数据化营销管理.

பைடு நூலகம்数据化营销管理
【现状背景】
•部分服装公司根本就没有数据的统计，更不用说数据化管理。 •部分公司的所谓数据化管理只是用电脑取代了手工，但根本就 不了解做深度分析或者做得不全面、不到位。 •大部分国内服装公司不能用数据化的事实有效地指导工作或做 出科学地预测，及时做到趋利避害。 •不采用全面的数据化管理，尤其是科学分析的欠缺导致多数企 业不知道钱是怎么赚的、怎么赔的。 •国内服装企业缺乏大量的数据分析人才。
总金额季节消费指数 区域季节消费指数
◆区域经理或店长目标分歧如何解决？
五、运用数据化分析的市场调查
◆如何进入一个陌生的地区？
购买力指数 零售额预测分析 计算损益平衡点
◆根据营业需求的商品配送计划
货品配送进金额计划 货品配送内容计划 根据实绩货品调整
◆销售实绩是如何构成的？如何分析问题？
影响销售实绩的因素 货和库存的关系 来客率/ 购买率/客单价
◆店铺数据收集的重要性？
七、商品供应对营业目标达成与否的保障
◆如何计算合理库存
商品回转率 交叉比例 商品回转日 百分率变异法
三、市场营销部门的数据收集与分析
◆市场营销部门数据收集你做的全面吗？
公司《销售日报》技巧 公司《来客销售统计》技巧 公司《商品进销存统计》技巧 公司《竞争品牌业绩》技巧
◆制订的目标如何有效分解？
店铺《销售日报》技巧 店铺《销售周报》技巧 店铺《销售月报》技巧 店铺《进销存管理》技巧
◆既有1年以上的店铺目标如何制订？
天真预测法假想目标 以平效及增长率综合调整
◆店铺陈列需要什么样的商品？
商品构成季节消费指数 历史同期消化率分析 如何确定陈列的中心商品
◆新店铺的目标如何制订？
平效法 类比法 平均法
◆如何及时补货/调货？
补货对业绩的影响 断色断码的集中调货
◆市场营销会议如何做数据分析？
客单价与购买率的对比分析 商品内容构成的对比分析 畅销品与滞销品趋势分析 款式对比分析 尺码对比分析 价格对比分析 颜色对比分析 天气对比分析
◆竞争品牌的数据调查
业绩估算 商品变化 顾客变化
◆选址调查中的技巧
商场/街区客流调查 商铺位置选择
四、营销目标数额是如何合理制订的？
◆公司总目标如何制订？
天真预测法 单店平均业绩 平米经营效率 商品回转率 交叉比率
六、店铺VMD中的数据运用
◆卖场空间规划
通路规划设计技巧 黄金陈列高度秘密
◆店铺丰满陈列最小数量计算 ◆营销目标与陈列空间的调整
商品回转率 平米经营效率
二、终端店铺的数据收集
◆收集数据的终端报表你真的会做吗？
【课程价值】
•学会有效收集数据分析数据方法. •学会通过数据分析结果发现问题. •学会通过数据分析合理制订目标. •学会通过数据分析满足顾客需求. •学会通过数据分析有效指导陈列. •学会通过数据分析指导货品供应.
【招生对象 】
公司区域经理以上中高层管理人员。
数据化营销管理
一、总论
数据化营销是时代进步的产物 数据化分析是否真的那么重要？ 企业数据化营销成功案例 营销管理的有效数据来源