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智能化信息(工业4.0/人工智能/数字化) 公司相关管人人员 可定制大纲

数智化营销

随着物联网、云计算、大数据、人工智能等技术的成熟与实际落地,各种数智化驱动的创新不断涌现,这其中就包括数智化营销,数智化营销并不应该只被视作营销词汇,而应该和数据分析、数智化管理、数智化运营等一起,被视作数智化的一部分。当执行层面的DSP、DMP、ADX等这些数智化营销新角色不断出现,整个国内的数智化营销生态圈以极度激进的状态进行着自我更新与迭代。数字环境的用户正通过多样化的、多变的渠道完成消费…

授课时长
1天
授课方式
理论解说、视频体验、实例拆解、培训活动、分组碰头
建议人数
20–40 人
主讲
韩迎娣
课程编号
PX-T4829
数智化营销
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课程背景

随着物联网、云计算、海量资料、机器智能等等技艺的成熟和实际落地,各种数智化驱动的革新持续涌现,这其中就包括数智化营销,实操中,数智化营销并不应该只被视作营销词汇,而应该和资料拆解、数智化管控、数智化营运等等一起,运行层面,被视作数智化的一部分。当执行层面的DSP、DMP、ADX等等这些数智化营销新定位持续出现,整个国内的数智化营销生态圈以极度激进的状态开展着自我更新和迭代。数字环境的用户正借助多样化的,多变的渠道完成消费,电子化支付、便捷物流、多样化生活情境、内容和娱乐消费的多元化等等因素。数智化营销的情境让品牌重新领会环境,将货品自身、服务和用户形成强关联,给予用户的是全情境体验和内心价值认同。

课程将以数智化营销架构和打法为切入点,还原商业环境中的实际实例,支援参训者认知数智化营销环境和轮廓架构为何?借助消费品业界典型营销实例拆解,营销打法有哪些?主要价值体现在哪些方面?使参训者学之解惑,学之能用,公司能根据自身的业务、货品拟定数智化营销打法和模式,达成公司倍速增长。

课程收益

• 周全领会当前数智化技艺对营销的影响、数智化营销轮廓架构

• 数智化营销破解的核心问题和基础理论、营销打法

• 数字环境下的用户结构、诉求、用户和货品的关系、行为洞察和用户增长系统

• 数智化营销抓手、行动指南,一致化内容打法以及用户价值实例拆解

• AIGC的三大前沿本领,AIGC在营销情境的运用以及AIGC在消费品营销闭环实例

【课程特色】

干货,没有废话;科学,推演清晰;实战,学之能用;投入,实例精彩

课程大纲

一、数智化营销轮廓架构和营销打法

1、思路革新路径

2、数智化营销轮廓架构

3、数智化营销破解的核心问题以及理论基础

4、数智化营销打法

5、数智化营销的两个定位和三个环节

• 两个定位关系

• 三个要害环节

6、轻营销打法

• 轻营销

• 营销打法拆解

实例碰头:消费品业界典型营销实例拆解

二、数智化营销模式和抓手

1、用户结构和诉求拆解

• 用户结构变化

• X、Y、Z世代

• 用户消费品诉求拆解

• 新银发用户消费品诉求拆解

• 高净值用户诉求拆解

• 1.25亿1人家庭诉求拆解

• 用户购买货品痛点

2、用户画像

• 用户资讯标签化

• 用户画像消费情境

• 用户画像标签架构

3、用户和货品架构

• 强痛点,真诉求,自带流量属性

• 挖故事,挖特性,挖资料

• 用户RFM拆解模型

• 让用户乐于传播

4、用户增长系统

• 用户增长轮廓

• 用户AARRR模型

• 用户生命周期

• 用户6R模型

5、基于用户的内容准则化:内容即商品

• 从用户诉求的角度,定义用户的观看体验

• 构筑内容准则

• 用内容引领用户,而不仅仅满足用户

6、一致化内容打法

7、炼就基于用户生命周期的内容营运

8、社群连接B端C端

• 社群密度

• 内容借助传播链形成的密度

• 倚重其他商业组织的密度,形成社群密度

9,社群营销模式:IP+社群+情境+商业

实例拆解:识别买方价值

三、AIGC赋能营销

1、AIGC的三大前沿本领

• 孪生本领

• 编辑本领

• 创作本领

2、AIGC不同模态对应着各种生成技艺以及运用情境

• 文本

• 视频

• 图像

• 音频

• 跨模态

3、AIGC在营销情境的运用

• 市场拆解

• 用户培育

• 内容营销

• 推广和服务

• 用户转化

• 触点拆解

• 服务支持

• 复购

4、

实例拆解:AIGC在营销闭环

5、营销智能化进展和演进趋势

老师简介

Introduction to lecturers

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珀菲特顾问|韩迎娣老师

适合谁听

公司相关管人人员。建议同一家企业 3 人以上同来,课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法,但带不走可用的成果。

交付流程

课前:顾问访谈 2 位管理者,收集现状与问题清单,讲师据此调整案例。课中:讲授与演练各占一半,产出可直接用的工具与方案。课后:7 天内提交改进建议,30 天内一次线上答疑。

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