《數據化管理：洞悉零售及電子商務運營》講述了兩個年輕人在大公司銷售、商品、電商、數據等部門工作的故事，通過大量案例深入淺出地講解了數據意識和零售思維。作者將各種數據分析方法融入到具體的業務場景中，最終形成數據化管理模型，從而幫助企業提高運營管理能力。
基本介紹
- 書名：數據化管理
- 又名：數據化管理：洞悉零售及電子商務運營
- 作者： 黃成明
- ISBN：9787121234064
- 類別：電子商務，數據，管理
- 頁數：306
- 定價：59.90元
- 出版社：電子工業出版社
- 出版時間：2014-7
- 裝幀：平裝
- 開本：16開
內容介紹,主作者簡介,目錄,專業人士推薦,
內容介紹
《數據化管理：洞悉零售及電子商務運營》全部案例均基於Excel，每個人都能快速上手套用並落地。
主作者簡介
黃成明（@數據化管理）：擁有15年的銷售及數據分析經驗，歷經美國強生公司、妮維雅公司、雅芳公司和鼎盛時期的諾基亞公司。本書寫就只時是數據化管理的諮詢顧問和培訓師。他獨立研發了基於周銷售權重指數的零售管理模型，可以有效地進行目標管理、銷售預測、客流預估、促銷評估、銷售預警等。
目錄
前言
第 1 章 什麼是數據化管理 /17
1.1 “聰明”的銷售人員 /17
1.2 數據化管理的概念 /20
1.3 數據化管理的意義 /21
1.4 數據化管理的四個層次 /22
1.4.1 業務指導管理 /22
1.4.2 營運分析管理 /22
1.4.3 經營策略管理 /22
1.4.4 戰略規劃管理 /22
1.5 數據化管理流程圖 /23
1.5.1 分析需求 /23
1.5.2 收集數據 /23
1.5.3 整理數據 /23
1.5.4 分析數據 /24
1.5.5 數據可視化 /24
1.5.6 套用模板開發 /25
1.5.7 分析報告 /26
1.5.8 套用 /27
1.6 數據化管理套用模板 /27
第 2 章 尋找零售密碼 /29
2.1 周權重指數 /30
2.1.1 尋找店鋪零售規律 /31
2.1.2 周權重指數 /32
2.1.3 周權重指數的計算 /34
2.1.4 日權重指數的特殊處理 /36
2.2 周權重指數的套用 /37
2.2.1 判斷零售店鋪銷售規律輔助營運 /38
2.2.2 分解日銷售目標 /39
2.2.3 月度銷售預測 /41
2.2.4 銷售對比 /44
2.3 神奇的黃氏曲線——單位權重（銷售）值曲線 /47
2.3.1 單位權重（銷售）值曲線 /47
2.3.2 套用在銷售追蹤過程中 /47
2.3.3 特殊事件的量化處理 /50
2.3.4 促銷活動的分析及評估 /52
2.3.5 新產品上市的分析及評估 /54
2.3.6 其他套用 /55
2.4 案例及套用——數據化排班 /56
第 3 章 銷售中的數據化管理 /61
3.1 銷售都是追蹤出來 /62
3.1.1 沒有目標管理就沒有銷售的最大化 /62
3.1.2 沒有標準就沒有追蹤的依據 /63
3.1.3 如何用數據化追蹤銷售 /64
3.1.4 銷售追蹤注意事項 /68
3.2 常用的銷售分析指標 /69
3.2.1 人貨場是零售業基本的思維模式 /69
3.2.2 零售業常用的分析指標 /72
3.2.3 如何確定指標的重要性 /86
3.3 提高銷售額的杜邦分析圖 /87
3.3.1 路過人數 /89
3.3.2 進店率 /89
3.3.3 成交率 /89
3.3.4 平均零售價 /90
3.3.5 銷售折扣 /90
3.3.6 連帶率 /90
3.4 促銷中的數據化管理 /92
3.4.1 影響衝動購買的因素有哪些 /92
3.4.2 零售業常用的促銷方式 /93
3.4.3 促銷活動的準備、執行和評估 /94
3.5 案例及套用 /97
第 4 章 商品中的數據化管理 /103
4.1 常用的商品分析指標 /103
4.1.1 商品分析的基本邏輯 /103
4.1.2 常用的商品分析指標 /104
4.1.3 傷不起的售罄率 /117
4.1.4 再談如何確定指標間的重要性 /119
4.2 常用的商品分析方法 /120
4.2.1 商品的自然分類方法 /120
4.2.2 商品的銷售分類方法 /122
4.2.3 商品的價格分析 /124
4.2.4 商品的定價策略 /130
4.3 商品的關聯銷售分析 /136
4.3.1 商品的關聯程度分析 /136
4.3.2 購物籃分析 /139
4.3.3 提高商品關聯度的方法 /141
4.4 商品的庫存管理 /142
4.4.1 庫存分析邏輯 /142
4.4.2 異常庫存管理 /150
4.4.3 設定庫存預警條件 /151
4.5 商品的利潤管理 /152
4.5.1 誰在決定商品的利潤 /153
4.5.2 商品的現值 /153
4.5.3 庫存的現值分析法 /156
4.6 案例分享 /157
第 5 章 電子商務中的數據化管理 /164
5.1 數據分析是電商營運的指路明燈 /164
5.1.1 電子商務和傳統零售數據分析的區別 /165
5.1.2 電商數據分析需要的數據 /166
5.1.3 電商數據來源及分析工具 /167
5.2 電商數據分析指標 /168
5.2.1 流量指標 /168
5.2.2 轉化指標 /169
5.2.3 營運指標 /171
5.2.4 會員指標 /171
5.2.5 財務指標 /173
5.2.6 關鍵指標 /175
5.3 流量及會員數據分析 /177
5.3.1 流量及轉化的漏斗圖分析 /177
5.3.2 對比發現有質量的流量 /178
5.3.3 電商銷售額診斷 /180
5.4 案例分析 /181
第 6 章 零售策略中的數據化管理 /184
6.1 渠道策略的數據化管理 /185
6.1.1 如何科學地將渠道分類 /185
6.1.2 渠道拓展分析 /191
6.1.3 渠道的管理指標 /197
6.2 會員策略的數據化管理 /198
6.2.1 會員數據分析 /199
6.2.2 會員價值分析 /203
6.2.3 會員的生命周期管理 /206
6.2.4 會員購買行為的研究 /209
6.3 競爭對手分析 /211
6.3.1 誰是你的競爭對手 /211
6.3.2 如何收集競爭對手的數據 /214
6.3.3 競爭對手的分析方法 /217
6.4 營運策略的數據化管理 /224
6.4.1 如何做銷售預測 /224
6.4.2 如何制定年度銷售目標 /230
6.5 案例分享 /235
6.5.1 整理思路 /236
6.5.2 界定問題 /237
6.5.3 收集數據 /238
6.5.4 分析數據 /241
第 7 章 必知必會的數據分析方法 /244
7.1 數據分析的立體化 /244
7.1.1 數據分析必須立體化 /244
7.1.2 三維分析之點-線-面 /245
7.1.3 三維分析之時間-對象-指標 /245
7.1.4 三維分析之人-貨-場 /246
7.1.5 三維分析之廣度-寬度-深度 /248
7.2 數據沒有可對比性就沒有數據分析 /251
7.2.1 被濫用的同比和環比 /252
7.2.2 傷不起的各種“率” /253
7.2.3 她真的是銷售冠軍嗎 /257
7.3 常用的數據分析方法 /259
7.3.1 如何設定指標的權重 /260
7.3.2 經典的二八法則套用 /262
7.3.3 ABC分析方法 /264
7.3.4 排行榜分析方法 /265
7.3.5 你真的了解平均值嗎 /267
7.4 數據展示也是一種分析方法 /269
7.4.1 Excel圖表的展示邏輯 /270
7.4.2 不一樣的雷達圖 /271
7.4.3 清清爽爽的K線圖 /273
7.4.4 高端大氣的熱力圖 /275
7.4.5 四象限圖的策略思維 /278
第 8 章 如何建立數據化管理模型 /280
8.1 數據化管理套用模板 /280
8.1.1 自定義區域 /281
8.1.2 數據源區域 /282
8.1.3 分析輔助區域 /283
8.1.4 業務預警區域 /283
8.1.5 業務分析區域 /284
8.1.6 報告展示區域 /286
8.2 搭建數據化管理模板必會的Excel十大技巧 /287
8.2.1 必須要掌握的54個函式 /287
8.2.2 數據透視表 /288
8.2.3 自動排名 /289
8.2.4 四象限圖 /290
8.2.5 智慧型提醒 /291
8.2.6 PPT隨Excel圖表自動更新 /292
8.2.7 密碼保護 /293
8.2.8 控制項和VBA的使用 /295
8.2.9 名稱管理器 /298
8.2.10 如何隱藏數據 /300
後記 /304
附錄 測試你對數據敏感度的答案 /305
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