數(shù)據(jù)化管理：洞悉零售及電子商務(wù)運(yùn)營(yíng)

第 1 章　什么是數(shù)據(jù)化管理
1.1　"聰明"的銷售人員
1.2　數(shù)據(jù)化管理的概念
1.3　數(shù)據(jù)化管理的意義
1.4　數(shù)據(jù)化管理的四個(gè)層次
1.4.1　業(yè)務(wù)指導(dǎo)管理
1.4.2　營(yíng)運(yùn)分析管理
1.4.3　經(jīng)營(yíng)策略管理
1.4.4　戰(zhàn)略規(guī)劃管理
1.5　數(shù)據(jù)化管理流程圖
1.5.1　分析需求
1.5.2　收集數(shù)據(jù)
1.5.3　整理數(shù)據(jù)
1.5.4　分析數(shù)據(jù)
1.5.5　數(shù)據(jù)可視化
1.5.6　應(yīng)用模板開發(fā)
1.5.7　分析報(bào)告
1.5.8　應(yīng)用
1.6　數(shù)據(jù)化管理應(yīng)用模板
第 2 章　尋找零售密碼
2.1　周權(quán)重指數(shù)
2.1.1　尋找店鋪零售規(guī)律
2.1.2　周權(quán)重指數(shù)
2.1.3　周權(quán)重指數(shù)的計(jì)算
2.1.4　日權(quán)重指數(shù)的特殊處理
2.2　周權(quán)重指數(shù)的應(yīng)用
2.2.1　判斷零售店鋪銷售規(guī)律輔助營(yíng)運(yùn)
2.2.2　分解日銷售目標(biāo)
2.2.3　月度銷售預(yù)測(cè)
2.2.4　銷售對(duì)比
2.3　神奇的黃氏曲線--單位權(quán)重（銷售）值曲線
2.3.1　單位權(quán)重（銷售）值曲線
2.3.2　應(yīng)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(dòng)的分析及評(píng)估
2.3.5　新產(chǎn)品上市的分析及評(píng)估
2.3.6　其他應(yīng)用
2.4　案例及應(yīng)用--數(shù)據(jù)化排班
第 3 章　銷售中的數(shù)據(jù)化管理
3.1　銷售都是追蹤出來
3.1.1　沒有目標(biāo)管理就沒有銷售的最大化
3.1.2　沒有標(biāo)準(zhǔn)就沒有追蹤的依據(jù)
3.1.3　如何用數(shù)據(jù)化追蹤銷售
3.1.4　銷售追蹤注意事項(xiàng)
3.2　常用的銷售分析指標(biāo)
3.2.1　人貨場(chǎng)是零售業(yè)基本的思維模式
3.2.2　零售業(yè)常用的分析指標(biāo)
3.2.3　如何確定指標(biāo)的重要性
3.3　提高銷售額的杜邦分析圖
3.3.1　路過人數(shù)
3.3.2　進(jìn)店率
3.3.3　成交率
3.3.4　平均零售價(jià)
3.3.5　銷售折扣
3.3.6　連帶率
3.4　促銷中的數(shù)據(jù)化管理
3.4.1　影響沖動(dòng)購(gòu)買的因素有哪些
3.4.2　零售業(yè)常用的促銷方式
3.4.3　促銷活動(dòng)的準(zhǔn)備、執(zhí)行和評(píng)估
3.5　案例及應(yīng)用
第 4 章　商品中的數(shù)據(jù)化管理
4.1　常用的商品分析指標(biāo)
4.1.1　商品分析的基本邏輯
4.1.2　常用的商品分析指標(biāo)
4.1.3　傷不起的售罄率
4.1.4　再談如何確定指標(biāo)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(jià)格分析
4.2.4　商品的定價(jià)策略
4.3　商品的關(guān)聯(lián)銷售分析
4.3.1　商品的關(guān)聯(lián)程度分析
4.3.2　購(gòu)物籃分析
4.3.3　提高商品關(guān)聯(lián)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(shè)置庫存預(yù)警條件
4.5　商品的利潤(rùn)管理
4.5.1　誰在決定商品的利潤(rùn)
4.5.2　商品的現(xiàn)值
4.5.3　庫存的現(xiàn)值分析法
4.6　案例分享
第 5 章　電子商務(wù)中的數(shù)據(jù)化管理
5.1　數(shù)據(jù)分析是電商營(yíng)運(yùn)的指路明燈
5.1.1　電子商務(wù)和傳統(tǒng)零售數(shù)據(jù)分析的區(qū)別
5.1.2　電商數(shù)據(jù)分析需要的數(shù)據(jù)
5.1.3　電商數(shù)據(jù)來源及分析工具
5.2　電商數(shù)據(jù)分析指標(biāo)
5.2.1　流量指標(biāo)
5.2.2　轉(zhuǎn)化指標(biāo)
5.2.3　營(yíng)運(yùn)指標(biāo)
5.2.4　會(huì)員指標(biāo)
5.2.5　財(cái)務(wù)指標(biāo)
5.2.6　關(guān)鍵指標(biāo)
5.3　流量及會(huì)員數(shù)據(jù)分析
5.3.1　流量及轉(zhuǎn)化的漏斗圖分析
5.3.2　對(duì)比發(fā)現(xiàn)有質(zhì)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(shù)據(jù)化管理
6.1　渠道策略的數(shù)據(jù)化管理
6.1.1　如何科學(xué)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(biāo)
6.2　會(huì)員策略的數(shù)據(jù)化管理
6.2.1　會(huì)員數(shù)據(jù)分析
6.2.2　會(huì)員價(jià)值分析
6.2.3　會(huì)員的生命周期管理
6.2.4　會(huì)員購(gòu)買行為的研究
6.3　競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手分析
6.3.1　誰是你的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手
6.3.2　如何收集競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的數(shù)據(jù)
6.3.3　競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的分析方法
6.4　營(yíng)運(yùn)策略的數(shù)據(jù)化管理
6.4.1　如何做銷售預(yù)測(cè)
6.4.2　如何制定年度銷售目標(biāo)
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(shù)據(jù)
6.5.4　分析數(shù)據(jù)
第 7 章　必知必會(huì)的數(shù)據(jù)分析方法
7.1　數(shù)據(jù)分析的立體化
7.1.1　數(shù)據(jù)分析必須立體化
7.1.2　三維分析之點(diǎn)-線-面
7.1.3　三維分析之時(shí)間-對(duì)象-指標(biāo)
7.1.4　三維分析之人-貨-場(chǎng)
7.1.5　三維分析之廣度-寬度-深度
7.2　數(shù)據(jù)沒有可對(duì)比性就沒有數(shù)據(jù)分析
7.2.1　被濫用的同比和環(huán)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(shù)據(jù)分析方法
7.3.1　如何設(shè)定指標(biāo)的權(quán)重
7.3.2　經(jīng)典的二八法則應(yīng)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(shù)據(jù)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(dá)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(shù)據(jù)化管理模型
8.1　數(shù)據(jù)化管理應(yīng)用模板
8.1.1　自定義區(qū)域
8.1.2　數(shù)據(jù)源區(qū)域
8.1.3　分析輔助區(qū)域
8.1.4　業(yè)務(wù)預(yù)警區(qū)域
8.1.5　業(yè)務(wù)分析區(qū)域
8.1.6　報(bào)告展示區(qū)域
8.2　搭建數(shù)據(jù)化管理模板必會(huì)的Excel十大技巧
8.2.1　必須要掌握的54個(gè)函數(shù)
8.2.2　數(shù)據(jù)透視表
8.2.3　自動(dòng)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(dòng)更新
8.2.7　密碼保護(hù)
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?cái)?shù)據(jù)
后記
附錄　測(cè)試你對(duì)數(shù)據(jù)敏感度的答案