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用戶(hù)定位與市場(chǎng)洞察

課程編號:31339

課程價(jià)格:¥22000/天

課程時(shí)長(cháng):2 天

課程人氣:690

行業(yè)類(lèi)別:行業(yè)通用     

專(zhuān)業(yè)類(lèi)別:管理技能 

授課講師:喻國慶

  • 課程說(shuō)明
  • 講師介紹
  • 選擇同類(lèi)課
【培訓對象】


【培訓收益】
市場(chǎng)分析之所以越來(lái)越受到重視,是因為企業(yè)可以利用這一手段結合大數據分析分析方式可以將信息準確的推送到客戶(hù)。傳統時(shí)代是“買(mǎi)的沒(méi)有賣(mài)的精”,互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代是“賣(mài)的沒(méi)有買(mǎi)的精”,新零售營(yíng)銷(xiāo)可以深度挖掘潛在客戶(hù),減少資源投入,提高客流量,提高新零售的運營(yíng)效率、增加銷(xiāo)量。

第一章:精準定位:鎖定目標客戶(hù)
1.市場(chǎng)細分遵循的幾個(gè)原則?
2.如何精準確定我們的魚(yú)塘
3.尋找客戶(hù)的方法有哪些
4.客戶(hù)分析的四個(gè)重點(diǎn)
客戶(hù)購買(mǎi)模式
客戶(hù)購買(mǎi)類(lèi)型
客戶(hù)購買(mǎi)決策
影響客戶(hù)購買(mǎi)的因素
5.如何讓客戶(hù)主動(dòng)找我們
6.案例:這張客戶(hù)信息表的問(wèn)題在哪里?
7.視頻案例:儲教授談消費體驗
8.工具:開(kāi)戶(hù)開(kāi)發(fā)的十大思維
9.工具:CRM客戶(hù)管理方法
第二章:新零售與客戶(hù)畫(huà)像
1.客戶(hù)身份數據
2.洞察客戶(hù)的喜好
3.預測客戶(hù)的購買(mǎi)傾向
4.其他形式的數據
5.增加互動(dòng)的技巧
6.增加客戶(hù)忠誠度的技巧
7.互聯(lián)網(wǎng)新零售營(yíng)銷(xiāo)關(guān)鍵詞
粉絲思維
轉化率
用戶(hù)體驗
參與感
曝光率
1.2.3.4.5.6.7.8.客戶(hù)畫(huà)像的的智能終端
智能POS
二維碼
LBS定位
智能攝像頭
定位WIFI數據輸出
云儲存與云計算
9.客戶(hù)畫(huà)像的方法
購買(mǎi)金額
購買(mǎi)頻次
購買(mǎi)價(jià)位
購買(mǎi)習慣
年齡
性別
身份
10.客戶(hù)畫(huà)像后的RFM分析法
11.客戶(hù)畫(huà)像后常數據分析圖表
12.建立客戶(hù)連接點(diǎn)
13.線(xiàn)下-到店/周邊:WIFI、智能POS、二維碼、停車(chē)場(chǎng)、
實(shí)體會(huì )員卡、優(yōu)惠券、電子貨幣
14.線(xiàn)上-互聯(lián)網(wǎng)/移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng): 搜索引擎、電商平臺、自有網(wǎng)站
微信、微博、App、短信
15.客群分析:到站人數/到訪(fǎng)頻率/到訪(fǎng)時(shí)長(cháng)/過(guò)客分析
16.線(xiàn)上引入線(xiàn)下活動(dòng):
團購、熱門(mén)活動(dòng)、限時(shí)折扣、兌換禮物
品牌互動(dòng)、消費返利、主題促銷(xiāo) 會(huì )員生日/紀念日營(yíng)銷(xiāo)
17.客戶(hù)漏斗形成聚焦:最終APP深度用戶(hù)。
18.通過(guò)微信與微博做營(yíng)銷(xiāo)平臺,通過(guò)APP來(lái)做粘度。
19.強化社交與體驗,淡化硬性促銷(xiāo)。
20.案例:大眾點(diǎn)評的精準推送方案
21.線(xiàn)上線(xiàn)下的組合營(yíng)銷(xiāo)方案:
預熱:APP、微信、
活動(dòng):拉人氣、促交易、用戶(hù)體驗、用戶(hù)服務(wù)
活動(dòng)后:發(fā)布趣味數據、曬單、曬明星客戶(hù)、曬好評與點(diǎn)贊
第三章:專(zhuān)業(yè)的數據分析能力
1.營(yíng)銷(xiāo)管理信息的采集
2.建立管理模型
3.比較是破解數據觀(guān)察的法寶
4.數據拆分歸類(lèi)
5.數據圖形化
6.數建立數學(xué)函數關(guān)系
7.據分析的操作
找拐點(diǎn)
查數據
對比數據
確定變量
分析原因
8.數據分析常用的方法
對比分析法
分組分析法
結構分析法
平均分析法
交叉分析法
綜合評價(jià)分析法
杜邦分析法
漏斗分析法
矩陣關(guān)聯(lián)分析法
9.CRM數據分析的內容
同比環(huán)比分析
滾動(dòng)分析
趨勢分析
相關(guān)性分析
樣本分析
AB對比測試
響應分析
數碼圖片分析
第四章:新零售場(chǎng)景化營(yíng)銷(xiāo)的興起
1.傳統零售業(yè)面臨的困局
2.網(wǎng)紅時(shí)代客戶(hù)群體需求的變化
3.新技術(shù)在零售業(yè)運用
4.場(chǎng)景化營(yíng)銷(xiāo)的核心理念
5.場(chǎng)景營(yíng)銷(xiāo)的核心要素
對象
動(dòng)作
情景
6.以用戶(hù)為中心的體驗式營(yíng)銷(xiāo)
7.場(chǎng)景營(yíng)銷(xiāo)的三大特征
去中心化
社交化
個(gè)性化
3.競品場(chǎng)景化調研的重點(diǎn)
4.“人”場(chǎng)景化營(yíng)銷(xiāo)
5.“貨”產(chǎn)品的選擇
6.“場(chǎng)”場(chǎng)景的營(yíng)造
7.營(yíng)銷(xiāo)模式:信息利益雙輸出
第五章:根據客戶(hù)需求的貨品管理
一、科學(xué)訂貨三步走:
訂貨總量的測算
訂貨結構的測算
訂貨深度與寬度
二、確定訂貨量數據來(lái)源:
1.總量存銷(xiāo)比
2.新、老貨占比
3.大類(lèi)存銷(xiāo)比
4.系列存銷(xiāo)比
5.每月平均折扣
6.貨品平均單價(jià)(當季、過(guò)季)
7.商場(chǎng)促銷(xiāo)、折扣頻率等
8.競爭對手
三、貨品組合考慮因素
1.店鋪的ABC分級管理
2.陳列數據(sku的寬度和深度)
3.1.根據層板數計算陳列所需sku數
4.2.根據貨品種類(lèi)所占比例計算各類(lèi)型陳列所需sku數
5.3.所訂sku總數盡量大于陳列所需的sku數
6.類(lèi)型的比例
7.貨品類(lèi)別
8.貨品款類(lèi)比例
9.價(jià)格帶比例
10.規格比例
四、如何做到合理庫存
1.貨品按波段上架
2.根據客戶(hù)購買(mǎi)規律
3.季初----買(mǎi)款式
4.季中----買(mǎi)折扣、品質(zhì)
5.季末----買(mǎi)價(jià)格
6.波段上貨,
7. ABC貨品管理
8.根據貨品周期合理補貨 

咨詢(xún)電話(huà):
0571-86155444
咨詢(xún)熱線(xiàn):
  • 微信:13857108608
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