課程描述INTRODUCTION
日程安排(pai)SCHEDULE
課程(cheng)大綱Syllabus
課程收益:
通過(guo)本(ben)次培訓(xun)中(zhong)實際案例的(de)分享,了解數(shu)據(ju)管(guan)理(li)(li)和運營(ying)(ying)中(zhong)的(de)各種經驗教訓(xun),深(shen)刻理(li)(li)解大數(shu)據(ju)對于(yu)企業精細化管(guan)理(li)(li)的(de)意義,發(fa)掘客戶(hu)精細營(ying)(ying)銷(xiao)和運營(ying)(ying)的(de)價值,提(ti)升企業產品創(chuang)新的(de)能力。本(ben)課(ke)程(cheng)將分析(xi)汽車(che)行業的(de)大數(shu)據(ju)發(fa)展(zhan)前景,展(zhan)望企業發(fa)展(zhan)轉型(xing)的(de)戰(zhan)略機遇。
課程背景:
2012-2015年,中國企業正面臨著一個極具挑戰的經濟時局,市場競爭越發激烈,如何避免低水平的價格競爭,凸顯產品的差異化?這需要提升企業的管理水平和精細化營銷能力,借助大數據的收集和整理,可以實現上述目標。
2014年全年,中國累計生產汽車2372.29萬輛,同比增長7.3%,銷售汽車2349.19萬輛,同比增長6.9%,產銷量繼續穩居世界第一。2015年中國車聯網用戶的滲透率有望突破10%的臨界值,屆時中國車聯網的市場規模將超過1500億元。車聯網可以產生海量的數據,這些大數據會帶來前所未有的商業機遇。
當前,中國汽車產業贏利點正在從整車銷售向個性化服務轉移,整合大數據資源進行針對性服務已成為趨勢。未來汽車將不再是代步的機械工具,在互聯網驅動下,汽車未來將是滿足安全性、娛樂性和信息化等諸多需求的智能移動終端,將推動汽車產業全產業鏈發生本質的變革。
大數據對汽車行業的營銷可以分為生產部分和消費部分兩塊。在大數據時代,大數據放置于汽車行業,將會帶來的改變有:
A、更精準的營銷:傳統購車程序中,人們根據顏色、外觀、引擎甚至安全性、豪華與否等角度選擇,而對那些“不知道自己要什么”的消費者來講,一個甚至幾個類似“空間更大”“座位更大”的固定問題并不能真正戳中心房。這時候,必須要知道每一位消費者的自身需求,提供更多選擇的可能性。通過數以百萬計的選項,滿足每一個細項需求。真正地了解消費者,知道他們想要什么。
B、靈活的生產:通過大數據的統計知道消費者需要什么,按照偏好生產,與市場需求靈活匹配。這樣有效降低庫存,節約成本。
本(ben)講(jiang)座將結合制造業企業大數據應(ying)用,通過客戶分(fen)(fen)析的(de)實際案(an)例,介紹數據分(fen)(fen)析技術在客戶營銷、管理(li)等方面的(de)應(ying)用價值,并詳細分(fen)(fen)析大數據在汽車(che)領域(yu)的(de)應(ying)用場景和案(an)例。
培訓目標:
大數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)時代下,客戶的(de)重新認識和精細營銷,如何(he)提升企業的(de)核心競爭(zheng)能力,如何(he)更新企業運營的(de)新理(li)念(nian)。了解互聯網(wang)時代帶來(lai)的(de)互聯網(wang)思維,分(fen)享(xiang)互聯網(wang)行業大數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)分(fen)析(xi)(xi)案例,對傳統制造產業帶來(lai)的(de)沖擊分(fen)析(xi)(xi),探(tan)索(suo)制造業大數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)應用場景。了解大數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)處(chu)理(li)的(de)基(ji)(ji)本技術,包括數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)倉庫(ku)、云計算、數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)挖掘、元(yuan)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)等(deng)基(ji)(ji)本內容(rong)。解決數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)質(zhi)量(liang)的(de)方法和經驗,數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)管理(li)的(de)組織機構設置等(deng)。
一、“大數據、大生意”:
1.概述
1)大數據概念和特點
2)大數據需要哪些技術支撐
3)大數據能夠帶來哪些新應用?
2.大數據時代帶來對傳統營銷的挑戰
1)大數據如何成為資產?——GOOGLE的市值遠超過制造企業
2)大數據如何體現精細營銷?——賣PIZZA的例子
3)大數據的價值——靠空調電表判斷氣候趨勢(“指數”)
3.大數據時代的“互聯網思維”營銷模式
1) 互聯網思維——先圈用戶再掙錢
2)互聯網的營銷模式——微博營銷、網頁營銷等
3) CRM——“舊貌煥發新顏”
4)精細營銷——裝上了GPS,實現“*打擊”
5)思維的轉型——“特斯拉”的沖擊
4.如何在海量數據中整合線上、線下數據,形成你對消費者的獨特洞察力
1)知道客戶的各個屬性——互聯網時代不再“是否是狗”
2)客戶的群體特征——“人以群分”
5.如何建立產品分析的數據平臺,提供產品的“標尺”
1)產品的數據有哪些?——發動機功率、重量、油耗、顏色等等維度
2)產品設計的互聯網思維?——小米手機
3)產品的大數據分析——哪些維度?
4)如何“產品為中心”發展為“客戶為中心”?——有數據就有可能
6.大數據對汽車行業影響
1)汽車生產過程:按需生產,降低庫存
2)汽車銷售過程:客戶的需求把握,客戶需求細分
3)流動數據獲取:流動數據監控,及時發現汽車安全異常等
4)出行計劃制定:合理設計出行路線,避免堵車等
5)汽車生態鏈(lian)的(de)管控:上(shang)下游產(chan)品(pin)數量和(he)質量的(de)量化控制
二、大數據下客戶的“透視”:
1、客戶是“上帝”,如何找到“上帝”?
1)上帝是什么樣子?
上帝是什么視圖?
2)客戶是什么樣子?
客戶是什么視圖?
3)產品是什么樣子?
產品是什么視圖?滿足哪些功能?
4)如何建立客戶和產品間的關系?
為合適的客戶,找到合適的產品(分析需求,滿足需求)
2、我們對自己的客戶了解多少?
1)客戶會有什么特點?
客戶的基本特征(如:不同產品的年齡分布)
客戶的群體特征(如:不同年齡群體關注點有哪些?)
客戶的交往圈子(如:戶外旅游圈子關注哪些產品?)
2)營銷的方法
營銷方法論和知識庫(分析問題的知識庫和方法樹)
制造業產品營銷的特點(如何突出附加值?)
傳統營銷如何轉型互聯網營銷?
“汽車”如何私人訂制?
3)產品的客戶服務
大數據能夠發現哪些產品質量問題?如何提升客戶滿意度
3、如何“幫客戶買產品,而不是推銷其不需要的產品”
1)如何進行客戶的“X光透視”?
客戶的統一視圖包含哪些信息?哪些是關鍵屬性?
如何發現客戶的真實需求?(服務與騷擾的區別)
示例:電信行業客戶的統一視圖
2)內部產品的科學選配
如何提供專家般量化的分析,為用戶提供最優的內部產品?
3)競爭對手產品的對比
與競爭對手間的產品差異化區隔
自己產品的優勢和弱點(如何提供量化的分析結果?在形象展示出來)
示例:競爭對手的客戶回歸
4)銷售過程的處理
銷售時機的把握銷售語術的把握
4、大數據營銷的作用和價值
1)數據和知識是人的本質特征
2)大腦是人與動物的差別
3)“事半功倍”是捷徑
4)從“拼刺刀”到“信息戰”;示例:某人關系圖
5、產品如何進行“透視”
1)產品自帶數據
2)產品中互聯網思維創新設計
如何用微信“賣肉夾饃“?
如何用微信賣汽車?
3)產品的差異化數據顯示——用數據證明產品(功率等參數之外呢?用路線規劃、安全告警等新數據)
4)產品的(de)附加(jia)值——加(jia)法(fa)(fa)還是減法(fa)(fa)?(UPS公(gong)司的(de)車輛路線(xian)規劃)
三、基礎數據的收集和整理
1、數據的種類
1)客戶數據內容(汽車客戶的基本資料)
2)產品數據內容(產品的編碼)
3)營銷數據內容(交易記錄的保存)
4)服務數據內容(客戶服務數據的保存)
5)制造行業數據的特點:(數據類型雜、數據量大等)
2、數據的存放方法
1)數據的清洗、轉換和加載
2)存放在數據庫/數據倉庫
3)數據的基本分析工具EXCEL等
3、數據的基本整理
1)數據的歸類存放(建模型)
2)數據的基本加工
4、數據的基礎分析
1)數據的基本匯總
2)數據中的“金子”:從石頭中淘金子
3)數據挖掘:“啤酒和尿布”的故事
4)高級的數據挖掘工具SAS和SPSS等
示例:切入幾張工具的示意界面圖
5、數據質量的基本保障
1)指標的口徑描述和統一
2)后期補數據成本是前提收集數據成本的15倍
3)“差之毫厘謬以千里”
6、制造業企業數據的收集和整理
1)制造環境的數據收集/整理
2)采購數據的收集/整理
3)營銷數據的收集/整理:
4)人力資源數據的收集/整理
示例:某(mou)企(qi)業的數據收集/整(zheng)理方案
四、客戶的分析和認知
1、客戶的定義和范疇
用戶和客戶的區別
客戶是否要進行細分,如集團客戶、家庭客戶等
2、關于客戶的基本“信息”(管中窺豹)
身份證信息行為愛好信息衍生信息
3、客戶的基本屬性標簽(如高端客戶推銷高檔汽車等)
增值服務等方面,讓服務更加貼近客戶
4、客戶的喜好(“不怕沒缺點,就怕沒愛好”)
客戶的品牌歸宿、產品喜好分析
通過客戶服務中心的詢問等獲取的知識
5、客戶的細化分群
客戶分群的依據(物以類聚、人以群分)
6、客戶的知識庫
實時調出符合條件的客戶群體來
示例:某企業客戶特征知識庫舉例
7、客戶的“再挖掘”(UPSELL/CROSSSELL)
客戶群中的“種子/關鍵”客戶客戶的交往圈分析
示例:客戶交往圈分析案例
基于客戶交往圈,進行客戶“再挖掘”
8、客戶的生命周期管理
客戶的生命周期數據分析滲透到客戶的生命周期全過程
9、制造業中能進行哪些客戶分析和營銷?
客戶的基本信息分析:如對汽車的興趣和愛好
客戶的分群(品牌和產品設計):汽車行業的客戶細分
對客戶更深層(ceng)的(de)了解,就可以進行合適的(de)營銷:特斯拉汽車的(de)營銷
五、如何為合適的用戶提供合適的產品?
1、營銷的目的:為合適的用戶提供合適的產品
除了“激情營銷”,更需要“理性營銷”;真正滿足客戶需求才能構建長久的營銷關系;
客戶的真實需求如何?
“有人開奔馳,有人開奇瑞”不同產品適應不同用戶群
2、如何發現合適的用戶
誰是合適的客戶?標準有哪些?客戶的擔心、顧慮是什么?
3、如何提供合適的產品
從現有的產品客戶中尋找目標客戶特征
汽車產品的增值服務
示例:客戶針對性營銷案例示例
4、營銷案的設計和評估
如何吸引用戶?如何讓用戶選擇產品?
5、營銷的過程和細節
類似CRM系統的營銷流程管理
示例:制造行業CRM營銷的流程框架圖
6、營銷的渠道選擇
客戶是否喜歡外呼電話,還是微信?還是實體營業廳?
示例:用戶偏好渠道分析的案例
7、如何避免對客戶的過渡打擾
限制每月的外呼次數;
8、制造行業的客戶數據挖掘
海爾的數據挖掘案例
9、制造行業的產品質量控制
如何挖掘產品使用過程的異常點
如何分(fen)析(xi)產品(pin)的故(gu)障
六、汽車行業大數據發展展望
1.數據的收集:
數據是資產,收集更多的數據,上傳更多的數據,類似手機收集數據
汽車故障監控數據、汽車行駛位置數據、汽車油耗數據等等
2.挖掘客戶的需求:
找到潛在客戶需求,基于“客戶群體”進行滿足
3.設計產品:
基于客戶需求設計產品;
基于產品提供增值大數據服務
4.設計渠道,進行營銷:
不同客戶的不同渠道喜好;營銷時間;營銷事件等
5.汽車的安全數據分析:
提高器件監控能力,發現于未然,速度監控,防止盜竊等
6.汽車行業發展參考手機行業,提供更多的APP應用;激活增值業務營銷。
7.汽車行業的客戶服務:
找到客(ke)戶真實反饋(kui),提升(sheng)產(chan)品(pin)質量
七、如何編寫漂亮的分析報告(既有漂亮里子,也要有漂亮面子)
1、數據是基礎
2、分析報告是展現形式
3、分析報告的思路
4、分析報告的方法
【示例】:分析報告演(yan)示
八、總結和展望
轉載://citymember.cn/gkk_detail/14271.html
已開課(ke)時間Have start time
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