数据化互联网营销和运营

宋星 9月1日 – 2日，深圳
运营的英文：Be in motion and do business
例句：

• Be in motion and do business pattern change, …
• Be in motion and do business newly way requires that …

课程最核心的部分包括：

• 如何分析引流的价值，以及如何通过数据分析优化流量；
• 如何分析不同流量对应的落地页，如何极大程度的优化它们；
• 如何利用业务与数据方法大幅度提升独立站的转化；
• 如何通过数据优化线上销售的商品，以及如何优化相应的流量投放；
• 如何利用数据实现针对不同类型客群的运营以提升购买率和复购率；
• 如何追踪App的投放和App用户体验与转化优化；
• 程序化投放与大数据营销推广；
• 真实的利用数据优化营销效果的沙盘案例：商业角度的细节思考、分析细节、优化手段与测试再现、产生的优化结果及结果解读。

这个课程解决什么问题

• 不知道怎么投放？
• 教会你更聪明、更合理、更准确的广告投放及流量获取策略
• 流量来了没有转化？
• 教会你如何分辨原因，如何解决转化率低下的问题
• 不知道如何引导潜在客户？
• 教会你如何构建更有说服力的客户营销体验，优化着陆页、网站以及app
• 不知道怎么维护客户资源？
• 教会你如何通过打通多源客户数据，实现细分客户群体的定制化运营及维护
• 营销和运营没有思路？
• “大型”真实案例的全景再现给你启发！
• 或者简单讲，这个课程只解决一个问题：利用数据分析和商业分析创造更好的互联网生意！

课程提升你的什么能力

• 获得运用数据科学制定互联网营销预算分配决策的能力
• 更高水平且有的放矢的客户转化能力
• 掌握前沿的互联网营销技术和数据分析方法
• 更强的业务洞察能力
• 更强的系统性和全局性思维能力
• 更善于分析思考，彻底摆脱凭借经验和感觉工作的旧习惯

详细提纲
笫一部分：互联网下半场的现状与对策
1.1 流量现状
1.1.1 近五年的流量变迁
1.1.2 媒体端趋势
1.1.3 流量红利何在
1.2 应对思维
1.2.1 红利思维及价值
1.2.2 数据驱动及价值
1.2.3 面向未來的流量思维
1.3 KPI方法论与互联网下半场的KPI
1.3.1 KPI设定的原则与方法
1.3.2 常用KPI及其场景与内涵
1.3.3 KPI设定的案例剖析
第二部分：流量操盘的数据秘诀
2.1 数据角度的流量的本质
2.1.1 数量、质量及均衡最优模型
2.1.2 流量本质的转变：从流量为中心到个人为中心
2.2 流量价值的评估：三类和新思维和实操
2.2.1 流量价值的一维评估方法
2.2.2 流量价值的二维评估方法
2.2.3 直接转化流量与“间接流量”
2.3 流量的高级分析与流量渠道的协冋——归因与归因分析
2.3.1 归因及归因在营销策略中的实战意义
2.3.2 归因模型的最佳实践
2.3.3 下一代（即将到来）的归因
2.4 营销流量的实战：效果营销渠道的流量优化核心方法
2.4.1 搜索引擎竞价排名（SEM)优化
2.4.2 信息流优化
2.5 流量作弊和识别
2.5.1 作弊手段和数据特征
2.5.2 流量端识别
2.5.3 落地端识别
第三部分：流量分析优化真实案例（以跨境电商行业为例，本期特别新增部分）
3.1 流量分组分析
3.1.1 转化与Engagement (流量质量）的二维评估
3.1.2 思考与发现
3.2 流量细分分析
3.2.1 进一步流量细分（基于Facebook流量）
3.2.2 流量与商品关联分析
3.3 拉新流量与重定向流量的协同与优化
3.3.1 拉新流量的价值定位与归因分析
3.3.2 真实ROI分析（利用归因模型）
第四部分：读懂用户意图才有转化——转化背后的数据秘密
4.1 成与败：关于转化不可不知的常识和经验
4.1.1 目标选择的合理性
4.1.2 是否存在行业benchmark
4.1.3 后端选择还是前端选择
4.2 转化提升的密码之一：通过数据分析建立完美的落地页
4.2.1 承接问题的诊断：流量问题，还是着陆问题
4.2.2 着陆页忧化的最佳实践
4.2.3 如何正确使用热力图优化着陆页
4.2.4 着陆页构建的核心思维及黄金12法则
4.2.5 AB测试及落地页的AB测试
4.3 转化提升的密码之二：转化核心步骤的构建和流失控制
4.3.1 主转化进程优化的思维方式
4.3.2 转化漏斗的构建与转化漏斗的分析方式的升级
4.4 转化提升的密码之三：利用用户微妙的心理变化强化转化
4.4.1 微转化分析及优化方法与案例
4.4.2 产品介绍页（详情页）策划和优化
4.4.3 促销——数据解读下的有效的促销
4.5 转化的时间周期分析
4.5.1 转化的时间周期及其关键价值
4.5.2 转化的时间周期分析方法及实战
笫五部分：网站转化分析和优化真实案例（以跨境电商行业为例，木期特别新增部分)
5.1 宏观数据快速诊断
5.2 主转化进程分析
5.2.1 转化漏斗分析与评估
5.2.2 转化泄漏点定位
5.3 商品详情页优化
5.3.1 商品浏览环节消费者行为分析
5.3.2 AB测试与优化建议
5.4 购物车及支付优化
5.4.1 购物环节消费者行为分析
5.4.2 AB测试与优化建议
第六部分：APP的用户行为及数据分析
6.1 APP用户行为监测：埋点与事件监测
6.1.1 埋点方案的选择
6.1.2 APP中的事件监测及应用方法
6.2 APP下载监测的方法及最佳解决方案
6.2.1 APP用户来源追溯的三种方法
6.2.2 各自优缺点及国内可选择的方案
6.3 用户角度的APP分析：转化与留存
笫七部分：客户的运营和维系
7.1 受众与客户数据的获取与打通
7.1.1 如何打通不同平台的同一个用户（客户)
7.1.2 各类用户ID及其局限
7.1.3 用户数据的标签化
7.2 基于客户与游客的营销自动化
7.3 营销云：概念、解决方案及实际落地
第八部分：品牌推广的数据分析和优化
8.1 互联网品牌力数据监测常用方法
8.1.1 中国方法
8.1.2 海外方法
8.2 品牌営销活动的数据监測与分析方法
8.2.1 Pre-click 与 Post-click 分析方法
8.2.2 调研及调研的进化
8.3 内容传播（以微信为例）与IWOM的评估方法
8.3.1 分析指标
8.3.2 核心思维方法
8.3.3 微信的内容传播数据分析与效果评估
Bonus：分析案例、方法及工具的总结
· 全部方法脑图
· 主要工具评述
· 主要KPI梳埋