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      課程目錄: 大數據分析與電商運營管理培訓
      4401 人關注
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      課程大綱:

             大數據分析與電商運營管理培訓

       

       

      一、大數據分析與電商店鋪運營管理概述
      1.大數據分析的發展前景和戰略
      2.數據和信息的關系:什么是數據?什么是信息?相互如何破譯和轉化?
      3.數據的類型
      時間分類:過去-現在-未來
      格式分類:數字型-字節型-文本型
      屬性分類:原始類型、多元組、記錄單元、代數數據類型、抽象數據類型、參考類型以及函數類型
      4.大數據分析五大思維:對照-拆分-降維-增維-假說
      5.數據挖掘的主要技術和方法:分類-估計-預測-關聯-聚類-回歸-決策樹-神經網絡等
      6.大數據分析技術在電商店鋪經營營銷中的應用
      商業問題的發現和分析
      目標客戶發掘和商品推薦
      運營的績效分析和商品管理
      營銷組合、廣告、宣傳和渠道建設
      客戶關系CRM管理
      7.案例:某網店的數據化運營分析
      8.大數據分析在網格化營銷工作中的實施和管理

      二、來訪客戶特征分析模型:目標客戶識別、挖掘和細分
      1.目標客戶的特征數據分類:環境變量、人口變量、生理變量、心理變量和行為變量
      2.目標客戶購買決策模型建模:動機模型、認知模型、決策模型、購買模型
      3.目標客戶特征數據——購買模型——產品利益特征數據之間的推演關系
      4.目標客戶的細分——購買模型的細分和聚類
      5.如何判斷一個客戶的價值?——目標客戶的價值建模
      6.目標客戶群的預測——客戶成長型和流動性模型
      7.哪些客戶重要?——客戶價值等級分類和估算模型
      8.目標客戶是什么樣的?——客戶顯性外在特征的聚類和識別規則解析
      9.目標客戶在哪里?——客戶接觸渠道的推演規則解析

      三、店鋪經營績效分析:企業經營的績效和問題分析
      1.商品績效指標分類:財務指標、市場指標、評價指標、社會指標、成本指標等
      2.商品的市場目標屬性分類:形象商品、利潤商品、銷量商品、促銷商品
      3.商品的生命周期屬性分類:導入期、成長期、成熟期和衰退期
      4.績效評估模型:不同屬性的商品如何設計績效評估模型?
      5.商品吸引力分析模型
      6.商品競爭力分析模型
      7.商品執行力分析模型
      8.商品的績效和預測
      9.商品自動投放模式:商品上架下架、展示時機、位置、周期、頻率和輪播
      10.商品品類的擴展、緊縮和優化
      11.商品的組合規則1:企業效益大化為目的的品類調整
      12.商品的組合規則2:客戶價值大化為目的的品類調整
      13.商品的組合規則3:戰略平衡為目的的品類調整

      四、商品管理:品類結構、商品導購、投放和上下架優化
      1.商品營銷要素數據分類:產品偏好變量、價格成本和風險變量、渠道和客戶關系
      2.商品關聯基本規則1:商品內涵關聯
      3.商品關聯基本規則2:用戶活動關聯
      4.商品關聯基本規則3:技術平臺關聯
      5.營銷過程建模:商品營銷場景、流程、任務和客戶信息接觸點
      6.交易是如何促成的?——購買模型和營銷模型的交互演進過程
      7.客戶到底想要什么樣的商品?——客戶購買行為的需求信息表達、轉譯和分類
      8.如何展示和推薦商品信息?——接觸點的信息類型和展示類型
      9.如何根據營銷過程來準確預測和推薦商品?——基于營銷過程的分階商品推薦模型

      五、定價、套餐和促銷策略
      1.商品的定位、競爭和定價策略
      2.價格、價值和成本關系模型
      主要定價方式和模型
      客戶感知價值測量
      定價范圍和目標
      生命周期定價策略模型
      3.資費計價方式和構成要素
      4.基于計費周期、單位、質量和性能的計價模型
      5.基于差異化使用場景的計價模型
      6.基于細分客戶特征的計價模式
      7.基于成本的計價模型:免費、有條件免費、限定性收費、按使用收費等
      8.基于用量的計價模型:限量和無限量模式
      9.業務余量的注銷、轉移、共享和累計
      10.基于套餐的組合和升級的計價模式
      11.促銷模型

      六、商品展示、渠道和投放效果分析:宣傳和展示的效果分析
      1.宣傳類型:終端網點、路演、廣告、網絡宣傳、O2O等
      2.廣告(或商品展示)投放的績效分析模型
      3.廣告(或商品展示)投放的區域、有效覆蓋率分析模型
      4.廣告(或商品展示)可識別有效性分析模型
      5.廣告(或商品展示)認知度有效性分析模型
      6.廣告(或商品展示)時效性和轉化率分析
      7.渠道的功能、網絡和層級:實體渠道、電子渠道和直銷渠道的功能分布
      8.渠道目標和約束條件
      9.渠道的設計模型:中間商的數量、類型和責任
      10.渠道的績效考核模型
      11.渠道的覆蓋有效性評估模型
      12.渠道酬金政策有效性分析模型

      七、客戶關系管理:網上客戶銷售流程設計和轉化
      1.銷售漏斗和流程設計過程
      2.被動的網上客戶銷售VS 主動引導式的網上客戶銷售
      3.如何通過設計網上銷售腳本了解消費者購買意向?
      4.消費者購買決策模型:消費者為什么買,或不買?
      5.消費動機的識別和了解:功能型購買、愉悅性購買、社交型購買等
      6.消費者對商品的認知能力、水平和偏好的測試和挖掘
      7.消費者的角色和消費理念的分析
      8.設計一個高轉化率的網上銷售腳本!

      八、客戶價值分析模型:客戶防流失和二次銷售
      1. 消費者對質量和價值的體驗和評價
      質量評估模型
      利益、代價和消費價值之間的關系
      提升消費價值的策略
      2.消費者滿意度評估
      滿意度組成要素
      滿意與不滿意形成過程
      影響滿意程度的要素
      滿意感、信任感和歸屬感的建立
      3.消費者投訴后果評估
      消費者不滿表達方式
      消費者投訴方式
      影響投訴行為因素
      投訴對企業的影響度分析
      4.消費者重復銷售分析
      5.消費者流失原因分析模型

      九、數據化運營的實施和組織管理
      1.數據化運營的團隊合作和組織結構建設
      2.團隊數據分析能力的培養
      3.數據化運營的質量保障流程和制度
      4.數據化運營的前提條件和保障
      5.數據化運營的思維和態度

       

      《大數據分析與電商運營管理》培訓目標

      細分市場和產品戰略制定:用于發現選擇目標市場,制定產品戰略,優化產品組合。

      發現、細分新的目標市場和客戶群;

      研究細分市場的人口、需求、頻率、流動性等要素,評估細分市場規模;

      分析產品績效的吸引力和競爭力指標,選擇適合進入的細分市場和制定產品定位戰略;

      分析細分市場的政策、經濟、科技等環境影響要素,分析產品未來發展趨勢;

      優化企業產品組合,確定企業該經營哪些產品或服務?那些產品或服務該調整了?

      營銷宣傳策略:用于制定佳的銷售、宣傳和客服工作策略。

      制定營銷的商品組合、套餐和解決方案;

      制定商品定價和促銷;

      制定宣傳推廣的方式、渠道和廣告設計;

      設計銷售流程、銷售漏斗和腳本,提升銷售轉化率;

      研究客戶滿意度、客戶的分級和價值度、以及客戶關系的管理方式。

      產品開發設計:用于優化和創新產品(或服務)。

      發現新產品機會和需求

      分析用戶的使用流程和需求;

      制定產品的質量指標和設計標準;

      產品概念、設計原型測試

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