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數字化營銷公開課

課程簡介：數字化營銷之所以越來越受到重視，是因為企業可以利用這一手段結合大數據分析分析方式可以將信息準確的推送到客戶。傳統時代是“買的沒有賣的精”，互聯網時代是“賣的沒有買的精”，數字化營銷可以深度挖掘潛在客戶，減少資源投入，提高客流量，提高醫藥公司的運營效率、增加銷量。  
教學目標：通過學習掌握精準開發客戶的技巧、提升員工的綜合素質，掌握客戶的資信，減少公司的投入，增加客戶滿意度，提高成交率。
教學要求：采用(yong)(yong)課(ke)(ke)堂講授(shou)與課(ke)(ke)堂討論相結合的方式進行，課(ke)(ke)堂講授(shou)要求理論結合實(shi)(shi)際(ji)，運用(yong)(yong)大量(liang)案例(li)和教學實(shi)(shi)例(li)，深入淺出、同時配備課(ke)(ke)堂練習，現場互動以消化老師的課(ke)(ke)程內(nei)容。

教學綱要：
第一章：數字化營銷人員的時代
1.成本有限，精耕細作
2.跑馬圈地難見成效
3.數字化營銷避免無效競爭
4.數字化營銷人員的職業生涯
5.精準該如何取得成功
6.通過合作改進客戶體驗
7.數字化營銷目標要明確
8.獲得客戶：挖掘潛在客戶
9.留住客戶：維護現有客戶
10.激活客戶：激活休眠客戶
11.擴(kuo)大客戶：轉介紹

第二章：數字化：鎖定目標客戶
1.市場細分遵循的幾個原則？ 
2.如何精準確定我們的魚塘
3.尋找客戶的方法有哪些
4.客戶分析的四個重點
客戶購買模式
客戶購買類型
客戶購買決策
影響客戶購買的因素
5.如何讓客戶主動找我們
6.案例：這張客戶信息表的問題在哪里？
7.視頻案例：儲教授談消費體驗
8.工具：開戶開發的十大思維
9.工具(ju)：CRM客戶管理方法(fa)

第三章：大數據時代的數字化營銷
1.客戶身份數據
2.洞察客戶的喜好
3.預測客戶的購買傾向
4.其他形式的數據
5.增加互動的技巧
6.增加客戶忠誠度的技巧
7.互聯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            

第四章：客戶的分層管理
1.客戶滿意度管理
2.客戶關系的管理
3.客戶的分類管理 
4.客戶顧問試營銷 
5.客戶投訴怎么辦
6.客戶的相處六大技巧
7.客戶經理勝任力模型
見微知著的能力
數據分析的能力 
慧眼識人的能力
調動資源的能力 
寫方案的能力
8.客戶畫像的的智能終端
智能POS 
二維碼
LBS定位
智能攝像頭
定位WIFI數據輸出
云儲存與云計算
9.客戶畫像的方法
購買金額
購買頻次
購買價位
購買習慣
年齡
性別
身份
10.客戶畫像后的RFM分析法
11.客戶畫像后常數據分析圖表
12.建立客戶連接點
13.線下-到店/周邊：WIFI、智能POS、二維碼、停車場、
實體會員卡、優惠券、電子貨幣
14.線上-互聯網/移動互聯網: 搜索引擎、電商平臺、自有網站 
微信、微博、App、短信 
15.客群分析：到站人數/到訪頻率/到訪時長/過客分析
16.線上引入線下活動：
團購、熱門活動、限時折扣、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
17.客戶漏斗形成聚焦：最終APP深度用戶。 
18.通過微信與微博做營銷平臺，通過APP來做粘度。 
19.強化社交與體驗，淡化硬性促銷。
20.案例：大眾點評的精準推送方案
21.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
活動后：發布趣味數據、曬單、曬明星客戶、曬好評與點贊
假設我們擁有1萬(wan)深度用戶，那么平均每個月他們需要來購物中心消費1千元，那一年也(ye)就是1個億

第五章：數字化營銷的社群化營銷
1.營銷主題確立的套路
企業形象的主題
服務或技術的主題
打時尚牌的主題
打親情牌的主題
蹭熱度形成的主題
買贈吆吆喝型的主題
2.消費文化與網紅
3.年輕人的消費習慣
4.增強客戶體驗的方法
找出高消費高轉化用戶
預約服務
沒有等待空間
提升購物體驗
購物分享
5.新用戶開源與引導
6.線上的客流導入線下商家
7.轉換率 VS 平效
8.曝光率 VS 產品陳
9.新零售與社群營銷
10.建的社群為何無效
11.社群構成的5個要素
社群的生命周期
加群和建群的動機
社群管理的方法
粉絲經營的核心動作
如何從粉絲到社群
12.微信營銷：曖昧經濟情感營銷
13.微信營銷的關鍵流程：圈粉、分群、養粉、收割
14.微信營銷的關鍵步驟：4321法則
15.視頻案例：朋友圈的混亂
16.案例：線上和線下結合的場景營銷
17.案例：020的模(mo)式激活用戶

第六章：專業的數據分析能力
1.營銷管理信息的采集
2.建立管理模型
3.比較是破解數據觀察的法寶
4.數據拆分歸類
5.數據圖形化
6.數建立數學函數關系
7.據分析的操作
找拐點
查數據
對比數據
確定變量
分析原因
8.數據分析常用的方法
對比分析法
分組分析法
結構分析法
平均分析法
交叉分析法
綜合評價分析法
*分析法
漏斗分析法
矩陣關聯分析法
9.CRM數據分析的內容
同比環比分析 
滾動分析 
趨勢分析 
相關性分析 
樣本分析 
AB對比測試 
響應分析 
數碼圖片分(fen)析(xi) 

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