《AI+BI赋能酒业销售管理数字化转型》

【课程背景】

在数字经济浪潮的推动下，酒业销售正面临前所未有的变革压力。渠道分散、库存积压、消费者洞察不足成为制约酒企增长的三大核心痛点。

传统销售管理模式已难以应对市场快速变化和客户个性化需求，企业亟需通过AI与BI技术实现数据驱动的智能销售管理。

本课程聚焦酒业销售场景，系统讲解如何利用商业智能与人工智能实现销售预测、客户细分、价格优化、渠道管理等关键环节的智能化升级，助力企业构建面向未来的数字化销售能力。

【课程收益】

1.掌握AI+BI在销售中的实战应用

2.构建数据驱动的销售决策体系

3.提升销售效率与市场响应能力

【课程对象】

酒业企业销售管理人员、市场部负责人、数据分析师、信息化/数字化推进部门负责人，以及希望提升销售数字化水平的相关业务骨干。

【课程时长】

1天（6小时/天）

【课程大纲】

模块1：数字化转型与酒业销售变革（1h）

1.数字化转型的重要性及其对零售、酒业企业的影响

2.行业趋势：酒类销售数字化3大核心痛点（渠道/库存/消费者）

3.酒业数字化升级的4大关键场景

4.BI+AI在销售管理中的价值地图

模块2：销售BI实战-从数据到决策（2.5h）

1.AI与商业智能（BI）基础

1)AI、机器学习和BI的基本概念。

2)BI在销售数据分析中的应用案例分享。

3)商业智能概述

a)BI的定义与发展历程：介绍商业智能的基本概念、起源以及在不同阶段的发展特点。

b)BI的核心价值：阐述BI如何帮助企业整合数据、提供决策支持、提升运营效率，并结合销售管理场景说明其重要性。

c)BI技术架构与工具：讲解BI系统的常见技术架构，介绍主流的BI工具（如Tableau、Power BI等）及其功能特点。

2.酒业数字化战略框架（含竞品案例分析）

3.销售数据治理3大规范（数据清洗/主数据管理/数据收集与整理等）

a)销售数据来源：分析销售过程中产生的各类数据来源，如销售订单系统、客户关系管理系统（CRM）、市场调研数据等。

b)数据质量评估与清洗：讲解数据质量的重要性，介绍数据质量评估的指标和方法，以及如何进行数据清洗和预处理，确保数据的准确性和完整性

c)数据仓库与数据集市：介绍数据仓库和数据集市的概念、架构及其在销售数据管理中的应用，帮助学员理解如何构建适合销售分析的数据存储环境。

4.构建渠道分析模型（经销商ABC分级）

1)动态可视化设计技巧（下钻分析/异常预警）

2)深度案例：促销活动ROI多维度分析

3)区域市场对比分析（地理信息可视化）

5.案例拆解：

1)某名酒企业销售驾驶舱建设

2)跨界案例：其他制造业、新零售行业的驾驶舱建设

3)关键议题：驾驶舱数据关键指标如何提取

a)常用销售数据分析方法：介绍描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析等在销售管理中的应用，通过实际案例说明每种方法的作用和价值。

b)关键销售指标体系：详细讲解销售业绩指标（如销售额、销售量、销售利润率等）、客户指标（如客户满意度、客户忠诚度、客户获取成本等）、市场指标（如市场份额、市场增长率等）的定义、计算方法和应用场景。

c)销售数据分析模型：介绍常见的销售数据分析模型，如客户细分模型、销售预测模型、价格弹性模型等，帮助学员掌握如何运用模型解决实际问题。

6.关键指标设计：

1)渠道健康度模型（覆盖率/周转率/终端动销）

2)价格穿透力分析（渠道价盘监控）

7.PowerBI/Chat2DB等快速搭建销售看板（界面演示）

模块3：AI销售预测与智能决策（2h）

1.机器学习在销量预测中的应用（季节因子/促销效果分解）

2.AI在销售管理中的常见应用场景：如客户画像构建、销售预测、智能推荐、客户服务自动化等，通过实际案例说明AI在提升销售效率和业绩方面的作用。

3.基于AI的销售预测和决策支持：

a)销售预测模型构建：详细讲解如何运用AI算法（如时间序列分析、回归分析、神经网络等）构建销售预测模型，包括数据准备、模型选择、参数调优等步骤。

b)预测结果评估与优化：介绍常用的预测结果评估指标（如均方误差、平均绝对误差等），以及如何根据评估结果对模型进行优化和改进。

c)基于预测的销售决策支持：说明如何将销售预测结果应用于销售计划制定、库存管理、营销策略调整等实际业务场景中，为销售决策提供科学依据。

4.案例：基于历史数据预测季度销量

5.智能补货算法与库存优化

6.AI客户分级：RFM模型在酒业大客户管理中的应用

a)R（Recency）：最近一次消费时间 - 客户最近一次购买距今有多久

b)F（Frequency）：消费频率 - 客户在一定时期内购买的次数

c)M（Monetary）：消费金额 - 客户在一定时期内消费的总金额

d)客户细分与个性化营销

i.使用AI进行客户细分的方法。

ii.设计个性化的市场营销策略以提高转化率

e)高级销售管理技巧

i.利用AI和BI技术提升团队效率和销售表现。

ii.销售流程自动化与最佳实践分享。

7.AI智能销售进阶

a)消费者画像构建（融合电商/终端数据）

i.案例：某零售行业AI销售陪练提升销量翻倍

b)预测模型实战：基于AI数据分析的销量预测（可替换为简易工具）

c)智能定价策略（市场供需动态模型）

d)AI在渠道冲突检测中的应用

模块4：落地规划（0.5h）

1.数字化转型3步实施路径

a)第一步：战略规划与顶层设计

b)第二步：系统建设与数据整合

c)第三步：业务创新与价值提升

2.常见误区与应对策略