |
【案例&解析】 1.天貓通過DSR，實現對商家的服務質量的評定 2.國網電商平臺，以項目招標方式實現項目周期管理 3.芒果TV，基于私域存量用戶挖掘用戶價值，創作新價值增長曲線 |
三．對標數據指標/目標，尋找差距 |
1.借助同比和環比，設定本運營周期的GMV指標 |
2.依據GMV模型，分解指標，實現量化分解 |
3.借助數據中臺，即時查閱數據，對數據進行對比分析 |
4.找出指標差距，分析原因 |
【討論】 1. 影響N、P、R值的主要因子變量有哪些 |
四．數據分析，找到相關原因，進行指標優化 |
1.數據分析的指導思想：對比差異、變量假設、統計歸納、行業對標、平臺均值與峰值 |
2.同期數據比較：找出優化指標 |
3.單因子變量測試法：無歷史數據情況下，調節某變量，觀察數據，進行測試 |
4.統計歸納法：無理式數據情況下，先行測試，逐個不斷優化指標 |
任務三：報表可視化、生成工具及方法（1小時）
【任務解析】可視化報表能夠讓出了數據分析人員及其他運營成員能夠直觀地發現問題，對整體業務運營有一個全面而立體的了解。
一． 可視化報表及報表類型 |
1.可視化報表的界定：通過表格、圖片、動態視頻等展示 |
2.常見的報表類型：GMV報表、渠道流量結構報表、產品結構報表、客戶結構報表 |
3.從運營周期談多久需要做一次分析報表 |
4.運營報表到底要細化到什么程度？ |
5.結論+數據分析+建議，讓一份報表能夠指導決策 |
【案例】 有贊商家運營生成的報表解析 |
二． 可視化報表生成工具及方法 |
1.可視化報表生成的基礎工具：EXCEL、數據透視表、VBA宏的應用 |
2.自助式報表生成工具：Tableau、FineBI、PowerBi |
3.借助數據中臺，自動生成相應報表 |
【解析】 Excel解決常見電商類數據報表的制作 |
三．借助FineBI完成可視化報表生成 |
1.明確指標和各組件的開發 |
2.借助之前的報表，對指標、組件進行復用 |
3.構建模板，解決常見問題 |
【演練】 FineBI的使用 |
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