课程收益:
通过本次培训中实际案例的分享,了解数据管理和运营中的各种经验教训,深刻理解大数据对于企业精细化管理的意义,发掘客户精细营销和运营的价值,提升企业产品创新的能力。本课程将分析汽车行业的大数据发展前景,展望企业发展转型的战略机遇。
课程背景:
2012-2015年,中国企业正面临着一个极具挑战的经济时局,市场竞争越发激烈,如何避免低水平的价格竞争,凸显产品的差异化?这需要提升企业的管理水平和精细化营销能力,借助大数据的收集和整理,可以实现上述目标。
2014年全年,中国累计生产汽车2372.29万辆,同比增长7.3%,销售汽车2349.19万辆,同比增长6.9%,产销量继续稳居世界第一。2015年中国车联网用户的渗透率有望突破10%的临界值,届时中国车联网的市场规模将超过1500亿元。车联网可以产生海量的数据,这些大数据会带来前所未有的商业机遇。
当前,中国汽车产业赢利点正在从整车销售向个性化服务转移,整合大数据资源进行针对性服务已成为趋势。未来汽车将不再是代步的机械工具,在互联网驱动下,汽车未来将是满足安全性、娱乐性和信息化等诸多需求的智能移动终端,将推动汽车产业全产业链发生本质的变革。
大数据对汽车行业的营销可以分为生产部分和消费部分两块。在大数据时代,大数据放置于汽车行业,将会带来的改变有:
A、更精准的营销:传统购车程序中,人们根据颜色、外观、引擎甚至安全性、豪华与否等角度选择,而对那些“不知道自己要什么”的消费者来讲,一个甚至几个类似“空间更大”“座位更大”的固定问题并不能真正戳中心房。这时候,必须要知道每一位消费者的自身需求,提供更多选择的可能性。通过数以百万计的选项,满足每一个细项需求。真正地了解消费者,知道他们想要什么。
B、灵活的生产:通过大数据的统计知道消费者需要什么,按照偏好生产,与市场需求灵活匹配。这样有效降低库存,节约成本。
本讲座将结合制造业企业大数据应用,通过客户分析的实际案例,介绍数据分析技术在客户营销、管理等方面的应用价值,并详细分析大数据在汽车领域的应用场景和案例。
培训目标:
大数据时代下,客户的重新认识和精细营销,如何提升企业的核心竞争能力,如何更新企业运营的新理念。了解互联网时代带来的互联网思维,分享互联网行业大数据分析案例,对传统制造产业带来的冲击分析,探索制造业大数据应用场景。了解大数据处理的基本技术,包括数据仓库、云计算、数据挖掘、元数据等基本内容。解决数据质量的方法和经验,数据管理的组织机构设置等。
一、“大数据、大生意”:
1.概述
1)大数据概念和特点
2)大数据需要哪些技术支撑
3)大数据能够带来哪些新应用?
2.大数据时代带来对传统营销的挑战
1)大数据如何成为资产?——GOOGLE的市值远超过制造企业
2)大数据如何体现精细营销?——卖PIZZA的例子
3)大数据的价值——靠空调电表判断气候趋势(“指数”)
3.大数据时代的“互联网思维”营销模式
1) 互联网思维——先圈用户再挣钱
2)互联网的营销模式——微博营销、网页营销等
3) CRM——“旧貌焕发新颜”
4)精细营销——装上了GPS,实现“精确打击”
5)思维的转型——“特斯拉”的冲击
4.如何在海量数据中整合线上、线下数据,形成你对消费者的独特洞察力
1)知道客户的各个属性——互联网时代不再“是否是狗”
2)客户的群体特征——“人以群分”
5.如何建立产品分析的数据平台,提供产品的“标尺”
1)产品的数据有哪些?——发动机功率、重量、油耗、颜色等等维度
2)产品设计的互联网思维?——小米手机
3)产品的大数据分析——哪些维度?
4)如何“产品为中心”发展为“客户为中心”?——有数据就有可能
6.大数据对汽车行业影响
1)汽车生产过程:按需生产,降低库存
2)汽车销售过程:客户的需求把握,客户需求细分
3)流动数据获取:流动数据监控,及时发现汽车安全异常等
4)出行计划制定:合理设计出行路线,避免堵车等
5)汽车生态链的管控:上下游产品数量和质量的量化控制
二、大数据下客户的“透视”:
1、客户是“上帝”,如何找到“上帝”?
1)上帝是什么样子?
上帝是什么视图?
2)客户是什么样子?
客户是什么视图?
3)产品是什么样子?
产品是什么视图?满足哪些功能?
4)如何建立客户和产品间的关系?
为合适的客户,找到合适的产品(分析需求,满足需求)
2、我们对自己的客户了解多少?
1)客户会有什么特点?
客户的基本特征(如:不同产品的年龄分布)
客户的群体特征(如:不同年龄群体关注点有哪些?)
客户的交往圈子(如:户外旅游圈子关注哪些产品?)
2)营销的方法
营销方法论和知识库(分析问题的知识库和方法树)
制造业产品营销的特点(如何突出附加值?)
传统营销如何转型互联网营销?
“汽车”如何私人订制?
3)产品的客户服务
大数据能够发现哪些产品质量问题?如何提升客户满意度
3、如何“帮客户买产品,而不是推销其不需要的产品”
1)如何进行客户的“X光透视”?
客户的统一视图包含哪些信息?哪些是关键属性?
如何发现客户的真实需求?(服务与骚扰的区别)
示例:电信行业客户的统一视图
2)内部产品的科学选配
如何提供专家般量化的分析,为用户提供最优的内部产品?
3)竞争对手产品的对比
与竞争对手间的产品差异化区隔
自己产品的优势和弱点(如何提供量化的分析结果?在形象展示出来)
示例:竞争对手的客户回归
4)销售过程的处理
销售时机的把握销售语术的把握
4、大数据营销的作用和价值
1)数据和知识是人的本质特征
2)大脑是人与动物的差别
3)“事半功倍”是捷径
4)从“拼刺刀”到“信息战”;示例:某人关系图
5、产品如何进行“透视”
1)产品自带数据
2)产品中互联网思维创新设计
如何用微信“卖肉夹馍“?
如何用微信卖汽车?
3)产品的差异化数据显示——用数据证明产品(功率等参数之外呢?用路线规划、安全告警等新数据)
4)产品的附加值——加法还是减法?(UPS公司的车辆路线规划)
三、基础数据的收集和整理
1、数据的种类
1)客户数据内容(汽车客户的基本资料)
2)产品数据内容(产品的编码)
3)营销数据内容(交易记录的保存)
4)服务数据内容(客户服务数据的保存)
5)制造行业数据的特点:(数据类型杂、数据量大等)
2、数据的存放方法
1)数据的清洗、转换和加载
2)存放在数据库/数据仓库
3)数据的基本分析工具EXCEL等
3、数据的基本整理
1)数据的归类存放(建模型)
2)数据的基本加工
4、数据的基础分析
1)数据的基本汇总
2)数据中的“金子”:从石头中淘金子
3)数据挖掘:“啤酒和尿布”的故事
4)高级的数据挖掘工具SAS和SPSS等
示例:切入几张工具的示意界面图
5、数据质量的基本保障
1)指标的口径描述和统一
2)后期补数据成本是前提收集数据成本的15倍
3)“差之毫厘谬以千里”
6、制造业企业数据的收集和整理
1)制造环境的数据收集/整理
2)采购数据的收集/整理
3)营销数据的收集/整理:
4)人力资源数据的收集/整理
示例:某企业的数据收集/整理方案
四、客户的分析和认知
1、客户的定义和范畴
用户和客户的区别
客户是否要进行细分,如集团客户、家庭客户等
2、关于客户的基本“信息”(管中窥豹)
身份证信息行为爱好信息衍生信息
3、客户的基本属性标签(如高端客户推销高档汽车等)
增值服务等方面,让服务更加贴近客户
4、客户的喜好(“不怕没缺点,就怕没爱好”)
客户的品牌归宿、产品喜好分析
通过客户服务中心的询问等获取的知识
5、客户的细化分群
客户分群的依据(物以类聚、人以群分)
6、客户的知识库
实时调出符合条件的客户群体来
示例:某企业客户特征知识库举例
7、客户的“再挖掘”(UPSELL/CROSSSELL)
客户群中的“种子/关键”客户客户的交往圈分析
示例:客户交往圈分析案例
基于客户交往圈,进行客户“再挖掘”
8、客户的生命周期管理
客户的生命周期数据分析渗透到客户的生命周期全过程
9、制造业中能进行哪些客户分析和营销?
客户的基本信息分析:如对汽车的兴趣和爱好
客户的分群(品牌和产品设计):汽车行业的客户细分
对客户更深层的了解,就可以进行合适的营销:特斯拉汽车的营销
五、如何为合适的用户提供合适的产品?
1、营销的目的:为合适的用户提供合适的产品
除了“激情营销”,更需要“理性营销”;真正满足客户需求才能构建长久的营销关系;
客户的真实需求如何?
“有人开奔驰,有人开奇瑞”不同产品适应不同用户群
2、如何发现合适的用户
谁是合适的客户?标准有哪些?客户的担心、顾虑是什么?
3、如何提供合适的产品
从现有的产品客户中寻找目标客户特征
汽车产品的增值服务
示例:客户针对性营销案例示例
4、营销案的设计和评估
如何吸引用户?如何让用户选择产品?
5、营销的过程和细节
类似CRM系统的营销流程管理
示例:制造行业CRM营销的流程框架图
6、营销的渠道选择
客户是否喜欢外呼电话,还是微信?还是实体营业厅?
示例:用户偏好渠道分析的案例
7、如何避免对客户的过渡打扰
限制每月的外呼次数;
8、制造行业的客户数据挖掘
海尔的数据挖掘案例
9、制造行业的产品质量控制
如何挖掘产品使用过程的异常点
如何分析产品的故障
六、汽车行业大数据发展展望
1.数据的收集:
数据是资产,收集更多的数据,上传更多的数据,类似手机收集数据
汽车故障监控数据、汽车行驶位置数据、汽车油耗数据等等
2.挖掘客户的需求:
找到潜在客户需求,基于“客户群体”进行满足
3.设计产品:
基于客户需求设计产品;
基于产品提供增值大数据服务
4.设计渠道,进行营销:
不同客户的不同渠道喜好;营销时间;营销事件等
5.汽车的安全数据分析:
提高器件监控能力,发现于未然,速度监控,防止盗窃等
6.汽车行业发展参考手机行业,提供更多的APP应用;激活增值业务营销。
7.汽车行业的客户服务:
找到客户真实反馈,提升产品质量
七、如何编写漂亮的分析报告(既有漂亮里子,也要有漂亮面子)
1、数据是基础
2、分析报告是展现形式
3、分析报告的思路
4、分析报告的方法
【示例】:分析报告演示
八、总结和展望