課程簡(jiǎn)介
當(dāng)今時(shí)代，流量紅利消失，用戶爭(zhēng)奪白熱化，大數(shù)據(jù)成為各行各業(yè)的必備基礎(chǔ)設(shè)施。大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)方法不斷演進(jìn)的同時(shí)，AI在近年又快速興起，狂飆般席卷各行各業(yè)，逐漸成熟的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)方法又面臨一輪深徹的變革與升級(jí)。通過專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、大模型（DeepSeek、ChatGPT等）等AI賦能運(yùn)營(yíng)，進(jìn)一步對(duì)運(yùn)營(yíng)目標(biāo)及其商業(yè)效果進(jìn)行精細(xì)分析，尋找最佳策略和最高效手段，并結(jié)合虛擬智能體完成自動(dòng)運(yùn)營(yíng)策略實(shí)施，成為運(yùn)營(yíng)必然趨勢(shì)。同時(shí)，AI算法和模型深入運(yùn)營(yíng)策略也快速推動(dòng)運(yùn)營(yíng)與產(chǎn)品日益深度結(jié)合，相輔相成，產(chǎn)品經(jīng)理也需要深入學(xué)習(xí)智能化和數(shù)據(jù)化的運(yùn)營(yíng)方法。
本課程結(jié)合導(dǎo)師在國(guó)內(nèi)和國(guó)際C端與B端頂尖企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)所進(jìn)行的深度運(yùn)營(yíng)實(shí)踐，為學(xué)員深度解讀在精細(xì)化運(yùn)營(yíng)體系建設(shè)的基礎(chǔ)上，如何進(jìn)一步通過AI升級(jí)和轉(zhuǎn)型運(yùn)營(yíng)方法論，在幫助企業(yè)大幅提升運(yùn)營(yíng)效率效果的同時(shí)，保持AI時(shí)代的競(jìng)爭(zhēng)力與前沿性。
課程設(shè)置了多個(gè)探討共創(chuàng)環(huán)節(jié)，針對(duì)智能運(yùn)營(yíng)的核心主題進(jìn)行共創(chuàng)，在導(dǎo)師的引導(dǎo)下幫助學(xué)員把課程所學(xué)到的知識(shí)在自身業(yè)務(wù)領(lǐng)域找到實(shí)際落地的方法。
目標(biāo)收益
1.理解AI時(shí)代的運(yùn)營(yíng)趨勢(shì)、AI如何賦能精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，進(jìn)行運(yùn)營(yíng)策略和方法的智能化升級(jí)。
2.學(xué)習(xí)運(yùn)營(yíng)人員需要知道的AI基本知識(shí)，基于世界巨頭亞馬遜等企業(yè)的實(shí)踐，知道如何能保持運(yùn)營(yíng)方法的與時(shí)俱進(jìn)，不被AI所取代和淘汰。
3.掌握智能化運(yùn)營(yíng)的數(shù)字化基礎(chǔ)，建立智能運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)體系，理解運(yùn)營(yíng)深度分析方法和AI賦能的機(jī)器學(xué)習(xí)和自動(dòng)化運(yùn)營(yíng)策略。
4.掌握智能運(yùn)營(yíng)的用戶洞察基礎(chǔ)，學(xué)習(xí)如何進(jìn)行AI驅(qū)動(dòng)和機(jī)器學(xué)習(xí)找到用戶特征模式、實(shí)現(xiàn)用戶價(jià)值分析和目標(biāo)用戶判別，并設(shè)計(jì)差異化客群運(yùn)營(yíng)策略。
5.分新客智能運(yùn)營(yíng)和老客智能運(yùn)營(yíng)兩部分，掌握智能運(yùn)營(yíng)的核心部分，重點(diǎn)針對(duì)渠道、拉新、激活、留存等環(huán)節(jié)，學(xué)習(xí)智能化用戶運(yùn)營(yíng)，并學(xué)習(xí)會(huì)員體系、留存策略、上癮模型。
6.可選模塊：專題運(yùn)營(yíng)模塊，包括品類、活動(dòng)、資源位、私域四類專題運(yùn)營(yíng)。
培訓(xùn)對(duì)象
1.B端與C端企業(yè)運(yùn)營(yíng)、市場(chǎng)、營(yíng)銷崗人員。
2.與運(yùn)營(yíng)緊密配合的產(chǎn)品、增長(zhǎng)、數(shù)據(jù)等崗位人員。
3.希望對(duì)企業(yè)運(yùn)營(yíng)進(jìn)行大幅效率提升，有數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求的企業(yè)管理層。
4.對(duì)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)方法與實(shí)踐感興趣的學(xué)員。一.開場(chǎng)與導(dǎo)入
課程大綱
| 一.開場(chǎng)與導(dǎo)入 |
1.導(dǎo)師自我介紹 2.課程邏輯介紹 3.學(xué)習(xí)預(yù)期探討 |
| 二.AI時(shí)代的運(yùn)營(yíng)革命 |
1.AI時(shí)代的運(yùn)營(yíng)底層邏輯 2.集中式運(yùn)營(yíng) vs. 精細(xì)化運(yùn)營(yíng) 3.運(yùn)營(yíng)發(fā)展趨勢(shì) 產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)深度融合 精細(xì)化運(yùn)營(yíng)滲透所有角落 AI深度變革數(shù)字化運(yùn)營(yíng) 4.AI驅(qū)動(dòng)的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)核心流程 案例：沃爾瑪、亞馬遜、京東、度小滿精細(xì)化運(yùn)營(yíng)案例 |
| 三.做好AI時(shí)代的運(yùn)營(yíng)需要知道的AI知識(shí) |
1.AI的演進(jìn)歷史與發(fā)展趨勢(shì) 2.AI的主要類型 規(guī)則式AI/專家系統(tǒng) 模型式AI：感知、認(rèn)知、推理 Agent與具身智能 通用智能 3.機(jī)器學(xué)習(xí) 監(jiān)督學(xué)習(xí) 無監(jiān)督學(xué)習(xí) 強(qiáng)化學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理介紹 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) vs. 機(jī)器學(xué)習(xí)模型 生成式大模型與Transformer 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN） 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) 5.AI的性能指標(biāo) 性能指標(biāo) 效率指標(biāo) 效果指標(biāo) 6.AI在垂直領(lǐng)域中的應(yīng)用場(chǎng)景 AIGC（DeepSeek、ChatGPT等大語言模型的賦能領(lǐng)域）：生產(chǎn)力工具、智能客服、用戶個(gè)性化內(nèi)容生成、產(chǎn)品資料優(yōu)化、詳情頁(yè)優(yōu)化 運(yùn)營(yíng)提效：精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)策略、客群權(quán)益匹配、趨勢(shì)分析、銷售預(yù)測(cè)、智能選品、動(dòng)態(tài)定價(jià) 產(chǎn)品設(shè)計(jì)：產(chǎn)品定位、用戶畫像、需求洞察、流量分析、精準(zhǔn)推薦、召回策略、排序模型、AI洞察、產(chǎn)品研發(fā) 智能營(yíng)銷：用戶畫像、銷售預(yù)測(cè)、智能投放、精準(zhǔn)推薦、動(dòng)態(tài)權(quán)益、時(shí)機(jī)分析、智能觸點(diǎn) 信息安全：異常行為識(shí)別、模式發(fā)現(xiàn)、智能風(fēng)控、反欺詐 智能制造：生產(chǎn)監(jiān)測(cè)與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、質(zhì)量監(jiān)控、事故預(yù)測(cè)、工藝優(yōu)化、智能調(diào)度、自動(dòng)操作 常見企業(yè)應(yīng)用AI的認(rèn)知誤區(qū) |
| 探討共創(chuàng)1 |
智能運(yùn)營(yíng)中AI賦能環(huán)節(jié)和方式的思考 練習(xí)：根據(jù)對(duì)AI能力的學(xué)習(xí)和理解，各組探討計(jì)劃在哪些運(yùn)營(yíng)環(huán)節(jié)中引入AI賦能，解決什么問題，并初步確定AI化思路。 |
| 四.智能運(yùn)營(yíng)前提：運(yùn)營(yíng)數(shù)字化體系建設(shè) |
1.數(shù)據(jù)賦能運(yùn)營(yíng)提效的模式 2.AI與數(shù)字化驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)的四大場(chǎng)景 3.智能運(yùn)營(yíng)指標(biāo)體系設(shè)計(jì) 智能運(yùn)營(yíng)指標(biāo)選擇 智能運(yùn)營(yíng)業(yè)務(wù)模型拆解 智能運(yùn)營(yíng)的OSM模型設(shè)計(jì) 4.AI驅(qū)動(dòng)的運(yùn)營(yíng)分析與機(jī)遇洞察 基于業(yè)務(wù)目標(biāo)的大數(shù)據(jù)建模 相關(guān)性分析 聚類分析 偏好分析/風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)/流失預(yù)警 案例：金融產(chǎn)品的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)指標(biāo)設(shè)計(jì)、B端產(chǎn)品的OSM模型拆解、信貸產(chǎn)品的相關(guān)性分析、中信銀行的留存轉(zhuǎn)化分析與機(jī)遇洞察。 |
| 探討共創(chuàng)2 |
智能運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)體系設(shè)計(jì)與深度運(yùn)營(yíng)分析演練 練習(xí)：針對(duì)學(xué)員的產(chǎn)品選擇運(yùn)營(yíng)目標(biāo)，推導(dǎo)精準(zhǔn)業(yè)務(wù)指標(biāo)體系，并選擇分析方法進(jìn)行深度分析，找到運(yùn)營(yíng)機(jī)會(huì)點(diǎn)。 |
| 五.智能運(yùn)營(yíng)基礎(chǔ)：精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)對(duì)象洞察 |
1.智能分群基礎(chǔ)：標(biāo)簽體系 2.數(shù)字驅(qū)動(dòng)的用戶精準(zhǔn)分群策略 3.機(jī)器學(xué)習(xí)用戶分群與用戶畫像 4.顧客價(jià)值分析與目標(biāo)客群識(shí)別 5.用戶深度洞察體系與AI分析 6.用戶價(jià)值層級(jí)與痛點(diǎn)分析 案例：亞馬遜用戶分群與LTV評(píng)估模型、金融產(chǎn)品用戶分群與目標(biāo)用戶評(píng)估、攜程的深度用戶洞察、金融客戶價(jià)值層級(jí)、新零售數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)痛點(diǎn)分析 |
| 六.新客智能運(yùn)營(yíng) |
1.渠道精細(xì)化運(yùn)營(yíng) 渠道指標(biāo)層次與數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè) 渠道綜合價(jià)值評(píng)估 渠道引流環(huán)節(jié)優(yōu)化 2.智能投放與營(yíng)銷內(nèi)容優(yōu)化 3.機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的新客權(quán)益優(yōu)化 4.轉(zhuǎn)化機(jī)會(huì)分析與精準(zhǔn)拉新 案例：亞馬遜渠道分析、金融產(chǎn)品營(yíng)銷漏斗分析、攜程流量轉(zhuǎn)化分析、亞馬遜精細(xì)化拉新策略、攜程精準(zhǔn)拉新 |
| 七.老客智能運(yùn)營(yíng) |
1.用戶留存五要素 2.會(huì)員體系設(shè)計(jì)：付費(fèi) vs. 等級(jí) 3.AI流失預(yù)警模型與自動(dòng)挽留策略 4.人工智能用戶召回模型 5.留存閉環(huán)與上癮模型 6.精細(xì)化運(yùn)營(yíng)模型介紹：AIPL、AARRR、UJM、GROW、RFM 案例：亞馬遜流失預(yù)警模型與自動(dòng)挽留運(yùn)營(yíng)策略、亞馬遜人工智能召回模型、山姆亞馬遜付費(fèi)會(huì)員vs.酒店航司等級(jí)會(huì)員機(jī)制深度分析、B端產(chǎn)品上癮模型 |
| 探討共創(chuàng)3 |
用戶智能化分群與精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)策略設(shè)計(jì) 練習(xí)：針對(duì)學(xué)員產(chǎn)品的運(yùn)營(yíng)目標(biāo)，根據(jù)數(shù)據(jù)顯著性篩選高相關(guān)用戶特征維度，進(jìn)行動(dòng)態(tài)分群，判定高價(jià)值目標(biāo)客群，設(shè)計(jì)差異化運(yùn)營(yíng)策略以精準(zhǔn)高效高ROI達(dá)成運(yùn)營(yíng)目標(biāo)。 |
| ------可選專題運(yùn)營(yíng)模塊 | 注：以下多個(gè)重要運(yùn)營(yíng)模塊可選，默認(rèn)課程內(nèi)容不包含。但以下都是大專題，如果需要，要做相應(yīng)時(shí)間調(diào)整。 |
| 專題一：品類精細(xì)化運(yùn)營(yíng) |
1.線下收集用戶行為數(shù)據(jù)的策略 2.GROW商品精細(xì)化運(yùn)營(yíng)模型 滲透力分析 價(jià)格力分析 復(fù)購(gòu)力分析 延展力分析 品類綜合價(jià)值模型 3.GROW模型驅(qū)動(dòng)的品類策略 高滲透力品類策略 高價(jià)格力品類策略 高復(fù)購(gòu)力品類策略 品類價(jià)值金字塔及資源配置規(guī)則 4.產(chǎn)品矩陣詳解 矩陣角色構(gòu)成 品類矩陣各角色選品 各角色產(chǎn)品的銷售策略 5.長(zhǎng)期健康的品類銷量分布 6.品類價(jià)格策略 京東的價(jià)格星級(jí)玩法 亞馬遜的動(dòng)態(tài)價(jià)格模型與AI驅(qū)動(dòng)自動(dòng)定價(jià) 案例：亞馬遜品類長(zhǎng)期價(jià)值分析、亞馬遜跨品類顧客滲透-留存分析、京東的品類矩陣與選品策略、亞馬遜自動(dòng)定價(jià)模型 |
| 專題二：活動(dòng)精細(xì)化運(yùn)營(yíng) |
1.活動(dòng)全局管理 活動(dòng)分級(jí) 活動(dòng)規(guī)劃與活動(dòng)日歷設(shè)計(jì) 活動(dòng)資源協(xié)調(diào) 業(yè)務(wù)線目標(biāo)協(xié)調(diào) 2.活動(dòng)策劃 活動(dòng)目標(biāo)管理 活動(dòng)目標(biāo)人群匹配 活動(dòng)主題設(shè)計(jì) 預(yù)算與折扣 活動(dòng)品類規(guī)劃與產(chǎn)品矩陣 3.活動(dòng)操盤 營(yíng)銷機(jī)制設(shè)計(jì) 活動(dòng)促銷玩法 活動(dòng)資源盤點(diǎn) 活動(dòng)推廣 商家參與方案 4.活動(dòng)階段與節(jié)奏操盤 蓄水期/傳播造勢(shì)期 活動(dòng)預(yù)熱期 活動(dòng)導(dǎo)入/專場(chǎng)期 活動(dòng)爆發(fā)期 活動(dòng)返場(chǎng)期 5.活動(dòng)實(shí)施與監(jiān)控 活動(dòng)實(shí)時(shí)監(jiān)控與資源調(diào)整 活動(dòng)數(shù)據(jù)復(fù)盤 案例：亞馬遜活動(dòng)設(shè)計(jì)策略與資源分配規(guī)則、京東大促活動(dòng)策略、亞馬遜產(chǎn)品矩陣 |
| 專題三：首頁(yè)精細(xì)化運(yùn)營(yíng) |
1.首頁(yè)流量模型 2.首頁(yè)效率評(píng)估指標(biāo)體系 3.首頁(yè)資源管理 首頁(yè)資源類型與特點(diǎn) 業(yè)務(wù)目標(biāo)與首頁(yè)流量的匹配 流量轉(zhuǎn)化與分發(fā)模型 流量分發(fā)策略技巧 首頁(yè)資源監(jiān)管機(jī)制 4.大型案例詳解 京東首頁(yè)流量模型 亞馬遜首頁(yè)管理機(jī)制詳解 5.首頁(yè)運(yùn)營(yíng)Tips 擺平業(yè)務(wù)線的貨幣化策略 首頁(yè)布局策略 業(yè)務(wù)入口抓流量六大妙招 6.流量的落地頁(yè)承接策略 案例：京東首頁(yè)管理體系、亞馬遜首頁(yè)資源位分配與流量效率最大化策略詳解 |
| 專題四：私域精細(xì)化運(yùn)營(yíng) |
1.公域流量 vs. 私域流量 2.從公域向私域的引流策略 3.私域運(yùn)營(yíng)三要素 誘餌 觸點(diǎn) 規(guī)則 4.私域運(yùn)營(yíng)四策略 裂變+轉(zhuǎn)化 導(dǎo)購(gòu)+分銷 精準(zhǔn)投放 情感培養(yǎng)與長(zhǎng)期變現(xiàn) 5.私域運(yùn)營(yíng)模式 DTC 達(dá)人推廣 6.DTC全渠道運(yùn)營(yíng) 六大常用引流方法 私域轉(zhuǎn)化策略 私域工程框架體系 私域運(yùn)營(yíng)工具 案例：亞馬遜DM單玩法、社區(qū)零售的私域運(yùn)營(yíng)、瑞幸的私域引流、元?dú)馍值乃接蛄炎?、花西? WonderLab/潤(rùn)百顏私域運(yùn)營(yíng) |
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一.開場(chǎng)與導(dǎo)入 1.導(dǎo)師自我介紹 2.課程邏輯介紹 3.學(xué)習(xí)預(yù)期探討 |
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二.AI時(shí)代的運(yùn)營(yíng)革命 1.AI時(shí)代的運(yùn)營(yíng)底層邏輯 2.集中式運(yùn)營(yíng) vs. 精細(xì)化運(yùn)營(yíng) 3.運(yùn)營(yíng)發(fā)展趨勢(shì) 產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)深度融合 精細(xì)化運(yùn)營(yíng)滲透所有角落 AI深度變革數(shù)字化運(yùn)營(yíng) 4.AI驅(qū)動(dòng)的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)核心流程 案例：沃爾瑪、亞馬遜、京東、度小滿精細(xì)化運(yùn)營(yíng)案例 |
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三.做好AI時(shí)代的運(yùn)營(yíng)需要知道的AI知識(shí) 1.AI的演進(jìn)歷史與發(fā)展趨勢(shì) 2.AI的主要類型 規(guī)則式AI/專家系統(tǒng) 模型式AI：感知、認(rèn)知、推理 Agent與具身智能 通用智能 3.機(jī)器學(xué)習(xí) 監(jiān)督學(xué)習(xí) 無監(jiān)督學(xué)習(xí) 強(qiáng)化學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí) 4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理介紹 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) vs. 機(jī)器學(xué)習(xí)模型 生成式大模型與Transformer 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN） 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) 5.AI的性能指標(biāo) 性能指標(biāo) 效率指標(biāo) 效果指標(biāo) 6.AI在垂直領(lǐng)域中的應(yīng)用場(chǎng)景 AIGC（DeepSeek、ChatGPT等大語言模型的賦能領(lǐng)域）：生產(chǎn)力工具、智能客服、用戶個(gè)性化內(nèi)容生成、產(chǎn)品資料優(yōu)化、詳情頁(yè)優(yōu)化 運(yùn)營(yíng)提效：精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)策略、客群權(quán)益匹配、趨勢(shì)分析、銷售預(yù)測(cè)、智能選品、動(dòng)態(tài)定價(jià) 產(chǎn)品設(shè)計(jì)：產(chǎn)品定位、用戶畫像、需求洞察、流量分析、精準(zhǔn)推薦、召回策略、排序模型、AI洞察、產(chǎn)品研發(fā) 智能營(yíng)銷：用戶畫像、銷售預(yù)測(cè)、智能投放、精準(zhǔn)推薦、動(dòng)態(tài)權(quán)益、時(shí)機(jī)分析、智能觸點(diǎn) 信息安全：異常行為識(shí)別、模式發(fā)現(xiàn)、智能風(fēng)控、反欺詐 智能制造：生產(chǎn)監(jiān)測(cè)與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、質(zhì)量監(jiān)控、事故預(yù)測(cè)、工藝優(yōu)化、智能調(diào)度、自動(dòng)操作 常見企業(yè)應(yīng)用AI的認(rèn)知誤區(qū) |
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探討共創(chuàng)1 智能運(yùn)營(yíng)中AI賦能環(huán)節(jié)和方式的思考 練習(xí)：根據(jù)對(duì)AI能力的學(xué)習(xí)和理解，各組探討計(jì)劃在哪些運(yùn)營(yíng)環(huán)節(jié)中引入AI賦能，解決什么問題，并初步確定AI化思路。 |
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四.智能運(yùn)營(yíng)前提：運(yùn)營(yíng)數(shù)字化體系建設(shè) 1.數(shù)據(jù)賦能運(yùn)營(yíng)提效的模式 2.AI與數(shù)字化驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)的四大場(chǎng)景 3.智能運(yùn)營(yíng)指標(biāo)體系設(shè)計(jì) 智能運(yùn)營(yíng)指標(biāo)選擇 智能運(yùn)營(yíng)業(yè)務(wù)模型拆解 智能運(yùn)營(yíng)的OSM模型設(shè)計(jì) 4.AI驅(qū)動(dòng)的運(yùn)營(yíng)分析與機(jī)遇洞察 基于業(yè)務(wù)目標(biāo)的大數(shù)據(jù)建模 相關(guān)性分析 聚類分析 偏好分析/風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)/流失預(yù)警 案例：金融產(chǎn)品的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)指標(biāo)設(shè)計(jì)、B端產(chǎn)品的OSM模型拆解、信貸產(chǎn)品的相關(guān)性分析、中信銀行的留存轉(zhuǎn)化分析與機(jī)遇洞察。 |
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探討共創(chuàng)2 智能運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)體系設(shè)計(jì)與深度運(yùn)營(yíng)分析演練 練習(xí)：針對(duì)學(xué)員的產(chǎn)品選擇運(yùn)營(yíng)目標(biāo)，推導(dǎo)精準(zhǔn)業(yè)務(wù)指標(biāo)體系，并選擇分析方法進(jìn)行深度分析，找到運(yùn)營(yíng)機(jī)會(huì)點(diǎn)。 |
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五.智能運(yùn)營(yíng)基礎(chǔ)：精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)對(duì)象洞察 1.智能分群基礎(chǔ)：標(biāo)簽體系 2.數(shù)字驅(qū)動(dòng)的用戶精準(zhǔn)分群策略 3.機(jī)器學(xué)習(xí)用戶分群與用戶畫像 4.顧客價(jià)值分析與目標(biāo)客群識(shí)別 5.用戶深度洞察體系與AI分析 6.用戶價(jià)值層級(jí)與痛點(diǎn)分析 案例：亞馬遜用戶分群與LTV評(píng)估模型、金融產(chǎn)品用戶分群與目標(biāo)用戶評(píng)估、攜程的深度用戶洞察、金融客戶價(jià)值層級(jí)、新零售數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)痛點(diǎn)分析 |
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六.新客智能運(yùn)營(yíng) 1.渠道精細(xì)化運(yùn)營(yíng) 渠道指標(biāo)層次與數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè) 渠道綜合價(jià)值評(píng)估 渠道引流環(huán)節(jié)優(yōu)化 2.智能投放與營(yíng)銷內(nèi)容優(yōu)化 3.機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的新客權(quán)益優(yōu)化 4.轉(zhuǎn)化機(jī)會(huì)分析與精準(zhǔn)拉新 案例：亞馬遜渠道分析、金融產(chǎn)品營(yíng)銷漏斗分析、攜程流量轉(zhuǎn)化分析、亞馬遜精細(xì)化拉新策略、攜程精準(zhǔn)拉新 |
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七.老客智能運(yùn)營(yíng) 1.用戶留存五要素 2.會(huì)員體系設(shè)計(jì)：付費(fèi) vs. 等級(jí) 3.AI流失預(yù)警模型與自動(dòng)挽留策略 4.人工智能用戶召回模型 5.留存閉環(huán)與上癮模型 6.精細(xì)化運(yùn)營(yíng)模型介紹：AIPL、AARRR、UJM、GROW、RFM 案例：亞馬遜流失預(yù)警模型與自動(dòng)挽留運(yùn)營(yíng)策略、亞馬遜人工智能召回模型、山姆亞馬遜付費(fèi)會(huì)員vs.酒店航司等級(jí)會(huì)員機(jī)制深度分析、B端產(chǎn)品上癮模型 |
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探討共創(chuàng)3 用戶智能化分群與精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)策略設(shè)計(jì) 練習(xí)：針對(duì)學(xué)員產(chǎn)品的運(yùn)營(yíng)目標(biāo)，根據(jù)數(shù)據(jù)顯著性篩選高相關(guān)用戶特征維度，進(jìn)行動(dòng)態(tài)分群，判定高價(jià)值目標(biāo)客群，設(shè)計(jì)差異化運(yùn)營(yíng)策略以精準(zhǔn)高效高ROI達(dá)成運(yùn)營(yíng)目標(biāo)。 |
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------可選專題運(yùn)營(yíng)模塊 注：以下多個(gè)重要運(yùn)營(yíng)模塊可選，默認(rèn)課程內(nèi)容不包含。但以下都是大專題，如果需要，要做相應(yīng)時(shí)間調(diào)整。 |
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專題一：品類精細(xì)化運(yùn)營(yíng) 1.線下收集用戶行為數(shù)據(jù)的策略 2.GROW商品精細(xì)化運(yùn)營(yíng)模型 滲透力分析 價(jià)格力分析 復(fù)購(gòu)力分析 延展力分析 品類綜合價(jià)值模型 3.GROW模型驅(qū)動(dòng)的品類策略 高滲透力品類策略 高價(jià)格力品類策略 高復(fù)購(gòu)力品類策略 品類價(jià)值金字塔及資源配置規(guī)則 4.產(chǎn)品矩陣詳解 矩陣角色構(gòu)成 品類矩陣各角色選品 各角色產(chǎn)品的銷售策略 5.長(zhǎng)期健康的品類銷量分布 6.品類價(jià)格策略 京東的價(jià)格星級(jí)玩法 亞馬遜的動(dòng)態(tài)價(jià)格模型與AI驅(qū)動(dòng)自動(dòng)定價(jià) 案例：亞馬遜品類長(zhǎng)期價(jià)值分析、亞馬遜跨品類顧客滲透-留存分析、京東的品類矩陣與選品策略、亞馬遜自動(dòng)定價(jià)模型 |
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專題二：活動(dòng)精細(xì)化運(yùn)營(yíng) 1.活動(dòng)全局管理 活動(dòng)分級(jí) 活動(dòng)規(guī)劃與活動(dòng)日歷設(shè)計(jì) 活動(dòng)資源協(xié)調(diào) 業(yè)務(wù)線目標(biāo)協(xié)調(diào) 2.活動(dòng)策劃 活動(dòng)目標(biāo)管理 活動(dòng)目標(biāo)人群匹配 活動(dòng)主題設(shè)計(jì) 預(yù)算與折扣 活動(dòng)品類規(guī)劃與產(chǎn)品矩陣 3.活動(dòng)操盤 營(yíng)銷機(jī)制設(shè)計(jì) 活動(dòng)促銷玩法 活動(dòng)資源盤點(diǎn) 活動(dòng)推廣 商家參與方案 4.活動(dòng)階段與節(jié)奏操盤 蓄水期/傳播造勢(shì)期 活動(dòng)預(yù)熱期 活動(dòng)導(dǎo)入/專場(chǎng)期 活動(dòng)爆發(fā)期 活動(dòng)返場(chǎng)期 5.活動(dòng)實(shí)施與監(jiān)控 活動(dòng)實(shí)時(shí)監(jiān)控與資源調(diào)整 活動(dòng)數(shù)據(jù)復(fù)盤 案例：亞馬遜活動(dòng)設(shè)計(jì)策略與資源分配規(guī)則、京東大促活動(dòng)策略、亞馬遜產(chǎn)品矩陣 |
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專題三：首頁(yè)精細(xì)化運(yùn)營(yíng) 1.首頁(yè)流量模型 2.首頁(yè)效率評(píng)估指標(biāo)體系 3.首頁(yè)資源管理 首頁(yè)資源類型與特點(diǎn) 業(yè)務(wù)目標(biāo)與首頁(yè)流量的匹配 流量轉(zhuǎn)化與分發(fā)模型 流量分發(fā)策略技巧 首頁(yè)資源監(jiān)管機(jī)制 4.大型案例詳解 京東首頁(yè)流量模型 亞馬遜首頁(yè)管理機(jī)制詳解 5.首頁(yè)運(yùn)營(yíng)Tips 擺平業(yè)務(wù)線的貨幣化策略 首頁(yè)布局策略 業(yè)務(wù)入口抓流量六大妙招 6.流量的落地頁(yè)承接策略 案例：京東首頁(yè)管理體系、亞馬遜首頁(yè)資源位分配與流量效率最大化策略詳解 |
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專題四：私域精細(xì)化運(yùn)營(yíng) 1.公域流量 vs. 私域流量 2.從公域向私域的引流策略 3.私域運(yùn)營(yíng)三要素 誘餌 觸點(diǎn) 規(guī)則 4.私域運(yùn)營(yíng)四策略 裂變+轉(zhuǎn)化 導(dǎo)購(gòu)+分銷 精準(zhǔn)投放 情感培養(yǎng)與長(zhǎng)期變現(xiàn) 5.私域運(yùn)營(yíng)模式 DTC 達(dá)人推廣 6.DTC全渠道運(yùn)營(yíng) 六大常用引流方法 私域轉(zhuǎn)化策略 私域工程框架體系 私域運(yùn)營(yíng)工具 案例：亞馬遜DM單玩法、社區(qū)零售的私域運(yùn)營(yíng)、瑞幸的私域引流、元?dú)馍值乃接蛄炎?、花西? WonderLab/潤(rùn)百顏私域運(yùn)營(yíng) |
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