课程大纲：

如何保持客户满意度的服务培训

【课程对象】运营商市场部、客服部、渠道部的经理、主管、营销策划及执行人员
【课程背景】通信市场已成为过度营销的战场，客户满意度在简单、频繁的营销活动冲击下面临严重下滑的危险，但在市场大趋势下，放弃过度营销也不可能。矛盾如何解决？建议走出传统的电信思维，采用互联网行业中已经行之有效的新思维、新方法、新工具。
【课程要点】通信市场分析，大数据用户画像，场景营销，一对一精准营销，服务设计，用户体验设计，Martech，增长黑客
【课程时长】2-3天

【课程大纲】
1.通信市场是如何成为过度竞争市场的？
1.1人口红利消失
1.1.1劳动就业人口及总人口的下降
1.1.2普及率到顶标志着增量市场消失
1.1.3各种产品和营销方案只能聚焦于存量市场的争夺
1.2网络服务的自然垄断属性
1.2.1梅特卡夫定律：通信网络的高度外部性
1.2.1.1不是第一，就是死亡
1.2.2网络底层服务的无差别性：一个网络可通吃所有通信业务
1.2.2.1价格战是无差别市场实现利润*化的最好手段
1.2.3巨大的基建投资导致失败的通信网络服务商难以退出市场
1.3网络能力供应与用户流量需求的缺口逆转
1.3.1通信技术的快速进步导致网络能力指数化增长、流量成本指数化下降
1.3.1.1LTE长期演进的梦想成为笑话
1.3.2用户流量需求有制约的天花板
1.3.2.1基于社交关系的通信需求受制于250定律
1.3.2.2基于非社交关系的通信需求受制于用户的时间分配
1.4通信企业的营销导向思维
1.4.1通信企业痴迷于底层无差别服务，逐步放弃了技术、产品的追求
1.4.2三大运营商都成为营销导向的企业，营销部门成为最高权力部门
1.4.2.1原因在于运营商的商业模式——“捕鱼模式”

2.过度竞争市场保持高客户满意度的方法
2.1通信市场过度竞争的不可消除性
2.1.1通信服务市场从卖方市场到买方市场的局面不可逆转
2.1.2通信市场消除过度竞争的*有效方法（重回垄断）不可实行
2.1.3通信蓝海市场可能是望梅止渴
2.1.3.15G对运营商是进一步的幻灭
2.1.3.1.15G的eMBB会导致流量价格加快下跌
2.1.3.1.25G的mMTC的ARPU过低，无法带来收入增量
2.1.3.1.35G的uRLLC无现实的应用需求
2.1.3.2云计算、人工智能市场已经被互联网公司霸位，运营商难以撼动
2.1.3.3产品沿视频、内容、应用向上迁移非常困难
2.1.3.3.1三大运营商都是国有资本，不允许对视频、内容、应用等企业的并购
2.1.3.3.2三大运营商的电信思维和国有机制，无法内部创生优秀的上层应用项目
2.2在过度竞争市场保持高客户满意度的方法
2.2.1方法一：应用大数据用户画像的方法，结合应用场景，开展一对一竞争营销
2.2.2方法二：应用服务设计的方法和工具，高度关注用户体验，将营销行为包裹在服务内容和服务流程中
2.2.3方法三：应用Martech的方法和工具，对营销方案进行小范围试验，快速迭代优化，确定营销效果和影响范围及程度后再进行较大范围的推广

3.用大数据用户画像实现一对一精准营销
3.1大数据用户画像
3.1.1什么是用户画像？
3.1.1.1阿里巴巴的用户画像
3.1.1.2腾讯的用户画像
3.1.1.3海尔的用户画像
3.1.1.4运营商的用户画像
3.1.2用户画像库建设
3.1.2.1用户标签库建设
3.1.2.1.1定性标签
3.1.2.1.2定量标签
3.1.2.1.3用户标签定义
3.1.2.1.4标签树维护
3.1.2.1.5标签维护及可用性检查
3.1.2.2大数据系统脱机生成用户画像库
3.1.3产品画像库的建设
3.1.3.1产品标签库建设
3.1.3.2产品画像库生成

3.2场景营销
3.2.1场景营销的模型
3.2.2场景营销六步法
3.2.2.1第一步：群用户画像生成
3.2.2.1.1用户角色定义
3.2.2.2第二步：编写用户故事
3.2.2.3第三步：场景定义
3.2.2.3.1场景定义五要素
3.2.2.4第四步：场景收敛
3.2.2.4.1分析场景频度
3.2.2.4.2分析场景密度
3.2.2.4.3分析场景重度
3.2.2.5第五步：场景痛点挖掘
3.2.2.5.1从场景五要素中挖掘痛点
3.2.2.5.2痛点描述
3.2.2.6第六步：依据痛点设计营销方案

3.3推荐系统
3.3.1推荐系统的构成
3.3.2常用的三类推荐算法
3.3.2.1基于协同过滤的推荐算法
3.3.2.2基于用户-产品画像匹配的推荐算法
3.3.2.3基于专家知识的推荐算法

3.4精准营销
3.4.1利用电子化渠道实现自动营销
3.4.1.1短信、APP、微信等
3.4.2协助人工渠道实现精准营销
3.4.2.1向电话营销团队下发目标用户清单
3.4.2.2结合基站登录信息向营业厅下发目标用户清单
3.4.2.3接收电话营销人员和营业人员的查询
3.5小组讨论：本单位的营销活动中如何应用大数据用户画像实现精准营销？

4.用服务设计实现营销全过程的完美体验
4.1理念上的两个迁移
4.1.1从营销为中心转向以运营为中心
4.1.1.1商业模式从“捕鱼”模式转向“养鱼”模式
4.1.2从营销和服务的割裂转向统一的用户运营
4.1.2.1用户运营的AARRR模型
4.1.2.2用户运营各阶段目标、指标
4.1.2.3用户运营各阶段营销和服务的职责分工

4.2在营销方案中增加服务设计
4.2.1方法一：共决式：
4.2.1.1营销和服务组成跨部门小组，一起制定营销方案
4.2.2方法二：参与式：
4.2.2.1服务部门参与营销部门的营销方案制定过程
4.2.2.2营销部门参与客服部门的服务方案设计过程

4.3营销方案中服务内容设计工具
4.3.1创建用户角色
4.3.2分析服务需求的五个层次
4.3.3服务系统设计
4.3.4服务蓝图分析
4.3.5用户旅程地图分析
4.3.5.1用户旅程地图中的触点设计
4.3.6用户体验设计
4.3.6.1用户体验地图
4.3.6.2用户心智模式图
4.3.6.3用户情绪设计与管理
4.3.6.4体验空间及体验环境设计

4.4通信用户服务设计的案例
4.4.1营业厅新零售改造中的服务设计
4.4.2家庭宽带营销方案中的服务设计
4.5小组研讨：本单位的营销方案中如何增加服务设计的内容？

5.用Martech实现营销方案上的快速迭代
5.1营销思维上的两个迁移
5.1.1从“控制”思维向“适应”思维的迁移
5.1.1.1市场是自然选择的力量，控制是一种幻想，适应才是现实的
5.1.1.2市场营销的目的在于不断探索对用户的正确认识
5.1.2从“计划”思维向“迭代”思维的迁移
5.1.2.1从大瀑布模型到小冲刺周期
5.1.2.2最初的敏捷宣言
5.1.2.3敏捷思维在营销领域的应用
5.1.2.4营销模型中的瀑布思维的危害
5.1.2.5敏捷营销=连续测试+试验

5.2Martech——把营销从不可言说的艺术变成可操作的技术
5.2.1用数据驱动营销增长
5.2.1.1关键指标：速度、适应性、范围、精度和响应度
5.2.2Martech的基本框架
5.2.2.1用户增长引擎
5.2.2.1.1*方法：用户增长公式及其分解
5.2.2.2北极星指标
5.2.2.2.1确定北极星指标的六个标准
5.2.2.3技术工具
5.2.2.3.1用户行为数据分析
5.2.2.3.2埋点采集数据
5.2.2.3.3无埋点采集数据
5.2.2.3.4A/B测试
5.2.2.4用户增长模型及各阶段分析方法

5.3各营销岗位的职责和分析工具
5.3.1产品研发——数据驱动产品优化和迭代
5.3.1.1产品数据分析流程
5.3.1.2产品数据分析方法
5.3.2市场营销——渠道、流量、转化
5.3.2.1市场营销人员的新工作重心
5.3.2.2流量监控与分析
5.3.2.3分析与优化渠道
5.3.2.4产品运营：数据来分析和监控功能
5.3.3服务人员——以留存和续约为核心
5.3.3.1用户运营——精细化运营，构建用户成长体系

5.4Martech案例
5.4.1电商：精益化运营的五大关键指标和三个关键思维
5.4.2互联网+：打通线上线下数据，驱动链家增长
5.4.3新零售：苏宁的数据化驱动营销
5.5小组研讨：Martech如何应用于本单位的营销活动中？

如何保持客户满意度的服务培训