【零售】《数据分析思维及应用》
【零售】《数据分析思维及应用》详细内容
【零售】《数据分析思维及应用》
一、数据思维的基础认知(2小时)
数据分析的目的是科学决策,赋能业务效率数据思维,是“数据+算力+算法”的融合
数据,从人工录入数据到互联网物联网自动获取
算力,从人脑+BI报表,到到云计算算法,模型思维,从人工建模到AI智能
数据分析的流程:建立模型、数据采集、数据分析和数据应用
商业模型:围绕业绩和利润增长模型
数据采集:依托业务中台实现数据流入
数据分析:依托商业模型和数据分析方法展开分析
数据应用:以数据报告指导业务运营
【案例】皇家顶派女鞋借助数据分析,优化产品供应结构,提升产品销售效率
二、常见的商业运营模型及数据分析方法(3.5个小时)
1.模型一:产品+渠道:找到影响销售的因素:产品还是渠道,并进行提升
(1)产品销售结构分析-对比分析
(2)渠道销售分析-群组拆分分析
2.模型二:平台+流量:找到影响销售的因素:流量、转化率、客户单价,并进行提升
(1)要素拆解-检验假设分析法和AB对照法
(2)要素提升-同环比分析与逻辑树分析
(3)流量来源分析-精益分析(回归分析)
(4)转化率分析-回归分析)
3.模型三:媒体+粉丝:找到影响销售的因素:账号、粉丝量、流量、转化率等
(1)对照分析:找到账号运营的差异
(2)流量来源分析-精益分析(回归分析)
(3)转化率分析-回归分析
(4)粉丝分析-回归分析与正态分布
4.模型四:私域+用户;找到影响销售的因素:用户量、用户价值结构、用户ARPU值等
(1)AARRR-用户价值层级分析
(2)RFM分析:三维用户价值分析
(3)ARPU分析:用户平均价值分析
(4)会员等级结构分析-8/2法则
(5)触点分析:触点价值分析
(6)新开业务分析:检验假设分析
数据分析工具及报表(0.5小时)
Excel分析
智能BI
数字化数据中台
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