数据化互联网营销和运营
综合知识平台

全新旗舰课的第一期接受报名!宋星大课堂II:《数字化增长——以消费者为核心的数字营销的转型、路径与落地》

如果您想要查看如何报名,请直接到本文末尾。

下图:宋星大课堂:数据化营销与运营 知识地图

(下载高清原图请加工作人员微信(见下二维码),回复关键字“知识地图”,并帮忙转发该地图)

这是我的全新课程。是继26期《宋星大课堂I:数据化营销与运营大课堂》之后的新的旗舰课来得有点晚,我花了三年的时间去整理、归纳、总结,而且这期间还经历了很多的客户的咨询项目,所以,有些姗姗来迟,但绝对是热乎乎地新鲜出炉。

相信我,这门课值得您此前三年时间的苦苦等待!

新的课程《数字化增长——以消费者为核心的数字营销的转型、路径与落地》,很聚焦,只讲一件事情:你的营销数字化转型,应该怎么做,才能成为你的竞争力。

这个话题绝对不是一个容易的话题,而且,随便讲些概念,讲些逻辑,毫无意义。谁不知道要这么干,那么干?问题是,究竟应该怎么干?

不能只是有方向,更要有路,还要能落地!

所以,这个课程的题目,我专门强调了:路径与落地

什么样的路径,又该如何落地呢?

解决这个问题,我把我的课程按“明暗两条线”来组织。

明线:从营销的前链路、中链路和后链路的角度,看各个阶段的数字化营销及其转型升级的内容、方法与实现。按照这条线索,我们的数字化营销是从以流量为中心的营销逐步深入到以消费者为中心的营销的。那么,流量营销应该如何做、如何升级;消费者营销应该如何做、如何升级、如何落地实现,是贯穿课程始终的核心内容。

暗线:从PECO的角度,看如何通过优化商品(Product)、效率(Efficiency)、渠道和链路(Channel)、运营(Operation)提升数字的增长。(重要性不分先后,只是为了英文简写读起来容易才按PECO的顺序排列的)

暗线是我在课程中将要强调的。虽然明线容易理解——我们都知道前链路(引流、获客)要做好、中链路(互动、转化)要做好、后链路(生命周期价值与转介绍增殖价值)要做好,数字营销就能产生巨大的价值。但是明线如何做好,却不简单,它一定是通过PECO四个维度的一个或者多个甚至全部都能有提升才能够实现的。

你所期望了解到的数字营销转型与升级的全部内容应该都包含在PECO中。

  • 我们说要做好内容——这是O(运营)的一部分。
  • 我们说要降本增效——这些是E(效率)和O(运营)的部分。
  • 我们说要有更好的消费者体验——这是E(效率)和P(产品)的部分。
  • 我们说要构建新的营销生态、构建私域、构建与自己所处行业及自己的品牌相匹配的数字营销——这些是PECO全部涉及到的部分。

当然,光有明线和暗线还不够,企业还要具有能够把明线和暗线梳理好、拽起来的能力,这就需要组织架构上要匹配,基础设施要过硬。组织架构和基础设施的匹配,也是这门课要具体介绍的。

这门课中包含了很多大家一定会感兴趣的内容(知识点),例如:

  • 在今天的数字营销环境下,我应该如何通过投放实现更有效的引流
  • 同样,我应该如何利用内容做引流,或是用KOL和KOC如何引流
  • 我的私域应该如何定位:策略、主战场、私域的差异化点都应该是什么
  • 我的私域增长应该如何落地:应该规划什么样的路线图、应该利用什么样的触点、构建什么样的消费者旅程链路
  • 我如何利用数据,尤其是消费者的数据去应用在营销上,并且如何确保这些应用能够落地实现,并达到效果
  • 以及,由上面个的课题所引发的很多具体的数据落地:数据结构的梳理、数据打通的实现、消费者洞察的实现、消费者标签体系的建立、企业自有数据和外部数据的融合与应用、相关的数据应用工具系统等(课程是给营销业者的,所以底层技术不涉及)
  • 基于数据的深度消费者运营:具体哪些应用,有哪些成功案例、哪些失败案例
  • 会员如何运营能够为你带来真正的价值
  • 企业的营销数字化转型的组织架构与基础设施

具体的课程内容,大家看看我的提纲吧!两天的课程(时长上跟老的大课堂一样)基本上就是下面这些,可能会有一些微调,但是核心内容已经全部制作好固定了!

(另外:新大课堂线下开课,老的大课堂也不会停止。上过之前宋星大课堂的同学,对于新大课堂的理解会更有帮助!)

全新课程超过450页的PPT(还在最后的优化中)

 

详细内容提纲

宋星大课堂:数字化增长——以消费者为核心的数字营销的转型、路径与落地

第一部分:增长源自哪里?——企业数字营销增长的明线与暗线

  1. 传统ACR增长方式
  2. 市场和营销环境变化的新趋势
  3. 增长是一个系统工程
  4. 增长的“明线”:营销的前中后链路
  5. 增长的“暗线”:企业新增长的PECO驱动力

 

第二部分:前链路增效

  1. 产品本身就意味着流量:从产品出发的数字营销
    •  数字营销增长的产品七维度模型
    •  数字营销增长的产品驱动力之一:构建产品的传播力
    •  数字营销增长的产品驱动力之二:降低产品体验难度或决策成本
    • 数字营销增长的产品驱动力之三:用产品实现引流
    • 用数据预测爆款
  2. 前链路引流及增效
    • 前链路引流的路径模型
    • 前链路引流增效之一:精准投放背后的逻辑及落地
      • a)强烈的围墙花园化与应对
      • b)机器优化的普遍应用及实战
      • c)媒体投放工具平台的升级及应对策略
    • 前链路引流增效之二:内容引流的策略和落地
      • a)好内容有标准吗:让内容发挥价值的六个要素
      • b)在抖音、小红书上做出好内容的策略
      • c)预测好的内容
      • d)基于内容平台的推荐规则创制好的内容
    • 利用KOL和KOC引流
      • a)选择KOL的策略
      • b)衡量KOL和KOC引流的效果

 

第三部分:从公域到私域

  1. 应该如何定义私域,又应该如何建立私域战略
    • 私域的核心特征
    • DTC与私域的关系
  2. 私域增长:策略到落地
    • 私域定位:准备用私域做什么,以及主阵地在哪里
    • 路径设计:选择何种私域实现路径
      • a)消费者营销与运营的圈层模型
      • b)圈层的选择决定私域宏观路径
    • 确定触点:什么样的场景下选择什么样的触点
      • a)触点选择的四大核心要素
      • b)目前数字世界中的触点分析(链路开放度、数据开放度、场景应用等三个角度)
    • 定义元场景下的链路
      • a)转化型元链路
      • b)收敛型元链路
      • c)裂变型元链路
    • 构建消费者旅程链路
      • a)从宏观链路到消费者微观链路
      • b)跨生态(跨域)链路
    • 针对性运营及提效(该小节的全部内容即本课程的第四大部分、第五大部分)

 

第四部分:更高效的营销与运营(上)——关键数据的获取、组织与使用

  1. 营销与运营增长背后的核心驱动力
    • 营销圈层模型
    • 营销与运营链路的宏观收益分析模型
    • 营销与运营优化的光谱模型
    • 营销与运营增效的成本与收益分析案例
  2. 高效营销与运营的核心基础:数据及数据的结构
    • 企业营销与运营数据的主要分类
    • 自有数据的主要数据来源
    • 自有数据的采集方法和实现
    • 企业营销与运营数据的结构
  3. 如何有效地获取数据:业务角度的动作与案例
  4. 打通数据之一:一方数据之间的打通
    • 打通数据,到底打通什么
    • OneID的逻辑
    • OneID的实现方式:主键法
    • OneID的实现方式:图计算方法
    • 打通数据时属性冲突的处理
  5. 建立消费者标签并实现洞察
    • 标签不是一个tag,而是一个体系
    • 事实标签的构成
    • 规则标签与案例示例
    • 消费者预测及预测标签
    • 建立标签体系时应规避的陷阱
  6. 打通数据之二:一方数据跟外部数据的融合
    • 内外数据打通的层级
    • 利用新的技术实现的数据打通:隐私计算与数据打通
  7. 企业数字营销的数据解决方案之一:CDP
    • CDP用来解决什么问题:适用于CDP和不适用于CDP的情况
    • CDP的核心功能架构
    • CDP的主应用场景与扩展能力
    • CDP与CRM的差异
    • 选择一个合适的CDP要注意什么
  8. 企业数字营销的数据解决方案之二:用户行为分析工具
    • 为什么用户行为分析工具也非常重要(深度运营需要用到它)
    • 用户行为分析工具有哪些,成本高吗

 

第五部分:更高效的营销与运营(下)——基于数据的深度消费者营销

  1. 一个全面的基于数据的深度消费者营销的真实案例
    • 目标、触点和链路
    • 营销与运营的重点
  2. 链路优化
    • 链路优化的核心与两个误区
    • 链路优化的实战方法及案例
    • 确定更好的营销链路:为营销链路进行AB测试
  3. 触点互动优化
    • 落地环节的优化
    • 微转化优化
    • 案例
    • 触点创意与内容的增效工具:DAM(数字资产管理系统)(看情况是否放入详细介绍,主要考虑授课时间)
  4. 针对性运营
    • 单一数据源的针对性运营
    • 多数据源的针对性运营
    • 针对性能够提高多少实际转化效果(行业的情况)
    • 案例
    • 针对性运营的增效工具:MA(营销自动化系统)(看情况是否放入详细介绍,主要考虑授课时间)
  5. 基于消费者数据的营销应用之一:消费者精细化沟通与转化消费者
    • 案例一:细分消费者人群的活动营销与再营销(消费品行业案例)
    • 案例二:基于一方数据的消费者深度挖掘与机会挽回(汽车行业案例)
  6. 会员运营的数字化增长
    • 打通积分数据:增强消费者忠诚度(含案例)
    • 提升复购(含案例)
    • 驱动会员为你进行营销(含案例)
  7. 消费者裂变增殖
    • 裂变的设计与触点选择
    • 增强裂变的方法与案例

 

第六部分:基础设施与必备能力

  1. 从一个真实的案例开始
    • 企业的目标、基础设施条件、组织与策略安排
    • 成功点和失败点
  2. 数字化增长目标下的正确策略与规划
    • 增长策略的选择
    • 组织架构的匹配(案例)
    • 在固定组织架构之下的动态架构设计
  3. 避免数字化大旗之下的陷阱
    • 需求分析比什么都重要
    • 能力陷阱
    • 解决方案陷阱
    • 运营断层
    • 如何避免坠入陷阱
Bonus:大课堂的全部数字化资料

 

最近一期的时间地点

  • 授课日期:2022年12月17-18日(周末两天)
  • 授课时间:两天均是9:00-18:00
  • 授课地点:上海
  • 特别说明:如果确实因为不可抗力(如疫情)而无法举办的,我们会全额退款。请大家放心。
  • 早鸟报名截止日期:2022年12月12日前(含)

 

谁来讲

全新的大课堂,仍由宋星全程讲授。

宋星是谁?26期3000多名学员参加的《宋星大课堂:数据驱动的营销与运营》的全程授课老师。相信太多的朋友都认识他,甚至很多朋友都不讳言,自己是“读着他的文章和博客成长的”。

宋星是数据化互联网营销与运营资深的从业者和行业意见领袖,“宋星的数字观(www.chinawebanalytics.cn)”博客(原“网站分析在中国”)全文作者,新南威尔士大学营销分析行业顾问委员会(UNSW Marketing Analytics Advisory Board)委员。阳狮传媒集团特聘顾问、腾讯原星河计划顾问、百度集团顾问与钻石讲师、Google mLab顾问、北京航空航天大学特聘教授,也是前阳狮传媒集团数据技术与创新事业部总经理,前Adobe Omniture Business Unit亚太区首席商业咨询顾问。

作为中国最早的网站分析与优化实践者和推广者,在超过14年的互联网数据分析从业历程中,宋星服务了近百家致力在互联网业务领域取得突破的企业,并撰写了超过230篇业内脍炙人口的文章。他的个人博客“网站分析在中国”(现更名为:“宋星的数字观”)是互联网从业者必看的网站之一,也是业内唯一一个完全由一个人撰写的专业博客。这一博客在超过11年的历史中获得了近300万的读者。同时,他也创立了互联网数据分析领域拥有超过11年历史的最著名的沙龙:WAW(Web Analytics Wednesday),这个沙龙直到今天仍然是每个月行业从业者的干货盛会。

宋星全程讲授的公开课《数据驱动的互联网营销和运营大课堂》在2016年5月到2022年10月的6年时间内,在北京、上海、深圳、广州和台北等地,一共开设26场,场均超过120人。

截至目前,有超过580家企业参加了大课堂,目前这一数字仍在上涨。

下图为部分参加课程的企业,排名不分先后。

 

 

 

往期课程现场回顾

全部照片为大课堂《数据驱动的互联网营销与运营》课程的历次实景照片。

之前课程的评价

 

报名方法

课程全价为12888元/人,在优惠期内为8200元/人(优惠期截止至2022年12月12日)。大课堂老学员有额外优惠,请群里联系林森老师。
方法一
公司团队报名请联系林森老师微信号18810789122,并注明“上海大课堂”。
方法二
移动端使用微信扫描二维码进行购买(支持微信支付):

请用微信扫描上面的二维码购买

 
发票

课程可以开具增值税发票(普通或专用均可)。发票项目统一为:“咨询服务费”。

 

团购提示

  • 3人团购价:3人及以上7500元/人
  • 团购:如需参与团购,请联系林森老师微信号18810789122,备注“大课堂团购

 

其他想要了解

欢迎随时联系我们。联系人:林森老师微信号18810789122,注明“上海大课堂”。

 

未经允许不得转载:版权归宋星及chinawebanalytics.cn所有宋星的数字观 » 全新旗舰课的第一期接受报名!宋星大课堂II:《数字化增长——以消费者为核心的数字营销的转型、路径与落地》
分享到: 更多 (0)

评论 抢沙发

  • 昵称 (必填)
  • 邮箱 (必填)
  • 网址