数据化管理:洞悉零售及电子商务运营

作者: 黄成明
页数: 306
定价: 59.90
出版社: 电子工业出版社
出版时间: 2014-07
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推荐语:在本书中,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,从而帮助企业提供运营管理能力。数据化管理一定是要与具体的业务需求紧密结合,通过对数据的分析与洞察,能够解决具体业务问题,预测业务变化趋势!

撰写笔记
andrea_zhou2016-11-14 16:53已经看到
第1章 什么是数据化管理 1.4 数据化管理的四个层次
四个层次:
业务指导、运营分析、经营策略、战略规划;
总的说来,到底几个层级不是最重要,基本上是可从具体业务操作级到战略级;面向的角色从一线到高层;
在之前,数据系统建设之初的定位很重要,定位会满足于这些层级中一个或多个,或是逐步迭代。
现实中现在越来越流行的是面向场景,基于层次里面的场景。

目录

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
1.5 数据化管理流程图
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
2.2 周权重指数的应用
2.3 神奇的黄氏曲线——单位权重(销售)值曲线
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
3.2 常用的销售分析指标
3.3 提高销售额的杜邦分析图
3.4 促销中的数据化管理
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
4.2 常用的商品分析方法
4.3 商品的关联销售分析
4.4 商品的库存管理
4.5 商品的利润管理
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
5.2 电商数据分析指标
5.3 流量及会员数据分析
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
6.2 会员策略的数据化管理
6.3 竞争对手分析
6.4 营运策略的数据化管理
6.5 案例分享
第7章 必知必会的数据分析方法
7.1 数据分析的立体化
7.2 数据没有可对比性就没有数据分析
7.3 常用的数据分析方法
7.4 数据展示也是一种分析方法
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
8.2 搭建数据化管理模板必会的Excel十大技巧
附录 测试你对数据敏感度的答案

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