《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.docx

《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