課(ke)程描述INTRODUCTION
日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
產品運營方法培訓
【課程背景】
在互聯網流量紅利消失的大環境下,企業需要更加精細化的運營,而運營的前提就是根據產品的生命周期和運營階段性的目標來去設計具體的營銷策略,營銷策略是一個很大的話題,涉及到對于用戶的深刻理解、分析、標簽化、數據化,然后對用戶進行分群分層,設計相對應的營銷策略,以達到降低獲客成本CAC和提高用戶生命周期價值的LTV的總體目標。要達成這個總體目標,企業需要設計一系列的動作包括數據的搜集、分析、聚類、設計策略、設計營銷計劃和具體內容、數據埋點、A/B測試、復盤迭代等。
此外,營銷策略的最終目標是為了達成用戶的增長,促使企業快速占領市場,形成用戶心智,那么營銷策略與用戶增長之間的關系是什么?互聯網紅利消失的背景下,用戶增長的要點和實戰方法又是什么?海盜模型的深入拆解指標是什么?如何進行實戰?
本課程(cheng)基于以(yi)上的(de)思考,萃(cui)取互(hu)聯網大廠(chang)的(de)實(shi)戰案例和經驗(yan),設計了一套完整(zheng)的(de)產品營銷(xiao)策略的(de)課程(cheng),能夠快速有效(xiao)的(de)搭建產品營銷(xiao)團隊的(de)完整(zheng)思維體系,并掌握(wo)相應的(de)實(shi)戰技巧。
【課程大綱】
一、運營知識總體概論
1. 運營系統知識框架梳理
-為什么做運營
-運營的分類
-產品運營
-市場運營
-內容運營
-社區運營
-用戶運營
-類目運營
-新媒體運營
-數據運營
-運營應該掌握的基本技能
-基本方法論:利用人性弱點、目標拆解、5W2H、SWOT
-從4P到4C到4R
-基本工具:思維導圖、流程圖、線框圖等
-基本知識點:商業模式、互聯網思維、常見術語等
2. 人貨場的運營概念
3. 運營崗位的分類
-基于產品分類
-基于技能分類
4. 運營產品經理四個發展階段
-實習生
-初級運營階段
-資深運營階段
-運營專家階段
5. 如何看待運營與兄弟部門的關系
-運營部與市場部
-運營部與產品部
-運營部與設計崗
-運營部與研發崗
-運營部(bu)與財務(wu)、人力、行政等(deng)部(bu)門
二、各種運營技能詳解
1. 內容運營
-一切呈現皆內容:文字、圖片、音視頻……
-內容的作用
-真正的內容營銷是怎樣的?
-產品是1、營銷是10-100-……
-話題營銷
-事件營銷
-創意+病毒營銷
-口碑營銷
-情感營銷
-內容營銷的渠道
-操作系統
-網絡接入方式
-大流量入口級應用
-私域流量和公域流量
-印刷媒體
-媒體定位和產品目標相匹配
-內容營銷流程
-精準定位
-內容策略
-內容創意生產
-內容投放
-營銷目標、kpi制定
-復盤優化
-運用用戶思維做內容
-內容怎么變現
案例:杜蕾斯、二手車廣告、味千拉面、咪蒙、華為Mate book e……
2. 渠道運營
-渠道的分類
-常用渠道詳解
-如何選定可用的渠道
-如何評估渠道質量
3. 產品運營
-了解產品
-了解用戶
-產品價值推廣
-創意與執行
-數據分析
-產品經理及格線模型及高級模型
案例:某電商平臺新客頻道運營
4. 不同類型產品的運營側重點
-平臺
-工具
-電商
-自媒體
-社群
-ToB
-教育
5. 活動運營
-活動的指標
-如何策劃活動
-活動流程
-什么是成功的活動
案例:微信GMG老帶新活動運營
課上作業:以11.11為主(zhu)題,結合自己(ji)所負責的(de)產品或所處的(de)企業,做(zuo)一(yi)個(ge)完整的(de)活動運營方(fang)案
三、用戶運營是根本
1. 用戶運營五大體系
-用戶生命周期
-用戶分層
-金字塔級用戶分層
-雙金字塔分層
-用戶分群
-RFM模型分群
-不同行業的RFM變體模型
-算法分群
-用戶激勵
-用戶畫像
2. 用戶運營的15種思維模型
-AARRR漏斗模型
-RARRA模型新漏斗
-帕累托分層模型
-金字塔分層模型
-RFM用戶分析模型
-單用戶價值模型
-用戶生命周期(LTV/ARPU/ARPPU)模型
-用戶盈利能力模型
-用戶增長模型
-用戶心理常見5種模型
-用戶上癮4步曲模型
-用戶裂變病毒系數K值模型
-用戶調研實操模型
-常見用戶體系搭建模型
-游戲化管(guan)理用(yong)戶模型
四、用戶增長和用戶留存概論
1. 鯨魚模型和用戶留存
-鯨魚模型和用戶生命周期概念
-用戶生命周期凈值管理
-死磕AARRR-硅谷公司也在用的海盜模型
-把每一步落到指標里
2. 數據指標體系與增長飛輪
-關于數據指標體系
-用戶數據
-行為數據
-產品數據
-如何選擇指標
-好的指標,應該是比率
-根據業務重點找核心指標
-虛榮指標vs北極星指標
-北極星指標的概念
-不同產品的北極星指標不同
-北極星指標的原則
作業:分析自己所負責的產品的商業模式、核心價值及北極星指標是什么?
-虛榮指標與增長飛輪
-亞馬遜增長飛輪概念
-增長飛輪與第二曲線
-如何用指標解決問題?
思考題:自己所負責的產品當前所處的階段以及當前階段的常見關鍵指標是什么?
3. 什么是用戶增長
-用戶增長的概念
-已經驗證了市場需求PMF
-可被規模性擴張
-PMF驗證產品的價值
-PMF驗證六步法
-第一步,確定你的目標客戶
-第二步,找到那些未被滿足且你有能力解決的需求
-第三步,明確你的價值定位
-第四步,明確產品MVP核心功能
-第五步,把產品的模型做出來
-第六步,驗證
-螺旋上升的PMF
-創新擴散曲線
-增長黑客的工作
-關注整個用戶生命周期,而不僅僅是獲客階段
-通過數據驅動的方法,不斷試驗迭代
-將增長機制產品化,把增長做到產品里面去
4. 增長vs產品和市場
-產品vs增長
-最常見的增長嘗試切入點
-改善未登錄狀態體驗
-提升新用戶首次體驗
-發更好的召回郵件和通知
-增加引薦或者病毒傳播效果
-SEO...
-市場vs增長
-傳統營銷漏斗VS增長團隊漏斗
-其他方面的差異:付費與免費、團隊、知識技能……
-產品創造價值,增長讓價值傳遞時的阻礙更少
-市場是曝光邏輯,增長是裂變邏輯
-增長(chang)不是特定的(de)工種(zhong),而是一種(zhong)思考問(wen)題的(de)方式和工作習慣
五、為什么用戶留存比增長更重要
1. 留存指標是產品所有指標中最重要的一個指標!
-用戶留存率每提高5個百分點,利潤就會提高25~ 95個百分點
-獲取新用戶的成本太高
-而且現在爭奪優質在線平臺的競爭越來越激烈, 這導致廣告成本不斷飆升
2. 不管獲客怎么樣,留存率會改變累積用戶的斜率
3. RARRA模型突出了用戶留存的重要性
4. RARRA模型的真正的價值
-實現二次購買/復購,拉長用戶的生命周期
-實現交叉購買
-實現低成本的拉新獲客
5. 留存率累計效應差距巨大
6. 留存和用戶生命周期、收入的關系
7. 留存的幾種算法
-用戶屬性
-時間維度
8. 留存分析模型一:Cohort Analysis
-新老用戶同期群分析(Cohort Analysis)方法
-如何繪制同期群數據表
-如何分析同期群的數據:橫向、縱向
-為什么要區分新、老用戶
-留存用戶的顆粒度拆分及黏性指標分析
-DAU/MAN:用戶黏性指標分析
-用戶分層模型:RFM
-什么是R/F/M
-RFM→FMR→FMP
-RFM的優點和局限性
-RFM的深層問題
9. 留存分析模型二:渠道同期群分析方法
10. 留存分析模型一:產品功能留存矩陣
-分析了解各個功能的價值
-找到各個功能的提升空間
-通過功能優化來整體提升用戶留存
案例:咪咕音樂:如何找到影響留存率的最關鍵核心指標以及如何設計優化方案
-找到提升用戶留存率的關鍵點(Magic Number)
思考題:假設收藏(zang)功能對于留(liu)存(cun)率的重要(yao)性是顯(xian)著的,那(nei)么(me)你打算怎(zen)樣優化收藏(zang)功能呢?從哪幾(ji)個維度(du)或方法進行優化
六、如何防止用戶池流失
1. 當我們在談留存的時候我們在談什么:
-活躍池
-沉睡池
2. 用戶流失原因決策樹
-客戶主導的流失
-企業主導的流失
案例:用戶旅程地圖發現用戶不開心的流失:58同城發帖
3. 兩個80/20法則
4. 如何識別“關鍵時刻”
案例:咪咕視頻
七、新用戶轉換過程中的黃金斷崖點
1. 產品核心體驗流程
2. 轉換鏈路的效率
3. 黃金斷崖點
4. 魔法數字
八、產品生命周期概念和管理
1. 產品生命周期與經濟環境的關系
2. 什么是產品生命周期
3. 產品生命周期不同階段企業的側重點
-投入期什么最重要:創新能力
-成長期什么最重要:銷售
-成熟期什么最重要:利潤
-衰退期什(shen)么(me)最重要:成本
九、比運營增長更重要的是產品定位
1. 比用戶增長更重要的是產品定位
-什么叫定位及其重要性
-拋開數字背后的真相→產品價值和定位
2. 幾種不同的定位趨勢
3. 定位的重要性和分析方法(象限圖分析)
案例:電商、視頻、音樂等類型產品的定位分析
4. 不停的調整定位,就是在不停的調整你的增長策略
案例:同樣的(de)營銷(xiao)動作(zuo)針對不同的(de)平臺的(de)差異性,淘寶和得物
十、數據分析體系的兩大價值與四個搭建原則
1. 數據分析體系的價值
-支持經營規劃
-支撐過程管理
2. 搭建方法
-業務分析
-體系規劃
-四個原則
-關注長期,面向對象
-分層定責,分維歸因
-邏輯清晰,循序漸進
-表達清晰,口徑統(tong)一(yi)
十一、數據驅動運營
1. 基礎數據指標
-基礎數據來自哪里
-如何篩選需要的數據指標
2. 統計數據會說謊
3. 如何讓數據靠譜
4. 從零開始做數據分析
-數據分析做產品設計
-數據分析做產品規劃
-數據分析做精準營銷
-數據分析做渠道運營
5. 數據分析常用工具
6. 如何進行有效的數據分析
-問有效的問題
-建立一些假設
-尋找正確的數據
-分解手中數據的關系
-KISS
-驗證假設(she)和結果的關系(xi)
產品運營方法培訓
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