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產業數據力-以傳統零售業為例
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- 10. “對於絕大部分決策，你應該在掌握 70% 的資訊時就做出，不要等到 90% 。 -貝索斯, Amazon CEO
- 11. 降低未知
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- 13. 數據與生產
- 14. 傳統流程 設計 打樣 生產 銷售
- 15. 盡快反饋 設計 打樣 生產 銷售 調查
- 16. 使用者調查 產品 售價 使用者評分 評論 A 1000 3.5 版型不適合台灣人 B 1500 4 很顯瘦 C 2000 4.2 很挺、很顯瘦
- 17. 數據與業務
- 18. 營業收入＝客單價 X 客單數 營業收入 客單價 訂單數 退貨數 單價 x 數量 產品 售價 銷量 毛利 淨利 A 1000 200 40% 10% B 1500 400 50% 15% C 2000 350 45% 12% 流量 x 轉化 率
- 19. 通路分析 當季品 上衣 20% 套裝 10% 外套 5% 過季品 上衣 15% 套裝 15% 外套 10% 直營店 北 20% 中 10% 南 5% 加盟 北 15% 中 15% 南 10% 線上 XX 55% 產品 通路
- 20. 數據與行銷
- 22. 顧客組成分析
- 23. 80:20 法則
- 24. RFM 分析
- 27. 制訂策略 客群 定義 目標 策略 VVIP 一季兩次以上 總消 費超過二萬 維持 進階服務 VIP 一季兩次以上 消費 超過一萬 增加消費金額 介紹穿搭服務 衝動客戶 半年一次 消費超過 二萬 增加消費次數 摳客 常客 一季一次 消費超過 五千 增加消費金額 穿搭服務＋摳客 路人 加強服務品質
- 28. 不同的策略
- 29. 數據心法
- 30. 基本分析
- 31. 交叉交叉再交叉的交叉表 當季品 上衣 20% 套裝 10% 外套 5% 過季品 上衣 15% 套裝 15% 外套 10% 直營店 北 20% 中 10% 南 5% 加盟 北 15% 中 15% 南 10% 線上 XX 55% 新北市 A1店 20% A2店 10% A3店 5% 台北市 B1店 20% B2店 12% B3店 10% 桃園 C店 3%
- 32. 數據視覺化
- 33. 產品 2016Q1 2016Q2 2016Q3 上衣 26% 27% 30% 毛衣 31% 37% 20% 外套 12% 5% 10% 套裝 15% 13% 20%
- 34. 0 0.1 0.2 0.3 0.4 上衣 毛衣 外套 套裝
- 35. 如何取得數據
- 36. 營銷系統是一切的基礎
- 37. 客戶關係管理比你想得還重要
- 38. 客服不只能處理客訴
- 43. 如何導入？ A. 由上至下 B. 向上管理 C. 跨部門整合