培訓安排：2024年9月27-28日 廣州
培訓費用：4800元/人（含培訓費、教材費、稅費、茶點）
培訓對象：銷售部經理、大區經理、區域經理、城市經理、商品經理、數據分析員
課程背景：
互聯網時代，企業擁有并利用好了數據，就獲得了成功的制高點。企業的管理、產品、營銷都與數據密切相關，通過對營運數據的分析可以實現企業業務數據化、產品精細化運營。但是，在實際的數據分析中，企業運營負責人往往存在以下問題——
◇ 為什么總感覺做分析的時候沒有數據可用？
◇ 為什么數據那么多，分析的時候卻找不到頭緒？
◇ 數據分析如何與運營結合在一起？
針對以上問題，我們特邀數據化管理實戰專家、《數據化管理》作者黃成明先生與您一同進行探討學習。本課程旨在幫助學員建立數據化思維，提供多種常用的數據分析方法和工具，培養學員使用數據進行決策、銷售的能力，最終實現業績增長。
課程收益：
1、學會建立正確的數據化管理意識，幫助團隊提高數據化管理能力 ；
2、學會科學地對月、年銷售額進行預測，為企業提供決策支持；
3、學會從數據的角度進行4P分析；
4、運用excel設計數據分析產品；
5、學會建立營運數據分析路線圖。
課程大綱：
1營運數據分析方法-4.0h
1.1營運數據分析基礎
1.1.1如何用數據說話
識別有問題的數據
防止被數據忽悠
用數據說話的建議
1.1.2企業數字化基建
營運行為的數字化
指標管理的標準化
營運行為的標簽化
1.2分析數據報告解讀-2.0h
1.2.1四步法解讀數據報告
判斷數據
理解數據
發現事實
產生見解
1.2.2常用圖表使用場景和解讀
4大業務場景的使用
圖表解讀的5大邏輯
圖表相關性解讀
1.2.3用有價值的圖表說話
制作符合業務邏輯圖表的5大邏輯
讓圖表增值：自帶結論的圖表制作
錯誤的業務圖表范例解讀
2營運數據分析模型-5.0h
2.1對比分析發現問題
2.1.1同比
2.1.2環比
2.1.3定基比
2.1.4占比
2.2重要性分析找出關鍵點
2.2.1排行榜分析
2.2.2二八法則
2.2.3ABC分析
2.2.4平均值分析法
2.3分類分析提升價值
2.3.1四象限分析
2.3.2九宮格分析
2.3.3漏斗分析
2.3.4杜邦分析
2.4預測模型前瞻業務
2.4.1定量預測月銷售額
2.4.2定量預測年銷售額
2.4.3定性預測
私家車推理
新店銷售推理
月餅推理
2.5探索式數據分析方法
2.5.1分析理論-1.5h
數據分析流程
探索式分析方法理論
2.5.2分析方法及實操
數據透視表的使用
探索式分析實操
3三大營運場景的實操分析-5.0h
3.1會員/客戶營運分析
3.1.1會員/客戶的基礎數據管理
3.1.2會員/客戶生命周期分析
3.1.3會員/客戶價值分析模型
3.1.4通過數據實現營銷價值
3.2商品營運分析
3.2.1商品的定價策略
3.2.2商品的價格分析
3.2.3商品關聯銷售分析
3.3營運管理分析
3.3.1促銷及特殊事件影響分析
3.3.2將指標過程化提高管理精細度
3.3.3將指標指數化提高管理的全局性
培訓講師：黃成明老師
1996-2001年：強生（中國）有限公司，從銷售主管做到城市經理
2002-2004年：妮維雅（上海）有限公司，負責冀、晉、蒙、京銷售團隊
2005-2005年：雅芳（中國）有限公司，負責北京、天津銷售團隊
2006-2010年：諾基亞（中國）投資有限公司，負責手機配件銷售業務
職業生涯中，一直是與經銷商和零售客戶打交道，包括家樂福、沃爾瑪、屈臣氏、國美、蘇寧、新世界集團等。在十幾年的消費品的工作經驗中，銷售管理、數據分析、營運培訓一直是工作中的重要組成部分。
在從事多年消費品的工作后，2010進入到一個新的領域，從事企業咨詢及培訓的工作。希望將自己豐富的銷售、營運管理經驗傳遞給更多的企業。對數據有極強的敏感度、在數據化管理方面有自己的獨特見解。
培訓過的企業有：華潤置地、萬達百貨、阿里巴巴、唯品會、蘇寧易購、名創優品、李寧、特步、招商銀行、中信銀行、BP石油、道達爾石油、妮維雅、歐時力、贏家服飾、欣賀服飾、柒牌服飾、森馬服飾、拉夏貝爾、雅芳、新東方、艾美特、周大福、愛迪爾珠寶、美的電器、費列羅等。其中2020-2023年為周大福集團定制設計了從店長、區域主管到總部的數據分析系列課程。
專業領域：
能將深厚的業務背景和數據分析相結合，幫助企業提高數據化管理水平。重點研究零售店鋪客流數據、銷售數據、消費者消費行為數據、VIP顧客管理及數據分析、商業地產人貨場分析、數據分析與數據挖掘等。
研究了一套“周銷售權重指數”的零售店鋪管理模型，可以有效地進行目標管理、銷售預測、客流預測、促銷評估、銷售預警等。
開發了一套數據化管理模型，可以實現所有店鋪的銷售分析、銷售追蹤與預測、找到銷售的薄弱環節。有一套零售店鋪診斷理論，可以較快的發現零售店鋪的問題點。致力于零售數據研究，善于將數據分析和商業場景結合來解讀零售問題。
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