[推荐]数据化管理:洞悉零售及电子商务运营

 

Home Forums 数据分析 [推荐]数据化管理:洞悉零售及电子商务运营

This topic contains 0 replies, has 1 voice, and was last updated by xsmile的头像 xsmile 10 months, 3 weeks ago.

Viewing 1 post (of 1 total)
  • Author
    Posts
  • #6587
    xsmile的头像
    xsmile
    Keymaster

     



    购买链接
    数据化管理:洞悉零售及电子商务运营

    编辑推荐赫基国际集团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。

    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。
    目录
    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 
    7.3.3ABC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 
    7.4.1Excel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 
    8.2.6PPT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

     

Viewing 1 post (of 1 total)

You must be logged in to reply to this topic.

优秀人才不缺工作机会,只缺适合自己的好机会。但是他们往往没有精力从海量机会中找到最适合的那个。 100offer 会对平台上的人才和企业进行严格筛选,让「最好的人才」和「最好的公司」相遇。 注册 100offer,谈谈你对下一份工作的期待。一周内,收到 5-10 个满足你要求的好机会!