新零售模式与快消技能品案例分析

《新零售模式与快消技能品案例分析》教学大纲

课程名称：《新零售模式与快消技能品案例分析》

课程性质：内训/公开课

教学时长：1-2天

【课程收益】新零售是伴随着互联网技术的兴起，互联网技术的升级进一步带来了营销

数字化的时代。新零售是转型、数字化是升级。面对消费者年轻化、传播内

容化、消费场景化、营销智能化，快消品行业迎来了春天。

新零售及数字化营销的核心是

1、精准营销：准确分析消费群体、判断客户心理、消费习惯，

2、数据应用的方法从数据到算法，从客户资料中萃取价值

3、销售模式的改变、传统的终端促销优化为社群营销、视频带货

4、营销的传播由广告投放变成内容营销

5、提高工作效率提升，智能化的平台颠覆了原来的落后的营销体系，为营销系统带来了

客户开发、下单、库存、爆品产生、新品推广与传播等方面的效率提升

【授课方式及效果】

①课程时间分配：

理论讲解50% 重点案例30% 课堂互动0%

②整个培训包括案例分析、现场解答、团队研讨等形式，讲授的观点实用，容易掌握

记忆，学员可以系统地学习相关的理念、原则和方法，可以学完就用，而且用之有效

。

【教学纲要】

第一部分：数字化时代营销以内容为王

1. 多屏互动彰显品牌价值

2. 零售的传播也需要美

3. 数字化媒体建立品牌价值

4. 零售传播的核心要素

✓ 产品性能变情感温度

✓ 热点话题流量点击

✓ 王婆卖瓜变用户体验

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5. 产品故事曲折动人

✓ 融入人生励志

✓ 融入爱恨情仇

✓ 融入生活烟火

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6. 为什么我的博客、APP、微信、视频不起作用

7. 内容为王打动人心是关键

✓ 内容为王实用干货是关键

✓ 内容营销引发用户社交分享

8. 内容营销展现人设

✓ 二次元的方式满足用户的年轻化

✓ 多媒体互动网红传播生态的建立

✓ 娱乐至上的年代传播的注意事项

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9. 抖音与短视频带货

第二部分、新零售发展及快消品新发展情况

1. 新零售的发展创新与实操

1. 新零售也需要按照：人、货、场的逻辑

2. 需要认识到大数据在新零售中的应用。

3. 数据是重构、连接人货场的核心，

4. 产品销售到第三空间

5. 标准统一到千店千面

6. 互联网新零售营销关键词

✓ 粉丝思维

✓ 转化率

✓ 用户体验

✓ 参与感

✓ 曝光率

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9. 用户的时间分析

✓ 季节性分析

✓ 购物时间段分析

✓ 到访频率/到访时长

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10. 针对画像采用对应的推广方式

✓ 团购、热门活动、兑换礼物

✓ 品牌互动、消费返利、主题促销 会员生日/纪念日营销

11. 用户漏斗形成聚焦：最终APP深度用户。

12. 通过微信与微博做营销平台，

13. 通过APP来做粘度。

14. 强化社交与体验，淡化硬性促销。

15. 线上线下的组合营销方案：

✓ 预热：APP、微信、

✓ 活动：拉人气、促交易、用户体验、用户服务

16. 活动后：发布趣味数据、晒单、晒明星用户、晒好评与点赞

17. 案例：大众点评的精准推送方案

18. 案例：五粮液郸酒的020营销

二、快消品行业新零售的发展

1. 快消品发展新零售就成为必然与必须。

✓ 现代化零售终端建设

✓ 新零售发展趋势，

2. 快消品新零售“数据驱动”的赋能手段

3. 快消品零售的基本逻辑是：人、货、场，

4. 快消品行业新零售存在问题

✓ 没有数据驱动，缺少数据赋能

✓ 短板（缺少数据）与弱项（不善分析应用）

三、快消品新零售的操作

1) 由”数“见”人“

1. 新零售首先必须是数据终端，

2. 采集消费者数据，

3. 然后分析和应用消费者数据为终端赋能。

4. 这里的“人”主要指消费者，

5. 要搞清楚“他们是谁，他们在怎样购买”

2) 由“数“选”货“

1. 新零售则关注数据中的货

2. 以及货与人的连接，

3. 可以有三个维度，

✓ 动销率分析，

✓ 贡献率分析，

✓ 损耗率分析，

3) 由“数”定“场”

1. 要通过对坪效

✓ 日均坪效

✓ 月均坪效

✓ 年均坪效

2. 坪效数据的应用场景

3. 评估店址是否合适，

4. 针对性改善单店的经营策略，

5. 打通零售通路的空间与时间。

6. 优化多渠道场景布局等总之，

第三部分、快消品数据采集、分析及应用

1. 采集消费者数据，

1. 消费者基础数据

✓ 性别/年龄/职业/收入/学历/常住区域

2. 购买行为数据，

✓ 什么人/在什么时间/什么地点/以什么方式/购买了多少

✓ 购买了什么品牌。

二、分析消费者数据，

1. 总体/区域/单店三个层次，

2. 主要采用描述性分析，

3. 总体单向交叉，形成对消费者分布特征的精准认识，

4. 以行为为核心，聚类分析

5. 多因素方差分析

6. 预测性分析等方法挖掘，

7. 目的:消费动机/消费能力/消费偏好/消费习惯/消费趋势。

三、用户画像解读

1. 什么是用户画像

✓ 用户信息标签化，

✓ 是对用户数据的建模。

2. 案例：京东女性用户画像

3. 案例：今日头条的“算法”

4. 最常见画像：

✓ 基本属性

✓ 消费购物

✓ 交际圈

四、应用消费者数据，

1. 实现精准人群定位

2. 开展针对性商品组合

3. 开展导购性商品陈列

4. 开展个性化商品推荐

五、应用商品数据，

1. 商品数据的应用场景

2. 优化商品组合

3. 最优产品铺货与动销，

4. 评估单品价值，改善单品经营策略，

5. 改善库存管理，减少商品损耗，

六、快消品新零售及销量提升案例

1. 案例：三个松鼠如何超越同行

2. 案例：劲牌25亿到120亿的渠道变革，对渠道商和零售商进行改造，

带来销量的高速增长

3. 案例：五粮液邯酒新零售+020+涟漪活动策划

4. 案例：青岛啤酒的城市经理业绩提升

5. 案例：可口可乐数字化营销

6. 案例：深圳稼贾福食品的市场布局

7. 案例：伊利冰淇淋的全渠道开拓

8. 案例：中兴粮油的社区团购

9. 案例：煌上煌的终端突围

10. 案例：从“小罐茶”营销模式看新产品推广的“组合拳”

11. 案例：从航天专用产品到“高考押题奶”蒙牛的借势营销

12. 案例：伊利爱儿俱乐部打造强粘性的忠诚客户