【课题背景】
通过分析管理片区的经营情况,发现终端存在的问题,最终通过营销人员的指导,以市场局和国家局的要求提升终端店的综合能力。
【参与人员】
本课程适宜于:市场人员
【学员收获】
- 【1小时】了解数据分析赋能业务管理提升的原理
- 【3小时】掌握终端数据分析的方法
- 【2小时】就相关问题提出优化改进的方案
【课程大纲】
- 数据分析指导工作优化的原理和方法
【案例导入】某烟草公司基于终端数据优化产品结构
- 数据分析的目的:
- 优化业务管理流程
- 提升业务管理效率
- 降低业务管理成本
- 实现科学决策
- 基于数据分析指导业务的原理
- 数据分析的路径和要素
- 终端运营模型——算法
- 数据的获取与整理——大数据治理与有价值的数据
- 数据分析的能力——从人工数据分析到AI计算机分析
终端数据分析的方法
- 终端数据分析,分析些什么?
终端店销售分布、单店销售分析、产品销售结构、用户分布、品牌分布、区域分布等
- 数据分析的方法
- 基本原理:目标值与实际值的对照,分析原因
- 业务场景模型搭建:终端店销售分布、产品分布、用户分布、品牌分布等
【讨论】列出我们日常工作工作指标以及影响指标的因素
- 数据获取:基于ERP系统、智能调度系统、收银系统、财务系统等获取数据
- 数据分析的方法::对比法(同比、环比)、A/B对照法、单因子变量测试法、假设验证法、逻辑树法、回归分析等
【案例破拆】基于终端单店销售模型分析,破解销售下滑的问题
- 【应用】终端店单店销售模型分析
- 单个终端店销售模型:流量模型、用户模型、产品模型
- 数据获取:基于数字门店或人工统计获取数据
- 数据分析:根据数据分析的方法,得出影响当前店铺业绩的主要因子
- 指导营销:指导终端门店业绩提升
终端常见的问题及相关提升策略
店铺销售结构不合理
- 店铺分级
- 关注重点店铺的单店分析
- 找出影响单店业绩的因素
- 进行单店影响因子的优化和提升
品牌结构不合理
- 制定实现品牌组合优化和调整的战略
- 制定相关品牌的培育计划
- 强化培育品牌在重点终端的打样
- 对样板店展开复制
产品结构不合理
- 依据ERP和零售终端,指导进货
- 以年度为单位,根据销售淡旺季,合理规划
- 对产品进货后的销售环节展开数据监控
- 对经常出现进货结构不合理的门店展开培训、督导和管束
单店销售业绩不佳
- 分析单店销售业绩不佳的原因:店长、流量、产品....
- 针对每个要素提出解决方案:店长培训、数字化导流等
- 对相关措施展开有效的落地跟进
- 逐个优化要素,实现业绩提升
老客户流失严重
- 分析老客户流失的原因
- 做好老客户的服务和体验
- 围绕老客户的需求展开更多的供给侧
- 做好老客户的数字化管理