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¥39.1¥55.0
数据化管理:洞悉零售及电子商务运营(全彩) 版权信息
- ISBN：9787121234064
- 条形码：9787121234064 ; 978-7-121-23406-4
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：
数据化管理:洞悉零售及电子商务运营(全彩) 内容简介
本书讲述了两个年轻人在大公司销售、商品、电商、数据等部门工作的故事，通过大量案例深入浅出地讲解了数据意识和零售思维。作者将各种数据分析方法融入到具体的业务场景中，*终形成数据化管理模型，从而帮助企业提高运营管理能力。本书全部案例均基于Excel，每个人都能快速上手应用并落地。
数据化管理:洞悉零售及电子商务运营(全彩) 目录
目 录
第 1 章 什么是数据化管理 /17
1．1 “聪明”的销售人员 /17
1．2 数据化管理的概念 /20
1．3 数据化管理的意义 /21
1．4 数据化管理的四个层次 /22
1．4．1 业务指导管理 /22
1．4．2 营运分析管理 /22
1．4．3 经营策略管理 /22
1．4．4 战略规划管理 /22
1．5 数据化管理流程图 /23
1．5．1 分析需求 /23
1．5．2 收集数据 /23
1．5．3 整理数据 /23
1．5．4 分析数据 /24
1．5．5 数据可视化 /24
1．5．6 应用模板开发 /25
1．5．7 分析报告 /26
1．5．8 应用 /27
1．6 数据化管理应用模板 /27
第 2 章 寻找零售密码 /29
2．1 周权重指数 /30
2．1．1 寻找店铺零售规律 /31
2．1．2 周权重指数 /32
2．1．3 周权重指数的计算 /34
2．1．4 日权重指数的特殊处理 /36
2．2 周权重指数的应用 /37
2．2．1 判断零售店铺销售规律辅助营运 /38
2．2．2 分解日销售目标 /39
2．2．3 月度销售预测 /41
2．2．4 销售对比 /44
2．3 神奇的黄氏曲线――单位权重（销售）值曲线 /47
2．3．1 单位权重（销售）值曲线 /47
2．3．2 应用在销售追踪过程中 /47
2．3．3 特殊事件的量化处理 /50
2．3．4 促销活动的分析及评估 /52
2．3．5 新产品上市的分析及评估 /54
2．3．6 其他应用 /55
2．4 案例及应用――数据化排班 /56
第 3 章 销售中的数据化管理 /61
3．1 销售都是追踪出来 /62
3．1．1 没有目标管理就没有销售的*大化 /62
3．1．2 没有标准就没有追踪的依据 /63
3．1．3 如何用数据化追踪销售 /64
3．1．4 销售追踪注意事项 /68
3．2 常用的销售分析指标 /69
3．2．1 人货场是零售业基本的思维模式 /69
3．2．2 零售业常用的分析指标 /72
3．2．3 如何确定指标的重要性 /86
3．3 提高销售额的杜邦分析图 /87
3．3．1 路过人数 /89
3．3．2 进店率 /89
3．3．3 成交率 /89
3．3．4 平均零售价 /90
3．3．5 销售折扣 /90
3．3．6 连带率 /90
3．4 促销中的数据化管理 /92
3．4．1 影响冲动购买的因素有哪些 /92
3．4．2 零售业常用的促销方式 /93
3．4．3 促销活动的准备、执行和评估 /94
3．5 案例及应用 /97
第 4 章 商品中的数据化管理 /103
4．1 常用的商品分析指标 /103
4．1．1 商品分析的基本逻辑 /103
4．1．2 常用的商品分析指标 /104
4．1．3 伤不起的售罄率 /117
4．1．4 再谈如何确定指标间的重要性 /119
4．2 常用的商品分析方法 /120
4．2．1 商品的自然分类方法 /120
4．2．2 商品的销售分类方法 /122
4．2．3 商品的价格分析 /124
4．2．4 商品的定价策略 /130
4．3 商品的关联销售分析 /136
4．3．1 商品的关联程度分析 /136
4．3．2 购物篮分析 /139
4．3．3 提高商品关联度的方法 /141
4．4 商品的库存管理 /142
4．4．1 库存分析逻辑 /142
4．4．2 异常库存管理 /150
4．4．3 设置库存预警条件 /151
4．5 商品的利润管理 /152
4．5．1 谁在决定商品的利润 /153
4．5．2 商品的现值 /153
4．5．3 库存的现值分析法 /156
4．6 案例分享 /157
第 5 章 电子商务中的数据化管理 /164
5．1 数据分析是电商营运的指路明灯 /164
5．1．1 电子商务和传统零售数据分析的区别 /165
5．1．2 电商数据分析需要的数据 /166
5．1．3 电商数据来源及分析工具 /167
5．2 电商数据分析指标 /168
5．2．1 流量指标 /168
5．2．2 转化指标 /169
5．2．3 营运指标 /171
5．2．4 会员指标 /171
5．2．5 财务指标 /173
5．2．6 关键指标 /175
5．3 流量及会员数据分析 /177
5．3．1 流量及转化的漏斗图分析 /177
5．3．2 对比发现有质量的流量 /178
5．3．3 电商销售额诊断 /180
5．4 案例分析 /181
第 6 章 零售策略中的数据化管理 /184
6．1 渠道策略的数据化管理 /185
6．1．1 如何科学地将渠道分类 /185
6．1．2 渠道拓展分析 /191
6．1．3 渠道的管理指标 /197
6．2 会员策略的数据化管理 /198
6．2．1 会员数据分析 /199
6．2．2 会员价值分析 /203
6．2．3 会员的生命周期管理 /206
6．2．4 会员购买行为的研究 /209
6．3 竞争对手分析 /211
6．3．1 谁是你的竞争对手 /211
6．3．2 如何收集竞争对手的数据 /214
6．3．3 竞争对手的分析方法 /217
6．4 营运策略的数据化管理 /224
6．4．1 如何做销售预测 /224
6．4．2 如何制定年度销售目标 /230
6．5 案例分享 /235
6．5．1 整理思路 /236
6．5．2 界定问题 /237
6．5．3 收集数据 /238
6．5．4 分析数据 /241
第 7 章 必知必会的数据分析方法 /244
7．1 数据分析的立体化 /244
7．1．1 数据分析必须立体化 /244
7．1．2 三维分析之点-线-面 /245
7．1．3 三维分析之时间-对象-指标 /245
7．1．4 三维分析之人-货-场 /246
7．1．5 三维分析之广度-宽度-深度 /248
7．2 数据没有可对比性就没有数据分析 /251
7．2．1 被滥用的同比和环比 /252
7．2．2 伤不起的各种“率” /253
7．2．3 她真的是销售冠军吗 /257
7．3 常用的数据分析方法 /259
7．3．1 如何设定指标的权重 /260
7．3．2 经典的二八法则应用 /262
7．3．3 ABC分析方法 /264
7．3．4 排行榜分析方法 /265
7．3．5 你真的了解平均值吗 /267
7．4 数据展示也是一种分析方法 /269
7．4．1 Excel图表的展示逻辑 /270
7．4．2 不一样的雷达图 /271
7．4．3 清清爽爽的K线图 /273
7．4．4 高端大气的热力图 /275
7．4．5 四象限图的策略思维 /278
第 8 章 如何建立数据化管理模型 /280
8．1 数据化管理应用模板 /280
8．1．1 自定义区域 /281
8．1．2 数据源区域 /282
8．1．3 分析辅助区域 /283
8．1．4 业务预警区域 /283
8．1．5 业务分析区域 /284
8．1．6 报告展示区域 /286
8．2 搭建数据化管理模板必会的Excel十大技巧 /287
8．2．1 必须要掌握的54个函数 /287
8．2．2 数据透视表 /288
8．2．3 自动排名 /289
8．2．4 四象限图 /290
8．2．5 智能提醒 /291
8．2．6 PPT随Excel图表自动更新 /292
8．2．7 密码保护 /293
8．2．8 控件和VBA的使用 /295
8．2．9 名称管理器 /298
8．2．10 如何隐藏数据 /300
后记 /304
附录 测试你对数据敏感度的答案 /305
第 1 章 什么是数据化管理 /17
1．1 “聪明”的销售人员 /17
1．2 数据化管理的概念 /20
1．3 数据化管理的意义 /21
1．4 数据化管理的四个层次 /22
1．4．1 业务指导管理 /22
1．4．2 营运分析管理 /22
1．4．3 经营策略管理 /22
1．4．4 战略规划管理 /22
1．5 数据化管理流程图 /23
1．5．1 分析需求 /23
1．5．2 收集数据 /23
1．5．3 整理数据 /23
1．5．4 分析数据 /24
1．5．5 数据可视化 /24
1．5．6 应用模板开发 /25
1．5．7 分析报告 /26
1．5．8 应用 /27
1．6 数据化管理应用模板 /27
第 2 章 寻找零售密码 /29
2．1 周权重指数 /30
2．1．1 寻找店铺零售规律 /31
2．1．2 周权重指数 /32
2．1．3 周权重指数的计算 /34
2．1．4 日权重指数的特殊处理 /36
2．2 周权重指数的应用 /37
2．2．1 判断零售店铺销售规律辅助营运 /38
2．2．2 分解日销售目标 /39
2．2．3 月度销售预测 /41
2．2．4 销售对比 /44
2．3 神奇的黄氏曲线――单位权重（销售）值曲线 /47
2．3．1 单位权重（销售）值曲线 /47
2．3．2 应用在销售追踪过程中 /47
2．3．3 特殊事件的量化处理 /50
2．3．4 促销活动的分析及评估 /52
2．3．5 新产品上市的分析及评估 /54
2．3．6 其他应用 /55
2．4 案例及应用――数据化排班 /56
第 3 章 销售中的数据化管理 /61
3．1 销售都是追踪出来 /62
3．1．1 没有目标管理就没有销售的*大化 /62
3．1．2 没有标准就没有追踪的依据 /63
3．1．3 如何用数据化追踪销售 /64
3．1．4 销售追踪注意事项 /68
3．2 常用的销售分析指标 /69
3．2．1 人货场是零售业基本的思维模式 /69
3．2．2 零售业常用的分析指标 /72
3．2．3 如何确定指标的重要性 /86
3．3 提高销售额的杜邦分析图 /87
3．3．1 路过人数 /89
3．3．2 进店率 /89
3．3．3 成交率 /89
3．3．4 平均零售价 /90
3．3．5 销售折扣 /90
3．3．6 连带率 /90
3．4 促销中的数据化管理 /92
3．4．1 影响冲动购买的因素有哪些 /92
3．4．2 零售业常用的促销方式 /93
3．4．3 促销活动的准备、执行和评估 /94
3．5 案例及应用 /97
第 4 章 商品中的数据化管理 /103
4．1 常用的商品分析指标 /103
4．1．1 商品分析的基本逻辑 /103
4．1．2 常用的商品分析指标 /104
4．1．3 伤不起的售罄率 /117
4．1．4 再谈如何确定指标间的重要性 /119
4．2 常用的商品分析方法 /120
4．2．1 商品的自然分类方法 /120
4．2．2 商品的销售分类方法 /122
4．2．3 商品的价格分析 /124
4．2．4 商品的定价策略 /130
4．3 商品的关联销售分析 /136
4．3．1 商品的关联程度分析 /136
4．3．2 购物篮分析 /139
4．3．3 提高商品关联度的方法 /141
4．4 商品的库存管理 /142
4．4．1 库存分析逻辑 /142
4．4．2 异常库存管理 /150
4．4．3 设置库存预警条件 /151
4．5 商品的利润管理 /152
4．5．1 谁在决定商品的利润 /153
4．5．2 商品的现值 /153
4．5．3 库存的现值分析法 /156
4．6 案例分享 /157
第 5 章 电子商务中的数据化管理 /164
5．1 数据分析是电商营运的指路明灯 /164
5．1．1 电子商务和传统零售数据分析的区别 /165
5．1．2 电商数据分析需要的数据 /166
5．1．3 电商数据来源及分析工具 /167
5．2 电商数据分析指标 /168
5．2．1 流量指标 /168
5．2．2 转化指标 /169
5．2．3 营运指标 /171
5．2．4 会员指标 /171
5．2．5 财务指标 /173
5．2．6 关键指标 /175
5．3 流量及会员数据分析 /177
5．3．1 流量及转化的漏斗图分析 /177
5．3．2 对比发现有质量的流量 /178
5．3．3 电商销售额诊断 /180
5．4 案例分析 /181
第 6 章 零售策略中的数据化管理 /184
6．1 渠道策略的数据化管理 /185
6．1．1 如何科学地将渠道分类 /185
6．1．2 渠道拓展分析 /191
6．1．3 渠道的管理指标 /197
6．2 会员策略的数据化管理 /198
6．2．1 会员数据分析 /199
6．2．2 会员价值分析 /203
6．2．3 会员的生命周期管理 /206
6．2．4 会员购买行为的研究 /209
6．3 竞争对手分析 /211
6．3．1 谁是你的竞争对手 /211
6．3．2 如何收集竞争对手的数据 /214
6．3．3 竞争对手的分析方法 /217
6．4 营运策略的数据化管理 /224
6．4．1 如何做销售预测 /224
6．4．2 如何制定年度销售目标 /230
6．5 案例分享 /235
6．5．1 整理思路 /236
6．5．2 界定问题 /237
6．5．3 收集数据 /238
6．5．4 分析数据 /241
第 7 章 必知必会的数据分析方法 /244
7．1 数据分析的立体化 /244
7．1．1 数据分析必须立体化 /244
7．1．2 三维分析之点-线-面 /245
7．1．3 三维分析之时间-对象-指标 /245
7．1．4 三维分析之人-货-场 /246
7．1．5 三维分析之广度-宽度-深度 /248
7．2 数据没有可对比性就没有数据分析 /251
7．2．1 被滥用的同比和环比 /252
7．2．2 伤不起的各种“率” /253
7．2．3 她真的是销售冠军吗 /257
7．3 常用的数据分析方法 /259
7．3．1 如何设定指标的权重 /260
7．3．2 经典的二八法则应用 /262
7．3．3 ABC分析方法 /264
7．3．4 排行榜分析方法 /265
7．3．5 你真的了解平均值吗 /267
7．4 数据展示也是一种分析方法 /269
7．4．1 Excel图表的展示逻辑 /270
7．4．2 不一样的雷达图 /271
7．4．3 清清爽爽的K线图 /273
7．4．4 高端大气的热力图 /275
7．4．5 四象限图的策略思维 /278
第 8 章 如何建立数据化管理模型 /280
8．1 数据化管理应用模板 /280
8．1．1 自定义区域 /281
8．1．2 数据源区域 /282
8．1．3 分析辅助区域 /283
8．1．4 业务预警区域 /283
8．1．5 业务分析区域 /284
8．1．6 报告展示区域 /286
8．2 搭建数据化管理模板必会的Excel十大技巧 /287
8．2．1 必须要掌握的54个函数 /287
8．2．2 数据透视表 /288
8．2．3 自动排名 /289
8．2．4 四象限图 /290
8．2．5 智能提醒 /291
8．2．6 PPT随Excel图表自动更新 /292
8．2．7 密码保护 /293
8．2．8 控件和VBA的使用 /295
8．2．9 名称管理器 /298
8．2．10 如何隐藏数据 /300
后记 /304
附录 测试你对数据敏感度的答案 /305
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数据化管理:洞悉零售及电子商务运营(全彩) 作者简介
黄成明（@数据化管理），拥有15年的销售及数据分析经验，历经强生公司、妮维雅公司、雅芳公司和鼎盛时期的诺基亚公司。目前是数据化管理的咨询顾问和培训师。他独立研发了基于周销售权重指数的零售管理模型，可以有效地进行目标管理、销售预测、客流预估、促销评估、销售预警等。
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