终端数据管理培训

【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

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