数据驱动的
互联网营销和运营

【数据驱动的数字营销与运营 – 公开课报名中!11月上海】

2020年11月28-29日(周末两天)上海

9月份广州和北京的连开的两场大课堂,虽在疫情期间,但都座无虚席。两场大课堂有超过160人参加,创造了疫情期间大课堂人数的新高。同时,最近几期大课堂也收获了很多好评。


我想,最近几期有更多好评的一个原因,可能是我在内容上做了更多调整,大约有50%的内容被新的内容所取代,而另外50%也进行了重新升级。

新的课程强调了从前端(数字营销)到后端(数据化运营)的完整的链路,并给出了利用数据驱动后链路营销,或者更准确地说,是利用数据驱动深度消费者运营的策略、方法与案例。

新的课程回答了诸多大家关心的问题:

  • 企业正在处于什么样的数据生态,以及应该构建什么样的数据生态
  • 深度营销和运营的关键数据如何获取
  • 如何利用数据进行更先进更精准的营销投放
  • 如何利用数据优化投放的效果
  • 如何在消费者运营中应用关键数据
  • 如何让“围墙花园”的数据为我所用
  • 如何大幅度促进消费者的转化,以及激活留存的客户,并不断提升他们的忠诚度
  • 私域运营背后的数据逻辑,以及如何让这些数据发挥更大的价值
  • ……

而这些问题,在新的课程中被放在重中之重进行系统性的阐述。我一直不想让大家我误解我的课程,因为这个课程从来不是教给大家如何去挣钱,如何去卖货,以及如何做好一次直播。

这个课程,一直追求的,是系统性地,从基础到前沿地介绍数字营销和消费者运营的关键方法论。如果想要去挣快钱,这门课或许无法帮上大忙,但如果想要让自己的知识和能力上一个新的台阶,并应用学到的这些知识武装自己的营销和运营,让它们更犀利、更有效,这门课程则很值得一听。

具体的课程内容和报名的方式,请大家继续阅读。谢谢朋友们在过往十七期的不倦支持,尤其是那些听过我两次课甚至三次课的朋友。谢谢你们!也期待未来有更多更好的课程回报大家!

时间地点

上海大课堂(第20期)

  • 授课日期:2020年11月28日、29日(周末)两天
  • 授课时间:两天均是9:00-18:00
  • 授课地点:上海市某交通便利地点的四星级以上酒店的LED大会厅
  • 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:2020年11月23日前(含)

谁来讲

大课堂从第一期开始,都是由宋星全程讲授。

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,“互联网分析在中国(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260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:“互联网分析在中国”)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2020年9月的4年时间内,在北京、上海、深圳、广州和台北等地,一共开设19场,场均超过120人。

截至第17期,有超过550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。

 

内容进一步升级

课程吸收了前17期同学们的诸多反馈,最新的这次升级,内容会更加聚焦于大家最关心的内容:数据与其应用场景的结合、数据对效果的优化、数据在营销和运营上深入的应用,更多的实操以及当前行业主流的发展热点与趋势。

全部内容共7个大部分,31个子部分,超过100个知识点,以及超过30个精彩的案例。

课程的大提纲(到二级目录)如下图所示。更细的内容提纲,请继续下拉。

详细内容提纲

引言:重回后链路

  1.  营销“话语权”的易主
  2. 消费者的蜕变:碎片化与粉末化的时代
  3. 从“公海”到“私汤”
  4. 营销的链路与后链路
第一部分:数字化背后的数据基础
  • 1. 第一方数据(私域数据):消费者行为的追踪与监测
    • a) 对人的“名字”进行标记与追踪
    • b) 消费者行为追踪的原理(适用于几乎所有用户触点)
    • c) 对人的行为进行追踪(1):基础监测
    • d) 对人的行为进行追踪(2):事件监测
    • e) Web,APP,以及小程序的用户行为追踪
  • 2. 营销与运营的核心度量与KPI
  • 3. 来自企业之外的公域数据
    • a) 数据的提供方
    • b) 数据居间交易
第二部分:数据驱动的高效触达与获客
  1.  数字广告的暗涌:动态化与智能化的广告时代
    • a) 传统互联网广告 vs 现代数字广告
    • b) 人群定向的两种主要数据实现方式
  2. 基于公域数据的精准人群触达
    • a) 精准背后的真相
    • b) 效果类为主的公域数据驱动的广告投放
      • i. 公开RTB——“边缘化”但为什么仍然非常重要
      • ii. 公域数据驱动的广告投放的数字化生态:交易市场、Trading Desk、DMP以及供应方
      • iii. PD——优先交易“不优先”
      • iv. 大行其道的私有RTBv. 效果类投放的Trading Desk:功能与应用
    • c) 品牌类为主的公域数据驱动的广告投放
      • i. AG(PG、PDB):程序化合约投放
      • ii. PA:私有竞价的广告投放
    • d) 公域数据在广告投放生态内的流转
    • e) 典型案例
  3. 基于私域数据的精准人群触达a) 基于私域数据的再营销
    • b) 通过私域数据实现的受众放大投放
    • c) 私域数据投放效果提升的关键要素
    • d) 典型案例
  4. 消费者数据管理体系:DMP(数据管理平台)的原理与应用
    • a) 消费者数据与DMP(营销数据管理平台)【*含少量技术原理讲解】
    • b) DMP的逻辑架构以及企业是否需要自建
    • c) DMP的标签体系以及三种主要选人策略
    • d) DMP的数据激活与应用
    • e) Look-alike人群放大的原理、应用与广告投放
第三部分:流量的数据化运营
  1. 流量渠道的追踪【*含一定的技术原理讲解】
    • a) 流量渠道标记(link tag)与追踪
    • b) 小程序流量的标记与追踪
    • c) APP流量来源的追踪方式
    • d) 特殊类型流量(动态流量)来源的追踪
  2. 流量渠道的经典效果评估方法
    • a) 流量价值的一维评估方法
    • b) 流量价值的Engagement-ROI评估模型
  3. 流量渠道的高阶效果评估方法
    • a) 营销渠道的数字化归因
    • b) 归因分析和实战
    • c) 归因模型和实战
    • d) 跨域与跨设备归因的实现方式
  4. 实战
    • a) 实战1:搜索竞价排名的分析和优化
    • b) 实战2:信息流广告的数据分析与优化原理与实操
    • c) 实战3:流量作弊、识别与保护
第四部分:消费者的数据化运营之一:转化的数据分析与优化
  1. 流量转化的数据化思维方法
  2. 转化的优化一:承接优化——建立有效的流量初期接触转化
    • a) 着陆页优化的最佳实践
    • b) 如何正确使用热力图优化着陆页
    • c) 着陆页构建的核心思维及黄金12法则
    • d) 案例
    • e) AB测试及落地页的AB测试
  3. 转化优化之二:主流程优化——转化核心步骤的构建和流失控制
    • a) 主转化进程优化的思维方式
    • b) 转化漏斗的构建与转化漏斗的分析方式的升级
    • c) 案例(web端和移动端)
  4. 转化优化之三:微转化优化——利用用户微妙的心理变化强化转化
    • a) 微转化分析及优化方法
    • b) 产品介绍页(详情页)策划和优化
    • c) 案例
案例:转化分析和优化的真实沙盘案例
  1.  宏观数据快速诊断
  2. 流量分析与优化
    • a) 流量初步分析
    • b) 流量的Engagement-ROI分析
    • c) 归因分析
    • d) 流量与落地页匹配优化
  3. 主转化进程分析
    • a) 转化漏斗分析与评估
    • b) 转化泄漏点定位
  4. 商品详情页优化
    • a) 商品浏览环节消费者行为分析
    • b) AB测试与优化建议
  5. 购物车及支付优化
    • a) 购物环节消费者行为分析
    • b) AB测试与优化建议
  6. 优化实效与总结
第五部分:消费者的数据化运营之二:深度消费者运营
  1. 长转化耗时情形下的转化优化
    • a) 表面ROI(ROAS)与真实ROI(ROAS)
    • b) 同类群分析
    • c) 寻找真实ROI(ROAS)背后的实时驱动指标
    • d) 基于实时驱动指标的优化案例
  2. 消费者忠诚分析与优化
    • a) 消费者忠诚衡量的核心指标
    • b) 基于参照系流量的复购率分析
    • c) 忠诚度下降的原因挖掘与应对
      • i. 商品角度
      • ii. 流量角度
      • iii. 客户角度
  3. 消费者全链路运营
    • a) 私域流量运营的四种形态
    • b) 消费者全链路运营的执行框架
    • c) 全链路运营业务角度的核心策略
      • i. 诱饵、触点、规则
      • ii. “诱饵”作用的变迁:从以转化为目的到成为深度运营的入口
      • iii. 通过“诱饵”获得消费者ID
      • iv. 触点的价值与营销触点规划
      • v. 规则:宏观策略与SOP
    • d) 全链路运营的数据策略与CDP
      • i. 数据策略的三核心:标记人、认识人、应用人
      • ii. CDP的核心功能架构
      • iii. 在四类触点上分别获取数据
      • iv. 数据的打通与ID匹配
      • v. 人群的分群与深度运营中的标签应用
    • e) 全链路运营的数据应用
      • i. 增强客户运营
      • ii. 运营触点、渠道与流程的自动化
      • iii. 基于私域数据的客户唤回
  4.  案例
    • a) 一个私域流量运营从前端到后端的闭环案例
    • b) 线上全链路消费者闭环运营案例
    • c) 线上线下相结合的消费者闭环运营案例
第六部分:品牌活动与传播的数据化运营
  1. 企业品牌力的宏观衡量
  2.  品牌传播营销(campaign)的数据化运营
    • a) 数字化调研
    • b) IWOM(互联网舆情)的数据分析
  3. KOL与刷量识别
  4. 品牌的私域推广与裂变
  5. 抖音传播的数据机制
  6. 品牌投放前的预评估
Bonus:大课堂的全部数字化资料

之前课程现场回顾

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10000元/人,在优惠期内为5980元/人(不含发票费用,发票税率为1%)。

3人以上为团购,价格为5500元/人(不含发票费用,发票税率为1%)。

报名入口看这里

优惠报名期上海站2020年11月23日(含)截止。

方法一

报名方法、费用及报名链接:请联系林森老师,微信号:linsen1203,并注明“上海大课堂”

 

方法二

PC端点击链接进入淘宝购买:https://item.taobao.com/item.htm?id=596371685103

方法三

移动端可以用淘宝官方APP扫描二维码进入淘宝商店进行购买:

请用手机淘宝扫描上面的二维码购买

方法四:

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(普通或者专用均可),增值税发票可开普通和专用,但需要额外支付一定的税费(税率为1%)。发票项目统一为:“咨询服务费”。

团购提示

  • 2020年11月23日(含)前团购价格:3人及以上5500元/人(不含发票,发票税率为1%)
  • 团购:如需参与团购,请添加林森的微信linsen1203,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(电话:18810789122,微信:linsen1203,注明“上海大课堂”)。

 

其他想要了解
欢迎随时联系我们。联系人:林森(电话:18810789122,微信:linsen1203,注明“上海大课堂”)。

-大课堂资料包-

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