服飾門店數據分析課程
講師：吉永(yong)豐 瀏覽次(ci)數：2591
課程描述INTRODUCTION
服飾(shi)門(men)店數據分析課程培訓(xun)
培訓講師：吉(ji)永豐
課程價格：￥元(yuan)/人
培訓天數：2天
日程(cheng)安排SCHEDULE
課(ke)程(cheng)大綱Syllabus
服飾門店數據分析課程培訓
課程背(bei)景(jing)：
在(zai)數(shu)據(ju)(ju)(ju)驅動的(de)新零售時代，各個品(pin)牌(pai)都在(zai)向精細(xi)化管(guan)理(li)(li)轉型，不(bu)(bu)(bu)掌握數(shu)據(ju)(ju)(ju)、不(bu)(bu)(bu)懂得運用(yong)數(shu)據(ju)(ju)(ju)來管(guan)理(li)(li)門(men)店(dian)，就(jiu)難以(yi)提(ti)升單店(dian)乃至(zhi)全(quan)品(pin)牌(pai)的(de)業績，在(zai)門(men)店(dian)日常管(guan)理(li)(li)過程(cheng)中，因為管(guan)理(li)(li)者對零售數(shu)據(ju)(ju)(ju)理(li)(li)解不(bu)(bu)(bu)透徹、運用(yong)不(bu)(bu)(bu)熟練、分析(xi)不(bu)(bu)(bu)深挖(wa)，導致管(guan)理(li)(li)者找不(bu)(bu)(bu)到銷售業績不(bu)(bu)(bu)理(li)(li)想的(de)原因，也(ye)無法采取相應的(de)舉措提(ti)升業績。
為解決(jue)在(zai)銷售(shou)(shou)過程(cheng)中，出現的(de)管(guan)理(li)(li)者(zhe)對零售(shou)(shou)數據(ju)各項指標(biao)的(de)公式、對標(biao)數據(ju)、反應問題不(bu)(bu)夠清(qing)晰，不(bu)(bu)明白工作總結計(ji)劃思路該如何制定，不(bu)(bu)能(neng)科學有效(xiao)分解周(zhou)月(yue)指標(biao)，任務(wu)下放沒有起到(dao)有效(xiao)激勵效(xiao)果，導致業績(ji)(ji)低下的(de)問題，提(ti)高門(men)店的(de)運營管(guan)理(li)(li)水(shui)平，從而(er)提(ti)升(sheng)銷售(shou)(shou)業績(ji)(ji)、提(ti)升(sheng)績(ji)(ji)效(xiao)、加速貨品周(zhou)轉，以期達到(dao)企業績(ji)(ji)效(xiao)提(ti)升(sheng)的(de)目的(de)。
課(ke)程收(shou)益：
.了解數(shu)據分析的重要性(xing)
.理解零售管理數據(ju)指標的含(han)義
.掌握所(suo)有數據(ju)指(zhi)標的(de)算法、對(dui)標數據(ju)、反應問題(ti)及解決方案
.學(xue)會用數據分(fen)析(xi)來解決問題
.掌(zhang)握月、周零(ling)售(shou)指(zhi)標分解的方(fang)法(fa)
.掌(zhang)握月(yue)、周制定工作計(ji)劃總結的思路
課程時間：2天，6課時/天
課程對象：終端門店店長、區域經理、督導
課程方式：講授+小組討論+互動問答+實操演練+結果點評
課程大綱
第一講：有理有據——用數據說話(hua)
一、數據分(fen)類
1. 銷(xiao)售(shou)數據
2. 商品數據
頭腦風(feng)暴：常(chang)用門(men)店管理數(shu)據
二、用數據(ju)說話(hua)
1. 為(wei)什么要用(yong)數據說(shuo)話(hua)
案例分(fen)析：不用數據說話給工作帶來的問(wen)題
2. 在什么場合要用數據(ju)說話
案(an)例分析：三(san)大必用數據說話場合解析
3. 怎樣才(cai)能做到用數據說話
案例分(fen)析：構建數據思維、呈現(xian)精準結果
第二講：找準問題——匯總(zong)數據信息
一、三率(lv)數據——快速定位(wei)到問題
1. 進(jin)店率
1）進(jin)店率計(ji)算公(gong)式、含義、對標(biao)數據及凸顯(xian)的問題分析
頭腦風暴：如(ru)何(he)解析進店率
2）進店率較低的(de)原因
3）增加進(jin)店顧客數的方法(fa)
案例解析：如何(he)分別增加散客和會員的(de)進店率
2. 試衣率
1）試衣率計算(suan)公(gong)式、含義、對標數據及凸顯的問題分析(xi)
頭腦(nao)風(feng)暴：如(ru)何解析(xi)試衣(yi)率
2）試衣率(lv)在門店中的應(ying)用
3）提(ti)升試衣率(lv)的方法
3. 成交率
1）成交率計(ji)算公式、含義、對(dui)標數據(ju)及凸顯的(de)問題分析
頭腦風(feng)暴：如何解析成(cheng)交率
2）成交率在門店中的應用
3）提升成交(jiao)率的方法
4. 準確(que)收集三率數據(ju)的方法
案例解析：如(ru)何(he)運用收集表及新零售(shou)技術方法(fa)準確(que)進行數(shu)據收集
演練：門(men)店實際三(san)率數據(ju)計算與問(wen)題分析
5. 運用二(er)級(ji)反(fan)饋(kui)精準有效提升三率(lv)數據(ju)
頭腦風(feng)暴：我們(men)通常如何進行反(fan)饋與面(mian)談？
1）管(guan)理思考“胡蘿卜加大棒(bang)”的方式(shi)是(shi)否真的有效？
案(an)例解析(xi)：生物實驗證(zheng)明如何引導員工做正確
2）為什(shen)么要(yao)進(jin)行二級反饋(kui)
案(an)例解析：看“萬世師表”如何運用二級反饋教育“問題(ti)孩子”
3）二級反饋
情景(jing)模擬：運(yun)用二(er)級反饋提(ti)升三(san)率數據
4. 運用負面反(fan)饋精準(zhun)有效提升三率數據
頭(tou)腦風(feng)暴：為什么指出員工(gong)問題時經常(chang)“溝(gou)而不通”
1）怎(zen)樣做負面反饋(kui)才能(neng)讓員工不(bu)抵(di)觸
2）負面反饋工具(ju)內容詳解——BIC
3）負面反饋(kui)工具(ju)的(de)運用(yong)注(zhu)意點——關(guan)鍵話術與限制話術
4）負(fu)面反饋工具的操(cao)作6步(bu)驟解析(xi)——備、定、饋、聽(ting)、變(bian)、總(zong)、計
情景模擬：運用負(fu)面(mian)反(fan)饋(kui)提(ti)升三率數據
二、銷售數據——精準(zhun)定位(wei)到問(wen)題(ti)人(ren)員(yuan)
1. 銷售KPI數據的計算(suan)方法、含(han)義(yi)、對標數據及凸顯的問題分析
2. 坪效、人效等其(qi)他(ta)銷售數(shu)據的計算方法、含義(yi)、對標數(shu)據及凸顯的問題分析(xi)
3. 銷售(shou)數(shu)據的實際應用(yong)分析(xi)
4. 銷售數據(ju)核算的重(zhong)點要求
演練：銷售(shou)PKI數據計算與問題分析
三、商(shang)品KPI數據——精準定位到問題貨品
1. 商品KPI數據的(de)計算方法、含義、對(dui)標數據及凸(tu)顯的(de)問題分析
2. 商品KPI數據對銷售(shou)策略的指導意義
3. 商品(pin)數據的(de)實際運(yun)用分析
演練(lian)：商品常用(yong)數據計算(suan)與問題分析
第三講：打破阻力——了解門店指標特(te)性
一、指標制(zhi)定(ding)與執行常(chang)見(jian)問題
案例分析(xi)：每月為(wei)指標(biao)制定頭疼的店(dian)長
1. 指標(biao)制定不容易
2. 實(shi)行起來有難度(du)
3. 前中(zhong)后(hou)期有(you)煩(fan)惱
二、銷售門店指(zhi)標三大特性(xing)
互動：把握門店指標制定的(de)特性(xing)
1. 相關(guan)性
2. *性
3. 穩(wen)定性
第(di)四講：助力銷售——科學指標(biao)分解
一、指標分解現狀分析
1. 過往指標(biao)分解方(fang)法回顧
頭腦風暴：過去(qu)常用分解指標(biao)的方法(fa)及(ji)優劣勢(shi)
2. 對指(zhi)標分(fen)解的需求分(fen)析(xi)
二、指標分解的對象及目(mu)的
三(san)、分(fen)解月度(du)指標要考慮(lv)的因素
1. 特(te)殊(shu)日期(qi)
2. 周內(nei)周末
3. 去年(nian)同(tong)期
4. 人員貨品(pin)
案例解析：考慮因(yin)素不周全時(shi)容易出現的誤區
四、月度指標分解步驟
1. 確定占比
2. 確定(ding)保底
3. 分解沖刺
4. 復盤調整
五、指標份數分解法
工具：指(zhi)標分解萬能公式
1. 各周指標分解占比
頭(tou)腦(nao)風暴：為什么要(yao)確定(ding)每周(zhou)不同業(ye)績占(zhan)比
2. 不含特殊日期(qi)
練習：基礎月(yue)份目(mu)標分解
3. 含有特殊日期(qi)
練習：含特(te)殊日期(qi)月份目標分解(jie)
4. 含有隱藏(zang)情(qing)況
練習(xi)：特殊情況月份目標分解
第五講(jiang)：指導工作——清晰周月計劃
一、周月計劃數據準備
1. 需要準備的數據內容
2. 需要準備的數(shu)據深度
二、銷售(shou)管理(li) “五個賣”的(de)分析思(si)路(lu)
1. 賣什么
1）賣什么(me)的(de)含義
2）賣什么的數據
2. 賣多少(shao)
1）賣(mai)多少與賣(mai)什(shen)么的關系(xi)
2）賣多少的數(shu)據(ju)
3. 怎(zen)么賣
1）怎么賣(mai)的數據
2）怎么(me)賣的(de)重(zhong)點內容
4. 賣給誰
1）賣個(ge)誰的數據
2）分析賣給(gei)誰需要(yao)注意的內容
5. 誰來賣
1）誰來賣的數據
2）分析誰(shui)來賣常見的問題
3）誰來賣與(yu)其他(ta)幾(ji)個賣的(de)聯系
三(san)、使(shi)用 “五(wu)個賣”思路制定月、周計劃
1. 分析上月(yue)數據
1）門店(dian)銷(xiao)售KPI數據(ju)
2）人員KPI數據
3）商品數據
4）競品數據
5）找到數(shu)據體現(xian)的核心(xin)問題
2. 根據上(shang)月數據制定下月計劃
1）結(jie)合同比數據與實際(ji)情況制定(ding)周銷售占比
2）結合商品情況(kuang)與(yu)實際情況(kuang)數據制定主推(tui)大(da)類指標(biao)
3）結合本月數(shu)據要(yao)求計(ji)算(suan)各項所需數(shu)值
4）文(wen)字闡(chan)述
3. 包含(han)節(jie)假日月份計劃制定需(xu)要注意的問題
1）節假日時間
2）節假日個數
3）節假日相關工作部署(shu)
4. 各項數據之(zhi)間的(de)互推關系復核
1）銷(xiao)售KPI數據之間(jian)的互推(tui)復核
2）銷(xiao)售(shou)KPI數據(ju)與(yu)人員KPI數據(ju)之間(jian)的互推(tui)復核
3）銷售KPI數據與(yu)商品(pin)數據之間的互推復核
5. 月度計劃(hua)制定的(de)注意點解析
1）目標注意點(dian)
2）結果注意點
3）時間注意點
4）措施注意點
6. 月(yue)度計劃分解到(dao)周計劃
1）周計劃與月(yue)計劃之間的(de)聯(lian)系
2）周計劃(hua)之間的聯(lian)系
演練：門店周月計劃制作模擬(ni)實操與點評(ping)糾錯
第六講：反饋調(diao)整——及時復(fu)盤分析
一、數(shu)據復盤的必要性
討論：為(wei)什么(me)每(mei)周要(yao)開(kai)會進行復盤？
1. 數據復(fu)盤(pan)是驗證(zheng)計劃有效性的工具
2. 數據(ju)復(fu)盤是跟進計劃實(shi)施的(de)必要方法
3. 數據復盤是(shi)根據實際情(qing)況(kuang)調整計劃的措施(shi)
二(er)、數據復盤(pan)的思(si)路(lu)
1. 銷售數(shu)據與商品數(shu)據復(fu)盤的聯系
2. 商(shang)品數據復(fu)盤(pan)的(de)方法與分析順序(xu)
3. 銷售數據復盤(pan)的方法(fa)與分(fen)析(xi)順序(xu)
4. 如何讓數(shu)據(ju)復盤分析落實到位
互動：小組梳(shu)理數據(ju)復盤思路
三、數據復盤(pan)與(yu)月度計劃(hua)的實操(cao)運用
1. 運用數據復盤對(dui)月度計(ji)劃作出評(ping)估
2. 根據(ju)實際情況(kuang)對月度計劃(hua)作出調整
服飾門店數據分析課程培訓
轉載：//citymember.cn/gkk_detail/225121.html
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