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韩迎娣

零售数字变革下的运营体系与策略

韩迎娣 / 智能商业应用实践 专 家

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课程大纲

【课程背景】

自近十多年电子商务兴起以来,中国整体零售行业发生了巨大变化。在数字化变革的驱动下,零售行业全面重构和升级,各种零售新业态飞速发展,用户购买需求越发独特、购买方式越来越多样、多样化生活场景,面对新业态下快速变化的用户需求,让你永远也不知道明天的牛奶是在哪里买到的。而随着大数据、智能化软件及物联网硬件的迅速成熟,应对零售新变革挑战的过程也将给整个运营体系的各个环节带来巨大的变革机会。

课程将以零售“场景设计”为切入点,还原零售商业环境中的实际案例,帮助学员认知零售变革有哪些?零售的商业本质是什么?运营核心是哪些?如何寻找到用户**诉求?门店如何运营与增长?产品、用户与场景的关系如何搭建?零售未来流量入口在哪里?使学员学之解惑,学之能用,实现企业新的经营增长突破点。


【课程收益】

Ø 了解零售、零售变革,数字零售知识框架,零售面对的挑战与痛点

Ø 掌握零售企业数字化的能力模型,运营体系,落地运营以及数据驱动增长

Ø 掌握人货场的关系,货找人的场景,线上线下多触点运营

Ø 掌握门店TOP模型的三个数据维度指标,门店分层运营与投入策略

Ø 掌握基于RFM模型打标签建立私域流量池,用户ARPU增长模型

Ø 掌握零售的用户经营与数字营销,数据标签与用户画像,用数据洞察用户需求

Ø 掌握用户营销、行为分析与增长,数据定位用户、产品与场景关系

Ø 掌握数字营销能力,零售商业生态的全链路数智化与智能零售


【课程特色】干货,没有废话;科学,逻辑清晰;实战,学之能用;投入,案例精彩

【课程对象】零售从业者,零售运营,店面经理与运营,用户推广与营销人员

【课程时间】12小时


【课程大纲】



一、零售变革,变在哪里?

1、零售的发展路径与变革

2、数字零售的方法论

Ø 三大特征

Ø 数字零售知识框架,前台、中台和后台

3、零售面对的挑战

Ø   跨界打劫

Ø   利润降低

Ø   数字化冲击

Ø   谁是竞争对手

Ø   用户变了

4、零售变革下各环节面临痛点

Ø 需求预测

Ø 配送成本升高

Ø 货架库存管理难度增大

Ø 库存管理成本高

Ø 敏捷程度需求提升

5、国内数字零售、智能零售现状

案例: 各大电商平台的数字零售模式

二、数字零售的运营体系

1、零售企业数字化能力模型

Ø 运营:创新产品、价格与营销

Ø 顾客体验为先

Ø 无缝安全交易

Ø 敏捷供应链和运营

Ø 增强数据分析

Ø 数字化技术平台与架构

Ø 弹性组织

Ø 生态合作伙伴

2、零售企业数字化运营体系

Ø  需求的主动感知

Ø  产品生命周期

Ø  智能服务

Ø  数字化研发

3、零售企业该如何思考与落地运营

Ø  方向性思考与调整

Ø  经营效率

Ø  基于时间红利做用户

4、产品、用户,场景与传播的关系

5、驱动实际增长的数字化运营与驱动力

Ø 数据科学的价值

Ø 用数据认识用户

Ø 用户结构、特性

Ø 构建用户深度画像和互动

Ø 支持“千店千面”的敏捷供应链体系

Ø 打造数据驱动的运营和决策

6、到店消费成为竞争争夺的关键场景

案例:

三、数字零售的运营策略

1、 人、货、场的关系

2、 货找人的场景

3、 体验设计维度 – 提升效率

Ø 内容显示效率

Ø 信息传递效率

Ø 用户操作效率

4、 体验设计维度 – 价值点传导

Ø 图文结合

Ø 标签展示

5、 产品展示

Ø 展现方式

Ø 展现策略

Ø 页面布局

6、 产品战略

7、 多触点运营 – 线下用户多触点数字化

Ø 门店获客用户数字化

Ø 逛店资源位广告全量覆盖用户路径

Ø 互动电子屏核心区域覆盖

Ø 必备设备引导用户数字化

Ø 人 货相结合引导数字化

Ø 智能收银数字化能力

8、线上用户微信环境内的多触点运营

Ø 微信平台任务栏入口技巧

Ø 微信平台小程序矩阵互跳

Ø 微信平台小程序客服消息

Ø 微信附近小程序&附近的人

Ø 主动分享&被动分享做精细化运营

Ø 公众号触点运营

Ø 微信支付卡包

Ø 商业广告流量运营

案例:

四、门店运营管理

1、TOP模型的三个数据维度指标

Ø 上线时间

Ø 订单渗透率

Ø 准时履约率

2、TOP模型数据指标标签化门店

3、针对不同阶段的门店标签

4、门店分层运营与投入策略

Ø S级门店稳指标,拓模式

Ø A级门店稳基础,拓指标

Ø BC级门店强鼓励,拓基础

5、分析“会员数据”,强化门店竞争力

Ø 数据管理与清洗

Ø 会员基础数据指标看转化趋势

Ø 会员客单价分布占比,对比

Ø 了解会员构成,消费频次占比

6、基于RFM模型打标签建立私域流量池

7、门店用户增长体系

Ø 流量池闭环

Ø 用户ARPU增长模型

案例:

五、数字零售的用户运营与数字营销

1、数据标签与用户画像

2、数据挖掘探寻用户需求

3、零售应用场景与用户关系

4、用数据重新定位用户目标群体

5、用户营销、行为分析与增长

Ø 用户分层与分群

Ø 用户行为分析模型

Ø 让用户乐于传播

Ø 用户生命周期

Ø 用户AARRR体系

6、用户模型落地策略化执行

Ø 种子用户

Ø 促活

Ø 用户留存

Ø 用户变现

Ø 用户推荐

7、制度用户Push策略

8、数据解析,洞察真实兴趣与社交关系

9、跟上数字营销节奏

10、打好年度大事件的关键战役

11、营销活动策略

Ø 活动目标与路径

Ø 核心策略

Ø 策略剖析

12、活动运营

Ø 活动运营模型

Ø 活动日历

Ø 做一场S级活动

Ø 活动形式和创意

13、与多元用户达成情感共鸣

Ø “懂我”的快乐

Ø 个性化创制

14、精细化用户分层,千人千面多触点差异化

15、精进IP内容营销

案例:

六、零售商业生态的全链路数智化与智能零售

1、零售数智创新的关键价值变化

Ø 链接价值被重新定义

Ø 人货场价值被重新定义

Ø 技术价值被重新定义

2、零售全链路数智化加速五部曲

Ø 基础设施云化

Ø 触点数字化

Ø 业务在线化

Ø 运营数据化

Ø 决策智能化

3、未来消费者价值链打造

Ø 懂我

Ø 与我互动

Ø 聆听我的心声

Ø 为我赋能

Ø 愉悦我

4、以消费者为核心的五大体验

Ø 门店体验

Ø 产品体验

Ø 下单体验

Ø 互动体验

Ø 交付体验

5、零售消费生态全链路数智化

Ø  品牌数智化

Ø  制造数智化

Ø  商品数智化

Ø  营销数智化

Ø  渠道数智化

Ø  销售数智化

Ø  服务数智化

Ø  物流数智化

Ø  金融数智化

Ø  组织数智化

Ø  技术数智化

6、智能零售服务消费者的三大特征

7、智能零售的双螺旋

8、智能零售是在数据+算力+算法定义的零售

9、企业在经营各环节实现智能决策

10、智能零售 未来已来


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