数据化管理：洞悉零售及电子商务运营

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

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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

7.3.3　ABC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

7.4.1　Excel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

8.2.6　PPT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