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数据分析(珠宝)

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数据分析(珠宝)授课老师

韩迎娣

韩迎娣企业数字化转型升级与智能商业应用实践专家

韩迎娣 老师(北京)           ——企业数字化转型升级与智能商业应用实践专家 Ø 曾任乐村淘(中国最大农村电商平台) 执行总裁   ...[详细]

课程简介

【课程背景】

   随着信息化、智能化的快速发展,各类行业与信息技术的融合交汇引发了数据的迅猛增长。数据的应用分析能力,正在成为企业未来发展的核心竞争要素。通过数据分析能看到用户购买需求越发独特、购买方式越来越多样、多样化生活场景、内容和娱乐消费的多元化等因素,珠宝购买的年轻化、随意性及强体验感。数据技术的应用提升了企业的资源配置效率,有效促进了业务的创新发展,这是企业数据决策的能力素质,通过数据能力来构建企业内统一的数据池,实现数据的“穿透式”经营管理。

   课程将以数据分析为切入点,还原商业环境中的实际案例,帮助学员认知什么是数据分析?主要价值体现在哪些方面?数据分析的三大类应用场景?数据分析的5大步骤分别是什么?珠宝类用户市场分析与商业洞察体现了什么价值?数据分析5W1H标签,标签应用体系对营销的赋能有哪些?大数据洞察与高端商品零售业态分析怎样体现?使学员学之解惑,学之能用,实现新的数据价值与突破。


【课程收益】

Ø 思维创新技术路径,数字思维创新模式,数据价值

Ø 数据分析的三大类应用场景,数据分析的5大步骤

Ø 数据表达,统计分析方法,珠宝类用户市场分析与商业洞察

Ø 数据分析5W1H标签,标签应用体系,标签体系的数据层,数据分析赋能营销

Ø 珠宝类用户分析与复购,以高净值用户为核心的内容营销

Ø 个性化营销与用户细分,数据分析反馈指导策略优化

Ø 内容营销在场景里的应用与运营方法,内容社区分析

Ø 大数据洞察与高端商品零售业态分析,数据安全


【课程宗旨】

【课程特色】干货,没有废话;科学,逻辑清晰;实战,学之能用;投入,案例精彩

【课程对象】珠宝从业人员,数据分析,运营,营销

【课程时间】6小时


【课程大纲】



一、思维创新与数据分析

1、思维创新的技术路径

2、数字思维创新模式

Ø 连接

Ø 赋能

Ø 破界

3、数据价值

Ø 数据可洞察真相

Ø 数据可转化行动

Ø 数据的引导思路

4、数据分析的三大类应用场景

Ø 工具类

Ø 分析服务类

Ø 人工智能

5、数据分析

Ø 市场洞察

Ø 内容评估

Ø 社交洞察

Ø 营销分析

Ø 营销效果分析

Ø 媒体预算管理工具

Ø 数据分析工具

Ø 可视化工具

Ø 营销智能分析

6、数据分析的5大步骤

Ø 明确目标

Ø 数据预处理

Ø 特征分析

Ø 算法建模

Ø 数据表达

7、数据表达

Ø 分布数据可视化

Ø 分类数据可视化

8、珠宝用户市场分析与商业洞察

案例:

二、数据分析赋能营销

1、数据分析5W1H标签

2、标签的应用体系

Ø 业务场景倒推标签需求

Ø 标签自动化

Ø 标签迭代

Ø 标签管理机制

3、标签体系的数据层

Ø 数据源

Ø 数据处理

4、营销活动策略

Ø 活动目标与路径

Ø 核心策略

Ø 策略剖析

5、营销活动分析:个性化营销与用户细分

Ø 用数据实现用户视图

Ø 用户细分

Ø 一致化内容沟通

6、珠宝类用户分析与复购

Ø 用户画像

Ø 用户行为特征

Ø 用户生命周期

Ø 用户决策过程

7、以高净值用户为核心的内容营销

8、内容营销在场景里的应用与运营方法

Ø 向细分用户传达精准内容信息

Ø 核心内容与用户关系

Ø 优化内容投放策略

Ø 优化KOL策略,打造丰富的分层分类媒体矩阵

9、内容社区分析

Ø 抖音&快手:用户画像

Ø 抖音&快手:内容风格

Ø 抖音&快手:平台生态和粉丝关系

Ø 微博社区分析

Ø 小红书分析:业务形态

Ø 小红书分析:用户需求

Ø 小红书分析:运营手段

Ø 小红书分析:产品功能与订单转化特点分析

Ø 如何霸屏小红书

10、数据分析反馈指导策略优化

11、订单转化与售后分析

Ø 基础分析:转化的每一步

Ø 进阶分析:多维度分析用户体验

Ø 高级分析:多维度交叉分析,支持产品迭代

12、打好年度大事件的关键战役

案例:

三、大数据洞察与高端商品零售业态分析

1、大数据洞察-数据维度

Ø 真实性

Ø 立体性

Ø 即时性

2、大数据的用户洞察 – 营销维度

Ø 目标用户旅程

Ø 营销活动评估

Ø 社交表现追踪

Ø 行为趋势洞察

3、以用户为核心的五大体验分析

Ø 门店体验

Ø 产品体验

Ø 下单体验

Ø 互动体验

Ø 交付体验

4、高端零售消费生态全链路数智化

Ø  品牌数智化

Ø  制造数智化

Ø  商品数智化

Ø  营销数智化

Ø  渠道数智化

Ø  销售数智化

Ø  服务数智化

Ø  物流数智化

Ø  金融数智化

Ø  组织数智化

Ø  技术数智化

5、数据安全

Ø 数据全生命周期管理

Ø 安全策略

Ø 数据管理策略

Ø 防护措施


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