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李姍
  • 李姍企業數據運營分析專家
  • 擅長領域: 領導力 大數據 薪酬體系 招聘與面試
  • 講師報價: 面議
  • 常駐城市:西安市
  • 學員評價: 暫無評價 發表評價
  • 助理電話: 17777822973 QQ:2595558725 微信掃碼加我好友
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數據運營—剖析零售及電子商務數據化管理

主講老師:李姍
發布時間:2021-06-21 10:31:27
課程詳情:

對象

新零售、電商、供應鏈、大數據企業運營及銷售管理人員

目的

l 正確理解數據化管理的概念; l 掌握周權重指標及單位權重曲線; l 掌握銷售中的數據化管理; l 掌握商品中的數據化管理; l 掌握電子商務中心的數據化管理; l 掌握零售策略中的數據化管理; l 掌握必備的數據分析方法 l 掌握建立數據化管理模型的方法

內容

《數據運營—剖析零售及電子商務數據化管理》

【課程目的】

零售業出路不盡是線上線下的成功融合,更源于對數據的收集、整理、分析、實現可預測、可指導、也就是常說的數據化管理。互聯網時代電商對零售業的影響有目共睹,這個行業的競爭變得越來越激烈,以前的粗放式管理已經不適應潮流,我們需要精細管理,這就需要數據,數據是無形資產,也是核心競爭力的基礎。本課程沒有堆砌太多的數據分析理論和數理統計公式,而是用最通俗易懂的實例和最輕便易用的工具來解釋商業數據化管理的理念和方法,并具有高度的可操作性和可復制性。本課程重點分享利用數字化的方式掌握對人、貨、場、財等經營管理,通過本課程學習,提升對數據的理解和企業運營效率。

【課程收益】

正確理解數據化管理的概念;

掌握周權重指標及單位權重曲線;

掌握銷售中的數據化管理;

掌握商品中的數據化管理;

掌握電子商務中心的數據化管理;

掌握零售策略中的數據化管理;

掌握必備的數據分析方法

掌握建立數據化管理模型的方法

【課程對象】新零售、電商、供應鏈、大數據企業運營及銷售管理人員

【課程時長】  2天(6小時/天)

【學習方式】

采用啟發互動式教學、課堂演講、現場練習、經典案例分享、小組討論、場景演練等

【課程大綱】

第一章    數據敏感度測試

第二章    什么是數據化管理

一、  零售業中缺乏數據管理可能出現的現象

二、  數據化管理的概念

三、  數據化管理的意義

四、  數據化管理的四個層次

  業務指導管理

  營運分析管理

  經營策略管理

  戰略規劃管理

五、  數據化管理流程圖

  分析需求

  收集數據

  整理數據

  分析數據

  數據可視化

  應用模板開發

  分析報告

  應用

六、  數據化管理應用模板

第三章    尋找零售密碼

一、  周權重指數

  尋找店鋪零售規律

  周權重指數

  周權重指數的計算

  日權重指數的特殊處理

二、  周權重指數的應用

  判斷零售店鋪銷售規律輔助運營

  分解日銷售目標

  月度銷售預測

  銷售對比

三、  單位權重(銷售)值曲線

  單位權重(銷售)值曲線

  應用在銷售追蹤過程中

  特殊事件的量化處理

  促銷活動的分析及評估

  新產品上市的分析及評估

  其他應用

四、  案例分析

第四章    銷售中的數據化管理

一、  銷售都是追蹤出來的

  沒有目標管理就沒有銷售的最大化

  沒有標準就沒有追蹤的依據

  如何用數據化追蹤銷售

  銷售追蹤注意事項

二、  常用的銷售分析指標

  人場貨是零售業基本的思維模式

  零售業常用的分析指標

  如何確定指標的重要性

三、  提高銷售額的杜邦分析圖

  路過人數

  進店率

  成交率

  平均零售價

  銷售折扣

  連帶率

四、  促銷中的數據化管理

  影響沖動購買的因素有哪些

  零售業常用的促銷方式

  促銷活動的準備、執行和評估

五、  案例及應用

第五章    商品中的數據化管理

一、  常用的商品分析指標

  商品分析的基本邏輯

  商用的商品分析指標

  傷不起的售罄率

  再談如何確定指標間的重要性

二、  常用的商品分析方法

  商品的自然分類方法

  商品的銷售分類方法

  商品的價格分析

  商品的定價分策

三、  商品的關聯銷售分析

  商品的關聯程度分析

  購物籃分析

  提高商品關聯度的方法

四、  商品的庫存管理

  庫存分析邏輯

  異常庫存管理

  設置庫存預警條件

五、  商品的利潤管理

  誰在決定商品的利潤

  商品的現值

  庫存的現值分析法

六、  案例分享

第六章    電子商務中的數據化管理

一、  數據分析是電商營運的指路明燈

  電子商務和傳統零售數據分析的區別

  電商數據分析需要的數據

  電商數據來源及分析工具

二、  電商數據分析指標

  流量數據

  轉化指標

  營運指標

  會員指標

  財務指標

  關鍵指標

三、  流量數據分析

  流量及轉化的漏斗圖分析

  對比發現有質量的流量

  電商銷售額診斷

四、  案例分析

第七章    零售策略中的數據化管理

一、  渠道策略的數據化管理

  如何科學的將渠道分類

  渠道拓展分析

  渠道的管理指標

二、  會員策略的數據化管理

  會員數據分析

  會員價值分析

  會員的生命周期管理

  會員購買行為的研究

三、  競爭對手分析

  誰是你的競爭對手

  如何收集競爭對手的數據

  競爭對手的分析方法

四、  營運策略的數據化管理

  如何做銷售預測

  如何制定年度銷售目標

五、  案例分析

  整理思路

  界定問題

  收集數據

  分析數據

第八章    應知應會的數據分析方法

一、  數據分析立體化

  數據分析必須立體化

  三維分析之點-線-面

  三維分析之時間-對象-指標

  三維分析之人-貨-場

  三維分析之廣度-寬度-深度

二、  數據沒有可對比性就沒有數據分析

  被濫用的同比和環比

  傷不起的各種“率”

  她真的是銷售冠軍嗎

三、  常用的數據分析方法

  如何設定指標的權重

  經典的二八法則的應用

  ABC分析方法

  排行榜分析方法

  不一樣的平均值法

四、  數據展示也是一種分析方法

  EXCEL圖表的展示

  雷達圖

  K線圖

  熱力圖

  四象限圖

第九章    如何建立數據化管理模板

一、  數據化管理的應用模板

  自定義區域

  數據源區域

  分析輔助區域

  業務預警區域

  業務分析區域

  報告展示區域

二、  建立數據化管理模板必會的Excel十大技巧

  必須要掌握的54個函數

  數據透視表

  自動排名

  四象限圖

  智能提醒

  PPT隨Excel圖表自動更新

  密碼保護

  空間和VBA的使用

  名稱管理器

  如何隱藏數據

 


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