课程大纲：

大数据时代的*营销培训

课程介绍：
2014-2015年，中国的营销者正面临着一个极具挑战的经济时局，然而他们有机会通过撬动海量数据的杠杆来获取巨额收益。 
2013年中国化妆品零售交易规模为3338.6亿元，预计到2017年，这一规模可以超过7000亿，年复合平均增长率为20.8%。众多化妆品逐步通过网上进行销售，结合大数据的分析，可以了解客户更详细的需求，借助外呼平台，提升化妆品营销的精准程度，扩展销售的数量。
2014年4月化妆品网购交易规模为83.5亿元。皮肤护理是线上销售的主要部分，占尽2/3份额，其次是美容化妆类，占20%份额。在蓬勃发展的中国化妆品市场环境中，大数据所带来的机遇前所未有，这将是中国市场的营销者们预期取得大回报的*时机。营销者必须知道如何透过数据库的挖掘与分析，让手中的数据与信息发挥*的价值，通过有效整合、分析线上和线下数据，提高与客户、潜在客户互动的精准度
本讲座通过互联网、电信行业客户分析的实际案例，介绍数据分析技术在客户营销、企业管理等方面的应用价值。

课程大纲：
一、“大数据、大生意”：
1.概述
1) 大数据概念和特点
2)大数据需要哪些技术支撑
3)大数据能够带来哪些新应用？   
2.大数据时代带来对传统营销的挑战
1)大数据如何成为资产？
2)大数据如何体现*营销
3)大数据的价值
3.大数据时代的新营销模式
1)互联网的营销模式——微博营销、网页营销等
2)CRM——“旧貌焕发新颜”
3)*营销——装上了GPS，实现“*打击”
4.如何在海量数据中整合线上、线下数据，形成你对消费者的独特洞察力
1)知道客户的各个属性——互联网时代不再“是否是狗”
2)客户的群体特征——“人以群分”
5.如何建立全渠道数据平台，拓展营销渠道，提高营销效率
1)客户接触渠道分类
2)电话、QQ、微博——全方位覆盖
3)如果进行广告的*投放？
6.  营销方案设计
1)营销产品术语
2)营销触发事件
3)营销渠道选择
4)营销方案示例
【示例】某化妆品电商大数据分析案例

二、大数据下客户的“透视”：
1、客户是“上帝”，如何找到“上帝”？
1）上帝是什么样子？
上帝是什么视图？
2）客户是什么样子？
客户是什么视图？
3）提供哪些产品？
产品是什么视图？
4）如何建立客户和产品间的关系？
为合适的客户，找到合适的产品

2、我们对自己的客户（“上帝”）了解多少？
1）客户会有什么特点？
客户的基本特征（如：不同产品的年龄分布）
客户的群体特征（如：不同年龄群体关注点有哪些？）
现代营销模式的基础，以现有产品为基础，寻找群体客户适合的产品和服务。
客户的交往圈子（如： 美容圈子关注哪些产品？）
另一个角度规划产品和服务。
2）营销的方法
营销方法论和知识库（分析问题的知识库和方法树）
化妆品产品营销的特点（没有实物的高利产品）
*贴片广告：迪奥选择谁做代言人？
3）企业管理方面的情况
及时发现企业真实的情况（哪些运营的关键指标KPI？）
像人体一样，如何及时发现病症？（关键指标KPI的波动范围？）
【示例】企业的数码仪表盘，展示企业的KPI；手机彩信及时展现KPI给领导。

3、如何“帮客户买产品，而不是推销其不需要的产品”
1）如何进行客户的“X光透视”？
（客户的统一视图包含哪些信息？哪些是关键属性？）
如何发现客户的真实需求？（服务与骚扰的区别）
【示例】电信行业客户的统一视图
2）内部产品的科学选配
（如何提供专家般量化的分析，为用户提供最优的内部产品？
如：化妆品行业计算出最适合用户肤质的产品
示例】为客户定制最合适的资费：经过数据精算后，告诉客户，A产品比B产品更适合张三。
3）竞争对手产品的对比
与竞争对手间的产品差异化区隔
自己产品的优势和弱点（如何提供量化的分析结果？）
【示例】竞争对手的客户回归
4）销售过程的处理
销售时机的把握
销售语术的把握

4、大数据营销的作用和价值
1）数据和知识是人的本质特征
2）大脑是人与动物的差别
3）“事半功倍”是捷径
4）从“拼刺刀”到“信息战”；
【示例】淘宝的大数据分析系统介绍

5、如何避免对客户的骚扰
1）客户外呼的次数控制
2）客户外呼的内容控制
3）客户外呼的时机控制
4）语术的把握避免投诉

6、员工坐席的“服务适配”问题
1)客户是什么类型？
2)员工是什么类型？
3)产品的合适客户群如何？
4)如何让匹配的员工坐席为客户提供服务？
5)员工的化妆品产品知识大数据分析
6)员工化妆品知识培训

三、化妆品行业基础数据的收集和整理
1、数据的种类
1）客户数据内容（客户的基本资料）
2）产品数据内容（产品的编码）
3）营销数据内容（交易记录的保存）
4）服务数据内容（客户服务数据的保存）
5）化妆品数据的特点：（交易型数据较少、安全要求高等）
2、数据的存放方法
1）数据的清洗、转换和加载
2）存放在数据库/数据仓库
3）数据的基本分析工具EXCEL等
3、数据的基本整理
1）数据的归类存放（建模型）
2）数据的基本加工
4、数据的基础分析
1）数据的基本汇总
2）数据中的“金子”：从石头中淘金子
3）数据挖掘：“啤酒和尿布”的故事
4）高级的数据挖掘工具SAS和SPSS等
【示例】切入几张工具的示意界面图
5、数据质量的基本保障
1）指标的口径描述和统一
2）后期补数据成本是前提收集数据成本的15倍
3）“差之毫厘谬以千里”
6、网销/电销数据的收集和整理
1）网销数据的收集/整理
2）电销数据的收集/整理
3）电销和网销数据的关键点：
【示例】互联网电销企业的营销案例（产品关联分析）

四、化妆品客户的分析和认知
1、客户的定义和范畴
用户和客户的区别
客户是否要进行细分，如年龄段、肤质、品位等
2、关于化妆品客户的基本“信息”（管中窥豹）
身份证信息
行为爱好信息
衍生信息（爱美容之后，还爱哪些内容？
3、化妆品客户的基本属性标签（如肤质、头发护理等）
增值服务等方面，让服务更加贴近客户
客户访问渠道：搜索引擎、电商、视频和社交
4、化妆品客户的喜好（“不怕没缺点，就怕没爱好”）
经常出没的地方（美容店、酒吧街、电影院等？）
通过前台的观察和后台的询问等获取的知识
5、化妆品客户的细化分群
客户分群的依据（物以类聚、人以群分）
【示例】电信行业客户分群案例

6、化妆品客户的知识库
实时调出符合条件的客户群体来
客户标签的设计和具体内容
【示例】电信行业客户知识库举
7、如何识别欺诈客户
如何识别欺诈客户
如何防范风险
【示例】电销行业客户欺诈案例描述
8、客户的“再挖掘”（UPSELL/CROSS SELL）
客户群中的“种子/关键”客户
客户的交往圈分析
【示例】客户交往圈分析案例
基于客户交往圈，进行客户“再挖掘”
9、客户的生命周期管理
客户的生命周期
数据分析渗透到客户的生命周期全过程
10、电销/网销中能进行哪些客户分析和营销？
网络可以泄露客户更多的信息；（如何买到合适的数据？）
对客户更深层的了解，就可以进行合适的营销：

五、如何为合适的用户提供合适的化妆品产品？
1、营销的目的：为合适的用户提供合适的产品
除了“激情营销”，更需要“理性营销”；
真正满足客户需求才能构建长久的营销关系；
客户的真实需求如何？

2、如何发现合适的用户
谁是合适的客户？标准有哪些？
客户的担心、顾虑是什么？

3、如何提供合适的产品
化妆品产品的特征分析
化妆品的潜在客户分析
从现有的产品客户中寻找目标客户特征
如何进行针对性营销？
【示例】电商客户针对性营销案例示例

4、营销案的设计和评估
如何吸引用户？如何让用户选择产品？
营销的内容设计
营销的时机、触点掌控
营销的术语设计
营销的渠道选择
营销后的量化评估
【示例】百度产品大数据分析及应用

5、营销的过程和细节
营销的七步法设计
营销的各个环节关键点
大数据在营销各个环节的应用
外呼营销的细节设计
例如：CRM系统的营销流程管理
【示例】CRM营销的流程框架图

6、营销的渠道选择
客户是否喜欢外呼电话，还是短信？还是网上营业厅？
营销的渠道选择依据
营销触发的时机
营销的案例分享
【示例】用户偏好渠道分析的案例

7、如何避免对客户的过渡打扰
识别哪些客户是敏感型的？
限制每月的外呼次数；
营销术语的设置技巧
【示例】是外呼还是等待？（坐席种类的设计）

8、网销/电销的客户数据挖掘
网销客户数据的收集
网销客户的行为分析
网销客户的产品关注度
网销客户的营销
网销客户的售后服务

9、客户的挽留和延伸销售
识别真正有价值的客户；
客户价值评估；
客户挽留的方案设；
客户的延伸销售内容
【案例】客户价值评估介绍
尽量让客户进入更高级别，避免降级：（电信行业的价格战，将钻石卡用户打成了金卡；金卡用户打成了银卡）

六、如何编写漂亮的分析报告（既有漂亮里子，也要有漂亮面子）
1、数据是基础
2、分析报告是展现形式
3、分析报告的思路
4、分析报告的方法
【示例】分析报告演示

七、总结和展望

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