數據化管理:洞悉零售及電子商務運營

數據化管理:洞悉零售及電子商務運營
定價:359
NT $ 359
  • 作者:黃成明
  • 出版社:電子工業出版社
  • 出版日期:2014-07-01
  • 語言:簡體中文
  • ISBN10:7121234068
  • ISBN13:9787121234064
  • 裝訂:306頁 / 普通級 / 1-1
 

內容簡介

講述了兩個年輕人在大公司銷售、商品、電商、數據等部門工作的故事,通過大量案例深入淺出地講解了數據意識和零售思維。作者將各種數據分析方法融入到具體的業務場景中,最終形成數據化管理模型,從而幫助企業提高運營管理能力。
 

目錄

第1章 什麼是數據化管理
1.1 「聰明」的銷售人員
1.2 數據化管理的概念
1.3 數據化管理的意義
1.4 數據化管理的四個層次
1.4.1 業務指導管理
1.4.2 營運分析管理
1.4.3 經營策略管理
1.4.4 戰略規划管理
1.5 數據化管理流程圖
1.5.1 分析需求
1.5.2 收集數據
1.5.3 整理數據
1.5.4 分析數據
1.5.5 數據可視化
1.5.6 應用模板開發
1.5.7 分析報告
1.5.8 應用
1.6 數據化管理應用模板
第2章 尋找零售密碼
2.1 周權重指數
2.1.1 尋找店鋪零售規律
2.1.2 周權重指數
2.1.3 周權重指數的計算
2.1.4 日權重指數的特殊處理
2.2 周權重指數的應用
2.2.1 判斷零售店鋪銷售規律輔助營運
2.2.2 分解日銷售目標
2.2.3 月度銷售預測
2.2.4 銷售對比
2.3 神奇的黃氏曲線——單位權重(銷售)值曲線
2.3.1 單位權重(銷售)值曲線
2.3.2 應用在銷售追蹤過程中
2.3.3 特殊事件的量化處理
2.3.4 促銷活動的分析及評估
2.3.5 新產品上市的分析及評估
2.3.6 其他應用
2.4 案例及應用——數據化排班
第3章 銷售中的數據化管理
3.1 銷售都是追蹤出來
3.1.1 沒有目標管理就沒有銷售的最大化
3.1.2 沒有標准就沒有追蹤的依據
3.1.3 如何用數據化追蹤銷售
3.1.4 銷售追蹤注意事項
3.2 常用的銷售分析指標
3.2.1 人貨場是零售業基本的思維模式
3.2.2 零售業常用的分析指標
3.2.3 如何確定指標的重要性
3.3 提高銷售額的杜邦分析圖
3.3.1 路過人數
3.3.2 進店率
3.3.3 成交率
3.3.4 平均零售價
3.3.5 銷售折扣
3.3.6 連帶率
3.4 促銷中的數據化管理
3.4.1 影響沖動購買的因素有哪些
3.4.2 零售業常用的促銷方式
3.4.3 促銷活動的准備、執行和評估
3.5 案例及應用
第4章 商品中的數據化管理
4.1 常用的商品分析指標
4.1.1 商品分析的基本邏輯
4.1.2 常用的商品分析指標
4.1.3 傷不起的售罄率
4.1.4 再談如何確定指標間的重要性
4.2 常用的商品分析方法
4.2.1 商品的自然分類方法
4.2.2 商品的銷售分類方法
4.2.3 商品的價格分析
4.2.4 商品的定價策略
4.3 商品的關聯銷售分析
4.3.1 商品的關聯程度分析
4.3.2 購物籃分析
4.3.3 提高商品關聯度的方法
4.4 商品的庫存管理
4.4.1 庫存分析邏輯
4.4.2 異常庫存管理
4.4.3 設置庫存預警條件
4.5 商品的利潤管理
4.5.1 誰在決定商品的利潤
4.5.2 商品的現值
4.5.3 庫存的現值分析法
4.6 案例分享
第5章 電子商務中的數據化管理
5.1 數據分析是電商營運的指路明燈
5.1.1 電子商務和傳統零售數據分析的區別
5.1.2 電商數據分析需要的數據
5.1.3 電商數據來源及分析工具
5.2 電商數據分析指標
5.2.1 流量指標
5.2.2 轉化指標
5.2.3 營運指標
5.2.4 會員指標
5.2.5 財務指標
5.2.6 關鍵指標
5.3 流量及會員數據分析
5.3.1 流量及轉化的漏斗圖分析
5.3.2 對比發現有質量的流量
5.3.3 電商銷售額診斷
5.4 案例分析
第6章 零售策略中的數據化管理
6.1 渠道策略的數據化管理
6.1.1 如何科學地將渠道分類
6.1.2 渠道拓展分析
6.1.3 渠道的管理指標
6.2 會員策略的數據化管理
6.2.1 會員數據分析
6.2.2 會員價值分析
6.2.3 會員的生命周期管理
6.2.4 會員購買行為的研究
6.3 競爭對手分析
6.3.1 誰是你的競爭對手
6.3.2 如何收集競爭對手的數據
6.3.3 競爭對手的分析方法
6.4 營運策略的數據化管理
6.4.1 如何做銷售預測
6.4.2 如何制定年度銷售目標
6.5 案例分享
6.5.1 整理思路
6.5.2 界定問題
6.5.3 收集數據
6.5.4 分析數據
第7章 必知必會的數據分析方法
7.1 數據分析的立體化
7.1.1 數據分析必須立體化
7.1.2 三維分析之點-線-面
7.1.3 三維分析之時間-對象-指標
7.1.4 三維分析之人-貨-場
7.1.5 三維分析之廣度-寬度-深度
7.2 數據沒有可對比性就沒有數據分析
7.2.1 被濫用的同比和環比
7.2.2 傷不起的各種「率」
7.2.3 她真的是銷售冠軍嗎
7.3 常用的數據分析方法
7.3.1 如何設定指標的權重
7.3.2 經典的二八法則應用
7.3.3 ABC分析方法
7.3.4 排行榜分析方法
7.3.5 你真的了解平均值嗎
7.4 數據展示也是一種分析方法
7.4.1 Excel圖表的展示邏輯
7.4.2 不一樣的雷達圖
7.4.3 清清爽爽的K線圖
7.4.4 高端大氣的熱力圖
7.4.5 四象限圖的策略思維
第8章 如何建立數據化管理模型
8.1 數據化管理應用模板
8.1.1 自定義區域
8.1.2 數據源區域
8.1.3 分析輔助區域
8.1.4 業務預警區域
8.1.5 業務分析區域
8.1.6 報告展示區域
8.2 搭建數據化管理模板必會的Excel十大技巧
8.2.1 必須要掌握的54個函數
8.2.2 數據透視表
8.2.3 自動排名
8.2.4 四象限圖
8.2.5 智能提醒
8.2.6 PPT隨Excel圖表自動更新
8.2.7 密碼保護
8.2.8 控件和VBA的使用
8.2.9 名稱管理器
8.2.10 如何隱藏數據
后記
附錄 測試你對數據敏感度的答案
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