韩迎娣：数字零售商业体系与数据分析应用

【课程对象】品牌零售、零售从业者等人员

【课程时间】12小时

【课程背景】

自近十多年电子商务兴起以来，中国整体零售行业发生了巨大变化。在数字化变革的驱动下，零售行业全面重构和升级，各种零售新业态飞速发展，用户购买需求越发独特、购买方式越来越多样、多样化生活场景，面对新业态下快速变化的用户需求，让你永远也不知道明天的牛奶是在哪里买到的。而随着大数据、智能化软件及物联网硬件的迅速成熟，应对零售数字变革挑战的过程也将给整个经营体系的各个环节带来巨大的变革机会。

课程将以数字零售与数据分析为切入点，还原零售商业环境中的实际案例，帮助学员认知零售变革有哪些？零售组成的核心要素是哪些？数字零售三大特征与知识框架是什么？如何构建驱动实际增长的零售数字化能力？数据分析如何给零售赋能？零售未来流量入口在哪里？使学员学之解惑，学之能用，实现企业新的经营增长突破点。

【课程收益】

• 思维创新的技术路径，零售的发展路径与变革，零售组成的核心要素
• 数字技术与用户发展推动零售变革，数字零售三大特征与知识框架
• 数字零售方法论，数据价值与数据分析的5大步骤
• 零售企业数字化转型背景，转型焦点转移，转型框架模型与六边协同
• 零售企业数字化能力模型，驱动实际增长的数字化能力
• 数字化运营八大重要点，整体框架及运营体系，数据运营分析，数据驱动决策
• 数据分析5W1H标签，标签应用体系，标签运营体系
• 营销活动策略，营销分析及以高净值用户为核心的内容营销
• 数据分析反馈指导策略优化，订单转化与分析，大数据洞察
• 以用户为核心的五大体验分析，零售数智创新的关键价值变化，
• 零售消费生态全链路数智化，未来消费者价值链打造及智能零售的发展趋势

管理培训生43人，27人左右研究生，没有太多工作经验，30人在后勤管理岗，产品从无到有（两年内做到主管），13人业务线（两年后做独立店长），各个板块目前没有分配

【课程特色】干货，没有废话；科学，逻辑清晰；实战，学之能用；投入，案例精彩

【课程对象】品牌零售、零售从业者等人员

【课程时间】12小时

【课程大纲】

一、数据分析与数字零售

1、思维创新的技术路径

2、数字思维创新模式

• 连接
• 赋能
• 破界

3、互联网发展对零售的影响

4、零售的发展路径与变革

5、零售组成的核心要素

6、零售服务各阶段的演变

7、数字技术与用户发展推动零售变革

8、数字零售的方法论

• 三大特征
• 数字零售知识框架，前台、中台和后台

9、数据价值

• 数据可洞察真相
• 数据可转化行动
• 数据的引导思路

10、数据分析的5大步骤

• 明确目标
• 数据预处理
• 特征分析
• 算法建模
• 数据表达

11、数据表达

• 分布数据可视化
• 分类数据可视化

案例： 数字化洗车店案例，学会找到用户

二、零售数字化转型与创新

1、零售企业数字化转型背景

2、零售商业与渠道价值链被技术和顾客重塑

3、零售数字化转型焦点转移

4、零售数字化转型框架

• 零售数字化框架模型
• 零售三要素的六个高效同边匹配

5、零售企业数字化能力模型

• 运营：创新产品、价格与营销
• 用户体验为先
• 无缝安全交易
• 敏捷供应链和运营
• 增强数据分析
• 数字化技术平台与架构
• 弹性组织
• 生态合作伙伴

6、产品、用户，场景与传播的关系

7、驱动实际增长的数字化能力

• 数据科学的价值
• 用数据认识用户
• 用户结构、特性
• 构建用户深度画像和互动
• 用户关系与用户生命周期管理
• 打造数据驱动的运营和决策

8、高端用户市场分析与商业洞察

案例：20万零售店运营管理

三、数字化运营

1、数字化运营八大重要点

2、数字化运营整体框架

3、数字化运营体系

4、该如何思考与落地运营

• 经营效率
• 服务效率
• 组织效率
• 产品、用户、营销价值关系
• 技术能力

5、数字化运营 – 产品力

• 用户解决方案
• 真痛点、强需求、自带流量属性

6、数字化运营 – 用户

• 用户结构与特点
• 用户画像
• 用户关系
• 让用户乐于传播
• 用户增长框架
• 用户生命周期
• 用户6R模型

7、数据运营分析

8、让数据驱动企业经营决策

案例讲解：家居、高端服装

四、数据分析赋能零售营销

1、数据分析5W1H标签

2、标签的应用体系

• 业务场景倒推标签需求
• 标签自动化
• 标签迭代
• 标签管理机制

3、标签体系的数据层

• 数据源
• 数据处理

4、营销活动策略

• 活动目标与路径
• 核心策略
• 策略剖析

5、营销活动分析：个性化营销与用户细分

• 用数据实现用户视图
• 用户细分
• 一致化内容沟通

6、珠宝类用户分析与复购

• 定位营销目标群体
• 用户行为特征
• 用户决策过程

7、以高净值用户为核心的内容营销

8、内容营销在场景里的应用与运营方法

• 向细分用户传达精准内容信息
• 核心内容与用户关系
• 优化内容投放策略
• 优化KOL策略，打造丰富的分层分类媒体矩阵

9、内容社区分析

• 抖音&快手：用户画像
• 抖音&快手：内容风格
• 抖音&快手：平台生态和粉丝关系
• 微博社区分析
• 小红书分析：业务形态
• 小红书分析：用户需求
• 小红书分析：运营手段
• 小红书分析：产品功能与订单转化特点分析
• 如何霸屏小红书

10、两微一抖一红的营销特性

11、数据分析反馈指导策略优化

12、订单转化与售后分析

• 基础分析：转化的每一步
• 进阶分析：多维度分析用户体验
• 高级分析：多维度交叉分析，支持产品迭代

13、打好年度大事件的关键战役

案例：化妆品

五、大数据洞察与高端商品零售全链路数智化

1、大数据洞察-数据维度

• 真实性
• 立体性
• 即时性

2、大数据的用户洞察 – 营销维度

• 目标用户旅程
• 营销活动评估
• 社交表现追踪
• 行为趋势洞察

3、以用户为核心的五大体验分析

• 门店体验
• 产品体验
• 下单体验
• 互动体验
• 交付体验

4、零售数智创新的关键价值变化

• 链接价值被重新定义
• 人货场价值被重新定义
• 技术价值被重新定义

5、零售全链路数智化加速五部曲

• 基础设施云化
• 触点数字化
• 业务在线化
• 运营数据化
• 决策智能化

6、未来消费者价值链打造

• 懂我
• 与我互动
• 聆听我的心声
• 为我赋能
• 愉悦我

7、高端零售消费生态全链路数智化

•  品牌数智化
•  制造数智化
•  商品数智化
•  营销数智化
•  渠道数智化
•  销售数智化
•  服务数智化
•  物流数智化
•  金融数智化
•  组织数智化
•  技术数智化

案例：多点数字化

六、智能零售

1、数字化边界向智能化延伸

2、智能化对企业的改变

3、数字化和智能化是消费发展的主要推动力

4、智能零售服务消费者的三大特征

5、智能零售是在数据＋算力＋算法定义的零售

6、企业在经营各环节实现智能决策

7、智能零售 未来已来