《零售门店全渠道运营-基于O2O模式》 教案 第七章 零售门店运营数据分析

《零售门店O2O运营》课程教案授课课题第七章零售门店运营数据分析教学目标素养目标1.遵守法律法规，合法获取和使用数据，提升法治素养与合规意识2.以事实为依据，以数据为准绳，坚持实事求是的精神3.科学严谨地分析数据，持续优化改进运营策略，追求精益求精的工匠精神4.用好数据要素助力零售门店提质增效知识目标1.了解零售门店运营中常用的数据分析指标、工具和方法2.熟悉零售门店运营中用户数据分析的常用模型3.熟悉零售门店运营中销售数据分析的常用分析法4.掌握零售门店活动和推广数据分析的思路和方法5.掌握零售门店运营数据复盘和绩效优化的步骤与策略能力目标1.能够运用常用的数据分析工具进行数据分析2.能够基于数据和分析模型针对用户属性和用户行为进行分析3.能够全面理解不同销售数据，并从多个维度展开深入分析4.能够选择关键数据评估活动和推广效果5.能够运用GRAI复盘法进行零售门店的复盘教学要点教学重点1.零售门店线上及线下运营数据指标2.零售门店销售数据分析3.零售门店活动和推广数据分析4.GRAI复盘法教学难点AIPL用户行为分析模型课时安排12课时教学方法任务驱动、案例讨论法、头脑风暴课后作业1.完成在线测验2.提交案例讨论结果实训任务以小组为单位分组进行调研，针对一个零售品牌，挑选任意一个或多个门店运营数据类型进行数据采集和数据分析，填写表格，并对分析结果进行分享展示分析报告。教学内容与教学设计思维导图案例引入盒马鲜生以数据分析重塑消费者体验案例讨论：数据分析对零售门店运营的重要性体现在哪些方面？授课内容课程引入：2024年5月，国家发展改革委办公厅、国家数据局综合司印发《数字经济2024年工作要点》，从9个方面对2024年数字经济重点工作作出部署，其中就包括深入推进产业数字化转型。当前，各地各部门和相关企业正联手加快推进实体企业的数字化、智能化改造，推进线上线下深度融合。数据已经成为一项关键要素，贯穿在数字技术与实体经济深度融合后的主线中，成为完善数字经济体系、推进数字产业化和产业数字化过程中不可或缺的重要组成部分。零售企业要通过数字化工具深度挖掘消费者需求和行为等数据，不断优化产品和服务，提升市场竞争力。同时，零售企业也要通过数据复盘总结经验教训，不断完善自身的经营策略和管理模式。这不仅体现了中国零售企业在数字经济时代的创新力和竞争力，也为中国零售业的健康发展提供了有力支持。第一节零售门店运营数据指标分类与方法一、零售门店运营数据分析指标的分类构建系统的数据分析指标体系是实现零售门店数据化运营的重要前提，不同类别的指标对应门店运营的不同环节、不同形态，零售企业通过对不同类别指标的分析，可以深入了解门店运营各方面的情况。（一）线下运营数据指标员工效能指标、用户管理指标、会员指标、销售类指标、商品类指标、采购类指标、市场营销活动类指标、市场竞争类指标。（二）线上运营数据指标流量类指标、风控类指标、销售转化类指标、用户类指标、店铺营销活动指标。二、零售门店运营数据分析的主要方法（一）数据分析的常用工具Excel及其插件、网站分析工具、POS数据分析工具、社交媒体分析工具、数据可视化工具、数据挖掘工具。即学即问：除了以上工具，你还能列举出哪些可以用于零售门店数据分析的工具？（二）零售门店运营数据分析的主要方法1.对比分析法：静态比较、动态比较2.趋势分析法：移动平均法、指数平滑法、回归分析法3.分组分析法4.象限分析法：波士顿矩阵①高增长率、高市场占有率的明星类产品。②高增长率、低市场占有率的问题类产品。③低增长率、高市场占有率的金牛类产品。④低增长率、低市场占有率的瘦狗类产品。第二节零售门店主要运营数据分析一、用户数据分析（一）用户属性分析1.用户属性数据的主要来源2.用户属性分析的内容：人口属性、商业属性、垂直属性即学即问：列举以下常见的几种行业的垂直属性：时尚、健身、零食、文化艺术、美妆护肤？行业垂直属性时尚健身文化艺术美妆护肤零食（二）用户行为分析用户行为分析模型：AIPL模型AIPL模型分析的几个步骤数据收集与整合思政设计：利用大数据提升信息安全风险防控2.用户分层与划分3.用户行为分析4.制定营销策略5.持续优化与调整二、销售数据分析（一）销售额与销售量分析销售数据包括销售额、销售量、客单价、毛利率等多个指标，可以涵盖不同时间周期、不同产品类别、不同销售渠道等多个层面。销售整体概况分析：销售业绩报表同比、环比分析区域数据分析商品组合与结构调整分析购物篮分析：支持度、置信度、提升度指标定义举例说明支持度指A商品和B商品同时被购买的概率，或者说某个商品组合的购买次数占总商品购买次数的比例今天共有10笔订单，其中同时购买牛奶和面包的次数是6次，那么牛奶+面包组合的支持度就是6/10=60%置信度指购买A之后又购买B的条件概率，简单说就是因为购买了A所以购买了B的概率今天共有10笔订单，其中购买A的次数是8，同时购买A和B的次数是6，则其置信度是6/8=75%提升度先购买A对购买B的提升作用，用来判断商品组合方式是否具有实际价值。看组合商品被购买的次数是否高于单独商品的购买次数，大于1说明该组合方式有效，小于1则说明无效。比如今天共有10笔订单，购买A的次数是8，购买B的次数是4，购买A+B的次数是6，那么提升度是0.6/(0.8*0.4)>1，因此A+B的组合方式是有效的。三、库存结构分析库存分析是常见的零售数据分析之一，旨在实现库存结构最优化，并且将售罄率和周转天数等指标都控制在合理的范围内。库存结构报表是库存管理的核心工具之一。四、活动和推广数据分析（一）活动和推广效果分析的关键数据1.销售额与销售量2.流量与转化率3.顾客行为分析4.渠道效果评估5.成本效益分析6.会员与忠诚度分析7.竞品分析（二）活动和推广效果的评估1.目标与指标设定2.数据收集与整理3.效果评估与分析4.总结与反馈第三节零售门店运营数据复盘与绩效优化一、零售门店数据复盘（一）零售门店复盘的认知1.复盘的概念2.复盘的作用（二）零售门店数据复盘的方法1.GRAI复盘法的操作步骤2.零售门店复盘的要点二、零售门店绩效优化（一）零售门店经营绩效评价的内容1.经营效益2.管理效益3.服务效益（二）零售门店经营绩效评估标准1.符合企业的战略目标2.具有挑战性及达成性3.具体且可评估衡量4.有明确的期间限制5.具有可调整性和灵活性6.简单易懂，便于计算7.有助于持续性改善（三）零售门店经营绩效评估指标1.收益性指标2.费用性指标3.效率性指标4.发展性指标（四）零售门店经营绩效的优化策略1.安全性改善2.收益性改善3.销售性改善4.效率性改善行业发展