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数据分析在零售业中的应用

主讲老师: 陈则 陈则

主讲师资:陈则

课时安排: 2天/6小时一天
学习费用: 面议
课程预约: 隋老师 (微信同号)
课程简介: 营销是一门涉及广泛且充满创意的学科,它涵盖了产品推广、品牌塑造、市场分析等多个方面。优秀的营销不仅能够提升产品或服务的知名度,还能深度挖掘潜在消费者需求,进而实现销售业绩的持续增长。 在营销过程中,需要综合运用各种策略和方法,如市场调研、广告宣传、促销活动等,以吸引并留住目标消费者。同时,营销人员还需密切关注市场动态和消费者反馈,以便及时调整营销策略,确保营销活动的有效性和针对性。 总之,营销是企业在激烈的市场竞争中取得优势的重要手段,它要求营销人员具备敏锐的市场洞察力和创新的思维能力,以不断
内训课程分类: 综合管理 | 人力资源 | 市场营销 | 财务税务 | 基层管理 | 中层管理 | 领导力 | 管理沟通 | 薪酬绩效 | 企业文化 | 团队管理 | 行政办公 | 公司治理 | 股权激励 | 生产管理 | 采购物流 | 项目管理 | 安全管理 | 质量管理 | 员工管理 | 班组管理 | 职业技能 | 互联网+ | 新媒体 | TTT培训 | 礼仪服务 | 商务谈判 | 演讲培训 | 宏观经济 | 趋势发展 | 金融资本 | 商业模式 | 战略运营 | 法律风险 | 沙盘模拟 | 国企改革 | 乡村振兴 | 党建培训 | 保险培训 | 银行培训 | 电信领域 | 房地产 | 国学智慧 | 心理学 | 情绪管理 | 时间管理 | 目标管理 | 客户管理 | 店长培训 | 新能源 | 数字化转型 | 工业4.0 | 电力行业 |
更新时间: 2024-06-19 12:44


1 章 什么是数据分析

1.1 "聪明"的销售人员

1.2 数据分析的概念

1.3 数据分析的意义

1.4 数据分析的四个层次

1.4.1 业务指导管理

1.4.2 营运分析管理

1.4.3 经营策略管理

1.4.4 战略规划管理

1.5 数据分析流程图

1.5.1 分析需求

1.5.2 收集数据

1.5.3 整理数据

1.5.4 分析数据

1.5.5 数据可视化

1.5.6 应用模板开发

1.5.7 分析报告

1.5.8 应用

1.6 数据分析应用模板

 

2 章 寻找零售密码

2.1 周权重指数

2.1.1 寻找店铺零售规律

2.1.2 周权重指数

2.1.3 周权重指数的计算

2.1.4 日权重指数的特殊处理

2.2 周权重指数的应用

2.2.1 判断零售店铺销售规律辅助营运

2.2.2 分解日销售目标

2.2.3 月度销售预测

2.2.4 销售对比

2.3 神奇的黄氏曲线--单位权重(销售)值曲线

2.3.1 单位权重(销售)值曲线

2.3.2 应用在销售追踪过程中

2.3.3 特殊事件的量化处理

2.3.4 促销活动的分析及评估

2.3.5 新产品上市的分析及评估

2.3.6 其他应用

2.4 案例及应用--数据化排班

 

 

3 章 销售中的数据分析

3.1 销售都是追踪出来

3.1.1 没有目标管理就没有销售的最大化

3.1.2 没有标准就没有追踪的依据

3.1.3 如何用数据化追踪销售

3.1.4 销售追踪注意事项

3.2 常用的销售分析指标

3.2.1 人货场是零售业基本的思维模式

3.2.2 零售业常用的分析指标

3.2.3 如何确定指标的重要性

3.3 提高销售额的杜邦分析图

3.3.1 路过人数

3.3.2 进店率

3.3.3 成交率

3.3.4 平均零售价

3.3.5 销售折扣

3.3.6 连带率

3.4 促销中的数据分析

3.4.1 影响冲动购买的因素有哪些

3.4.2 零售业常用的促销方式

3.4.3 促销活动的准备、执行和评估

3.5 案例及应用

 

 

4 章 商品中的数据分析

4.1 常用的商品分析指标

4.1.1 商品分析的基本逻辑

4.1.2 常用的商品分析指标

4.1.3 伤不起的售罄率

4.1.4 再谈如何确定指标间的重要性

4.2 常用的商品分析方法

4.2.1 商品的自然分类方法

4.2.2 商品的销售分类方法

4.2.3 商品的价格分析

4.2.4 商品的定价策略

4.3 商品的关联销售分析

4.3.1 商品的关联程度分析

4.3.2 购物篮分析

4.3.3 提高商品关联度的方法

4.4 商品的库存管理

4.4.1 库存分析逻辑

4.4.2 异常库存管理

4.4.3 设置库存预警条件

4.5 商品的利润管理

4.5.1 谁在决定商品的利润

4.5.2 商品的现值

4.5.3 库存的现值分析法

4.6 案例分享

 

5章 收集数据

  5.1 从经分系统导数据,遇到过哪些问题?

     5.1.1 日期数据不能直接用

     5.1.2 数值为什么不能直接求和?

     5.1.3 姓名一样,但是无法vlookup

     5.1.4 有重复值怎么办?

     5.1.5 缺失值怎么处理?

     5.1.6 极值(最大值/最小值)怎么处理?

  5.2 从表单收集数据,遇到过哪些问题?

     5.2.1 收回来的数据表格,格式不统一怎么处理?

     5.2.2 数据表格能不能分权限来限制?

     5.2.3 几十张表格,如何快速的合并到一张大表里?

  5.3 数据收集小工具推荐

      5.3.1 一键去空行/空列

5.3.2 一键合并多个文件等等

 

6 章 必知必会的数据分析方法

6.1 数据分析的立体化

6.1.1 数据分析必须立体化

6.1.2 三维分析之点-线-面

6.1.3 三维分析之时间-对象-指标

6.1.4 三维分析之人-货-场

6.1.5 三维分析之广度-宽度-深度

6.2 数据没有可对比性就没有数据分析

6.2.1 被滥用的同比和环比

6.2.2 伤不起的各种"率"

6.2.3 她真的是销售冠军吗

6.3 常用的数据分析方法

6.3.1 如何设定指标的权重

6.3.2 经典的二八法则应用

6.3.3 ABC分析方法

6.3.4 排行榜分析方法

6.3.5 你真的了解平均值吗

6.4 数据展示也是一种分析方法

6.4.1 Excel图表的展示逻辑

6.4.2 不一样的雷达图

6.4.3 清清爽爽的K线图

6.4.4 高端大气的热力图

6.4.5 四象限图的策略思维

 

 

7 章 如何建立数据分析模型

7.1 数据分析应用模板

7.1.1 自定义区域

7.1.2 数据源区域

7.1.3 分析辅助区域

7.1.4 业务预警区域

7.1.5 业务分析区域

7.1.6 报告展示区域

7.2 搭建数据分析模板必会的Excel十大技巧

7.2.1 必须要掌握的54个函数

7.2.2 数据透视表

7.2.3 自动排名

7.2.4 四象限图

7.2.5 智能提醒

7.2.6 PPT随Excel图表自动更新

7.2.7 密码保护

7.2.8 控件和VBA的使用

7.2.9 名称管理器

7.2.10 如何隐藏数据


 
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