​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。

　　作者: 黄成明 （@数据化管理）

　　出版社: 电子工业出版社

　　副标题: 洞悉零售及电子商务运营

　　出版年: 2014-7

　　页数: 306

　　定价: 59.90元

　　装帧: 平装

　　ISBN: 9787121234064

　　内容简介 · · · · · ·

　　《数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》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。

　　《数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》全部案例均基于Excel，每个人都能快速上手应用并落地。

　　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。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。

　　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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