具體描述
《數據化管理：洞悉零售及電子商務運營》講述瞭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齣地講解瞭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。
《數據化管理：洞悉零售及電子商務運營》全部案例均基於Excel，每個人都能快速上手應用並落地。
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，曆經美國強生公司、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谘詢顧問和培訓師。他獨立研發瞭基於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。
目錄資訊
1.1 “聰明”的銷售人員 /17
1.2 數據化管理的概念 /20
1.3 數據化管理的意義 /21
1.4 數據化管理的四個層次 /22
1.4.1 業務指導管理 /22
1.4.2 營運分析管理 /22
1.4.3 經營策略管理 /22
1.4.4 戰略規劃管理 /22
1.5 數據化管理流程圖 /23
1.5.1 分析需求 /23
1.5.2 收集數據 /23
1.5.3 整理數據 /23
1.5.4 分析數據 /24
1.5.5 數據可視化 /24
1.5.6 應用模闆開發 /25
1.5.7 分析報告 /26
1.5.8 應用 /27
1.6 數據化管理應用模闆 /27
第 2 章 尋找零售密碼 /29
2.1 周權重指數 /30
2.1.1 尋找店鋪零售規律 /31
2.1.2 周權重指數 /32
2.1.3 周權重指數的計算 /34
2.1.4 日權重指數的特殊處理 /36
2.2 周權重指數的應用 /37
2.2.1 判斷零售店鋪銷售規律輔助營運 /38
2.2.2 分解日銷售目標 /39
2.2.3 月度銷售預測 /41
2.2.4 銷售對比 /44
2.3 神奇的黃氏麯綫——單位權重（銷售）值麯綫 /47
2.3.1 單位權重（銷售）值麯綫 /47
2.3.2 應用在銷售追蹤過程中 /47
2.3.3 特殊事件的量化處理 /50
2.3.4 促銷活動的分析及評估 /52
2.3.5 新産品上市的分析及評估 /54
2.3.6 其他應用 /55
2.4 案例及應用——數據化排班 /56
第 3 章 銷售中的數據化管理 /61
3.1 銷售都是追蹤齣來 /62
3.1.1 沒有目標管理就沒有銷售的最大化 /62
3.1.2 沒有標準就沒有追蹤的依據 /63
3.1.3 如何用數據化追蹤銷售 /64
3.1.4 銷售追蹤注意事項 /68
3.2 常用的銷售分析指標 /69
3.2.1 人貨場是零售業基本的思維模式 /69
3.2.2 零售業常用的分析指標 /72
3.2.3 如何確定指標的重要性 /86
3.3 提高銷售額的杜邦分析圖 /87
3.3.1 路過人數 /89
3.3.2 進店率 /89
3.3.3 成交率 /89
3.3.4 平均零售價 /90
3.3.5 銷售摺扣 /90
3.3.6 連帶率 /90
3.4 促銷中的數據化管理 /92
3.4.1 影響衝動購買的因素有哪些 /92
3.4.2 零售業常用的促銷方式 /93
3.4.3 促銷活動的準備、執行和評估 /94
3.5 案例及應用 /97
第 4 章 商品中的數據化管理 /103
4.1 常用的商品分析指標 /103
4.1.1 商品分析的基本邏輯 /103
4.1.2 常用的商品分析指標 /104
4.1.3 傷不起的售罄率 /117
4.1.4 再談如何確定指標間的重要性 /119
4.2 常用的商品分析方法 /120
4.2.1 商品的自然分類方法 /120
4.2.2 商品的銷售分類方法 /122
4.2.3 商品的價格分析 /124
4.2.4 商品的定價策略 /130
4.3 商品的關聯銷售分析 /136
4.3.1 商品的關聯程度分析 /136
4.3.2 購物籃分析 /139
4.3.3 提高商品關聯度的方法 /141
4.4 商品的庫存管理 /142
4.4.1 庫存分析邏輯 /142
4.4.2 異常庫存管理 /150
4.4.3 設置庫存預警條件 /151
4.5 商品的利潤管理 /152
4.5.1 誰在決定商品的利潤 /153
4.5.2 商品的現值 /153
4.5.3 庫存的現值分析法 /156
4.6 案例分享 /157
第 5 章 電子商務中的數據化管理 /164
5.1 數據分析是電商營運的指路明燈 /164
5.1.1 電子商務和傳統零售數據分析的區彆 /165
5.1.2 電商數據分析需要的數據 /166
5.1.3 電商數據來源及分析工具 /167
5.2 電商數據分析指標 /168
5.2.1 流量指標 /168
5.2.2 轉化指標 /169
5.2.3 營運指標 /171
5.2.4 會員指標 /171
5.2.5 財務指標 /173
5.2.6 關鍵指標 /175
5.3 流量及會員數據分析 /177
5.3.1 流量及轉化的漏鬥圖分析 /177
5.3.2 對比發現有質量的流量 /178
5.3.3 電商銷售額診斷 /180
5.4 案例分析 /181
第 6 章 零售策略中的數據化管理 /184
6.1 渠道策略的數據化管理 /185
6.1.1 如何科學地將渠道分類 /185
6.1.2 渠道拓展分析 /191
6.1.3 渠道的管理指標 /197
6.2 會員策略的數據化管理 /198
6.2.1 會員數據分析 /199
6.2.2 會員價值分析 /203
6.2.3 會員的生命周期管理 /206
6.2.4 會員購買行為的研究 /209
6.3 競爭對手分析 /211
6.3.1 誰是你的競爭對手 /211
6.3.2 如何收集競爭對手的數據 /214
6.3.3 競爭對手的分析方法 /217
6.4 營運策略的數據化管理 /224
6.4.1 如何做銷售預測 /224
6.4.2 如何製定年度銷售目標 /230
6.5 案例分享 /235
6.5.1 整理思路 /236
6.5.2 界定問題 /237
6.5.3 收集數據 /238
6.5.4 分析數據 /241
第 7 章 必知必會的數據分析方法 /244
7.1 數據分析的立體化 /244
7.1.1 數據分析必須立體化 /244
7.1.2 三維分析之點-綫-麵 /245
7.1.3 三維分析之時間-對象-指標 /245
7.1.4 三維分析之人-貨-場 /246
7.1.5 三維分析之廣度-寬度-深度 /248
7.2 數據沒有可對比性就沒有數據分析 /251
7.2.1 被濫用的同比和環比 /252
7.2.2 傷不起的各種“率” /253
7.2.3 她真的是銷售冠軍嗎 /257
7.3 常用的數據分析方法 /259
7.3.1 如何設定指標的權重 /260
7.3.2 經典的二八法則應用 /262
7.3.3 ABC分析方法 /264
7.3.4 排行榜分析方法 /265
7.3.5 你真的瞭解平均值嗎 /267
7.4 數據展示也是一種分析方法 /269
7.4.1 Excel圖錶的展示邏輯 /270
7.4.2 不一樣的雷達圖 /271
7.4.3 清清爽爽的K綫圖 /273
7.4.4 高端大氣的熱力圖 /275
7.4.5 四象限圖的策略思維 /278
第 8 章 如何建立數據化管理模型 /280
8.1 數據化管理應用模闆 /280
8.1.1 自定義區域 /281
8.1.2 數據源區域 /282
8.1.3 分析輔助區域 /283
8.1.4 業務預警區域 /283
8.1.5 業務分析區域 /284
8.1.6 報告展示區域 /286
8.2 搭建數據化管理模闆必會的Excel十大技巧 /287
8.2.1 必須要掌握的54個函數 /287
8.2.2 數據透視錶 /288
8.2.3 自動排名 /289
8.2.4 四象限圖 /290
8.2.5 智能提醒 /291
8.2.6 PPT隨Excel圖錶自動更新 /292
8.2.7 密碼保護 /293
8.2.8 控件和VBA的使用 /295
8.2.9 名稱管理器 /298
8.2.10 如何隱藏數據 /300
後記 /304
附錄 測試你對數據敏感度的答案 /305
· · · · · · (收起)
讀後感
隨著電子商務對零售業態的改變，數據已經成為企業核心競爭力的“核心”。讀瞭此書，讓我瞭解到對於企業來說掌握市場環境、營銷流量、運營管理、客戶關係的數據越多、越立體化，越可以精細化企業管理。這本書從“人、貨、場”的維度，為我們呈現瞭真實的零售數據世界。通過此書...
評分分類 1、後颱類目 2、前颱類目 采用銷售分類法中平均值分類法進行劃分 前端將商品按照銷售量進行分類展示 商品分析 1. 商品價格帶示意圖(eg.長褲) 長褲價格帶的寬度是202元，廣度是27條價格帶，深度為103個SKU。 主要價格分為三檔：低：300元—320元、中：410元—430元、高：50...
評分本人統計專業畢業，從事商場營運工作九年，主要負責經營分析。對於數據分析這塊說不上精通但至少熟悉。大學時的專業知識能夠運用到工作中的非常少，以前覺得炫酷的SPSS在實際工作中根本不能運用，因為沒有海量的數據支撐。最後發現隻有EXCLE成為最強大的分析工具，工作後看瞭很...
評分用戶評價
這本書的齣版，在我看來，是對傳統管理學的一次有力補充和更新。它真正做到瞭將“管理學”的哲學思想與“信息技術”的實操性完美融閤。我特彆欣賞作者對“指標的生命周期”這一概念的闡述。很多企業熱衷於追逐最新的KPI，卻忽略瞭這些指標隨著業務發展會自然衰退或變得不再適用的事實。作者深入剖析瞭如何識彆和淘汰“僵屍指標”，建立一套動態的指標更新機製，這對於避免組織陷入“指標僵化”狀態至關重要。從閱讀體驗上來說，這本書的排版和圖錶設計也值得稱贊，大量的流程圖和決策樹清晰地梳理瞭復雜的邏輯關係，使得即便是初次接觸該領域的人也能迅速抓住要點。它不是一本讓你讀完就束之高閣的參考書，而是一本真正需要時常翻閱、在實踐中對照印證的“工作手冊”。它教會我們用一種更客觀、更少情緒乾擾的方式去審視和優化業務流程。
评分我剛翻開這本書的時候，本以為會是一本偏重技術實現的工具書，結果大齣所料，它更像是一本關於“思維革命”的指南。作者的筆鋒極其犀利，直指當前許多企業在“數據大爆炸”時代下的睏境——擁有數據，卻不會用數據。書中對“數據素養”的定義和培養體係的構建，非常具有啓發性。他並沒有把數據分析局限在技術人員的範疇，而是將其提升到瞭所有管理層必須掌握的核心競爭力。我尤其喜歡其中一個章節，它通過幾個極為經典的失敗案例，反思瞭“過度依賴指標”的危險性，提醒讀者警惕那些看似完美卻掩蓋瞭本質問題的“虛榮指標”。這種辯證的、帶著批判性的視角，讓這本書顯得格外有深度和厚度。它不隻是教你“怎麼做”，更重要的是教你“為什麼這麼做”以及“什麼時候不要這麼做”。行文流暢自然，雖然內容涵蓋瞭戰略層麵的宏觀思考和戰術層麵的具體落地，但整體閱讀體驗非常順暢，如同和一位經驗豐富的導師進行深度對話，收獲良多。
评分這本書真是讓人眼前一亮，作者在講述那些復雜的商業案例時，仿佛用一支畫筆，將原本枯燥的數字和報錶描繪得生動有趣。我特彆欣賞他那種深入淺齣的敘事方式，沒有過多的行業術語堆砌，而是緊緊圍繞著“如何將數據轉化為實際的業務洞察”這一核心。讀完前幾章，我立刻感覺到自己看待日常工作的方式都有瞭微妙的變化，以前那些模糊的直覺判斷，現在似乎都有瞭可以量化的支撐點。書中關於構建數據驅動型組織的章節，給齣瞭非常實際的操作步驟，而不是空泛的口號。比如，它詳細分析瞭不同規模企業在數據基礎設施建設上的陷阱與對策，這一點對於我們這種正在進行數字化轉型的中小企業來說，簡直是雪中送炭。尤其印象深刻的是對“數據孤島”問題的剖析，作者提齣的跨部門數據協作模型，極具操作性和前瞻性，它強調的不是技術工具的升級，而是組織文化和流程的重塑，這纔是真正觸及問題的核心。總而言之，這本書為那些渴望從“經驗驅動”邁嚮“智能驅動”的管理者提供瞭一張詳盡且實用的路綫圖，讀來令人酣暢淋灕，充滿啓發。
评分說實話，我挑選這本書的時候，是抱著試一試的心態，畢竟市麵上關於管理類的書籍太多，能真正沉澱齣新意的實在不多。然而，這本書的結構設計極其精巧。它沒有采用傳統的“理論——案例”的綫性結構，而是采取瞭一種“問題——工具箱——成功範例”的螺鏇上升模式。閱讀過程中，我發現作者對商業邏輯的理解非常透徹，他總能在最恰當的時機引入一個量化分析工具，並立即展示這個工具如何解決現實中的痛點。比如，書中關於客戶生命周期價值（CLV）的計算與優化策略的章節，不僅給齣瞭復雜的數學模型，更重要的是，它闡述瞭如何將這個模型融入到市場營銷的日常決策中，避免瞭單純數學公式帶來的脫離實際的弊端。這本書的語言風格非常乾練，沒有絲毫拖泥帶水，每一個段落似乎都承載瞭豐富的信息量，需要放慢速度仔細咀嚼。對於我們這些每天需要在快速決策和長期規劃之間搖擺的管理人員來說，這本書無疑提供瞭一種更加穩健和科學的決策框架。
评分坦率地說，我很少遇到一本能將“戰略高度”和“執行細節”平衡得如此齣色的管理書籍。這本書的價值核心在於，它成功地揭示瞭現代企業中，數據分析如何從一個支持性職能，轉變為核心的戰略驅動力。作者花瞭大量的篇幅去討論“數據治理的文化基因”，而不是簡單地羅列技術棧，這一點讓我印象極其深刻。他認為，數據治理的失敗，往往不是因為技術跟不上，而是因為組織內部對數據價值的認知和共享機製存在壁壘。書中提到的幾個跨界數據應用的案例，尤其具有啓發性，它們展示瞭如何從看似不相關的業務領域中提取數據洞察，從而實現顛覆性的創新。整本書的論述邏輯嚴密，論據充分，讀起來酣暢淋灕，每一章都能讓人産生“原來如此”的頓悟感。它提供的不是套路，而是底層邏輯和思維框架，這纔是真正能持久指導我們工作的寶貴財富。
评分數據分析與業務市場，缺一不可
评分好書，值得再看
评分書真是好書，雖然是講零售行業的分析，但都是通用技能。隻是這書名起得不太好吧，吸引不瞭讀者哎！
评分好書，值得再看
评分乾貨很多！推薦！
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