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喻国庆:《数据分析与业绩增长》

喻国庆老师喻国庆 注册讲师 22查看

课程概要

培训时长 : 1天

课程价格 : 扫码添加微信咨询

课程分类 : 银行金融

课程编号 : 19211

面议联系老师

适用对象

营销管理、销售人员

课程介绍

【课程名称】《数据分析与业绩增长》

【课程方向】内训/公开课

【培训学员】营销管理、销售人员

【教学时长】1-2天

【课程收益】 数据分析是我们销售管理当中的重要抓手和工具,它能够对市场的未来进行预测,对现实的问题做出判断,对以前的问题进行经验总结和归纳。本课程根据销售的状况利用报表、工具、方法等,使学员掌握常规销售分析的各种形式和方法,便于用数字说话,用数字体现市场的整体状况,提高工作效率,数据是一只无形的手,它能够告诉我们市场上整个变动的状况,销售的行程,我们决策的方向和方法。

【教学要求】采用课堂讲授与课堂讨论相结合的方式,课堂讲授要求理论联系实际,运用大量实践案例和教学实例,深入浅出、旁征博引,同时配备课堂练习、现场互动以消化老师的课程内容。

【教学纲要】

第一章:销售数据分析的重要习性与方法

第一节 数据分析的基本流程,

1.   确定分析的问题,

2.   确定分析的时间段,

3.   数据分析能力界定模型

4.   确定达到的目的,

5.   分析结果论证,

6.   提出解决问题,

7.   整体方案跟踪反馈。

8.   最终解决问题

9.   总结报告常出现的问题

10. 数字化营销的未来

第二节 数据分析的主要目标

1.   过往业绩评估、认识规律发现不足,

2.   现有问题销售现状监控、评估发现问题解决问题

3.   销售预测战略规划,为决策提供量化依据。

4.   建立对数据及报表的认识;

5.   加强对数据分析的重视程度;

6.   熟悉分析工具的使用;

7.   形成理性分析的思维

第三节 数据分析的主要内容

1.   数据的定义及分类;

  1. 定类尺度
  2. 定序尺度
  3. 定比尺度

2.   数据表现形式

3.   数据传递的两种方式

4.   数据分析之目的;

5.   数据分析之基本流程

6.   数据分析方法及应用

第四节 销售数据分析的时间维度

1.   按照周/月/季度/年

2.   四时间序列预测未来销售额要求

3.   计划完成情况及未完成原因分析

4.   年销售汇总数据的同比,环比分析

5.   分类销售数据汇总,

6.   销售的核心三率

第五节 销售数据的经营意义

1.   公司利润分析

2.   应收账款分析

3.   销量分析

4.   产品线分析

5.   市场巡查的注意事项

  1. 检查有标准
  2. 跟踪有结果
  3. 时间要限定
  4. 决策要落地
  5. 沟通有方法
  6. 压力变动力

案例:投入产出分析

案例:盈亏平衡点分析

工具:客户的RFM模型

案例:铁人王进喜的一张泄密照片,

案例:中国将出兵朝鲜?

案例:林彪三问赢得辽沈战役

第二章:专业的数据分析的操作

1.   比较是破解数据观察的法宝

2.   数据拆分归类

3.   数据图形化

4.   工具:数据分析工具应用

  1. SWOT分析使用
  2. STP分析
  3. 多因素分析法
  4. 马尔科夫预测法
  5. 线性趋势预测方法
  6. 关联指标预测法
  7. 金字塔原理
  8. 漏斗分析法

5.   数据分析常用的结构

  1. 对比分析法
  2. 分组分析法
  3. 结构分析法
  4. 平均分析法
  5. 综合评价分析法
  6. 漏斗分析法

6.   根据变化分析的操作

  1. 查数据
  2. 找拐点
  3. 对比数据
  4. 确定变量
  5. 分析原因

13. 销售趋势数据分析的内容

  1. 同比环比分析
  2. 滚动分析
  3. 趋势分析
  4. 相关性分析
  5. 样本分析
  6. AB对比测试
  7. 数字化营销的未来

工具:穆勒五法

工具:PIP利润增长提案

第三章:运用数据提高决策能力

第一节 避免信息管理的误区

1    误区一:堆无用的信息垃圾

2    误区二:虎头蛇尾没有坚持

3    误区三:员工变“表哥哥、表妹”

4    误区四:缺乏考核奖励机制

5    误区五:团队没有战术研讨习惯

6    误区六:信息转化能力差

7    误区七:信息数字的 “陷阱”

8    误区八:一味追求大而全不适用

第二节 决策常见的方法与能力

1.   确定决策目标

2.   着重考虑找重大问题

3.   提出创造性的备选方案

4.   多个冲突的目标中如何取舍

5.   资源能力匹配分析

6.   认真考虑风险的承担能力

7.   权衡利弊的方法

8.   对自己的决策负责

9.   构建一张结果表

10. 决策如何得到支持

案例:猎场中的企业情报战”

案例:维密秀的内衣的价格?

案例:大众点评的精准推广

第三节 客户需求挖掘的方法

1.   企业经营规模

2.   行业数据分析

3.   去年同期交易

4.   内线提供信息

5.   竞争对手了解

6.   公司采购预算

第四节 客户需求分析

1产品性价比

2品牌影响力

3产品性能

4营销政策

5售前售后服务

工具:进销存数据分析

案例:六个杯子统治了全人类

案例:奈雪的茶-卖便利

案例:洞察—常温酸奶

第四章:寻找新的增长点

1.   研究增量的意义

2.   分析增量有哪些科目

  1. 经济环境购买能力
  2. 市场空间分析
  3. 竞争市场分析
  4. 行业标杆研究
  5. 市场的资源调配
  6. 团队及商业组织的战斗力

3.   寻找增量的思维方式

4.   增量突破的最薄冰层原理

5.   增量市场的长勺理论

6.   增量市场的饱和攻击

7.   样板打造与复制

8.   增量指标修订的沟通技巧

9.   制定落地方案

案例:安井-产品诉求、产品拟人化

案例:宝丰酒四清标准

第五章:用新零售提升业绩

1.   会员大数据体系下的营销

2.   精准推送方案

3.   组合营销方案

4.   新零售平台的架构

5.   新零售门店布置技巧

6.   多元化的门店经营

7.   门店营销氛围营造十法

8.   新零售与品牌运营

9.   销量增长的模式

10. 数据化的市场跟踪

11. 社群营销的兴起

案例:场景化的终端分析

案例:传统企业+互联网的困惑

案例:门店店的业绩提升

案例:大闸蟹老板的困惑

 

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