【零售】《數據分析思維及應用》

  培訓講師:楓影

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楓影老師10年互聯(lián)網項目運營老兵3年蘇寧采銷管理3年阿里天貓運營6年新零售私域運營電子科技大學科園教育特聘顧問導師西南財經大學特聘教授四川大學“互聯(lián)網”創(chuàng)業(yè)大賽評委四川省人社廳就業(yè)訓練中心、省雙創(chuàng)中心電商創(chuàng)業(yè)導師中國國際“互聯(lián)網”大賽四川賽 詳細>>

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【零售】《數據分析思維及應用》詳細內容

【零售】《數據分析思維及應用》

一、數據思維的基礎認知(2小時)
數據分析的目的是科學決策,賦能業(yè)務效率數據思維,是“數據+算力+算法”的融合
數據,從人工錄入數據到互聯(lián)網物聯(lián)網自動獲取
算力,從人腦+BI報表,到到云計算算法,模型思維,從人工建模到AI智能
數據分析的流程:建立模型、數據采集、數據分析和數據應用
商業(yè)模型:圍繞業(yè)績和利潤增長模型
數據采集:依托業(yè)務中臺實現(xiàn)數據流入
數據分析:依托商業(yè)模型和數據分析方法展開分析
數據應用:以數據報告指導業(yè)務運營
【案例】皇家頂派女鞋借助數據分析,優(yōu)化產品供應結構,提升產品銷售效率
二、常見的商業(yè)運營模型及數據分析方法(3.5個小時)
1.模型一:產品+渠道:找到影響銷售的因素:產品還是渠道,并進行提升
(1)產品銷售結構分析-對比分析
(2)渠道銷售分析-群組拆分分析
2.模型二:平臺+流量:找到影響銷售的因素:流量、轉化率、客戶單價,并進行提升
(1)要素拆解-檢驗假設分析法和AB對照法
(2)要素提升-同環(huán)比分析與邏輯樹分析
(3)流量來源分析-精益分析(回歸分析)
(4)轉化率分析-回歸分析)
3.模型三:媒體+粉絲:找到影響銷售的因素:賬號、粉絲量、流量、轉化率等
(1)對照分析:找到賬號運營的差異
(2)流量來源分析-精益分析(回歸分析)
(3)轉化率分析-回歸分析
(4)粉絲分析-回歸分析與正態(tài)分布
4.模型四:私域+用戶;找到影響銷售的因素:用戶量、用戶價值結構、用戶ARPU值等
(1)AARRR-用戶價值層級分析
(2)RFM分析:三維用戶價值分析
(3)ARPU分析:用戶平均價值分析
(4)會員等級結構分析-8/2法則
(5)觸點分析:觸點價值分析
(6)新開業(yè)務分析:檢驗假設分析
數據分析工具及報表(0.5小時)
Excel分析
智能BI
數字化數據中臺

 

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