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網絡營銷培訓

【課程特點】
1、實用性強：著名跨國公司成功管理模式加入講師在著名企業(yè)的任職經驗，課程針對管理人員實際遇到的問題為出發(fā)點，強調技能提升來解決管理問題。
2、操作性強：在深入理解的基礎上，提煉、總結、歸納大量的管理工具。
3、參與性強：理論分析、案例討論、實例分析、角色扮演、培訓游戲、故事描述等靈活多樣的培訓形式，在輕松愉快的環(huán)境中得到提升，課堂氣氛熱烈且發(fā)人深省。

【課程大綱】
第一部分：互聯網思維體系下的服務營銷理念
（一）什么是互聯網思維
1、互聯網發(fā)展的兩個階段
2、互聯網服務營銷的正確認知
（二）互聯網的10大核心服務營銷思維
1、用戶思維（核心思維）
2、跨界思維
3、參與思維
4、痛點思維、癢點、興奮點思維
5、微創(chuàng)新服務思維——先開炮后瞄準
6、免費思維——羊毛出在狗身上
7、流量和口碑思維
8、事件營銷和病毒思維：一切只為了秀
9、“大數據”思維——做好網絡服務營銷的基礎
10、平臺思維（驅動力）——如何用平臺思維進行員工管理

第二部分：用互聯網思維改造企業(yè)服務營銷模式
1、互聯網的方法論
（1）樹概念：沒有精神的服務是沒有生命力的
（2）講故事（產品人格化）：樹立一個概念賣給屬于那個社群精神的人們
（3）強體驗：尖叫來自于出乎意料的服務
（4）引傳播：微信、微博、KOL——事后線上的媒體呈現比事前線下的活動更重要。
2、互聯網營銷的靈魂：巧借事件營銷降低服務成本
（1）找話題：要有一個吸引人的話題
（2）抓熱點：抓住當前的熱點激發(fā)情緒
（3）傍大款：最好能傍到一個著名人物或品牌
（4）善娛樂：活動要有娛樂性和趣味性
（5）做海報：設計一款具有沖擊力的海報
（6）強媒體：尋找互聯網強勢媒體為你宣傳
3、“微”力無窮：如何借微博營銷以“微”力改變市場地位
（1）微博是一種廣場媒體
（2）微博傳播讓別人愿意轉發(fā)才是關鍵
（3）微博上要樹立個性化的形象
4、顛覆性的力量：微信營銷如何成為營銷新利器
5、構建互聯網服務體系：O2O社區(qū)化服務運營

第三部分：數據篇——“大數據”在營銷和管理中的應用
一、從數據化運營到運營數據
（一）大數據，為什么很多人只會談，不會做
1、大數據從來不是免費的午餐
2、更主動的管理，更多的創(chuàng)新
3、數據化思考——問題就是答案
（二）大數據的本質就是還原用戶的真實需求
1、識別，讓似是而非的行為數據串聯起來
2、價值，企業(yè)價值Vs客戶價值
3、場景，你知道當時所有的場景嗎
4、數據化思考——CEO們關心哪三個數據
（三）“活”的數據才是大數據
1、“活”做數據收集，抓住相關性
2、“活”看數據指標，動態(tài)地使用數據
3、數據化思考  別再做碰巧游戲

（四）無線數據，大數據的顛覆者
1、無線數據正在將整個數據變成“噪音”
2、PC數據與無線數據的關系
3、多屏思維下的電子商務
4、數據化思考  樣本的偏見
（五）數據分類與數據價值，什么才是你的核心數據
1、數據分類為什么如此重要
2、數據分類的4大維度
3、數據的5大價值
4、數據化思考  用傻瓜的角度去觀察
（六）從用數據到養(yǎng)數據
1、數據應用因小而美
2、把數據放進“框”之中
3、如何用框架來做決策
4、養(yǎng)數據，重要的數據戰(zhàn)略
5、數據化思考，遠離“或”選擇

二、阿里巴巴的大數據秘密
（一）阿里巴巴的大數據實踐
1、假定數據是穩(wěn)定的
2、假定數據是可獲取的
3、數據化思考  先開*，后瞄準
（二）混、通、曬，阿里巴巴數據化運營的內三板斧
1、混，“混”出數據
2、通，打“通”“混”的數據
3、曬，“曬”出“混”和“通”的數據
4、數據化思考  思考，要學會關窗口
（三）存、管、用，阿里巴巴運營數據的外三板斧
1、存，數據收集的開始
2、管，保護好存儲數據
3、用，從收集數據到管理數據
4、數據化思考——用化骨綿掌解決本質問題

三、大數據精準營銷策略
（一）“大數據”的四個條件
1、數據體量夠大（Volume）
2、數據類型夠多（Variety）
3、數據價值密度低（Value）
4、數據具有實效性（Velocity）
（二）永遠不要忽視了行為數據
（三）做不了“大數據”，我們可以做“小數據”
其實不管是大數據還是小數據，能為決策提供依據的就是有價值的數據
（四）精準化服務：大數據帶來的管理變革
（五）“大數據”可以提升工作效率和服務質量
（六）如何運用大數據開展O2O營銷
1、O2O主要模式
（1）一種是線上線下模式，即消費者在線上訂購商品，再到線下實體店進行消費的購物模式
（2）一種是線下線模式，即利用線下的信息展示渠道以及各種線下推廣活動等，將用戶引導到線上消費的模式。
互聯網思維說白了就是兩個詞，一個叫連接，一個叫滲透。
2、案例分析
（七）如何運用大數據開展平臺化營銷

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