课程大纲：

消费者洞察的课程

【课程背景】
1. 3G互联使得消费者群体进入VUCA和BANI时代，需求不确定性增强
2. 整体营销开始有产品导向逐步向用户需求（市场）导向演变
3. 大数据时代提供了依托数据分析，洞察用户需求的可能性

【课程收获】
1. 认知：整体营销从产品导向向用户需求导向的转变
2. 架构：一套消费者消费行为视角的消费行为模型
3. 应对：掌握基于数据分析、洞察来实现精准营销的能力

【课程对象】
大营销体系（不含产品）：市场+渠道（分公司）+销售+客服

【课程大纲】
一、基本认知：3G+互联网时代，科技驱动需求之变
1.需求之变动因：3G+，让消费者获得信息更加多元、立体、丰富
2.消费市场特点：VUCA和BANI时代
3.消费决策特点：个性化、多元化、场景化、复杂化、短周期、高频
（1）消费行为具有层次性：从大的刚性需求逐渐细化到个性化、场景化等
（2）消费群体的需求洞察的关键在于：合理划分消费群体（可大可小）
（3）消费群体的洞察，并不是看宏观报告，而在于微观数据分析
4.消费者洞察的变与不变：
变：宏观消费趋势：从中心化决策到去中心、弱中心化的决策
不变：对消费者行为的研究方法/模型，相对固定（web1-web2-web3）
【专家文献解读】WEB2.0和WEB3.0时代对消费群体的整体宏观影响。

二、洞察模型：WEB2.0 时代的消费者消费行为模型：AISAS
1. Web2.0现代营销模型:基于用户消费行为认知体系的AISAS
（1）AISAS模型解读
（2）消费者消费行为旅程
2. 整体营销运营的几个核心关键动作
（1）A：Attention，引起关注IP活动与爆款
（2）I：Interest，产生兴趣内容策划与创作
（3）S：Search，主动全网搜索媒体、渠道布局
（4）A：Action，采取*与售前客服
（5）S：Share，进行分享打造*用户体验
3. AISAS消费者行为具体指标
（1）A关注：广告印象、品牌认知度
（2）I 兴趣：广告点击率
（3）S搜索：关键词（和相关词）搜索此处、搜索指数
（4）A行动：访问量、下单转化率、、询单率、询单转化率
（5）S分享：话题发布数、产品评论量、产品转发数
【案例导入】中国移动从买电话卡套餐到智家业务是如何引发消费者成交的

三、流程方法工具：大数据+消费者行为洞察驱动市场、渠道和客服创新
1. 核心指导思想：依托数据分析，对消费者整个行为过程进行分析，展开精准营销
2. 以大数据+消费者视角驱动精准营销的内容：
（1）消费者：A关注企业:市场行为
（2）消费者：I兴趣企业：媒体广告
（3）消费者：S搜索企业：渠道布局
（4）消费者：A行动企业：销售转化
（5）消费者：S分享企业：客户服务与体验
3. 整体基于大数据洞察消费者的流程方法：
第一步：构建整个消费者数据分析模型
1. 需求侧模型：AISAS模型
2. 供给侧模型：ADP模型
第二步：定义需要解决的问题
1. A和I，市场推广类：
需求侧：最近有什么好玩的？有趣的？可以满足我场景需求的？解决我痛点的？
供给侧：如何策划一个IP、做一个爆款、创作一个广告（内容）...
2. 渠道布局类：
需求侧：到哪里搜索、到哪里了解，在哪来可以买？
供给侧：产品应该放在哪里卖？怎么让他们找的到我们？
3. A销售转化类
需求侧：是不是我想要的？能不能解决我的问题？
供给侧：场景是什么？痛点是什么？卖点是什么？爽点是什么？
4. S客服体验类
需求侧：一场愉快的交易，一次贴心的服务..
供给侧：如何打造客户的*体验？
第三步：数据搜集与可视化：
1. 构建SCRM系统，做好标签体系、等级体系等用户画像数据
【演示】微伴助手SCRM的用户画像体系
2. 数据采集：手工录入、系统API对接
【演示】南方电网的云报表和API对接系统
3. 数据可视化：借助EXCEL、BI报表等完成用户基础数据的可视化呈现
【演示】Quick BI报表系统的可视化呈现
第四步：数据分析
1. 用户群体划分：基于用户画像、RFM、等级等指标完成用户群体的划分
【案例】中国电信的用户画像/RFM/等级会员系统
2. 定义分析的基准：AISAS的基准（额外分享：基于ADP模型的分析体系）
3. 常见的数据分析方法：异常分析、趋势分析、归因分析、用户需求分析
第五步：优化改善创新策略
1. 分析与AISAS或ADP模型各指标相关的因子
A关注：广告印象、品牌认知度
I 兴趣：广告点击率
S搜索：关键词（和相关词）搜索此处、搜索指数
A行动：访问量、下单转化率、、询单率、询单转化率
S分享：话题发布数、产品评论量、产品转发数
2. 采用A/B对照法来进行优化创新
【案例1】国家电网基于用电数据展开能效分析和节能服务
【案例2】中国邮政如何通过用户数据分析，优化产品结构和营销推广策略的

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