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用戶定位與市場洞察

課程編號:31339

課程價格:¥22000/天

課程時長:2 天

課程人氣:565

行業類別:行業通用     

專業類別:管理技能 

授課講師:喻國慶

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】


【培訓收益】
市場分析之所以越來越受到重視,是因為企業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。傳統時代是“買的沒有賣的精”,互聯網時代是“賣的沒有買的精”,新零售營銷可以深度挖掘潛在客戶,減少資源投入,提高客流量,提高新零售的運營效率、增加銷量。

第一章:精準定位:鎖定目標客戶
1.市場細分遵循的幾個原則?
2.如何精準確定我們的魚塘
3.尋找客戶的方法有哪些
4.客戶分析的四個重點
客戶購買模式
客戶購買類型
客戶購買決策
影響客戶購買的因素
5.如何讓客戶主動找我們
6.案例:這張客戶信息表的問題在哪里?
7.視頻案例:儲教授談消費體驗
8.工具:開戶開發的十大思維
9.工具:CRM客戶管理方法
第二章:新零售與客戶畫像
1.客戶身份數據
2.洞察客戶的喜好
3.預測客戶的購買傾向
4.其他形式的數據
5.增加互動的技巧
6.增加客戶忠誠度的技巧
7.互聯網新零售營銷關鍵詞
粉絲思維
轉化率
用戶體驗
參與感
曝光率
1.2.3.4.5.6.7.8.客戶畫像的的智能終端
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.客戶畫像的方法
購買金額
購買頻次
購買價位
購買習慣
年齡
性別
身份
10.客戶畫像后的RFM分析法
11.客戶畫像后常數據分析圖表
12.建立客戶連接點
13.線下-到店/周邊:WIFI、智能POS、二維碼、停車場、
實體會員卡、優惠券、電子貨幣
14.線上-互聯網/移動互聯網: 搜索引擎、電商平臺、自有網站
微信、微博、App、短信
15.客群分析:到站人數/到訪頻率/到訪時長/過客分析
16.線上引入線下活動:
團購、熱門活動、限時折扣、兌換禮物
品牌互動、消費返利、主題促銷 會員生日/紀念日營銷
17.客戶漏斗形成聚焦:最終APP深度用戶。
18.通過微信與微博做營銷平臺,通過APP來做粘度。
19.強化社交與體驗,淡化硬性促銷。
20.案例:大眾點評的精準推送方案
21.線上線下的組合營銷方案:
預熱:APP、微信、
活動:拉人氣、促交易、用戶體驗、用戶服務
活動后:發布趣味數據、曬單、曬明星客戶、曬好評與點贊
第三章:專業的數據分析能力
1.營銷管理信息的采集
2.建立管理模型
3.比較是破解數據觀察的法寶
4.數據拆分歸類
5.數據圖形化
6.數建立數學函數關系
7.據分析的操作
找拐點
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
綜合評價分析法
杜邦分析法
漏斗分析法
矩陣關聯分析法
9.CRM數據分析的內容
同比環比分析
滾動分析
趨勢分析
相關性分析
樣本分析
AB對比測試
響應分析
數碼圖片分析
第四章:新零售場景化營銷的興起
1.傳統零售業面臨的困局
2.網紅時代客戶群體需求的變化
3.新技術在零售業運用
4.場景化營銷的核心理念
5.場景營銷的核心要素
對象
動作
情景
6.以用戶為中心的體驗式營銷
7.場景營銷的三大特征
去中心化
社交化
個性化
3.競品場景化調研的重點
4.“人”場景化營銷
5.“貨”產品的選擇
6.“場”場景的營造
7.營銷模式:信息利益雙輸出
第五章:根據客戶需求的貨品管理
一、科學訂貨三步走:
訂貨總量的測算
訂貨結構的測算
訂貨深度與寬度
二、確定訂貨量數據來源:
1.總量存銷比
2.新、老貨占比
3.大類存銷比
4.系列存銷比
5.每月平均折扣
6.貨品平均單價(當季、過季)
7.商場促銷、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.根據貨品種類所占比例計算各類型陳列所需sku數
5.3.所訂sku總數盡量大于陳列所需的sku數
6.類型的比例
7.貨品類別
8.貨品款類比例
9.價格帶比例
10.規格比例
四、如何做到合理庫存
1.貨品按波段上架
2.根據客戶購買規律
3.季初----買款式
4.季中----買折扣、品質
5.季末----買價格
6.波段上貨,
7. ABC貨品管理
8.根據貨品周期合理補貨 

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