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從數據分析到目標實現-靈活使用數據發現工作中根本問題

主講老師: 何云鵬 何云鵬

主講師資:何云鵬

課時安排: 2-3天,6小時/天
學習費用: 面議
課程預約: 隋老師 (微信同號)
課程簡介: 何先生通過課程的講解可以把案例一個個穿插在理論中,整理應用,哪怕是基于辦公室最常用的EXL作為分析工具,也可以通過學會利用數據的同時避開我們在數據使用中的”坑”,通過數據分析、診斷出消費者的真正的需求結論。通過數據分析反應出的事實,反思我們基于經驗得出的營銷結論,從而讓我們的項目策劃更有針對性,合理性、有效性,從而達成預期結果,實現項目目標,真正實現項目落地。
內訓課程分類: 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務稅務 | 基層管理 | 中層管理 | 領導力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業文化 | 團隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權激勵 | 生產管理 | 采購物流 | 項目管理 | 安全管理 | 質量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業技能 | 互聯網+ | 新媒體 | TTT培訓 | 禮儀服務 | 商務談判 | 演講培訓 | 宏觀經濟 | 趨勢發展 | 金融資本 | 商業模式 | 戰略運營 | 法律風險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉村振興 | 黨建培訓 | 保險培訓 | 銀行培訓 | 電信領域 | 房地產 | 國學智慧 | 心理學 | 情緒管理 | 時間管理 | 目標管理 | 客戶管理 | 店長培訓 | 新能源 | 數字化轉型 | 工業4.0 | 電力行業 |
更新時間: 2022-11-22 14:13

【課程背景】

為什么現在越來多的傳統企業說:不促銷是等死,做促銷是作死!歸根結底是:不懂數據分析;不懂數據,就做不好生意;不懂大數據,就做不成大生意!數據背后隱藏的概念是消費者真實意愿的反應。行為經濟學越來越被經濟領域所重視,消費行為最真實的反應卻恰恰是消費者數據,這不但是生意經營過程的量化結果,里面也蘊含著不為人一眼察覺到消費者行為奧秘。

通過洞悉數據背后的邏輯、規律、趨勢和預測,可以更好地讀懂過去、了解現在、預見未來!無論是傳統領域里的企業人,還是基于互聯網技術發展起來的電商公司,在實際的業務中,數據能給了企業者更理性化、系統化管理業務的支撐點,但是另一方面數據管理的知識總顯得太過嚴謹生澀而讓人難以輕松接受。

何先生通過課程的講解可以把案例一個個穿插在理論中,整理應用,哪怕是基于辦公室最常用的EXL作為分析工具,也可以通過學會利用數據的同時避開我們在數據使用中的”坑”,通過數據分析、診斷出消費者的真正的需求結論。通過數據分析反應出的事實,反思我們基于經驗得出的營銷結論,從而讓我們的項目策劃更有針對性,合理性、有效性,從而達成預期結果,實現項目目標,真正實現項目落地。

 

【參訓人員】企業中各級管理者、中高層決策者,市場、銷售部門主管等

 

【課程收益】

?  理解數據分析對于管理的意義

?  學習掌握如何正確收集、分析銷售中的數據

?  學習掌握通過數據分析發現銷售中的問題并制定解決方法

?  學習掌握通過數據發現利潤增長點

?  學習權重設置、黃氏曲線以及效果分析

?  掌握4項基本EXL表分析方法

?  掌握基本的銷售報表及數據分析說明

?  掌握爭取的項目管理方法,理解PDCA的實際含義

?  掌握目標實現的關鍵節點及效果評估

?  制定切實可行的行動方案

?  了解復盤對于下一步工作的指導意義

 

【課程時長】   2-3天(6小時/天)

【備注說明】  本課程穿插大量案例及視頻,可以以工作坊形式呈現,如果使用企業自身案例或數據需要提前溝通;關于數據分析方面可以根據不同行業進行調整,以更契合客戶實際需求,目前課綱按TO C端零售通用企業設置,需要重點講解部分提前溝通。

 

【課程大綱】

第一講:什么是市場營銷?

導入:案例分析

一、我們在日常營銷中踩的各種“坑”

1、我們是怎么被“經驗”坑的

2、我們是怎么被“專家”坑的

3、我們又是怎么被“機會”坑的

 

二、數據都告訴了我們什么

1.      數據反應出什么需求——分析數據背后的奧秘

2.      我們需要什么樣數據收集——平衡數據與收集成本的關系

3.      數據整理對于工作的意義——篩選及錨定,數據篩選中的關鍵要素分析

4.      正確理解數據特點——如何避免數據化后的思維誤區

5.      數據可視化——有效的說明問題

 

三、數據化管理的意義

1.      量化管理——用數據平衡資源

2.      數據有效利用——爭取最大化銷售業績、最大化生產效率

3.      有效的節約企業各項成本和費用

4.      利用數據統合部門之間協作——組織管理、部門協調的工具

5.      提高企業管理決策的速度和正確性

 

第二講:尋找零售的密碼

一、權重周期的設立

1、零售規律

2、權重指數的設立

3、權重指數計算

4、特殊日期處理

 

二、權重指數的應用

1、目標分析

2、銷售預測

3、銷售對比

 

三、黃氏曲線

1、權重值的使用

2、銷售中的數據追蹤

3、促銷效果的評估

4、分析報告的表達

 

第三講:計劃制定的基本原理

一、制定計劃的原則

1.      計劃是5R的濃縮

2.      計劃制定的重點思維

3.      制定計劃10大標準

 

二、影響計劃制定的3個原因

1.      目標不明確

2.      目標不統一

工具:SWOT分析法

3.      目標難考核

方法:SMART原則

 

第四講:銷售計劃中的數據化管理

一、銷售都是追蹤出來的

1、目標如何制定合理

2、如何使用數據進行銷售追蹤

3、銷售追蹤中的注意事項

 

二、效用的銷售分析指標

1、人、貨、場的基本思維模式

2、零售業態的常用指標

3、如何正確確定指標

 

三、如何將數據結果應用到計劃制定中

1.      計劃沒分解——數據沒節點

2.      分解沒結果——清洗不清楚

3.      節點不清楚——數據特點不清晰

4.      獎懲不明確——比重不明確

5.      事后沒總結——趨勢無預測

 

第五講:零售策略中的數據化管理

一、渠道策略中數據化管理

1、如何科學的進行渠道劃分

2、渠道拓展分析

3、渠道管理指標

 

二、會員策略的數據化管理

1、會員數據分析

2、會員價值分析

3、會員的生命周期管理

4、會員購買行為的研究

 

三、競爭對手分析

1、誰是你的競爭對手

2、如何收集競爭對手數據

3、競爭對手的分析方法

 

四、運營策略的數據化管理

1、如何進行銷售預測

2、如何制定年度銷售目標

 

第六講:商品中的數據化管理

一、常用的商品分析指標

1、商品分析的基本邏輯

2、常用的商品分析指標

3、售罄率

 

二、商品關聯性分析

1、關聯性程度分析

2、購物籃分析

3、如何提高關聯度

 

三、在庫管理中數據分析

1、庫存分析

2、異常在庫分析

3、如何設置在庫預警

 

四、商品的利潤管理

1、誰在決定商品的利潤

2、商品現值

3、庫存現值分析值

 

第七講:為什么很辛苦,目標卻沒實現?

一、目標管理的常見誤區:

1.      憑經驗靠感覺

2.      憑領導靠指派

3.      憑資源靠運氣

4.      時間積累不等于目標實現

5.      辛苦工作不等于目標實現

6.      做好職責不等于目標實現

 

二、計劃執行的3大方法

1.      復述承諾法

2.      分解法

3.      重點法

 

三、如何讓計劃可控?

1.        明確結果

工具:常規武器——周報周計劃

四象限的歸納法

甘特圖

節點管控表

2.        明確責任

           工具:KPI的選擇與設定

3.        明確檢查

4.        明確獎懲(鏈接激勵與授權)

5.        明確改進

 

四、提高的銷售的分析圖

1、杜邦圖的使用

2、促銷中的數據化管理

 

第八講:數據分析方法

一、數據分析的立體化

1、什么是數據分析立體化

2、三維分析法

點、線、面;人、貨、場;時間、對象、指標;廣度、深度、寬度

二、數據沒有可對比性就沒有意義

1、濫用的“同比”與“環比”

2、傷不起的各種“率

三、常用的數據分析法

1、設立指標權重

2、二八法則的應用

3、ABC分析法

4、排行分析法

5、平均值的意義及使用

四、會表現也是一種分析

1、EXL的表格

2、雷達圖

3、K線圖

4、四象限圖

 

第九講:實現目標的管理方法

一、實現目標的的重要工具——復盤

1.      復盤不是批評時客觀的原因查詢

2.      復盤的要點

3.      復盤的流程

4.      復盤的標準

 

二、PDCA管理循環法

 

三、目標貫徹中的授權與激勵方法

1、激勵的心理學原理:刺激—需求—行動

l 激勵理論:

l 因人而異的工作激勵方式

l 授權也是一種激勵

80/20授權法、馬斯洛激勵法、分層激勵法

2、激勵的設置

l 1.公平

l 2.穩定

l 3.兌現

3、激勵的一個中心,兩個基本點

l 1.以需求為中心

l 2.即時

l 3.儀式

  4、激勵的注意事項

l 物質激勵與精神激勵

l 短期激勵與長期激勵

l 激勵的周期

l 激勵失效的情況分析

 

第十講:總結及答疑

 
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