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《数字化营销》课程教学大纲 课程名称：《数字化营销》 课程性质：内训/公开课 教学时数：学时6-12小时（1-2天） 课程简介：数字化营销之所以越来越受到重视，是因为企业可以利用这一手段结合大数据分析分析方式可以将信息准确的推送到客户。传统时代是“买的没有卖的精”，互联网时代是“卖的没有买的精”，数字化营销可以深度挖掘潜在客户，减少资源投入，提高客流量，提高医药公司的运营效率、增加销量。 教学目标：通过学习掌握精准开发客户的技巧、提升员工的综合素质，掌握客户的资信，减少公司的投入，增加客户满意度，提高成交率。 教学要求：采用课堂讲授与课堂讨论相结合的方式进行，课堂讲授要求理论结合实际，运用大量案例和教学实例，深入浅出、同时配备课堂练习，现场互动以消化老师的课程内容。 教学纲要： 第一章：数字化营销人员的时代 1. 成本有限，精耕细作 2. 跑马圈地难见成效 3. 数字化营销避免无效竞争 4. 数字化营销人员的职业生涯 5. 精准该如何取得成功 6. 通过合作改进客户体验 7. 数字化营销目标要明确 8. 获得客户：挖掘潜在客户 9. 留住客户：维护现有客户 10. 激活客户：激活休眠客户 11. 扩大客户：转介绍 第二章：数字化：锁定目标客户 1. 市场细分遵循的几个原则？ 2. 如何精准确定我们的鱼塘 3. 寻找客户的方法有哪些 4. 客户分析的四个重点 ü 客户购买模式 ü 客户购买类型 ü 客户购买决策 ü 影响客户购买的因素 5. 如何让客户主动找我们 6. 案例：这张客户信息表的问题在哪里？ 7. 视频案例：储教授谈消费体验 8. 工具：开户开发的十大思维 9. 工具：CRM客户管理方法 第三章：大数据时代的数字化营销 1. 客户身份数据 2. 洞察客户的喜好 3. 预测客户的购买倾向 4. 其他形式的数据 5. 增加互动的技巧 6. 增加客户忠诚度的技巧 7. 互联网数字化营销关键词 ü 粉丝思维 ü 转化率 ü 用户体验 ü 参与感 ü 曝光率 第四章 客户的分层管理 1. 客户满意度管理 2. 客户关系的管理 3. 客户的分类管理 4. 客户顾问试营销 5. 客户投诉怎么办 6. 客户的相处六大技巧 7. 客户经理胜任力模型 ü 见微知著的能力 ü 数据分析的能力 ü 慧眼识人的能力 ü 调动资源的能力 ü 写方案的能力 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 客户画像的的智能终端 ü 智能POS ü 二维码 ü LBS定位 ü 智能摄像头 ü 定位WIFI数据输出 ü 云储存与云计算 9. 客户画像的方法 ü 购买金额 ü 购买频次 ü 购买价位 ü 购买习惯 ü 年龄 ü 性别 ü 身份 10. 客户画像后的RFM分析法 11. 客户画像后常数据分析图表 12. 建立客户连接点 13. 线下-到店/周边：WIFI、智能POS、二维码、停车场、 实体会员卡、优惠券、电子货币 14. 线上-互联网/移动互联网: 搜索引擎、电商平台、自有网站 微信、微博、App、短信 15. 客群分析：到站人数/到访频率/到访时长/过客分析 16. 线上引入线下活动： ü 团购、热门活动、限时折扣、兑换礼物 ü 品牌互动、消费返利、主题促销 会员生日/纪念日营销 17. 客户漏斗形成聚焦：最终APP深度用户。 18. 通过微信与微博做营销平台，通过APP来做粘度。 19. 强化社交与体验，淡化硬性促销。 20. 案例：大众点评的精准推送方案 21. 线上线下的组合营销方案： ü 预热：APP、微信、 ü 活动：拉人气、促交易、用户体验、用户服务 ü 活动后：发布趣味数据、晒单、晒明星客户、晒好评与点赞 ü 假设我们拥有1万深度用户，那么平均每个月他们需要来购物中心消费1千元，那一年也就是1个亿 第五章：数字化营销的社群化营销 1. 营销主题确立的套路 ü 企业形象的主题 ü 服务或技术的主题 ü 打时尚牌的主题 ü 打亲情牌的主题 ü 蹭热度形成的主题 ü 买赠吆吆喝型的主题 2. 消费文化与网红 3. 年轻人的消费习惯 4. 增强客户体验的方法 ü 找出高消费高转化用户 ü 预约服务 ü 没有等待空间 ü 提升购物体验 ü 购物分享 5. 新用户开源与引导 6. 线上的客流导入线下商家 7. 转换率 VS 平效 8. 曝光率 VS 产品陈 9. 新零售与社群营销 10. 建的社群为何无效 11. 社群构成的5个要素 ü 社群的生命周期 ü 加群和建群的动机 ü 社群管理的方法 ü 粉丝经营的核心动作 ü 如何从粉丝到社群 12. 微信营销：暧昧经济情感营销 13. 微信营销的关键流程：圈粉、分群、养粉、收割 14. 微信营销的关键步骤：4321法则 15. 视频案例：朋友圈的混乱 16. 案例：线上和线下结合的场景营销 17. 案例：020的模式激活用户 第六章：专业的数据分析能力 1. 营销管理信息的采集 2. 建立管理模型 3. 比较是破解数据观察的法宝 4. 数据拆分归类 5. 数据图形化 6. 数建立数学函数关系 7. 据分析的操作 ü 找拐点 ü 查数据 ü 对比数据 ü 确定变量 ü 分析原因 8. 数据分析常用的方法 ü 对比分析法 ü 分组分析法 ü 结构分析法 ü 平均分析法 ü 交叉分析法 ü 综合评价分析法 ü 杜邦分析法 ü 漏斗分析法 ü 矩阵关联分析法 9.CRM数据分析的内容 ü 同比环比分析 ü 滚动分析 ü 趋势分析 ü 相关性分析 ü 样本分析 ü AB对比测试 ü 响应分析 ü 数码图片分析
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