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[好书推荐] 《数据化管理:洞悉零售及电子商务运营》作者:黄成明

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发表于 2019-9-10 19:39:57 | 显示全部楼层 |阅读模式
作者简介:

黄成明(微博ID: @数据化管理):拥有15年的销售及数据分析经验,历经美国强生公司、妮维雅公司、雅芳公司和鼎盛时期的诺基亚公司。本书写就只时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。



本书简介:

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,最终形成数据化管理模型,从而帮助企业提高运营管理能力。



【目录】

前言

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最大化 /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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