枫影（王鸿华）：基于大数据的用户精细化运营

【课题背景】

数字化时代，由于互联网的出现，消费者的需求产生了个性化、多元化、场景化的特点，如何借助大数据分析，做好一定程度上个性化服务，提升用户的粘性以及通过精细化运营实现用户Arpu值的提升，是当下所有运营人员等必须要关注的。

本节课将从大数据技术、大数据是如何实现科学分析、精准决策的方法，以及如何在形成判断后，采取何种措施实现价值提升将予以分享，帮助学员理解数据思维、数据分析方法以及掌握提升价值运营的策略和方法。

【参与人员】

本课程适宜于：全体成员

【培训时长】2天

【学员收获】

1. 了解大数据分析的核心概念、原理

2. 掌握用户大数据分析的方法

3. 掌握大数据在精准服务、精准营销方面的应用

4. 掌握如何借助精细化运营提升用户的价值的策略、方法

【课程大纲】

一．大数据技术在运营服务中的价值

1. 大数据

（1）大数据技术

（2）大数据赋能运营服务（营销、客服、运营）原理和底层逻辑

（3）为什么当下需要大数据技术——个性化、多元化、场景化需求

（4）大数据思维：以用户为中心的数据说话，杜绝个人主观判定

2. 大数据运营服务的特点

（1）全域、全渠道、全媒体的数据采集、内容投放和反馈

（2）实时性、敏捷性

（3）个性化，基于大数据+算法实现“精细化”甚至“千人千面“

（4）提效降本，投放精准，精准服务和高效转化

（5）关联性，基于算法实现广告、内容与产品的高度关联

3. 大数据营销的基础原理及运营步骤

（1）构建与目标用户群体的链接，产生数据

（2）基于对用户的特征、标签画像等，采集、分类、规纳数据

（3）基于数据展开精准需求和场景挖掘

（4）基于场景挖掘，创建场景方案（包括产品和服务）

（5）形成有效的内容

（6）基于全域、全媒体、全渠道的数字化渠道实施定向精准的触达

【案例】

l 雀巢咖啡借助阿里巴巴大数据中台分析实现了新业务的拓展

l 芒果TV围绕存量用户,依托大数据分析，为用户提供更多的可能性服务

l 光大银行依托大数据分析，为用户提供千人千面的内容展示

 

二．大数据技术赋能运营服务的整体指导思想和核心动作

1. 以“用户思维”为中心，制定基于用户大数据的精细化运营策略

（1）以用户为中心展开服务、营销运营工作

（2）洞察用户场景，深度挖掘需求

（3）基于用户需求，构建复合型供给侧

（4）利用数智化系统，精细化服务用户，提升用户价值

 

2. 借助SCRM系统，构建全渠道、全周期、全域的动态用户数据

（1）搭建SCRM系统，比如使用企业微信或自己开发的app或其他

（2）搭建CDP平台，实现用户数据的沉淀

（3）定义用户数据的种类：会员等级、标签、RFM、区域分布、终端分布等

（4）打通全渠道，完成与用户的链接

（5）设计动作，实现用户数据的捕获

【案例】有赞SCRM和企业微信SCRM后台数字化系统

 

3. 构建全方位立体动态用户大数据体系

（1）数据分类：会员体系、标签体系、RFM体系

（2）用户画像数据：六大维度的用户数据获取

（3）标签数据：自动标签与手动标签

（4）会员数据：会员等级、积分体系与权益体系

（5）RFM模型数据

 

4. 对存量数据展开用户的精细化分类、分层、分群

（1）用户价值分层-不同等级分类

（2）基于RFM的分层

（3）基于消费动机的分类

（4）基于业务场景的分类

（5）基于标签画像的自定义分群

（6）基于用户动态标签下的算法

（7）基于产品-用户对照的分群

（8）基于渠道的分群

【案例】

l 广发银行的RFM模型分层精准服务

l 幸福西饼，针对不同的城市群体，策划不同的活动，实现精细化运营

 

5. 洞察相关群体的场景化需求，展开精准的服务和营销设计

（1）对相关分层、分类、分群的群体展开数据的洞察

【任务】针对5星级用户的需求场景洞察

（2）以权益体验为驱动的价值提升路径

l 会员等级与权益服务

l 打造用户的极致体验

l 以权益服务体验驱动用户价值升级

（3）基于相关群体的场景化需求，设计场景化服务内容

l 产品类内容：围绕特定用户群体场景挖掘

【案例】联通看家的场景化思考

l 活动类内容：围绕节假日展开的活动策划类

【案例】“517”电信日活动、“38妇女节”活动

l 会员类内容：基于会员权益的服务内容

【案例】悦客会VIP服务专享权益福利

l RFM内容：根据RFM价值分层展开的内容设计

【案例】汽车4S店的RFM汽车保养提醒服务

（4）做好场景化营销服务内容的创作

l 图文、海报、短视频、直播

l 如何高效生成内容

（5）借助SCRM+触达渠道实现精准触达

l 公众号触达

l 社群触达

l 短信触达

l Apppush

l 短视频直播平台触达

l 终端触达

【案例】

l 针对有收藏、加购行为的用户定期发送优惠券

l 针对“已报名+有过咨询行为”的家长，某培训机构定向推送“家长课堂”服务

 

6. 基于大数据分析技术，做好精准运营服务的动作效果分析

（1）用户数据的反馈

（2）渠道数据分析

（3）产品结构分析

（4）营销策略分析

（5）会员结构分析

（6）区域分析

 

三、基于大数据的精细化运营落地策略

1.数字化系统的布设

（1）DMP：能够打通全域、全媒体、全渠道、全生命周期的数字化营销平台

（2）开放接口，从渠道商、媒体、网格等接入数据，同时能够基于SCRM实现精准分发

（3）SCRM:社会化客户关系管理系统

（4）CDP：客户数据平台，能够对用户的数据展开分析

（5）内容创作中心：基于融媒体思维，创造营销内容生成中心

（6）AI算法的加持：主要用于app的内容个性化呈现

 

2.数字化运营团队建设

（1）大数据运营团队组成及岗位分工介绍

（2）大数据运营人才能力建设

（3）能够与外部跨界融合和沟通

 

3.数字化运营的组织保障

（1）数字化运营在公司内的地位

（2）创新文化

（3）一定的容错率

 

4.精细化运营在实际落地过程中的注意事项

（1）过度的细分，导致运营“焦点”的丧失

（2）受各媒体平台接口开放的限制，有些平台不开放数据对接的接口

（3）数字化系统缺乏AI自动化，导致的效率低下

（4）团队组织协同力薄弱，独木难成林

（5）缺少对用户场景需求的深度挖掘，从众效应

（6）缺乏创新，内容策划、设计与呈现，缺少吸引力

 

5.基于用户大数据精细化运营的正确姿势

（1）以用户价值ARPU值为主线，展开基于CDP平台上会员等级的价值运营

（2）在会员等级基础上，展开渠道为维度的深度运营

（3）在渠道基础上，展开基于渠道CRM的精细化

（4）围绕各渠道下ARPU值展开价值分层精细化运营

（5）从标签画像开始，展开场景化需求洞察

（6）以会员制社群和活动社群为主，进行精细化服务和运营

【案例】雀巢、美赞臣的精细化运营体系分析