掃一掃
關注中圖網
官方微博
本類五星書更多>
-
>
以利為利:財政關系與地方政府行為
-
>
立足飯碗 藏糧于地——基于中國人均耕地警戒值的耕地保護視角
-
>
營銷管理
-
>
茶葉里的全球貿易史(精裝)
-
>
近代華商股票市場制度與實踐(1872—1937)
-
>
麥肯錫圖表工作法
-
>
海龜交易法則
數據化管理-洞悉零售及電子商務運營 版權信息
- ISBN：9787121234064
- 條形碼：9787121234064 ; 978-7-121-23406-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
數據化管理-洞悉零售及電子商務運營 本書特色
《數據化管理：洞悉零售及電子商務運營》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，*終形成數據化管理模型，從而幫助企業提高運營管理能力。 《數據化管理：洞悉零售及電子商務運營》全部案例均基于excel，每個人都能快速上手應用并落地。
數據化管理-洞悉零售及電子商務運營 內容簡介
赫基國際集團ceo徐宇、唯品會高級vp蔣涇、知名自媒體人鬼腳七、中國傳媒大學教授沈浩等17位企業老總及行業大腕聯袂推薦； 教你如何用*常見的excel工具建立商業運營模型； 從數據中發現商業規則、洞察消費者行為、量化商業價值，讓你的商業價值算得出。
數據化管理-洞悉零售及電子商務運營 目錄
第 1 章 什么是數據化管理
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 戰略規劃管理
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*大化
3.1.2 沒有標準就沒有追蹤的依據
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 促銷活動的準備、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
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 戰略規劃管理
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*大化
3.1.2 沒有標準就沒有追蹤的依據
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 促銷活動的準備、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
展開全部
數據化管理-洞悉零售及電子商務運營 相關資料
很早就和黃老師認識并合作了，一直很欣賞他對商業的理解度。現在終于看見他將自己的智慧整理成了一本書，有理論也有實踐，有零售思維也有數據意識，有營運規劃也有策略分析。作為企業經營者，最怕只有數據卻沒有產生價值，這本書可以幫助零售從業者提高對數據的認識，并且用數據提高營運管理深度。
徐宇，赫基國際集團，ceo
這是我讀過的最接地氣的數據化管理著作，聚焦于通過數據分析幫助策略落地。本書提到的零售策略，我在家樂福及華潤萬家零售實戰中都用到過，受益匪淺。其中關于客戶驅動及競爭分析的方法論，在目前電商的激烈競爭中，依然適用，甚至不可或缺。
蔣涇，唯品會，高級副總裁
這是個競爭不斷加劇的時代，我們必須更加專業。數據化管理，就是專業的技能之一。此書作者用比較生動的方式，把枯燥的數據概念解讀得通俗易懂，值得一讀。
鬼腳七，知名自媒體人，前大淘寶搜索負責人，暢銷書《做自己》《愛生活》作者
數據并不是人們最終需要的東西，他們需要的是信息，是對未來發展的洞察力。數據化管理正以我們從未想象過的方式影響著企業的發展。如何從數據中發現商業規則、洞察消費者行為、量化商業價值都需要企業擁有能融合商業理解、數據分析并具備從海量數據中發現知識能力的數據分析師。相信《數據化管理》一書會讓您的商業價值算得出。
沈浩 中國傳媒大學新聞學院，教授；統計調查研究所，所長；數據挖掘研發中心，主任
零售業出路不僅是線上線下的成功融合，更源于對數據的收集、整理、分析，實現可預測、可指導，就是常說的數據化管理。市面上不少關于大數據的書籍，多來自國外，理論性強，不適合國情。能針對零售業進行系統化、專業化分析的書籍也不多。作為黃老師多年老友，他認真、踏實的鉆研精神，也令我深深折服！
曹志國，志向卓越咨詢集團，董事長（新浪微博@曹志國-連鎖研究）
互聯網時代電商對零售行業的影響有目共睹，這個行業的競爭變得越來越激烈，以前的粗放式管理已不適應潮流，我們需要精細管理，這就需要數據，數據是無形資產，也是核心競爭力的基礎。本書系統介紹零售行業數據方面的應用思路和實戰的數據分析要點，書中模擬實戰，同時滲透著數據化思路的引導，相信這本書能讓你快速成長！
鄧凱，資深數據分析師，新浪微博，資深博主（新浪微博 @數據挖掘與數據分析）
用數據來指導和決策商業經營管理，是最近很火的一個概念。但與許多高大上的數據分析挖掘類圖書有所不同，在這本書當中并沒有堆砌太多的數據分析理論和數理統計公式，而是用最通俗易懂的實例和最輕便易用的工具來為我們演繹了商業數據化管理的理念和方法，并具有高度的可操作性和可復制性。這本書讓我們認識到，商業數據分析很多時候難的不是工具和方法，而是在于對數據敏感的意識、觀察數據的角度以及對數據理解的方式。同時，作為一個使用excel的“熟練工”，我在閱讀這本書的時候感到了久違的輕松和愉悅，因為它讓我找到了excel這種平民化工具在激發企業生產力和決策力方面的巨大潛力，依托于excel的數據化管理，大有可為！
方驥，微軟最有價值專家mvp（新浪微博@excel大全）
隨著全零售時代的到來，傳統商業的每一個供應鏈細節都離不開數據的支撐。特別是以c端驅動的供應鏈模式成為主流的今天，用數字解讀顧客需求成為品牌和渠道競爭的核心。本書可以讓你學會全面地利用數字化的方式掌握對人、貨、場、財等經營管理，特別適合新零售、電商、供應鏈、大數據的朋友一讀！
黃剛，著名物流供應鏈專家?漢森世紀供應鏈，總經理（新浪微博@黃剛-物流與供應鏈）
隨著電子商務對零售業態的改變，數據已經成為企業競爭力的“核心”。對于企業來說掌握市場環境、營銷流量、運營管理、客戶關系的數據越多、越立體化，越可以精細化企業管理。《數據化管理》一書從“人、貨、場”的維度，為我們呈現了真實的零售數據世界。希望大家可以通過本書的學習，提升自身對數據的理解和企業運營效率。
海云飛，艾瑞咨詢集團，艾瑞學院總監
本書通過幾個人對實際業務的探討展開了數據驅動業務的有趣旅程。既有數據分析邏輯、基礎指標計算和對比方法，又具備數據分析技巧，涵蓋數據分析從入門到高級再到精深的各個階段，其中數據分析立體化無疑是數據分析的重要指導思想，從由小到大，由局部到整體的立體化，到通過增加不同維度實現立體化的思考，為數據分析從業者提供很好的思路和借鑒。在立體化邏輯的基礎上，再從不同維度的數據指標組合中找尋業務解釋，為企業提供更多的決策和效率優化依據！
羅盎，微博數據中心，總監（新浪微博@五洲紅）
不懂數據，就做不好生意；不懂大數據，就做不成大生意！數據是生意經營過程的量化結果，里面蘊含著不為人一眼察覺到的奧秘。通過洞悉數據背后的邏輯、規律、趨勢和洞見，可以更好地讀懂過去、了解現在、預見未來！在這本書中，我們可以深刻感受到黃老師對數據的解讀深度、對分析方法的不倦追求、對生意邏輯的深刻洞察！推薦各行各業的企業家、高管們，都好好讀一讀這本幫你讀懂生意、發現生意的專業書！
穆兆曦，優識營銷學院，院長
無論是傳統領域里的企業人，還是基于互聯網技術發展起來的電商公司，更包括了大量的it、科技公司，對于數據化的概念，向來是敞開懷抱熱烈歡迎。這一方面是，在實際的業務中，數據真得給予了企業者更理性化、系統化管理業務的支撐點，另外一個因素則有些窘迫：關于數據管理的知識總顯得太過嚴謹生澀而讓人難以輕松接受。這次的新書，數據君一如既往地保持著通俗有趣的寫作風格，并且不再受到篇幅的限制，可以酣暢淋漓地把案例一個個穿插在理論中，就算是剛接觸數據的新人，都可以通暢地閱讀。實在是目前市面上，將數據化管理最接地氣的一本書啦！
強音，i天下網商，主編
在經濟學中，最經典的概念是“看不見的手”，這是所有微觀經濟學及市場經濟的核心。“看不見的手”，是一種對于市場的敬畏，也是對于市場中多方博弈的一個總結。而這個經典的概念，正在被另外一個更加重要的概念所替代“看得見的數據”，也就是所謂的“數據賦能”。伴隨著互聯網的發展，尤其是移動互聯網的發展，市場的每一個細節都將數據化、智能化。
數據的力量正在展現，數據對于商業的價值，就像電子對于科技的價值，正在一步步成為商業的現實。而在整個數據的商業應用中，最先價值化的是電子商務。
在阿里巴巴的平臺上，商家在經營淘寶及天貓店鋪時，有兩個重要的數據平臺，一個是量子恒道，以本店鋪的所有營銷、客戶、商品信息為基礎；二是數據魔方，涉及全網的行業數據，包括爆款、行業指數等方面。除此以外，還延伸出大量的數據化的工具與公司，這點都是因為互聯網非常透明的競爭，數據就是精細化運營的基礎。
在o2o的領域也是如此，o2o是商務電子化的過程，也就是將所有的商務環節數據化與智能化，提升效率，節約成本，挖掘新需求。
@數據化管理，是對于商務數據化與智能化的一個系統的探索與思考，開啟了一個新的商業思考的維度，值得我們在商業巨變的時代，掌握時代的潮流與商業的未來。
天機，阿里巴巴集團，o2o項目品牌商負責人
大數據時代已悄然來臨，那些默默沉睡在服務器上的陳年舊數一夜間身價倍增。現在市面上已經有很多關于大數據、數據挖掘等的各類書籍了，本書卻非常新穎和務實地聚焦在“如何利用數據及數據挖掘分析方法來支持企業各項管理工作”。而這種視角，對于我們連鎖零售百貨公司非常有價值。新世界百貨從1993年來大陸開店，至今已經有21年的歷程，在我們的后臺服務器上積累了海量的中國各個城市消費者的消費記錄，同時我們已經擁有超過300萬的vip會員，他們21年的消費行為、消費習慣，以及這種行為和習慣的變遷，都刻錄在存儲器上。我們一直在思考如何挖掘這些堪比石油的數據礦。本書的問世給我們帶來了一種欣喜和嘗試的沖動。
王寶軍，新世界百貨中國有限公司企業管理服務部，總經理
零售界著名的數據化管理培訓師兼好友黃成明出書了！可喜可賀！一向與成明私交甚篤，有感于他這幾年厚積薄發、真材實料的飛速發展，特地向大家推薦本書！
吳子恒，中國零售界及商業地產界第一微博，博主（新浪微博 @hermann中國零售微博）
行業資深人士，都有一個共同點：觀市勢，而創己道；填萬坑，而成己法。黃老師浸泡零售行業20余年，將運營歸結為“人貨場”三方面，并采用一套縝密的數據分析方法分解落地。道法合一，基于“人貨場”思維的立體化，在介紹各種分析方法的同時，將各種“坑”逐一呈現，值得一閱。
楊帆，唯品會，商業智能高級總監
優秀的數據分析師要求五懂，即要懂業務、懂管理、懂分析、懂工具、懂設計，本書為五懂結合應用的結晶。
張文霖，《誰說菜鳥不會數據分析》作者（新浪微博@小蚊子樂園）
數據化管理-洞悉零售及電子商務運營 作者簡介
黃成明（@數據化管理）：擁有15年的銷售及數據分析經驗，歷經美國強生公司、妮維雅公司、雅芳公司和鼎盛時期的諾基亞公司。目前是數據化管理的咨詢顧問和培訓師。他獨立研發了基于周銷售權重指數的零售管理模型，可以有效地進行目標管理、銷售預測、客流預估、促銷評估、銷售預警等。
書友推薦
- >
名家帶你讀魯迅:朝花夕拾
- >
小考拉的故事-套裝共3冊
- >
詩經-先民的歌唱
- >
自卑與超越
- >
李白與唐代文化
- >
推拿
- >
【精裝繪本】畫給孩子的中國神話
- >
羅曼·羅蘭讀書隨筆-精裝
本類暢銷
