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2024年
戰略管理培訓公開課
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如何做營運數據分析
【課程編號】:MKT033369
如何做營運數據分析
【課件下載】:點擊下載課程綱要Word版
【所屬類別】:戰略管理培訓
【時間安排】:2025年01月22日 到 2025年01月23日4800元/人
2024年09月27日 到 2024年09月28日4800元/人
2024年07月24日 到 2024年07月25日4800元/人
【授課城市】:廣州
【課程說明】:如有需求,我們可以提供如何做營運數據分析相關內訓
【課程關鍵字】:廣州營運數據分析培訓
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課程介紹
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。
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
黃老師
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。