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新產品上市操作實務 北京:2026年04月27日
營銷總監、市場總監、公共關系經理、主管以及銷售總監、經理、主管等,市場營銷策劃人員等人員【課程大綱】1.概述: 新產品界定為什么很多產品一上市就夭折新產品界定新產品給企業帶來了什么全球新產品戰爭的趨勢2.成功上市的關鍵什么是造就了成功者能夠帶給消費者好處的卓越產品以市場為導向開發新產品新產品市場前充足的準備開發過程的執......
有效開展市場調研 北京:2026年05月06日
1. 確定調研問題識別調研問題準確定義問題解決管理者與調研者對問題理解的差異如何使問題明確化2. 制定調研計劃選擇資料來源制定樣本計劃選擇接觸方式安排時間進度估算調研成本確定調研人員的義務3. 收集第一手資料選擇調研方法觀察式調研實驗式調研評估實驗的有效性開展問卷調研應用個人訪談法4. 焦點小組調研利用焦點小組調研尋找......
用戶增長訓練營——爆發式用戶增長的秘訣 北京:2026年05月07日
用戶增長地圖?運營的基礎是用戶持續增長?一張完整的用戶增長地圖?真正重要的增長指標?構建增長模型?關鍵行為漏斗?找到增長的杠桿?用戶決策心理地圖?拉新、促活、留存、轉化、轉播?上手可用的用戶增長框架實戰拆解篇?實戰才能出真知。擼起袖子,開干!?把大象裝到冰箱里總共分幾步??追求妹子(用戶)的三個步驟?重構用戶增長模型:......
公共關系與危機管理 北京:2026年05月08日
負責公司對內外溝通的公司的公共關系經理、市場經理、公司事務經理;負責公司對外溝通的人士【課程大綱】一、公共關系——危機管理的核心1.公關的誤區2.公共關系定義3.公共關系管理和目標4.公共關系要素和功能二、危機管理概說1.危機的定義與特征2.危機管理的定義、職能及原則3.危機溝通的特點4.危機管......
揭秘品牌背后的創新營銷密碼 北京:2026年05月11日
第一天:抖音主題+小紅書主題分享09:00-12:00主題分享:企業抖音營銷實戰1.新媒體營銷的現狀與趨勢2.如何在新媒體環境中尋找新的增長點3.品牌管理的消費者行為理論(AIPL模型)4.新媒體營銷鏈路模型5.KOL營銷與信息流廣告實戰12:00-13:30 午餐13:30-16:30主題分享:小紅書內容營銷策略:從......
購物中心營銷與活動策劃成功落地8部曲 北京:2026年05月12日
你和你的團隊是否也有這些苦惱開了一次又一次的頭腦風暴會,卻拿不出一個令人滿意的營銷方案?如何激發企劃團隊的創新思維和營銷創意力?如何聯動其他部門降低獲客成本,提升會員忠誠度?媒體渠道和廣告投放的有效性如何評估?熱點事件怎么追?如何引爆用戶情緒?從什么角度切入?如何讓客戶自主傳播產生裂變效應?怎么抓住營銷海報和短視頻的亮......
全媒體時代——在線服務營銷管理及價值創造 北京:2026年05月14日
第一篇:好好說話的文化與內函第二篇:好好說話的準備1.說話的對象2.溝通的背景與目標3.溝通框架路徑與方向4.溝通最重要的要素(心態與定位)5.溝通前的話術準備6.溝通過程中人的洞察與應對第三篇:因人而異的溝通方式與渠道1.常見的溝通渠道與渠道特點與溝通特性2.客戶群體的溝通心理訴求與特征3.在線客服與其他服務渠道的差......
打造互聯網思維 北京:2026年05月14日
崔老師擅長運用各種培訓方式,本課程結合講授、啟發式互動教學、討論問答、案例分析、現場實戰演練等多種授課方式,有效活躍課堂氣氛,并增強學員的學習效果。課程大綱第一章互聯網思維全解析第一節互聯網時代的挑戰第二節思考:如何界定互聯網公司第三節完美極致的客戶體驗第四節快速社會化傳播第五節沒有人能保守秘密第六節互聯網思維的核心&......
市場營銷培訓內訓課程
客戶服務中的輕營銷 主講:何老師
【授課方式】視頻+案例+演練【課程大綱:】第一講 互聯網營銷趨勢1、PC入口集中化、移動入口垂直化2、效果類廣告主成為主導廣告主3、社會化媒體成為主流媒體4、用戶社群參與式營銷成為主要的方式5、大數據成為媒體價值驅動力6、跨屏追蹤用戶成為可能7、內容與溝通即廣告。8、臺網結合的視頻營銷。9、O2O的整合10、用戶與數據......
存量客戶盤活技巧 主講:姜老師
“未來沒有哪個行業競爭會比銀行激烈。” 愈演愈烈的市場競爭中,各大銀行都意識到,營銷業績是經營管理的核心命脈,但是隨著到網點客戶的逐漸減少,核心客戶的過度開發,銷售往往出現斷層和瓶頸,而與此同時,網點又有大量存量睡眠客戶因為被忽視或者因為營銷未成功放棄而未得到有效開發,激活一個老客戶的難度和成本......
大數據的業務應用場景 主講:韓老師
現在的社會是一個高速發展的社會,科技發達,信息流通,人們之間的交流越來越密切,生活也越來越方便,大數據就是這個高科技時代的產物,未來的時代將不是IT時代,而是DT的時代,DT就是Data Technology數據科技,大數據并不在“大”,而在于“有用”。價值含量、挖掘比數......
