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韩迎娣

零售数字变革下的选品与运营

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,从选品、价格、运营模式与用户,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客户需求,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,那么零售的商业逻辑到底是什么?

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?零售的商业本质核心点在哪里?零售企业该如何选品?产品定价模型要怎么做?如何寻找到用户**诉求?产品如何引爆?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?企业如何根据所学来解决自身的痛点?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 掌握零售的选品策略,品类对产品的影响,产品战略,产品定位与价值主张

Ø 掌握产品的作用力,产品引爆的特征,产品爆发的核心能量,产品定价模型

Ø 掌握零售数字变革新生产模式与商业场景,数字化供应链架构与行动框架

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,零售采购,零售运营,零售营销等

【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 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、零售的选品策略

1、 选品,品类先行

2、 品类对产品的影响

3、 产品战略

Ø 产品与市场

Ø 产品与用户

Ø 产品与创新

Ø 如何重新定义产品

4、 产品定位与价值主张

Ø 从0至1,为谁服务

Ø 从1至10,用户覆盖

Ø 从10至100,普惠性

Ø 用户需求与产品思维模型

5、 产品作用力

Ø 真痛点

Ø 强需求

Ø 自带流量属性

6、 产品引爆的特征

Ø 占心智

Ø 有颜值

Ø 好价格

7、 产品爆发的核心能量

Ø 场景能量

Ø 终端能量

7、产品定价模型

案例:

四、零售的数字化供应链能力

1、数字化供应链提升产业链上下游服务能力

2、数字供应链突破效能天花板

Ø 极致效率为目标的数字化趋势

Ø 数字化供应链突破效能的典型场景

Ø 实践-智能变革突破效能天花板

3、零售数字变革新生产模式与商业场景

Ø 基于C2B模式的供应链

Ø 应用场景解析

Ø 应用场景的场景角色

4、数字化供应链行动框架

5、数字化供应链架构

Ø 细分:差异化供应链管理

Ø 协同:实现端到端的可视化

Ø 计划:网络与数据的高效计划

Ø 采购:从供应链支持者向业务价值创建者转型

Ø 物流:进一步数字化

Ø 供应链控制塔

6、供应链管理工具变迁:从ERP到供应链中台

7、数字化供应链中台

8、数据驱动优化供应链网络布局

9、数据安全管理策略

案例:

五、数字零售的用户经营与数字营销

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 用户增长框架

Ø 用户生命周期

Ø 用户AARRR体系

6、数据分析定位产品优势与特性

7、消费升级下的零售消费趋势

Ø 独立乐活主义

Ø 少年养生派

Ø 懒系生活法

Ø 美食零售化

Ø 吸猫吸狗主流化

Ø 青年反油腻

Ø 网红力Max

Ø 新时代饮士

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、进入年轻人的圈层

Ø 和年轻人皮在一起

Ø 和年轻人共同创作

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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