课程大纲：

营销应用的培训

【课程背景】
以移动互联网、大数据、人工智能为核心的数字科技，已经深刻地变革了我们的工作与生活，企业数字化转型势在必行。
市场营销作为企业连接客户和用户的核心职能，同样需要数字化，借助数字化营销，企业可以精准对接市场需求，实现从客户的了解、吸引、问询直至行动、拥护的全流程赋能。
企业借助数字化营销，可以实现销售策略的灵活调整，借助营销活动自动化降本增效，借助数字化营销平台满足客户个性化需求，提升用户活跃度和转化率。
特别注意的是，数字化营销一定是数据驱动的，需要经过洞察认知、沟通设计、精准触达、数据沉淀以及敏捷迭代的全过程。
数字化营销的实现必须借助于数字化营销平台，需要经过目标客户配置、事件配置、产品资源配置、触点配置、排期申请、营销规则配置，直至评估指标选择的七个环节。
相比于以往的营销模式，在数据智能驱动下，要求数字化营销在推动企业数字化转型过程中，更加强调以人为本的人性化设计。
本课程从介绍数字化营销的时代背景起步，逐步切入数字化营销主题，重点介绍了客户体验视角和移动互联网场景下的数字化营销模式。
接着，分别介绍了数字化营销的总体思路和方法，以及基于用户画像的智能推荐和精准营销的实现思路与方法。
最后，通过深入剖析阿里巴巴、腾讯、百度、丰田、特斯拉、中国移动等企业数字化营销实践案例，让学员深刻理解数字化营销的规划、设计与实现的思路与方法。

【课程收益】
掌握如何结合营销4.0和AI技术优化数字营销策略。
学会运用数据分析和机器学习技术构建精准的用户画像。
了解如何搭建多功能数字营销平台以满足不同营销场景需求。
掌握利用算法实现智能推荐，提升用户体验和营销效果。
学会如何评估和优化营销活动，确保营销投资回报*化。

【课程特色】
案例与场景式教学；逻辑清新、循序渐进；激发创意、指导实践

【课程对象】
市场营销人员、信息技术人员、数字营销管理人员等

【课程大纲】
一、未来已来，数字时代营销发展的新趋势
1、 第四次工业革命和人工智能时代的到来
营销4.0的定义和特征
人工智能技术的核心领域与应用实例
人工智能对营销策略的影响
2、 数字科技生命体ABCD加速人类社会进化
解释ABCDE：AI、Blockchain、Cloud、Data
每种技术如何促进营销创新
结合案例分析ABCD在营销中的实际应用
3、 数据成为驱动社会经济发展的新能源新动力
数据的经济价值与影响力
大数据在营销决策中的作用
数据治理与伦理在营销中的重要性
4、 数字科技让营销回归到以人为本的4.0时代
营销4.0概念的演变
人本营销的策略和工具
通过技术实现个性化营销的案例分析
5、 构建数据驱动的服务营销体系是必由之路
数据驱动营销的基本原理
实施数据驱动营销的步骤
面临的挑战与解决策略

二、精准营销：数字化营销助力企业数字化转型
1、 什么是数字化营销？数字化营销的本质和内涵
明确数字化营销的定义，包括其涵盖的所有数字渠道和技术。
探索数字化营销的核心原则，如客户中心、数据驱动和多渠道整合。
转型挑战：讨论企业在数字化转型过程中面临的挑战和解决策略。
2、 数字时代用户购买路径的发展变化
购买路径演变：分析数字技术如何改变消费者的信息搜索、决策和购买过程。
触点分析：探讨在消费者购买旅程中的关键数字触点和互动。
优化策略：提供优化数字时代购买路径的策略和*实践。
3、 数字化营销的价值和典型应用场景
价值主张：阐述数字化营销为企业带来的价值，如增强品牌意识、提高转化率等。
应用场景：详细介绍几个数字化营销的典型应用场景，包括内容营销、社交媒体营销、搜索引擎优化等。
案例研究：通过具体案例分析，展示数字化营销策略的实际效果和学习点。
4、 客户体验生命周期视角的数字化营销
生命周期管理：解释客户体验生命周期的概念，以及如何在每个阶段应用数字化营销策略。
客户旅程优化：提供方法和技巧，用于优化客户在生命周期中的每一步体验。
技术和工具：介绍支持客户体验生命周期管理的关键技术和工具，如CRM系统、自动化工具等。
5、 移动互联网场景下的数字化营销
移动营销趋势：讨论移动互联网对数字化营销的影响，包括移动搜索、社交媒体和应用内营销。
策略和*实践：分享在移动设备上有效吸引和转化用户的策略和*实践。
技术应用：探索如地理定位、增强现实和移动支付等移动技术如何被用于创新的营销活动。
案例： 谷歌-大众汽车、宝洁-品牌关键词、亚马逊-动态搜索广告
案例：红牛-内容营销、德芙-真实之美、可口可乐-分享之乐、老干妈与腾讯的互动营销

三、方法体系：数字化营销的总体实现思路与方法
1、 数字化营销的五步闭环实现流程
策略规划：明确营销目标和预算。
内容创作：根据目标客户群体设计内容。
渠道选择：确定最有效的传播渠道。
执行与管理：推广活动的具体执行。
分析与调整：根据反馈调整策略。
2、 市场分析，如何准确定位目标客户群？
竞争分析：研究竞争对手和市场地位。
客户调研：收集目标客户的偏好和需求。
分析工具应用：使用工具进行数据分析。
3、 营销策划，目标客户、事件、触点、评价指标等配置示例
目标设定：明确营销活动的具体目标。
活动策划：设计具体的营销活动和事件。
触点优化：优化客户的互动体验点。
KPI 设定：确定关键绩效指标。
4、 营销审批与执行中需要重点关注的问题
审批流程：确保营销活动符合品牌标准。
预算控制：管理营销预算，防止超支。
时间管理：确保活动按时推进。
5、 营销效果评估，基于评价指标的营销绩效分析
数据收集：收集营销活动的相关数据。
效果分析：分析活动的实际影响。
调整策略：根据分析结果进行调整。
案例：Zara-快速时尚模型、优步-动态定价机制、SAP-宝马、Salesforce-*运通
案例：小红书-内容营销自动化、滴滴出行-实时营销

四、用户画像：用户需求与资源供给的精准对接方法
1、 基于用户画像的数字化营销方法总体介绍
用户画像概念：解释用户画像的重要性。
应用场景：展示如何使用用户画像进行精准营销。
2、 客户画像：如何运用统计分析和机器学习构建用户画像
数据收集：确定收集哪些用户数据。
分析方法：应用统计分析和机器学习技术。
用户分类：根据分析结果对用户进行分类。
3、 平台准备：信息库、策略库、触点库的构建与优化方法
信息库建设：收集和整理市场和客户信息。
策略库开发：制定不同情景下的营销策略。
触点优化：改善用户互动的各个接触点。
4、 平台搭建：构建满足多场景需求的数字化营销平台
技术框架：选择合适的技术和工具。
功能实现：根据营销需求开发平台功能。
用户体验：确保平台的用户体验设计。
5、 算法选择：如何选择和集成机器学习算法实现智能推荐？
算法研究：了解不同的机器学习算法。
应用实践：根据业务需求选择合适的算法。
效果评估：测试算法的推荐效果并进行优化。
6、 运营评价：渠道营销评价指标的设计与优化方法
明确每个营销渠道的关键绩效指标(KPI)。
设立衡量卡以全面评估营销表现。
进行基准测试以识别提升空间。
通过A/B测试验证营销策略效果。
使用数据仪表板监控和优化营销活动。
案例：阿里巴巴、京东、今日头条等

营销应用的培训