《數字化運營與提升客戶服務體驗-2021》

《數字化運營與提升客戶服務體驗》教學大綱
課程名稱：《數字化運營與提升客戶服務體驗》
課程性質：內訓/公開課
教學時長：一天
【課程收益】數字化是伴隨著互聯(lián)網技術的興起，互聯(lián)網技術的升級進一步帶來了營銷
數字化的時代。數字化營銷是轉型、數字化是升級。面對消費者年輕化、傳
播內容化、消費場景化、營銷智能化，服務體驗化。
數字化營銷的核心是
1、精準營銷：準確分析消費群體、判斷客戶心理、消費習慣，
2、數據應用的方法從數據到算法，從客戶資料中萃取價值
3、銷售模式的改變、傳統(tǒng)的終端促銷優(yōu)化為社群營銷、視頻帶貨
4、營銷的傳播由廣告投放變成內容營銷
5、提高工作效率提升，智能化的平臺顛覆了原來的落后的客戶服務體驗。為營銷系統(tǒng)帶
來了客戶開發(fā)、下單、庫存、爆品產生、新品推廣與傳播等方面的效率提升


【授課方式及效果】
1. 程時間分配：
理論講解60% 重點案例30% 課堂互動20%
②整個培訓包括案例分析、現場解答、團隊研討等形式，講授的觀點實用，容易掌握
記憶，學員可以系統(tǒng)地學習相關的理念、原則和方法，可以學完就用，而且用之有效
。
【教學綱要】
第一部分：數字化時代營銷以內容為王
1. 多屏互動彰顯品牌價值
2. 數字化媒體建立品牌價值
3. 傳播的核心要素
? 產品性能變情感溫度
? 熱點話題流量點擊
? 王婆賣瓜變用戶體驗
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5. 產品故事曲折動人
? 融入人生勵志
? 融入愛恨情仇
? 融入生活煙火
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5. 為什么我的博客、APP、微信、視頻不起作用
6. 內容為王打動人心是關鍵
? 內容為王實用干貨是關鍵
? 內容營銷引發(fā)用戶社交分享
7. 內容營銷展現人設
? 二次元的方式滿足用戶的年輕化
? 多媒體互動網紅傳播生態(tài)的建立
? 娛樂至上的年代傳播的注意事項
第二部分、數字化營銷發(fā)展
一、數字化的發(fā)展創(chuàng)新與實操
1. 數字化也需要按照：人、貨、場的邏輯
2. 需要認識到大數據在數字化中的應用。
3. 數據是重構、連接人貨場的核心，
4. 產品銷售到第三空間
5. 標準統(tǒng)一到千店千面
6. 互聯(lián)網數字化營銷關鍵詞
? 粉絲思維
? 轉化率
? 用戶體驗
? 參與感
? 曝光率
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9. 用戶的時間分析
? 季節(jié)性分析
? 購物時間段分析
? 到訪頻率/到訪時長
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10. 針對畫像采用對應的推廣方式
? 團購、熱門活動、兌換禮物
? 品牌互動、消費返利、主題促銷 會員生日/紀念日營銷
11. 用戶漏斗形成聚焦：最終APP深度用戶。
12. 通過微信與微博做營銷平臺，
13. 通過APP來做粘度。
14. 強化社交與體驗，淡化硬性促銷。
15. 線上線下的組合營銷方案：
? 預熱：APP、微信、
? 活動：拉人氣、促交易、用戶體驗、用戶服務
16. 活動后：發(fā)布趣味數據、曬單、曬明星用戶、曬好評與點贊
17. 案例：大眾點評的精準推送方
二、客戶服務數字化的發(fā)展
1. 客戶服務發(fā)展數字化就成為必然與必須。
? 現代化零售終端建設
? 數字化發(fā)展趨勢，
2. 客戶服務數字化“數據驅動”的賦能手段
3. 客戶服務零售的基本邏輯是：人、貨、場，
4. 客戶服務數字化存在問題
? 沒有數據驅動，缺少數據賦能
? 短板（缺少數據）與弱項（不善分析應用）
三、客戶服務數字化的操作
1) 由”數“見”人“
1. 數字化首先必須是數據終端，
2. 采集消費者數據，
3. 然后分析和應用消費者數據為終端賦能。
4. 這里的“人”主要指消費者，
5. 要搞清楚“他們是誰，他們在怎樣購買”
2) 由“數“選”貨“
1. 數字化則關注數據中的貨
2. 以及貨與人的連接，
3. 可以有三個維度，
? 動銷率分析，
? 貢獻率分析，
? 損耗率分析，
3) 由“數”定“場”
1. 要通過對坪效
? 日均坪效
? 月均坪效
? 年均坪效
2. 坪效數據的應用場景
3. 打通零售通路的空間與時間。
4. 優(yōu)化多渠道場景布局等總之，
第三部分、客戶服務數據采集、分析及應用
1. 采集消費者數據，
1. 消費者基礎數據
? 性別/年齡/職業(yè)/收入/學歷/常住區(qū)域
2. 購買行為數據，
? 什么人/在什么時間/什么地點/以什么方式/購買了多少
? 購買了什么品牌。
二、分析消費者數據，
1. 總體/區(qū)域/單店三個層次，
2. 主要采用描述性分析，
3. 總體單向交叉，形成對消費者分布特征的精準認識，
4. 以行為為核心，聚類分析
5. 多因素方差分析
6. 預測性分析等方法挖掘，
7. 目的:消費動機/消費能力/消費偏好/消費習慣/消費趨勢。
三、用戶畫像解讀
1. 什么是用戶畫像
? 用戶信息標簽化，
? 是對用戶數據的建模。
2. 案例：京東女性用戶畫像
3. 案例：今日頭條的“算法”
4. 最常見畫像：
? 基本屬性
? 消費購物
? 交際圈
四、應用消費者數據，
1. 實現精準人群定位
2. 開展針對性商品組合
3. 開展導購性商品陳列
4. 開展個性化商品推薦
五、應用商品數據，
1. 商品數據的應用場景
2. 優(yōu)化商品組合
3. 最優(yōu)產品鋪貨與動銷，
4. 評估單品價值，改善單品經營策略，
5. 改善庫存管理，減少商品損耗，
6. 案例：可口可樂的數字化營銷

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