數字時代的品牌營銷培訓

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課程大綱
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“精確打擊”
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）汽車生態鏈的管控：上下游產品數量和質量的量化控制
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
· 如何提供講師般量化的分析，為用戶提供優的內部產品？
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）產品的附加值——加法還是減法？（UPS公司的車輛路線規劃）
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：某企業的數據收集/整理方案
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
**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
對客戶更深層的了解，就可以進行合適的營銷：特斯拉汽車的營銷
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
如何分析產品的故障
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：
· 找到客戶真實反饋，提升產品質量
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】：分析報告演示

八、總結和展望