① 门店如何数字化经营
作为专业的消费者运营机构，我们认为数字化经营的增长解决方案可以围绕“一个中心”，即加速品牌全渠道数字化增长，同时，基于“明道”、“优术”和“健行”这三个重点，兼具战略性和落地性。
1.“明道”：明确增长方向，引领品牌发展
“明道”，即明确增长战略的“四大前提”：洞察品类增长规律，识别品类核心战场，诊断品牌增长现状，以及测算品牌增长潜力。
洞察品类增长规律：品牌不应为经验主义所蒙蔽，而应以全域数据为支撑，重新认知关于本品类增长的本质问题。
识别品类核心战场：品牌进一步基于消费者行为，洞察主要竞争群落和高发展潜力群落。当我们在品类群落划分的基础上叠加策略人群、购买渠道或所处地域视角，将得到更多维度、更高清晰度的品牌群落。
诊断品牌增长现状：依托天猫的大数据为输入，品牌可将增长量化至GMV层面并拆解到渗透、复购和客单价三个方面，对标行业平均和领先玩家。
测算品牌增长潜力：借助GROW 2.0增长战略指标，品牌可精准对标最佳实践，预测增长全潜力。品牌可根据自己的发展阶段和目标、人群和渠道侧重和所在品类的特征，选择相应的对标品牌，定制相应的增长潜力模型。
“明道”板块以海量消费者大数据为基石，帮助品牌洞悉行业发展趋势，真正做到以消费者为中心识别先机。
2.“优术”：制定增长举措，实现高效增长
“优术”，即以人、货、场“三驾马车”作为增长支点，围绕消费者、货品、触点三个方面展开。
消费者方面：消费者瞬息万变，如何深入洞察消费者？如何基于洞察，通过千人千面有效沟通，最大化传递品牌的核心价值？
货品方面：如何保证品牌的产品布局符合消费者预期，并随需求变化而灵活应对？如何确保提供的产品质优（产品升级创新）价美（合理的定价促销策略）？
触点方面：线上触点纷繁多样，并叠加线上线下触点融合的趋势，品牌应如何帮助消费者从复杂的信息流中，迅速匹配心仪的产品（人货匹配）？如何利用最优触点组合（精准营销）传递给消费者线上乃至全渠道(全渠道营销)顺畅的购物体验？
以“优术”为抓手，可协助品牌加深消费者对品牌价值的认同，增强产品组合的吸引力，提升消费者购物旅程顺畅度。
3.“健行”：落地增长结果，回归方案初心
“健行”即通过落地“三大实现要素”，包括：微型战役，服务商生态以及大数据支撑，灵活推动策略实施，协助品牌实现增长结果。
微型战役：品牌可通过建立小型跨部门团队，针对特定议题，快速尝试并总结经验教训。
服务商生态：借助阿里巴巴的生态支持，贝恩和天猫大快消携手ISV服务商、创意营销机构、TP运营服务商等产业链上的合作伙伴，共同打造了落地生态，形成了从战略到落地的闭环。
大数据支撑：贝恩和天猫大快消，也与阿里妈妈、搜索推荐等团队深度合作，通过联合品牌人群增长计划（JCGP）、消费者生命周期价值增长引擎（CLV Engine）等项目，以及数据银行、策略中心等数据产品，构建大数据支撑能力，赋能品牌在众多生态场景中落地增长。
身处数字时代，我们深信，品牌面临的机会前所未有：通过数字化标准和技术，建立全域、全量的数字化运营指标体系，实现有效消费者的总量增长，从而驱动需求洞察、生意运作，乃至组织转型，最大化完成全渠道价值增长。如果觉得回答有作用的话，可以给我们点个赞~也可以去搜索下我们云积互动官网了解下更多信息~
② 如何提高门店的销售业绩
方法：
一、深挖现有产品的潜力
1、增加现有顾客的购买率，提升顾客的客单价
2、吸引顾客购买
3、店铺的设计
4、提升服务品质
二、增加新产品
1、改进产品的性能，增加产品的功能及花色、品种、规格、型号等等。
2、提供新产品
三、拓展新市场
很少有产品在区域市场上的市场占有率能达到100%，当你的市场份额达到一定的时候，市场的增长空间就会很小，这时可以通过加盟连锁的形式来开拓新市场，来提高业绩增长。
四、资源整合
资源整合可以向你产业链前端整合也可以向你产业链后端进行整合你的营销渠道，同时也可以横向整合。
③ 如何运用大数据提升公司业绩
大数据能够帮助企业预测经济形势、把握市场态势、了解消费需求、提高研发效率，不仅具有巨大的潜在商业价值，而且为企业提升竞争力提供了新思路。企业怎样利用大数据提升竞争力？乐思认为这里从企业决策、成本控制、服务体系、产品研发四个方面加以简要讨论。
企业决策大数据化。现代企业大都具备决策支持系统，以辅助决策。但现行的决策支持系统仅搜集部分重点数据，数据量小、数据面窄。企业决策大数据化的基础是企业信息数字化，重点是数据的整理分析。首先，企业需要进行信息数字化采集系统的更新升级。按各决策层级的功能建立数据采集系统，以横向、纵向、实时三维模式广泛采集数据。其次，企业需要推进决策权力分散化、前端化、自动化。对多维度的数据进行提炼整合，在人为影响起主要作用的顶层，提高决策指标信息含量和科学性；在人为影响起次要作用的底层，推进决策指标量化，完善决策支持系统和决策机制。大数据决策机制让数据说话，可以减少人为干扰因素，提高决策精准度。
成本控制大数据化。目前，很多企业在采购、物流、储存、生产、销售等环节引入了成本控制系统，但系统间融合度较低。企业可对现有成本控制系统进行改造升级，打造大数据综合成本控制系统。其一，在成本控制的全过程采集数据，以求最大限度地描述事物，实现信息数字化、数据大量化。其二，推进成本控制标准、控制机理系统化。量化指标，实现成本控制自动化，减少人为因素干扰；细化指标，以获取更精确的数据。其三，构建综合成本控制系统，将成本控制所涉及的从原材料采购到产品生产、运输、储存、销售等环节有机结合起来，形成一个综合评价体系，为成本控制提供可靠依据。成本控制大数据化以预先控制为主、过程控制为中、产后控制为辅的方式，可以最大限度降低企业运营成本。
服务体系大数据化。品牌和服务是企业的核心竞争力，服务体系直接影响企业的生存发展。优化服务体系的重点是健全沟通机制、联络机制和反馈机制，利用大数据优化服务体系的关键是找到服务体系中存在的问题。首先，加强数据收集，对消费者反馈的信息进行分类分析，找到服务体系的问题，然后对症下药，建立高效服务机制，提高服务效率。其次，将服务方案移到线上，打造自动化服务系统。快速分析、比对消费者服务需求信息，比对成功则自动进入服务程序，实现快速处理；比对失败则转入人工服务系统，对新服务需求进行研究处理，并快速将新服务机制添加至系统，优化服务系统。服务体系大数据化，可以实现服务体系的高度自动化，最大程度提高服务质量和效率。
产品研发大数据化。产品研发存在较高风险。大数据能精确分析客户需求，降低风险，提高研发成功率。产品研发的主要环节是消费需求分析，产品研发大数据化的关键环节是数据收集、分类整理和分析利用。企业官网的消费者反馈系统、贴吧、论坛、新闻评价体系等是消费者需求信息的主要来源，应注重从中收集数据。同时，可与论坛、贴吧、新闻评价体系合作构建消费者综合服务系统，完善消费者信息反馈机制，实现信息收集大量化、全面化、自动化，为产品研发提供信息源。然后，对收集的非结构化数据进行分类整理，以达到精确分析消费需求、缩短产品研发周期、提高研发效率的目的。产品研发大数据化，可以精准分析消费者需求，提高产品研发质量和效率，使企业在竞争中占据优势。