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导购在一线运营中扮演的角色非常重要，不仅要承担业绩目标的达成，顾客的运营，他们还是公司形象传输的窗口，公司后台所有的工作，最终都需要导购这个点来做好承接和转化输出。
俗话说，“导购强，则公司强，导购弱，则公司弱”，但目前大部分鞋品牌公司的实际情况是，导购人员大多学历不高，人生阅历较浅，工作经历和技能相对偏低，且流动性较高。相反，他们要服务的顾客，在以上各个方面可能都比导购高，尤其是一些高端品牌，导购和顾客之间会存在一个比较大的认知差异。
同时，当下流量碎片化，获客成本不断提升，顾客选择越来越多，购买越来越方便，无形中也加大了导购在获客、提高顾客留存与复购方面的难度。
所以，思考如何利用数字化的思维和工具，帮助导购做好赋能，提高导购业绩、强化导购能力就变得十分重要。
上期我们分享了如何利用数字化帮助导购获得新客。本期，我们将围绕提升老客成交率，来看看在数字化方面能有什么作为。
要提高老客成交率，可以从四个方面进行思考：
1、要触达和维护哪类老客，哪个老客？
2、这个老客具有什么特征，过往的消费行为？
3、该向这个老客推荐什么产品转化率最高？
4、用什么样的话术和这个老客互动？
导购的时间和精力是有限的，尤其是当导购负责的会员较多时，不可能全面撕网，需要对顾客进行分层运营，且要在线实时告诉导购要触达和维护的目标顾客。
所以，数字化工具要能自动输出需要维护和服务的老客名单，按一定的逻辑排序，比如按过往消费金额，或者按照其他算法，再以任务的形式做出提醒。
对于高价值的会员，可要求导购必须电话沟通，而对于低价值的会员，可通过在企业微信里设置自动发送微信的方式进行维护，以提高维护的效率和精准性。
找到人了，还要知道这个顾客最有可能买什么，潜在需求是什么，不能乱推荐，一旦多次推荐的产品顾客不敢兴趣，就会减低老客对导购的信任度。
那怎么办呢？
数字化系统要能通过分析顾客在线上线下消费的数据，得出顾客最有可能购买的产品，从而做出相应的推荐，刚开始推荐可能并不精准，但只要积累的数据不断增加，准确度也会不断提升。
顾客最有可能购买的产品，一方面来自过往顾客购买的产品特征画像，另一方面可以将顾客在线上，主要是小程序、微商城等有过浏览、点击、收藏的产品呈现出来，帮助导购更加精准地去识别顾客的需求。必要时再辅助推送一张消费券，这样顾客购买转化的几率就会大大增加。
当然，要提高成交转化率，除了推荐最有可能购买的产品，还可以同时做以下3个动作：
1、辅助推送一张消费券（具体券的力度，要结合活动力度与毛利测算来确定）;
2、配合推送给顾客关于这个产品的场景短视频，产品的核心FAB介绍;
3、与顾客对话的话术要符合顾客胃口，避免因导购能力的差异影响顾客转化。
以上这些动作，可以提前在数字化平台上设置好，把这些非标的动作，尽可能地转化成为标准的、系统的动作，从而最大程度地减少导购因个人能力的差异导致效果不一。这个工作，非常考验品牌总部后台人员的专业能力、协同能力、规划能力与精细化的运营能力，但这个是方向，是必须要去做的。
除了从以上外在、战术方面帮助导购提升老客成交，其实还需要帮助导购不断挖掘他们自身内在驱动力，提升技能和能力，这也十分关键。抓手有很多，大致分为以下三类：
1、源头以高出平均市场水平的薪酬待遇，招聘到更优秀的导购;
2、系统的导购学习成长体系;
3、完善的激励体系。
今天，我们就重点讲解如何用数字化来搭建导购系统的学习成长体系。
员工的学习和成长主要分为两部分：一是通用的学习与成长，比如产品基础知识，基础销售能力等等;二是专业的业务技能学习，比如如何提升客单价，如何提升会员复购率等等，企业可以从业绩增长和利润增长两个维度出发，找出关键的指标，针对每个指标的提升搭建學习课程体系。
课程梳理和搭建出来了，以往可能是需要组织大家进行集中培训，但是在数字化零售下，我们可以把这些内容放到在线平台上，方便导购随时随地学习培训，通过一些任务与激励，驱动导购自觉地去做学习，来提高学习的效率和覆盖率。
还可以把每个导购的业务过程指标与学习关联进来，针对性地驱动导购学习。比如在某个时间段内，或者连续几个时间周期，导购的连带率指标连续下降，同时也低于公司设定标准值，系统能关联到这个指标，提醒导购到学习平台去学习相关课程，要求在某个时间段内完成学习任务，完成后可以结合导购的指标提升情况，再做判断采取下一阶段的动作。
这种利用数字化工具，在导购的数据指标、课程学习、课程效果评估之间建立闭环，能大大提高数据化的应用效果。当然要达到这个效果，也有两个前提条件：
一是课程体系的梳理，一方面可以由总部统一梳理，另一方面也可以通过数据驱动，比如在某个周期内，连带率达到全国前三的，系统要自动推送信息给到她，提醒她要做这个课程，导购做好课程放到平台上，全国就可以来学习，让优秀的案例在全国及时得到发现和挖掘，共创学习课程。
二是导购个人数据需要和课程资源打通，不同的指标，能触发不同的课程。
以上主要是在获客和成交转化环节基于数字化对导购赋能的内容，后续有机会，作者将进一步针对案例进行更细化的落地实操讲解。
俗话说，“导购强，则公司强，导购弱，则公司弱”，但目前大部分鞋品牌公司的实际情况是，导购人员大多学历不高，人生阅历较浅，工作经历和技能相对偏低，且流动性较高。相反，他们要服务的顾客，在以上各个方面可能都比导购高，尤其是一些高端品牌，导购和顾客之间会存在一个比较大的认知差异。
同时，当下流量碎片化，获客成本不断提升，顾客选择越来越多，购买越来越方便，无形中也加大了导购在获客、提高顾客留存与复购方面的难度。
所以，思考如何利用数字化的思维和工具，帮助导购做好赋能，提高导购业绩、强化导购能力就变得十分重要。
上期我们分享了如何利用数字化帮助导购获得新客。本期，我们将围绕提升老客成交率，来看看在数字化方面能有什么作为。
要提高老客成交率，可以从四个方面进行思考：
1、要触达和维护哪类老客，哪个老客？
2、这个老客具有什么特征，过往的消费行为？
3、该向这个老客推荐什么产品转化率最高？
4、用什么样的话术和这个老客互动？
导购的时间和精力是有限的，尤其是当导购负责的会员较多时，不可能全面撕网，需要对顾客进行分层运营，且要在线实时告诉导购要触达和维护的目标顾客。
所以，数字化工具要能自动输出需要维护和服务的老客名单，按一定的逻辑排序，比如按过往消费金额，或者按照其他算法，再以任务的形式做出提醒。
对于高价值的会员，可要求导购必须电话沟通，而对于低价值的会员，可通过在企业微信里设置自动发送微信的方式进行维护，以提高维护的效率和精准性。
找到人了，还要知道这个顾客最有可能买什么，潜在需求是什么，不能乱推荐，一旦多次推荐的产品顾客不敢兴趣，就会减低老客对导购的信任度。
那怎么办呢？
数字化系统要能通过分析顾客在线上线下消费的数据，得出顾客最有可能购买的产品，从而做出相应的推荐，刚开始推荐可能并不精准，但只要积累的数据不断增加，准确度也会不断提升。
顾客最有可能购买的产品，一方面来自过往顾客购买的产品特征画像，另一方面可以将顾客在线上，主要是小程序、微商城等有过浏览、点击、收藏的产品呈现出来，帮助导购更加精准地去识别顾客的需求。必要时再辅助推送一张消费券，这样顾客购买转化的几率就会大大增加。
当然，要提高成交转化率，除了推荐最有可能购买的产品，还可以同时做以下3个动作：
1、辅助推送一张消费券（具体券的力度，要结合活动力度与毛利测算来确定）;
2、配合推送给顾客关于这个产品的场景短视频，产品的核心FAB介绍;
3、与顾客对话的话术要符合顾客胃口，避免因导购能力的差异影响顾客转化。
以上这些动作，可以提前在数字化平台上设置好，把这些非标的动作，尽可能地转化成为标准的、系统的动作，从而最大程度地减少导购因个人能力的差异导致效果不一。这个工作，非常考验品牌总部后台人员的专业能力、协同能力、规划能力与精细化的运营能力，但这个是方向，是必须要去做的。
除了从以上外在、战术方面帮助导购提升老客成交，其实还需要帮助导购不断挖掘他们自身内在驱动力，提升技能和能力，这也十分关键。抓手有很多，大致分为以下三类：
1、源头以高出平均市场水平的薪酬待遇，招聘到更优秀的导购;
2、系统的导购学习成长体系;
3、完善的激励体系。
今天，我们就重点讲解如何用数字化来搭建导购系统的学习成长体系。
员工的学习和成长主要分为两部分：一是通用的学习与成长，比如产品基础知识，基础销售能力等等;二是专业的业务技能学习，比如如何提升客单价，如何提升会员复购率等等，企业可以从业绩增长和利润增长两个维度出发，找出关键的指标，针对每个指标的提升搭建學习课程体系。
课程梳理和搭建出来了，以往可能是需要组织大家进行集中培训，但是在数字化零售下，我们可以把这些内容放到在线平台上，方便导购随时随地学习培训，通过一些任务与激励，驱动导购自觉地去做学习，来提高学习的效率和覆盖率。
还可以把每个导购的业务过程指标与学习关联进来，针对性地驱动导购学习。比如在某个时间段内，或者连续几个时间周期，导购的连带率指标连续下降，同时也低于公司设定标准值，系统能关联到这个指标，提醒导购到学习平台去学习相关课程，要求在某个时间段内完成学习任务，完成后可以结合导购的指标提升情况，再做判断采取下一阶段的动作。
这种利用数字化工具，在导购的数据指标、课程学习、课程效果评估之间建立闭环，能大大提高数据化的应用效果。当然要达到这个效果，也有两个前提条件：
一是课程体系的梳理，一方面可以由总部统一梳理，另一方面也可以通过数据驱动，比如在某个周期内，连带率达到全国前三的，系统要自动推送信息给到她，提醒她要做这个课程，导购做好课程放到平台上，全国就可以来学习，让优秀的案例在全国及时得到发现和挖掘，共创学习课程。
二是导购个人数据需要和课程资源打通，不同的指标，能触发不同的课程。
以上主要是在获客和成交转化环节基于数字化对导购赋能的内容，后续有机会，作者将进一步针对案例进行更细化的落地实操讲解。