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吳正方,吳正方講師,吳正方聯系方式,吳正方培訓師-【中華講師網】
吳正方 2022年度中國100強講師
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吳正方:區塊鏈+新零售
2020-12-25 2875
對象
房地產企業董事長和中高層、商業地產負責人、銷售部、電子商務部、市場部及新媒體部門人員等等。
目的
幫助掌握零售的成本、體驗和效率改善工具;介紹比特幣、以太坊、EOS、智能合約等等來龍去脈!從原理本質看透區塊鏈的運行機制和未來發展前景,掌握核心,透過本質看現象!介紹各個交易所、各個幣種及ICO,分析投資機遇;跨十幾個行業,分析國內外幾十個案例,抓住真正的行業風口和先機;分析區塊鏈、人工智能、物聯網和大數據,掌握未來科技的核動力!
內容

第一講:新零售總覽

一、新零售

1、新零售定義

2、舊零售和新零售區別

二、新零售下用戶特征

三、線下線下運營區別

1.     購物動機區別

2.     流程區別

3.     購物決策區別

4.     流量和轉化率秘密

5.     導購區別

四、線上和線下未來融合趨勢

1、產品融合

2、價格融合

3、渠道融合

4、促銷融合

5、組織內部融合

第二講:新零售模式及案例(核心)

一、大數據零售

1.網絡協同和數據智能

2.大數據與小數據

3.數據分類:元數據、行為數據和態度數據

4.大數據時代的營銷流程

5.大數據零售和工業互聯網

6.用戶數據獲取及用戶標簽管理

7、大數據時代百貨零售格局

重點案例分析:盒馬鮮生(選址、選品、支付、體驗、配送)

重點案例分析:銀泰百貨(集合店模式、快閃店模式)

其他案例:京東零售、零售通

案例分析:ZARA

二、效率零售

1.零售效率公式

2.小米零毛利憑什么做線下?

3.小米新零售渠道矩陣


第三講:大數據營銷

一、數據本質

1、傳統數據VS大數據

2、大數據VS小數據

3、用戶資產VS品牌資產

4、為什么說傳統商業地產沒有真正做零售?

6、智能商業核心:在線、活數據、算法

二、大數據營銷

1、營銷未來:大數據商業

2、趨勢:從搜索到推薦




 第一講:新零售總覽

 一、新零售

 1、新零售定義

 2、舊零售和新零售區別

 二、新零售下用戶特征

 三、線下線下運營區別

 1.    

 購物動機區別

 2.    

 流程區別

 3.    

 購物決策區別

 4.    

 流量和轉化率秘密

 5.    

 導購區別

 四、線上和線下未來融合趨勢

 1、產品融合

 2、價格融合

 3、渠道融合

 4、促銷融合

 5、組織內部融合

 第二講:新零售模式及案例(核心)

 一、大數據零售

 1.網絡協同和數據智能

 2.大數據與小數據

 3.數據分類:元數據、行為數據和態度數據

 4.大數據時代的營銷流程

 5.大數據零售和工業互聯網

 6.用戶數據獲取及用戶標簽管理

 7、大數據時代百貨零售格局

 重點案例分析:盒馬鮮生(選址、選品、支付、體驗、配送)

 重點案例分析:銀泰百貨(集合店模式、快閃店模式)

 其他案例:京東零售、零售通

 案例分析:ZARA

 二、效率零售

 1.零售效率公式

 2.小米零毛利憑什么做線下?

 3.小米新零售渠道矩陣

 三、精選零售

 1.精選的本質是什么?

 2.精選的目標人群及特點

 重點案例:網易嚴選

 案例:好事多、阿爾迪

 四、社交零售

 1.社交零售崛起背后

 2.云集、拼多多的運作秘籍

 五、體驗新零售

 1.體驗挖掘

 2.體驗點設計

 3.體驗點的傳播

 案例:胖東來、雕爺牛腩、孩子王

 六、場景新零售

 1.場景的背后驅動力

 2.場景設計

 場景案例:無印良品、蔦屋書店、國美、網易酒店

 七、無人售貨機

 1、便利店、

 2、無人店

 3、無人售貨機




3、精準營銷

4、構建線上線下的融合體系

三、數據獲取

1、構建人貨場的數字化

2、硬件獲取數據

3、接入數據

4、建立用戶標簽和畫像

5、互動:體驗和數據真正源泉

四、數據挖掘

1、數據分析VS數據挖掘

2、相關性分析





 第三講:大數據營銷

 一、數據本質

 1、傳統數據VS大數據

 2、大數據VS小數據

 3、用戶資產VS品牌資產

 4、為什么說傳統商業地產沒有真正做零售?

 6、智能商業核心:在線、活數據、算法

 二、大數據營銷

 1、營銷未來:大數據商業

 2、趨勢:從搜索到推薦

 3、精準營銷

 4、構建線上線下的融合體系

 三、數據獲取

 1、構建人貨場的數字化

 2、硬件獲取數據

 3、接入數據

 4、建立用戶標簽和畫像

 5、互動:體驗和數據真正源泉

 四、數據挖掘

 1、數據分析VS數據挖掘

 2、相關性分析

 3、案例

 第四講:新零售下的商業地產

 一、行業觀察

 1、商業地產的宏觀面分析

 2、傳統地產瓶頸

 3、商業地產趨勢

 4、案例分析(綠地、大悅城、萬達……)

 5、萬科轉型之路分析(住宅、商業、服務配套)

 6、案例:潛在的真正對手:親橙里(貓茂)

 二、社區商業地產

 1、社區商業地產本質

 2、社區商業地產的數據化

 3、案例分析:恒大、碧桂園、融 創

 4、案例分析:蘇寧小店

 三、商業地產的新零售轉變

 1、業態布局變革

 2、商業選址變革

 3、招商模式變革

 4、商業地產盈利模式變革

 5、用戶體驗及服務

 6、數據化改造

 7、會員模式

 第五講:新零售—門店數字化

 1. 顧客數字化

 2. 商品數字化

 3. 行為數字化

 4. 促銷數字化

 第六講:新零售時代新法則

 一、新零售—選址篇

 1. 傳統零售門店選址模式

 1)沃爾瑪選址案例

 2)其他案例

 2. 地動儀:阿里大數據人群畫像選址

 3. 盒馬鮮生召喚功能

 4. 小米選址模式





3、案例

第四講:新零售下的商業地產

一、行業觀察

1、商業地產的宏觀面分析


2、傳統地產瓶頸

3、商業地產趨勢

4、案例分析(綠地、大悅城、萬達……)

5、萬科轉型之路分析(住宅、商業、服務配套)

6、案例:潛在的真正對手:親橙里(貓茂)

二、社區商業地產

1、社區商業地產本質

2、社區商業地產的數據化

3、案例分析:恒大、碧桂園、融

4、案例分析:蘇寧小店



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