课程简介
体系完整：从纵向的思维认知升级，到横向的流程建立，课程构建了完整的破局方法论体系，帮助企业360度扫描自身、发现问题、解决问题。
模块封装：课程高度模块化，各单元独立成章，将知识完美封装，易于吸收。且可根据授课对象的实际情况进行灵活的组合，按需所取。
案例众多：课程中采用不同行业的案例拆解分析，他山之石可以攻玉，快速吸收借鉴他人成功和失败的经验是迅速转身的捷径。
工具落地：提供互联网大厂/新零售/银行等金融行业在用的方法论的落地工具，并结合资讯实例以及和学员的共创辅助将知识点快速落地为学员的经验。
实战演练：采用分组积分制、课堂互动、课后实操作业、讲师助教点评批改、复盘等形式，学员在练中学、学中练，将知识体系与自身业务有机融合。
目标收益
培训对象
课程大纲
| 一、业务洞察的顶层设计 |
01| 业务洞察的整体框架（城市） 02| 四级指标监控体系及时发现问题 03| 业务洞察体系 1.用户研究（找洞察） 2.市场研究（抓机会） 3.专题研究（明真相） 04| 多角色的业务框架分析模型 05| 美团学习亚马逊的why-what-How评估专项需求价值 |
| 二、业务洞察实战 |
01| 分析结果，【发生了什么】的五大数据分析方法（描述性分析） 1.发生了多少次：频数分析/数据分布 2.如何变化：趋势分析 3.忠诚度留存分析洞察 4.漏斗分析 5.策略分析天秤法 【案例】滴滴、哈罗或者美团运力分析 02| 业务预警（诊断类分析） 找到异常 03| 业务问题诊断，分析【为什么发生】的三大数据方法 1.细分分析&对比分析 2.司机和小B在做什么的通用分析和异同，路径分析 3.小B用户为什么会购买，归因分析 04| 业务问题诊断，分析【为什么发生】用户洞察 1.业务声音来源 （1）识别不同层级的小b货主和司机的通用方法和异同 （2）如何高效的和关键的司机或者小B货主进行联系 （3）处理同类用户或者小b货主和司机的需求冲突 2.需求高效获取 （1）访谈、工作坊、焦点小主或者问卷调查的技巧 (2)高效收集和提炼小b货运或者司机的需求 3.理解用户需求 05| 用户体验地图和体验量化模型进行需求优先级排序 1.用户体验地图 2.感性体验量化模型（强推，滴滴是内部标杆） |
| 三、基于数据选择正确的策略 |
01| 基于数据驱动增长的顶层思考框架（探索性分析）-基于小b和司机（重点结合业务洞察讲运力策略、补贴上岸策略、活动策略和会员定价策略） 02| 规模化拉新项目实战 1.策略一：如何评估渠道质量，进行迭代优化以及做好策略落得的四要素 2.策略二：基于数据分析进行活动拉新迭代（活动预算、城市运算、活动补贴以及活动策略效果预测等） 03| 新用户激活项目实战 1.策略一：Aha时刻（基于数据找寻）+引导用户的4个手段 2.策略二：基于数据漏斗优化核心体验减少流失 04| 老用户留存项目十大策略实战 1 策略一：基于不同分层精细化运营策略提高用户留存（充返、满赠、单单省、任务、券套餐、会员） 2.2 策略二：皮尔逊相关系数方式找到影响留存的要素 2.3 策略三：提高用户参与度 2.4 策略四：强化社交关系（社交关系的计算和应用） 2.5 策略五：构建沉默成本 2.6 策略六：激励体系价值预测和策略选择 2.7 策略七：横向扩展哪些用户群的的数据分析和纵向技术数据洞察进行用户价值延伸 选择 05| 老用户价值提升项目实战的七大策略 策略一：精细化（如何基于数据判断针对哪类用户提升） 策略二：会员 （基于数据进行不同用户会员权益选择、会员等级设置、会员定价测算） 策略三：营销活动补贴（用户敏感度模型、补贴价值计算） 策略四：社群服务 策略五: 交叉推荐 策略六：新的交易模式设计 策略七：变现收入模式 策略八：定价模式 06|流失用户召回项目实战 6.1 用户召回顶层设计 6.2 召回用户四部曲 6.2.1 第一步，基于科学合理的进行召回用户选择（利用逻辑回归预测用户流失概率、流失后留存的概率） 3.2.2 第二步，利用数据分析找到流失原因分析（最核心） 3.2.3 第三步，A/B实验（时间+内容+驱道+承接方式） 3.2.4 效果监测，策略迭代 04| 通过数据分析搭建反作弊模型 |
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一、业务洞察的顶层设计 01| 业务洞察的整体框架（城市） 02| 四级指标监控体系及时发现问题 03| 业务洞察体系 1.用户研究（找洞察） 2.市场研究（抓机会） 3.专题研究（明真相） 04| 多角色的业务框架分析模型 05| 美团学习亚马逊的why-what-How评估专项需求价值 |
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二、业务洞察实战 01| 分析结果，【发生了什么】的五大数据分析方法（描述性分析） 1.发生了多少次：频数分析/数据分布 2.如何变化：趋势分析 3.忠诚度留存分析洞察 4.漏斗分析 5.策略分析天秤法 【案例】滴滴、哈罗或者美团运力分析 02| 业务预警（诊断类分析） 找到异常 03| 业务问题诊断，分析【为什么发生】的三大数据方法 1.细分分析&对比分析 2.司机和小B在做什么的通用分析和异同，路径分析 3.小B用户为什么会购买，归因分析 04| 业务问题诊断，分析【为什么发生】用户洞察 1.业务声音来源 （1）识别不同层级的小b货主和司机的通用方法和异同 （2）如何高效的和关键的司机或者小B货主进行联系 （3）处理同类用户或者小b货主和司机的需求冲突 2.需求高效获取 （1）访谈、工作坊、焦点小主或者问卷调查的技巧 (2)高效收集和提炼小b货运或者司机的需求 3.理解用户需求 05| 用户体验地图和体验量化模型进行需求优先级排序 1.用户体验地图 2.感性体验量化模型（强推，滴滴是内部标杆） |
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三、基于数据选择正确的策略 01| 基于数据驱动增长的顶层思考框架（探索性分析）-基于小b和司机（重点结合业务洞察讲运力策略、补贴上岸策略、活动策略和会员定价策略） 02| 规模化拉新项目实战 1.策略一：如何评估渠道质量，进行迭代优化以及做好策略落得的四要素 2.策略二：基于数据分析进行活动拉新迭代（活动预算、城市运算、活动补贴以及活动策略效果预测等） 03| 新用户激活项目实战 1.策略一：Aha时刻（基于数据找寻）+引导用户的4个手段 2.策略二：基于数据漏斗优化核心体验减少流失 04| 老用户留存项目十大策略实战 1 策略一：基于不同分层精细化运营策略提高用户留存（充返、满赠、单单省、任务、券套餐、会员） 2.2 策略二：皮尔逊相关系数方式找到影响留存的要素 2.3 策略三：提高用户参与度 2.4 策略四：强化社交关系（社交关系的计算和应用） 2.5 策略五：构建沉默成本 2.6 策略六：激励体系价值预测和策略选择 2.7 策略七：横向扩展哪些用户群的的数据分析和纵向技术数据洞察进行用户价值延伸 选择 05| 老用户价值提升项目实战的七大策略 策略一：精细化（如何基于数据判断针对哪类用户提升） 策略二：会员 （基于数据进行不同用户会员权益选择、会员等级设置、会员定价测算） 策略三：营销活动补贴（用户敏感度模型、补贴价值计算） 策略四：社群服务 策略五: 交叉推荐 策略六：新的交易模式设计 策略七：变现收入模式 策略八：定价模式 06|流失用户召回项目实战 6.1 用户召回顶层设计 6.2 召回用户四部曲 6.2.1 第一步，基于科学合理的进行召回用户选择（利用逻辑回归预测用户流失概率、流失后留存的概率） 3.2.2 第二步，利用数据分析找到流失原因分析（最核心） 3.2.3 第三步，A/B实验（时间+内容+驱道+承接方式） 3.2.4 效果监测，策略迭代 04| 通过数据分析搭建反作弊模型 |
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