【课题背景】
数据分析是可以给到日常业务人员和管理人员实现业务提效和科学决策以支撑。伴随数字化转型的深入,越来越多的业务环节有了可以更多数据可供工作使用,但如何对如此诸多的数据做好数据分析,能够支撑业务和管理,就要研究数据分析的思维和方法,从底层原理和工具的应用等方面掌握数据分析的方法。
【参与人员】
本课程适宜于:全体成员
【学员收获】
【课程时长】1天
【课程大纲】
外部数据做决策,内部数据提效率(1小时)
【案例】雀巢咖啡全球市场基于大数据调整产品分布
数据分析的流程(2小时)
明确数据分析的目的——需要解决什么问题
定义业务模型
数据获取
数据处理
(1)数据处理的内容
(2)借助EXCEL完成数据的清晰和补充
(3)基础数据处理
【应用】借助EXCEL完成数据的清晰和补充
做好数据分析
【案例】大数据预测某款单品的市场总量
【案例】EXCEL常见工具
数据可视化工具介绍
Excel表格数据可视化
撰写数据分析报告
(一)产销存配置效率分析
1.生产数据分析
(1)采购金额分析
(2)供应商结构分析
(3)物料采购分析
2.销售数据分析
(1)区域分析
(2)产品结构分析
(3)渠道结构分析
(4)客户分层结构分析
(5)终端销售分析
3.库存分析
(1)直销品分析
(2)存货周转分析
(3)毛利率分析
【案例】某品牌新能源汽车产销存分析
(二)产品定价分析
1.产品定价分析的目标是制定有竞争力的价格和最大的利润率
2.基于竞争的外部数据获取
3.基于利润率的销量-价格对照统计数据
4.基于市场占有率的产品定价分析
5.基于利润率的产品定价分析
【案例】五菱宏光汽车产品定价分析
(三)价值链分析法
1.基本活动分析:研发-采购-生产-配送-市场-销售-服务
2.辅助性活动分析:研发、人力、基础建设
3.分析相关的成本动因
4.发展出比竞争对手更佳的竞争优势
【案例】海尔集团价值链分析
(四)市场投入分析
1.市场投入分析要解决的问题
2.数据获取
3.ROI,市场投入分析的主要分析模型
4.制定标准,结算投入数据,得出结论
【案例】某品牌区域市场投入分析
(五)订单分析
1.订单分析可以破解的场景问题
2.数据处理
3.数据统计与分析
4.形成判断