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新零售互聯網的產品運營與管理課程

課程編號：22011

課程價格：￥21200/天

課程時長：2 天

課程人氣：855

行業類別：不限行業     

專業類別：運營管理 

授課講師：周一帆

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】
企業中高層管理人員

【培訓收益】
任正非說：如果我們不想死，就要向最優秀的人和組織學習，否則怎么能先進呢？該項目可以零距離接觸，感悟其優秀文化，學習其先進的管理之道——他人之石可以攻玉。

 

第一單元 初始互聯網運營

1. 互聯網思維獨孤九劍

2. 案例：運營內功有啥用

u 小米的用戶運營

u 京東的數據運營

u 無印良品的流程運營

u 杜蕾斯的內容運營

3. 運營的目標是什么

u 效益最大化

u 業務目標細分

u 不同產品的業務目標

u 如何達成業務目標

4. 構建運營的sense

u 常見運營的問題

第二單元   產品運營管理的概念

1、 產品運營的基本理念

u 產品運營概念

u 產品運營的內容

2、 如何樹立運營意識

u 用戶與顧客

u 推廣與運營

u 市場與運營

u 銷售與運營

3、 運營中的工作方法

u 用戶需求的定義

u 常用的運營工作方法

A、 行業數據調研

B、 業內資深專業人士

C、 定向的用戶訪談

D、 問卷調研

E、 將自己變成目標用戶

F、 來自運營數據的分析

G、 基礎的定性和定量分析

4、 用戶需求評估-KANO模型

A、 用戶需求的定義

B、 四個用戶需求的類型

u 必備需求

u 無差異需求

u 魅力型需求

u 期望值需求

u 反向需求

C、 KANO模型

D、 KANO模型的總結

5、 常用運營工具的使用

u 運營統計常用的數據分析工具

A、 百度統計

B、 GA分析

C、 友盟統計

D、 站長工具

E、 百度指數

F、 百度競價相關工具

u 內容運營常用的內容制作工具

A、 文案美化工具

B、 H5制作工具

C、 微網站制作工具

u 活動策劃常用的運營平臺

u 思維導圖常使用的工具-Xmind

第三單元 第一批種子用戶的獲取

1.案例：滴滴、陌陌、美團 如何獲得第一批種子用戶

2.TOB端的企業如何獲取種子用戶-以公司寶為例

3.種子用戶的需要具備的條件

4.種子用戶的獲取方式

5.分析目標種子用戶的需求點

6.將需求點納入營銷計劃

7.分析競爭對手

8.評估效果

第四單元 產品流量的來源-產品的渠道運營

1.渠道運營基礎

u 渠道在場

u 渠道入場

u ROI分析

u 基礎的渠道運營工作

u 用戶產品前、中、后的的渠道運營

2.PC渠道運營

u PC渠道運營的類型

u PC渠道運營關注的數據

u PC渠道運營標識

3.APP渠道的運營

u APP渠道的類型

u ＡＰＰ渠道關注的數據

u ＡＰＰ渠道的ＲＯＩ分析

４.渠道評估體系建設

u 理解流量漏斗

u 設立渠道評估體系

u 建立渠道評估模型

５.案例：TOB端產品QQ郵箱的渠道管理

u 渠道管理三大模型

u 渠道的激勵制度

u 渠道的選擇

第五單元 從京東網站看如何提升產品注冊轉化率

1.注冊轉化率：同時會產生用戶登錄

u 新手領券

u 專享價格

u 設置權限

2．登錄轉化率：針對老用戶促成交易

u 設置權限

u 優惠促銷

u 購物車及收藏夾優化

u 消息推送

u 短信和郵件換回

u 用戶激勵

3.登錄界面的優化

u 登錄環節后置

u 一鍵登錄

u 手機客戶端掃碼登錄

u 手機短信登錄

4.案例：摩拜和OfO的運營比較

第六單元 產品的留存分析和激活

1.什么是活躍用戶與留存用戶

u 留存用戶指標

u 如何分析留存用戶

u 留存用戶分析模型

u 為何要進行留存分析

2.留存分析的時間點和階段

u 提升留存曲線的意義

u 留存的三個階段

u 留存的重要時間點

3.留存分析方法論

u 按照獲取客戶時間進行分析

u 按照用戶行為進行分析

u 不同群組對產品使用狀況進行分析

4.案例：某O2O企業的發紅包案例分析

5.案例：陌陌如何提升產品活躍度

6.用戶召回的四種手段

u EDM

u 微信公眾號

u 短信

u Push

u 各種召回方式的優缺點分析

u 用戶召回的效果評估體系

7.案例分析：從滴滴的的產品運營看如何提升產品使用率

u 問題分析

u 用戶反饋

u 策略：調整拼車業務計價和抽成方式，鼓勵司機和乘客使用拼車

u 策略：同理心的使用

u 策略：娛樂屬性提升用戶拼車欲望

u 策略：利用數據調整拼車時間

第七單元 用戶行為分析

１. 每個用戶行為分析的價值

u 用戶行為分析的指標

u 用戶行為分析注意點

u 用戶行為分析方法-RFM模型

２.基于用戶行為指標的用戶分布

u 谷歌分析中用戶訪問頻率分布圖

u 客單價用戶分布圖

u 訪問間隔天數用戶分布圖

u 消費次數用戶分布排列圖

u 平均訪問時長和頁面數用戶分布圖

３.基于用戶細分的用戶行為分析

u 流失用戶的留存用戶的數據分析

u 用戶流失預警系統

u 新老用戶細分比較

u 用戶的二次購買的細分分析

GA的基于內容細分的新老用戶比較

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