1. 数字化新技术(5G、物联网、云计算、大数据、人工智能、边缘计算和区块链及其应用)2. 企业数字化转型(战略创新、效率提升、组织协同、数字化系统)3. 业务场景数字化n 产品设计与产品管理(市场调研、产品管理)n 营销数字化(新零售、新媒体与直播带货)n 客户服务数字化(智能客服、私域客户运营)4. 数字化时代的组织协同(业务融合、组织协同、成长学习)5. 数字化平台建设(行业Paas级和企业Saas的前中后台建设及运营)l 拨云赢商创始人l 10年+互联网项目运营老兵l 3年[详细]
【课程背景】
数据分析是项目运营的核心,是判定项目运营动作有效性的晴雨表。通过后台的运营数据分析,可以分析用户数据导出产品规划,可以分析出关键动作是否有效。进而指导接下来的工作的开展,对于项目运营来说,数据分析是至关重要的动作,是每个做运营的必须要掌握的一门核心技能。
【课程收获】
n 了解数据分析的意义、应用场景和常用方法
n 了解当前基于销售额的数据分析的主流分析方法和分析公式
n 掌握新客户、老客户、老带新的分析方法
n 了解分销分析和市场洞察的数据分析方法
【课程时间】 1天(6小时)
【课程对象】运营部、大数据部门
【课程内容】
模块 | 标题 | 内容 | 收益 |
1 | 数据分析 | 1. 数据分析 2. 数据分析的意义 3. 数据分析的场景 4. 数据分析各场景的指标 5. 数据分析常用的方法 | 了解数据分析的意义、应用场景和常用方法 |
2 | 销售目标分解 | 1. 基于客户的销售分解:S=S1+S2+S3 及相应的销售占比结构 2. S1=UV*CVR*P 3. S2=N*R*P 4. S3=N*K*P | 销售目标分解与数学公式 |
3 | 新客户销售指标S1 | 1. UV:流量分解与数据分析 (1)流量概况 (2)来源监控与渠道推广分析 (3)页面热力度与路径分析 (4)商品分析 (5)流量指标分析与对策 (6)提升流量的方法及核心动作
2. CVR:转化率数据分析 (1)转化率指标 (2)转化率影响要素判定 (3)提升转化率的方法
3. P:客单价数据分析 (1)商品分析 (2)活动分析 (3)提升客单价的方法 【案例】如意好礼的新客户数据分析 | 新客户销售额的分析。
掌握其核心的数据分析指标、方法和提升技巧 |
4 | 老客户复购S2 | 1. N:老客户 (1)老客户占比数据 (2)老客户留存 (3)老客户洞察 (4)老客户触达 (5)老客户流失 (6)RFM模型的应用 (7)会员等级分析 2. R:复购率 (1)复购率定义 (2)影响复购率的要素 (3)提升复购率指标 3. P:老客户客单价 (1)老客户客单价 (2)影响老客户客单价要素剖析 (3)提升老客户客单价的方法 【案例】历奇营地的老客户复购数据分析 | 老客户复购分析
掌握老客户的留存、流失率和复购率分析的方法 |
5 | 老带新销售S3 | 1. N:老客户 (1)老客户占比数据 (2)老客户留存 (3)老客户触达 (4)老客户流失 (5)RFM模型的应用 2. K:裂变指数 (1)裂变指数定义 (2)影响裂变指数的指标 (3)拉升裂变效果的方法 3. P:老带新新客户成交价 (1)影响老带新新客户单价的要素 (2)拉升老带新新客户单价的方法 【案例】历奇营地的老带新运营 | 掌握老带新的数据分析的指标、方法和拉升技巧 |
6 | 专题分析 | 1. 分销分析 (1)分销员数据 (2)影响分销员分销数据的要素分析 (3)拉升分销员业绩的方法 2. 市场洞察 (1)市场洞察的定义及意义 (2)趋势洞察 (3)行业榜单 (4)市场机遇挖掘及产品创新 【案例】历奇营地分销分析 | 专项分析:分销员的业绩分析和市场洞察 |