《如何做營運數據分析》

【課程時間】9月27-28日

【培訓地點】廣州

【培訓費用】RMB4800 元/人，會員10張票（含培訓費、教材費、稅費、茶點）

【課程對象】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

【報名電話】

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

講師介紹

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。