【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，是当下所有客服人员、互联网运营人员等必须要关注的。
我们传统通讯运营服务商通常把营销与客服进行分离，但在今天我们更需要围绕用户生命周期的价值展开精细化运营，实现整体价值的提升。
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
lRFM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
lApppush
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
