数据化管理

书名:数据化管理洞悉零售及电子商务运营
作者:黄成明(@数据化管理)
译者:
ISBN:9787121234064
出版社:电子工业出版社
出版时间:2014-7
格式:epub/mobi/azw3/pdf
页数:306
豆瓣评分: 8.4

书籍简介:

《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。

书友短评:

@ Eddy 虚头巴脑的讲了一堆东西 @ CodeName.A™ 正在看。目前感觉不错。 @ iv5215 干货很多!推荐! @ Maggie 作者是线下零售业出身,这本书对线下服饰零售业入门者有帮助,可以熟悉基础业务流程和逻辑,但也止于此,没有深入探讨。纯为电商入门者此书性价比不高,只有二十几页有用。Excel应用部分也是皮毛,建议看刘万祥的作品。另外我订阅过该作者的付费专栏,前后学了近一年,基本是本书知识点打碎结合简单案例的集合,现在更有油腻标题党收智商税的趋势,不建议订阅哈。 @ 茂盛大不凡 书真是好书,虽然是讲零售行业的分析,但都是通用技能。只是这书名起得不太好吧,吸引不了读者哎! @ 茨 好吧 @ 戒酒鹿 简单过了一遍,收获巨大,深化了本人对数据分析的认识。具体的业务分析模型和数据指标领会有限,后续肯定是要买一本纸质书反复细读的,此书不读,不可谓数据分析师。 @ 穷了思想 作者怕是没用过ERP系统吧?库存管理,利润管理,电商数据管理,我笑了,你做一个月的采购单啥都会了。还周权重指数,促销评估?你要不帮我预测一下今年双十一的店铺销量?用个excel就能分析出来还要运营总监干嘛?人货场维度分析法简直了,把线下零售业换成电商俩字就叫经验丰富了?最扯淡的是,看到最后书中所有的表格模型都要另行购买,一份300块??我算是看明白了,这书就是为他公众号引流用的。迷惑的是,这书能评… 作者怕是没用过ERP系统吧?库存管理,利润管理,电商数据管理,我笑了,你做一个月的采购单啥都会了。还周权重指数,促销评估?你要不帮我预测一下今年双十一的店铺销量?用个excel就能分析出来还要运营总监干嘛?人货场维度分析法简直了,把线下零售业换成电商俩字就叫经验丰富了?最扯淡的是,看到最后书中所有的表格模型都要另行购买,一份300块??我算是看明白了,这书就是为他公众号引流用的。迷惑的是,这书能评8.4分??? @ e. 原本是报了很大希望能在这本书上学到很多东西的,没想到让我失望至极!拿着一些老的概念词,配上一些数据,愣是把几页就能说清楚的扩编成一本书,浪费我的买书钱。 @ 夏了个夏夏 线下零售讲得蛮多,对于门外汉来说受益匪浅。很多理论可以摆在那里作为工具书翻阅

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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