数据化管理

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7.3.3　ABC分析方法7.3.4　排行榜分析方法7.3.5　你真的了解平均值吗7.4　数据展示也是一种分析方法7.4.1　Excel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8.2.6　PPT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

　　赫基国际集团CEO徐宇、唯品会高级VP蒋泾、知名自媒体人鬼脚七、中国传媒大学教授沈浩等17位企业老总及行业大腕联袂推荐；　　教你如何用最常见的Excel工具建立商业运营模型；　　从数据中发现商业规则、洞察消费者行为、量化商业价值，让你的商业价值算得出。《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。