《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。
目录
- 第 1 章什么是数据化管理
- 1.1"聪明"的销售人员
- 1.2数据化管理的概念
- 1.3数据化管理的意义
- 1.4数据化管理的四个层次
- 1.4.1业务指导管理
- 1.4.2营运分析管理
- 1.4.3经营策略管理
- 1.4.4战略规划管理
- 1.5数据化管理流程图
- 1.5.1分析需求
- 1.5.2收集数据
- 1.5.3整理数据
- 1.5.4分析数据
- 1.5.5数据可视化
- 1.5.6应用模板开发
- 1.5.7分析报告
- 1.5.8应用
- 1.6数据化管理应用模板
- 第 2 章寻找零售密码
- 2.1周权重指数
- 2.1.1寻找店铺零售规律
- 2.1.2周权重指数
- 2.1.3周权重指数的计算
- 2.1.4日权重指数的特殊处理
- 2.2周权重指数的应用
- 2.2.1判断零售店铺销售规律辅助营运
- 2.2.2分解日销售目标
- 2.2.3月度销售预测
- 2.2.4销售对比
- 2.3神奇的黄氏曲线--单位权重（销售）值曲线
- 2.3.1单位权重（销售）值曲线
- 2.3.2应用在销售追踪过程中
- 2.3.3特殊事件的量化处理
- 2.3.4促销活动的分析及评估
- 2.3.5新产品上市的分析及评估
- 2.3.6其他应用
- 2.4案例及应用--数据化排班
- 第 3 章销售中的数据化管理
- 3.1销售都是追踪出来
- 3.1.1没有目标管理就没有销售的最大化
- 3.1.2没有标准就没有追踪的依据
- 3.1.3如何用数据化追踪销售
- 3.1.4销售追踪注意事项
- 3.2常用的销售分析指标
- 3.2.1人货场是零售业基本的思维模式
- 3.2.2零售业常用的分析指标
- 3.2.3如何确定指标的重要性
- 3.3提高销售额的杜邦分析图
- 3.3.1路过人数
- 3.3.2进店率
- 3.3.3成交率
- 3.3.4平均零售价
- 3.3.5销售折扣
- 3.3.6连带率
- 3.4促销中的数据化管理
- 3.4.1影响冲动购买的因素有哪些
- 3.4.2零售业常用的促销方式
- 3.4.3促销活动的准备、执行和评估
- 3.5案例及应用
- 第 4 章商品中的数据化管理
- 4.1常用的商品分析指标
- 4.1.1商品分析的基本逻辑
- 4.1.2常用的商品分析指标
- 4.1.3伤不起的售罄率
- 4.1.4再谈如何确定指标间的重要性
- 4.2常用的商品分析方法
- 4.2.1商品的自然分类方法
- 4.2.2商品的销售分类方法
- 4.2.3商品的价格分析
- 4.2.4商品的定价策略
- 4.3商品的关联销售分析
- 4.3.1商品的关联程度分析
- 4.3.2购物篮分析
- 4.3.3提高商品关联度的方法
- 4.4商品的库存管理
- 4.4.1库存分析逻辑
- 4.4.2异常库存管理
- 4.4.3设置库存预警条件
- 4.5商品的利润管理
- 4.5.1谁在决定商品的利润
- 4.5.2商品的现值
- 4.5.3库存的现值分析法
- 4.6案例分享
- 第 5 章电子商务中的数据化管理
- 5.1数据分析是电商营运的指路明灯
- 5.1.1电子商务和传统零售数据分析的区别
- 5.1.2电商数据分析需要的数据
- 5.1.3电商数据来源及分析工具
- 5.2电商数据分析指标
- 5.2.1流量指标
- 5.2.2转化指标
- 5.2.3营运指标
- 5.2.4会员指标
- 5.2.5财务指标
- 5.2.6关键指标
- 5.3流量及会员数据分析
- 5.3.1流量及转化的漏斗图分析
- 5.3.2对比发现有质量的流量
- 5.3.3电商销售额诊断
- 5.4案例分析
- 第 6 章零售策略中的数据化管理
- 6.1渠道策略的数据化管理
- 6.1.1如何科学地将渠道分类
- 6.1.2渠道拓展分析
- 6.1.3渠道的管理指标
- 6.2会员策略的数据化管理
- 6.2.1会员数据分析
- 6.2.2会员价值分析
- 6.2.3会员的生命周期管理
- 6.2.4会员购买行为的研究
- 6.3竞争对手分析
- 6.3.1谁是你的竞争对手
- 6.3.2如何收集竞争对手的数据
- 6.3.3竞争对手的分析方法
- 6.4营运策略的数据化管理
- 6.4.1如何做销售预测
- 6.4.2如何制定年度销售目标
- 6.5案例分享
- 6.5.1整理思路
- 6.5.2界定问题
- 6.5.3收集数据
- 6.5.4分析数据
- 第 7 章必知必会的数据分析方法
- 7.1数据分析的立体化
- 7.1.1数据分析必须立体化
- 7.1.2三维分析之点-线-面
- 7.1.3三维分析之时间-对象-指标
- 7.1.4三维分析之人-货-场
- 7.1.5三维分析之广度-宽度-深度
- 7.2数据没有可对比性就没有数据分析
- 7.2.1被滥用的同比和环比
- 7.2.2伤不起的各种"率"
- 7.2.3她真的是销售冠军吗
- 7.3常用的数据分析方法
- 7.3.1如何设定指标的权重
- 7.3.2经典的二八法则应用
- 7.3.3ABC分析方法
- 7.3.4排行榜分析方法
- 7.3.5你真的了解平均值吗
- 7.4数据展示也是一种分析方法
- 7.4.1Excel图表的展示逻辑
- 7.4.2不一样的雷达图
- 7.4.3清清爽爽的K线图
- 7.4.4高端大气的热力图
- 7.4.5四象限图的策略思维
- 第 8 章如何建立数据化管理模型
- 8.1数据化管理应用模板
- 8.1.1自定义区域
- 8.1.2数据源区域
- 8.1.3分析辅助区域
- 8.1.4业务预警区域
- 8.1.5业务分析区域
- 8.1.6报告展示区域
- 8.2搭建数据化管理模板必会的Excel十大技巧
- 8.2.1必须要掌握的54个函数
- 8.2.2数据透视表
- 8.2.3自动排名
- 8.2.4四象限图
- 8.2.5智能提醒
- 8.2.6PPT随Excel图表自动更新
- 8.2.7密码保护
- 8.2.8控件和VBA的使用
- 8.2.9名称管理器
- 8.2.10如何隐藏数据
- 后记
- 附录测试你对数据敏感度的答案
