四川公司上報深度運營競賽案例-預覽頁
【正文】 員活躍率均列集團前五。 ?活動結束后對歌迷群及部分非歌迷群用戶進行潘瑋柏鈴音 PUSH， 歌迷群用戶換歌率增長均大于非歌迷群 ，而鐵桿粉絲換歌率增長達 52%。 音樂 DNA分析成果 目標：實現(xiàn)音樂產(chǎn)品和音樂用戶的精準匹配，為音樂精細化營銷做好目標用戶和內(nèi)容儲備 我如何讓用戶獲??？ 銷售過程控制？ 問題場景 3－ 如何實現(xiàn)精準化銷售過程控制？ 我在哪里獲取產(chǎn)品？ 18 Gene Scan (用戶音樂基因掃描 ) Molecular Deposition (音樂分子數(shù)據(jù)沉淀 ) Analysis of DNA (分辨音樂 DNA) Marketing Control (音樂元素營銷控制 ) Amelioration Gene (音樂基因優(yōu)化 ) 基于音樂 DNA的 GAMMA5維 STEP3：音樂元素營銷控制 實施營銷閉環(huán)管理，確保分析結論的應用 結合 GAMMA5模式 ,梳理音樂業(yè)務營銷流程，確立營銷管理關鍵環(huán)節(jié)，將分析結果輸出和營銷流程控制相結合，解決從音樂基因分析到結果應用的線上營銷流程管理。 按歌迷群大小排列的前 15位歌手 案例 1－鈴音關聯(lián)分析 目的：找到歌手的各類歌迷群，了解歌手受歡迎程度，找到演唱會搶票，新歌推薦等業(yè)務宣傳的目標用戶群。 動態(tài)基因：表現(xiàn)跟用戶行為因素相關的屬性，反應產(chǎn)品的用戶反響程度。以數(shù)據(jù)分析為核心 ,分析應用為手段 構建基于音樂 DNA分析的 GAMMA五維 深度運營體系 1 中國移動通信集團公司四川有限公司 2022年 12月 基于音樂 DNA的 GAMMA 5維深度運營案例 二 應用效果展示 三 GAMMA5提出的背景及思路 一 目錄 應用案例創(chuàng)新性及可推廣性 四 音樂業(yè)務用戶活性有待提高 用戶規(guī)模效應有待擴大 問題 思路 √ ？ 方法 ! 貫徹集團公司深度運營思路 實施音樂業(yè)務深度運營 基于音樂 DNA分析的 GAMMA5維運營模式 提高用戶活性 提升音樂業(yè)務營銷效率 基于音樂業(yè)務的深度運營案例 _背景 基于音樂業(yè)務的深度運營案例 _音樂 DNA形成思路 4 根據(jù)基因理論 ,不同的基因組合能夠創(chuàng)造出不同類型的人 誰能分辨音樂業(yè)務及用戶基因 ,誰就能更準確的把握用戶需求！ 通過對音樂產(chǎn)品基因分析和用戶音樂基因分析 ,可以清晰的找到目標用戶群的需求，進行有針對性的營銷 哈樂群 Ⅰ 哈樂群 Ⅱ 音樂產(chǎn)品 DNA 用戶 DNA + 誰能破解基因的密碼 ,誰就能掌控人類！ Gene Scan (音樂基因掃描 ) Molecular Deposition (音樂分子數(shù)據(jù)沉淀 ) Analysis of DNA (分辨音樂 DNA) Marketing Control (音樂元素營銷過程控制 ) Amelioration of Gene (音樂基因優(yōu)化 ) 以業(yè)務和用戶分析為基礎，分辨出影響用戶音樂產(chǎn)品使用的關鍵因素，（即音樂 DNA），解決音樂產(chǎn)品和用戶的精準匹配；通過營銷流程的控制和管理工具，實現(xiàn)分析結論的應用、應用效果跟蹤、總結和沉淀，并通過音樂基因的優(yōu)化，最終形成從分析到應用的閉環(huán)式運營過程。 基于音樂 DNA的 GAMMA5維深度運營 _產(chǎn)品基因分析 音樂產(chǎn)品 DNA分析 演唱歌手 歌曲風格 發(fā)行年代 歌曲語種 發(fā)行商 …… 靜態(tài) DNA 動態(tài) DNA 基因分析 產(chǎn)品庫 針對產(chǎn)品特征開展營銷 靜態(tài)基因：表現(xiàn)音樂內(nèi)容自身固有的屬性，是音樂產(chǎn)品分類的基礎依據(jù)。截至目前，已對熱門前 1000首歌曲進行分析 ,得到了其中 500首歌曲的關聯(lián)關系結果 。 ?組建 16類用戶群，其中對 240名歌手組建歌迷群，歌迷覆蓋達 1200萬人。 ?2022年 12月潘瑋柏歌迷見會面期間，對參與本次活動的用戶進行沉淀，通過音樂DNA掃描將潘瑋柏歌迷分為普通歌迷，初級粉絲，鐵桿粉絲。 ? 排在前 5位省公司收費用戶比例：廣東（ 97％）、四川（ 99％）、湖南（ 82％）、江蘇（ 97％）、北京（ 99％）。 構建“集團－?。小? 一體化互動機制，保障“分析力”向“生產(chǎn)力”的快速轉換 音樂深度運營創(chuàng)新－組織模式創(chuàng)新 在用戶辦理業(yè)務時經(jīng)后臺對用戶進行甄別和分析后，形成向用戶重點推薦的業(yè)務（不超過三項）及推薦理由（即用戶在推薦業(yè)務方面的消費情況）；用戶在前臺辦理業(yè)務時，營業(yè)前臺根據(jù)系統(tǒng)的推薦模型實時向用戶推薦并開通需要的業(yè)務。 ? 不斷完善分析模型的建模工作，豐富數(shù)據(jù)源，加強分析挖掘深度 ? 完善分析模型的建模工作，豐富 DNA分析維度的準確性，完善用戶 DNA畫像和業(yè)務 DNA分析 ? 加強與經(jīng)分中間層分析應用結果的共享，借助經(jīng)分在實體渠道數(shù)據(jù)上的優(yōu)勢，強化分析結論向應用層的轉化，強化實體渠道支撐力度。
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