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中國企業培訓講師
《新零售技能與數字化營銷創新》
 
講師:喻國慶 瀏覽次數(shu):19

課程描述INTRODUCTION

· 中層領導· 營銷總監· 銷售經理· 高層管理者

培訓講師:喻(yu)國慶(qing)    課程價格:¥元(yuan)/人(ren)    培訓天數:1天   

日程安排SCHEDULE



課程(cheng)大綱Syllabus

新零售技能課程
 
【課程收益】
新零售是伴隨著互聯網技術的興起,互聯網技術的升級進一步帶來了營銷數字化的時代。新零售是轉型、數字化是升級。面對消費者年輕化、傳播內容化、消費場景化、營銷智能化,快消品行業迎來了春天。
新零售及數字化營銷的核心是
1、精準營銷:準確分析消費群體、判斷客戶心理、消費習慣,
2、數據應用的方法從數據到算法,從客戶資料中萃取價值
3、銷售模式的改變、傳統的終端促銷優化為社群營銷、視頻帶貨
4、營銷的傳播由廣告投放變成內容營銷
5、提高工作效率提升,智能化的平臺顛覆了原來的落后的營銷體系,為營銷系統帶來了客戶開發、下單、庫存、爆品產生、新品推廣與傳播等方面的效率提升
 
【教學綱要】
第一部分:數字化時代營銷以內容為王
1、多屏互動彰顯品牌價值
2、零售的傳播也需要美
3、數字化媒體建立品牌價值
4、零售傳播的核心要素
產品性能變情感溫度
熱點話題流量點擊
王婆賣瓜變用戶體驗
5、產品故事曲折動人
融入人生勵志
融入愛恨情仇
融入生活煙火
6、為什么我的博客、APP、微信、視頻不起作用
7、內容為王打動人心是關鍵
內容為王實用干貨是關鍵
內容營銷引發用戶社交分享
8、內容營銷展現人設
二次元的方式滿足用戶的年輕化
多媒體互動網紅傳播生態的建立
娛樂至上的年代傳播的注意事項
 
第二部分、新零售發展及快消品新發展情況
一、 新零售的發展創新與實操
1、馬云談電商的局限及新零售的發展
2、為什么互聯網行業布局線下門店
3、新零售也需要按照:人、貨、場的邏輯
4、需要認識到大數據在新零售中的應用。
5、數據是重構、連接人貨場的核心,
6、產品銷售到第三空間
7、標準統一到千店千面
8、互聯網新零售營銷關鍵詞
粉絲思維
轉化率
用戶體驗
參與感
曝光率            
9、用戶的時間分析
季節性分析
購物時間段分析
到訪頻率/到訪時長
10、針對畫像采用對應的推廣方式
團購、熱門活動、兌換禮物
品牌互動、消費返利、主題促銷 會員生日/紀念日營銷
11、用戶漏斗形成聚焦:最終APP深度用戶。 
12、通過微信與微博做營銷平臺,
13、通過APP來做粘度。 
14、強化社交與體驗,淡化硬性促銷。
15、線上線下的組合營銷方案:
預熱:APP、微信、
活動:拉人氣、促交易、用戶體驗、用戶服務
16、活動后:發布趣味數據、曬單、曬明星用戶、曬好評與點贊
17、案例:大眾點評的精準推送方案
18、案例:五糧液鄲酒的020營銷
二、快消品行業新零售的發展
1、快消品發展新零售就成為必然與必須。
現代化零售終端建設
新零售發展趨勢,
2、快消品新零售“數據驅動”的賦能手段
3、快消品零售的基本邏輯是:人、貨、場,
4、快消品行業新零售存在問題
沒有數據驅動,缺少數據賦能
短板(缺少數據)與弱項(不善分析應用)
三、快消品新零售的操作
(一) 由”數“見”人“
1、新零售首先必須是數據終端,
2、采集消費者數據,
3、然后分析和應用消費者數據為終端賦能。
4、這里的“人”主要指消費者,
5、要搞清楚“他們是誰,他們在怎樣購買”
(二) 由“數“選”貨“
1、新零售則關注數據中的貨
2、以及貨與人的連接,
3、可以有三個維度,
動銷率分析,
貢獻率分析,
損耗率分析,
(三) 由“數”定“場”
1、要通過對坪效
日均坪效
月均坪效
年均坪效
2、坪效數據的應用場景
3、評估店址是否合適,
4、針對性改善單店的經營策略,
5、打通零售通路的空間與時間。
6、優化多渠道場景布局等總之,
 
第三部分、快消品數據采集、分析及應用
一、 采集消費者數據,
1、 消費者基礎數據
性別/年齡/職業/收入/學歷/常住區域
2、 購買行為數據,
什么人/在什么時間/什么地點/以什么方式/購買了多少
購買了什么品牌。
二、分析消費者數據,
1、總體/區域/單店三個層次,
2、主要采用描述性分析,
3、總體單向交叉,形成對消費者分布特征的精準認識,
4、以行為為核心,聚類分析
5、多因素方差分析
6、預測性分析等方法挖掘,
7、目的:消費動機/消費能力/消費偏好/消費習慣/消費趨勢。
三、用戶畫像解讀
1、什么是用戶畫像
用戶信息標簽化,
是對用戶數據的建模。
2、案例:京東女性用戶畫像
3、案例:今日頭條的“算法”
4、最常見畫像:
基本屬性
消費購物
交際圈
四、應用消費者數據,
1、實現精準人群定位
2、開展針對性商品組合
3、開展導購性商品陳列
4、開展個性化商品推薦
五、應用商品數據,
1、商品數據的應用場景
2、優化商品組合
3、最優產品鋪貨與動銷,
4、評估單品價值,改善單品經營策略,
5、改善庫存管理,減少商品損耗,
6、案例:可口可樂的數字化營銷
 
新零售技能課程

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喻國慶
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