数据化互联网营销和运营

宋星 9月1日 – 2日,深圳

运营的英文:Be in motion and do business

例句:

  • Be in motion and do business pattern change, …
  • Be in motion and do business newly way requires that …

课程最核心的部分包括

  • 如何分析引流的价值,以及如何通过数据分析优化流量;
  • 如何分析不同流量对应的落地页,如何极大程度的优化它们;
  • 如何利用业务与数据方法大幅度提升独立站的转化;
  • 如何通过数据优化线上销售的商品,以及如何优化相应的流量投放;
  • 如何利用数据实现针对不同类型客群的运营以提升购买率和复购率;
  • 如何追踪App的投放和App用户体验与转化优化;
  • 程序化投放与大数据营销推广;
  • 真实的利用数据优化营销效果的沙盘案例:商业角度的细节思考、分析细节、优化手段与测试再现、产生的优化结果及结果解读。

这个课程解决什么问题

  • 不知道怎么投放?
  • 教会你更聪明、更合理、更准确的广告投放及流量获取策略
  • 流量来了没有转化?
  • 教会你如何分辨原因,如何解决转化率低下的问题
  • 不知道如何引导潜在客户?
  • 教会你如何构建更有说服力的客户营销体验,优化着陆页、网站以及app
  • 不知道怎么维护客户资源?
  • 教会你如何通过打通多源客户数据,实现细分客户群体的定制化运营及维护
  • 营销和运营没有思路?
  • “大型”真实案例的全景再现给你启发!
  • 或者简单讲,这个课程只解决一个问题:利用数据分析和商业分析创造更好的互联网生意!

课程提升你的什么能力

  • 获得运用数据科学制定互联网营销预算分配决策的能力
  • 更高水平且有的放矢的客户转化能力
  • 掌握前沿的互联网营销技术和数据分析方法
  • 更强的业务洞察能力
  • 更强的系统性和全局性思维能力
  • 更善于分析思考,彻底摆脱凭借经验和感觉工作的旧习惯

详细提纲

笫一部分:互联网下半场的现状与对策
1.1 流量现状
1.1.1 近五年的流量变迁
1.1.2 媒体端趋势
1.1.3 流量红利何在
1.2 应对思维
1.2.1 红利思维及价值
1.2.2 数据驱动及价值
1.2.3 面向未來的流量思维
1.3 KPI方法论与互联网下半场的KPI
1.3.1 KPI设定的原则与方法
1.3.2 常用KPI及其场景与内涵
1.3.3 KPI设定的案例剖析

第二部分:流量操盘的数据秘诀
2.1 数据角度的流量的本质
2.1.1 数量、质量及均衡最优模型
2.1.2 流量本质的转变:从流量为中心到个人为中心
2.2 流量价值的评估:三类和新思维和实操
2.2.1 流量价值的一维评估方法
2.2.2 流量价值的二维评估方法
2.2.3 直接转化流量与“间接流量”
2.3 流量的高级分析与流量渠道的协冋——归因与归因分析
2.3.1 归因及归因在营销策略中的实战意义
2.3.2 归因模型的最佳实践
2.3.3 下一代(即将到来)的归因
2.4 营销流量的实战:效果营销渠道的流量优化核心方法
2.4.1 搜索引擎竞价排名(SEM)优化
2.4.2 信息流优化
2.5 流量作弊和识别
2.5.1 作弊手段和数据特征
2.5.2 流量端识别
2.5.3 落地端识别

第三部分:流量分析优化真实案例(以跨境电商行业为例,本期特别新增部分)
3.1 流量分组分析
3.1.1 转化与Engagement (流量质量)的二维评估
3.1.2 思考与发现
3.2 流量细分分析
3.2.1 进一步流量细分(基于Facebook流量)
3.2.2 流量与商品关联分析
3.3 拉新流量与重定向流量的协同与优化
3.3.1 拉新流量的价值定位与归因分析
3.3.2 真实ROI分析(利用归因模型)

第四部分:读懂用户意图才有转化——转化背后的数据秘密
4.1 成与败:关于转化不可不知的常识和经验
4.1.1 目标选择的合理性
4.1.2 是否存在行业benchmark
4.1.3 后端选择还是前端选择
4.2 转化提升的密码之一:通过数据分析建立完美的落地页
4.2.1 承接问题的诊断:流量问题,还是着陆问题
4.2.2 着陆页忧化的最佳实践
4.2.3 如何正确使用热力图优化着陆页
4.2.4 着陆页构建的核心思维及黄金12法则
4.2.5 AB测试及落地页的AB测试
4.3 转化提升的密码之二:转化核心步骤的构建和流失控制
4.3.1 主转化进程优化的思维方式
4.3.2 转化漏斗的构建与转化漏斗的分析方式的升级
4.4 转化提升的密码之三:利用用户微妙的心理变化强化转化
4.4.1 微转化分析及优化方法与案例
4.4.2 产品介绍页(详情页)策划和优化
4.4.3 促销——数据解读下的有效的促销
4.5 转化的时间周期分析
4.5.1 转化的时间周期及其关键价值
4.5.2 转化的时间周期分析方法及实战

笫五部分:网站转化分析和优化真实案例(以跨境电商行业为例,木期特别新增部分)
5.1 宏观数据快速诊断
5.2 主转化进程分析
5.2.1 转化漏斗分析与评估
5.2.2 转化泄漏点定位
5.3 商品详情页优化
5.3.1 商品浏览环节消费者行为分析
5.3.2 AB测试与优化建议
5.4 购物车及支付优化
5.4.1 购物环节消费者行为分析
5.4.2 AB测试与优化建议

第六部分:APP的用户行为及数据分析
6.1 APP用户行为监测:埋点与事件监测
6.1.1 埋点方案的选择
6.1.2 APP中的事件监测及应用方法
6.2 APP下载监测的方法及最佳解决方案
6.2.1 APP用户来源追溯的三种方法
6.2.2 各自优缺点及国内可选择的方案
6.3 用户角度的APP分析:转化与留存

笫七部分:客户的运营和维系
7.1 受众与客户数据的获取与打通
7.1.1 如何打通不同平台的同一个用户(客户)
7.1.2 各类用户ID及其局限
7.1.3 用户数据的标签化
7.2 基于客户与游客的营销自动化
7.3 营销云:概念、解决方案及实际落地

第八部分:品牌推广的数据分析和优化
8.1 互联网品牌力数据监测常用方法
8.1.1 中国方法
8.1.2 海外方法
8.2 品牌営销活动的数据监測与分析方法
8.2.1 Pre-click 与 Post-click 分析方法
8.2.2 调研及调研的进化
8.3 内容传播(以微信为例)与IWOM的评估方法
8.3.1 分析指标
8.3.2 核心思维方法
8.3.3 微信的内容传播数据分析与效果评估
Bonus:分析案例、方法及工具的总结
· 全部方法脑图
· 主要工具评述
· 主要KPI梳埋

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