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包郵 數(shù)據(jù)化管理-洞悉零售及電子商務(wù)運(yùn)營(yíng)
作者：黃成明著
開本：
24開
頁(yè)數(shù)：
306
讀者評(píng)分：5分2條評(píng)論
本類榜單：管理銷量榜
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數(shù)據(jù)化管理-洞悉零售及電子商務(wù)運(yùn)營(yíng) 版權(quán)信息
- ISBN：9787121234064
- 條形碼：9787121234064 ; 978-7-121-23406-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
數(shù)據(jù)化管理-洞悉零售及電子商務(wù)運(yùn)營(yíng) 本書特色
《數(shù)據(jù)化管理：洞悉零售及電子商務(wù)運(yùn)營(yíng)》講述了兩個(gè)年輕人在大公司銷售、商品、電商、數(shù)據(jù)等部門工作的故事，通過大量案例深入淺出地講解了數(shù)據(jù)意識(shí)和零售思維。作者將各種數(shù)據(jù)分析方法融入到具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，*終形成數(shù)據(jù)化管理模型，從而幫助企業(yè)提高運(yùn)營(yíng)管理能力。 《數(shù)據(jù)化管理：洞悉零售及電子商務(wù)運(yùn)營(yíng)》全部案例均基于excel，每個(gè)人都能快速上手應(yīng)用并落地。
數(shù)據(jù)化管理-洞悉零售及電子商務(wù)運(yùn)營(yíng) 內(nèi)容簡(jiǎn)介
赫基國(guó)際集團(tuán)ceo徐宇、唯品會(huì)高級(jí)vp蔣涇、知名自媒體人鬼腳七、中國(guó)傳媒大學(xué)教授沈浩等17位企業(yè)老總及行業(yè)大腕聯(lián)袂推薦； 教你如何用*常見的excel工具建立商業(yè)運(yùn)營(yíng)模型； 從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)商業(yè)規(guī)則、洞察消費(fèi)者行為、量化商業(yè)價(jià)值，讓你的商業(yè)價(jià)值算得出。
數(shù)據(jù)化管理-洞悉零售及電子商務(wù)運(yùn)營(yíng) 目錄
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*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(kù)存管理
4.4.1 庫(kù)存分析邏輯
4.4.2 異常庫(kù)存管理
4.4.3 設(shè)置庫(kù)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(kù)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
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*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(kù)存管理
4.4.1 庫(kù)存分析邏輯
4.4.2 異常庫(kù)存管理
4.4.3 設(shè)置庫(kù)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(kù)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
展開全部
數(shù)據(jù)化管理-洞悉零售及電子商務(wù)運(yùn)營(yíng) 相關(guān)資料
很早就和黃老師認(rèn)識(shí)并合作了，一直很欣賞他對(duì)商業(yè)的理解度。現(xiàn)在終于看見他將自己的智慧整理成了一本書，有理論也有實(shí)踐，有零售思維也有數(shù)據(jù)意識(shí)，有營(yíng)運(yùn)規(guī)劃也有策略分析。作為企業(yè)經(jīng)營(yíng)者，最怕只有數(shù)據(jù)卻沒有產(chǎn)生價(jià)值，這本書可以幫助零售從業(yè)者提高對(duì)數(shù)據(jù)的認(rèn)識(shí)，并且用數(shù)據(jù)提高營(yíng)運(yùn)管理深度。
徐宇，赫基國(guó)際集團(tuán)，ceo
這是我讀過的最接地氣的數(shù)據(jù)化管理著作，聚焦于通過數(shù)據(jù)分析幫助策略落地。本書提到的零售策略，我在家樂福及華潤(rùn)萬家零售實(shí)戰(zhàn)中都用到過，受益匪淺。其中關(guān)于客戶驅(qū)動(dòng)及競(jìng)爭(zhēng)分析的方法論，在目前電商的激烈競(jìng)爭(zhēng)中，依然適用，甚至不可或缺。
蔣涇，唯品會(huì)，高級(jí)副總裁
這是個(gè)競(jìng)爭(zhēng)不斷加劇的時(shí)代，我們必須更加專業(yè)。數(shù)據(jù)化管理，就是專業(yè)的技能之一。此書作者用比較生動(dòng)的方式，把枯燥的數(shù)據(jù)概念解讀得通俗易懂，值得一讀。
鬼腳七，知名自媒體人，前大淘寶搜索負(fù)責(zé)人，暢銷書《做自己》《愛生活》作者
數(shù)據(jù)并不是人們最終需要的東西，他們需要的是信息，是對(duì)未來發(fā)展的洞察力。數(shù)據(jù)化管理正以我們從未想象過的方式影響著企業(yè)的發(fā)展。如何從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)商業(yè)規(guī)則、洞察消費(fèi)者行為、量化商業(yè)價(jià)值都需要企業(yè)擁有能融合商業(yè)理解、數(shù)據(jù)分析并具備從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識(shí)能力的數(shù)據(jù)分析師。相信《數(shù)據(jù)化管理》一書會(huì)讓您的商業(yè)價(jià)值算得出。
沈浩 中國(guó)傳媒大學(xué)新聞學(xué)院，教授；統(tǒng)計(jì)調(diào)查研究所，所長(zhǎng)；數(shù)據(jù)挖掘研發(fā)中心，主任
零售業(yè)出路不僅是線上線下的成功融合，更源于對(duì)數(shù)據(jù)的收集、整理、分析，實(shí)現(xiàn)可預(yù)測(cè)、可指導(dǎo)，就是常說的數(shù)據(jù)化管理。市面上不少關(guān)于大數(shù)據(jù)的書籍，多來自國(guó)外，理論性強(qiáng)，不適合國(guó)情。能針對(duì)零售業(yè)進(jìn)行系統(tǒng)化、專業(yè)化分析的書籍也不多。作為黃老師多年老友，他認(rèn)真、踏實(shí)的鉆研精神，也令我深深折服！
曹志國(guó)，志向卓越咨詢集團(tuán)，董事長(zhǎng)（新浪微博@曹志國(guó)-連鎖研究）
互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代電商對(duì)零售行業(yè)的影響有目共睹，這個(gè)行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)變得越來越激烈，以前的粗放式管理已不適應(yīng)潮流，我們需要精細(xì)管理，這就需要數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)是無形資產(chǎn)，也是核心競(jìng)爭(zhēng)力的基礎(chǔ)。本書系統(tǒng)介紹零售行業(yè)數(shù)據(jù)方面的應(yīng)用思路和實(shí)戰(zhàn)的數(shù)據(jù)分析要點(diǎn)，書中模擬實(shí)戰(zhàn)，同時(shí)滲透著數(shù)據(jù)化思路的引導(dǎo)，相信這本書能讓你快速成長(zhǎng)！
鄧凱，資深數(shù)據(jù)分析師，新浪微博，資深博主（新浪微博 @數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析）
用數(shù)據(jù)來指導(dǎo)和決策商業(yè)經(jīng)營(yíng)管理，是最近很火的一個(gè)概念。但與許多高大上的數(shù)據(jù)分析挖掘類圖書有所不同，在這本書當(dāng)中并沒有堆砌太多的數(shù)據(jù)分析理論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)公式，而是用最通俗易懂的實(shí)例和最輕便易用的工具來為我們演繹了商業(yè)數(shù)據(jù)化管理的理念和方法，并具有高度的可操作性和可復(fù)制性。這本書讓我們認(rèn)識(shí)到，商業(yè)數(shù)據(jù)分析很多時(shí)候難的不是工具和方法，而是在于對(duì)數(shù)據(jù)敏感的意識(shí)、觀察數(shù)據(jù)的角度以及對(duì)數(shù)據(jù)理解的方式。同時(shí)，作為一個(gè)使用excel的“熟練工”，我在閱讀這本書的時(shí)候感到了久違的輕松和愉悅，因?yàn)樗屛艺业搅薳xcel這種平民化工具在激發(fā)企業(yè)生產(chǎn)力和決策力方面的巨大潛力，依托于excel的數(shù)據(jù)化管理，大有可為！
方驥，微軟最有價(jià)值專家mvp（新浪微博@excel大全）
隨著全零售時(shí)代的到來，傳統(tǒng)商業(yè)的每一個(gè)供應(yīng)鏈細(xì)節(jié)都離不開數(shù)據(jù)的支撐。特別是以c端驅(qū)動(dòng)的供應(yīng)鏈模式成為主流的今天，用數(shù)字解讀顧客需求成為品牌和渠道競(jìng)爭(zhēng)的核心。本書可以讓你學(xué)會(huì)全面地利用數(shù)字化的方式掌握對(duì)人、貨、場(chǎng)、財(cái)?shù)冉?jīng)營(yíng)管理，特別適合新零售、電商、供應(yīng)鏈、大數(shù)據(jù)的朋友一讀！
黃剛，著名物流供應(yīng)鏈專家?漢森世紀(jì)供應(yīng)鏈，總經(jīng)理（新浪微博@黃剛-物流與供應(yīng)鏈）
隨著電子商務(wù)對(duì)零售業(yè)態(tài)的改變，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的“核心”。對(duì)于企業(yè)來說掌握市場(chǎng)環(huán)境、營(yíng)銷流量、運(yùn)營(yíng)管理、客戶關(guān)系的數(shù)據(jù)越多、越立體化，越可以精細(xì)化企業(yè)管理。《數(shù)據(jù)化管理》一書從“人、貨、場(chǎng)”的維度，為我們呈現(xiàn)了真實(shí)的零售數(shù)據(jù)世界。希望大家可以通過本書的學(xué)習(xí)，提升自身對(duì)數(shù)據(jù)的理解和企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率。
海云飛，艾瑞咨詢集團(tuán)，艾瑞學(xué)院總監(jiān)
本書通過幾個(gè)人對(duì)實(shí)際業(yè)務(wù)的探討展開了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的有趣旅程。既有數(shù)據(jù)分析邏輯、基礎(chǔ)指標(biāo)計(jì)算和對(duì)比方法，又具備數(shù)據(jù)分析技巧，涵蓋數(shù)據(jù)分析從入門到高級(jí)再到精深的各個(gè)階段，其中數(shù)據(jù)分析立體化無疑是數(shù)據(jù)分析的重要指導(dǎo)思想，從由小到大，由局部到整體的立體化，到通過增加不同維度實(shí)現(xiàn)立體化的思考，為數(shù)據(jù)分析從業(yè)者提供很好的思路和借鑒。在立體化邏輯的基礎(chǔ)上，再?gòu)牟煌S度的數(shù)據(jù)指標(biāo)組合中找尋業(yè)務(wù)解釋，為企業(yè)提供更多的決策和效率優(yōu)化依據(jù)！
羅盎，微博數(shù)據(jù)中心，總監(jiān)（新浪微博@五洲紅）
不懂?dāng)?shù)據(jù)，就做不好生意；不懂大數(shù)據(jù)，就做不成大生意！數(shù)據(jù)是生意經(jīng)營(yíng)過程的量化結(jié)果，里面蘊(yùn)含著不為人一眼察覺到的奧秘。通過洞悉數(shù)據(jù)背后的邏輯、規(guī)律、趨勢(shì)和洞見，可以更好地讀懂過去、了解現(xiàn)在、預(yù)見未來！在這本書中，我們可以深刻感受到黃老師對(duì)數(shù)據(jù)的解讀深度、對(duì)分析方法的不倦追求、對(duì)生意邏輯的深刻洞察！推薦各行各業(yè)的企業(yè)家、高管們，都好好讀一讀這本幫你讀懂生意、發(fā)現(xiàn)生意的專業(yè)書！
穆兆曦，優(yōu)識(shí)營(yíng)銷學(xué)院，院長(zhǎng)
無論是傳統(tǒng)領(lǐng)域里的企業(yè)人，還是基于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展起來的電商公司，更包括了大量的it、科技公司，對(duì)于數(shù)據(jù)化的概念，向來是敞開懷抱熱烈歡迎。這一方面是，在實(shí)際的業(yè)務(wù)中，數(shù)據(jù)真得給予了企業(yè)者更理性化、系統(tǒng)化管理業(yè)務(wù)的支撐點(diǎn)，另外一個(gè)因素則有些窘迫：關(guān)于數(shù)據(jù)管理的知識(shí)總顯得太過嚴(yán)謹(jǐn)生澀而讓人難以輕松接受。這次的新書，數(shù)據(jù)君一如既往地保持著通俗有趣的寫作風(fēng)格，并且不再受到篇幅的限制，可以酣暢淋漓地把案例一個(gè)個(gè)穿插在理論中，就算是剛接觸數(shù)據(jù)的新人，都可以通暢地閱讀。實(shí)在是目前市面上，將數(shù)據(jù)化管理最接地氣的一本書啦！
強(qiáng)音，i天下網(wǎng)商，主編
在經(jīng)濟(jì)學(xué)中，最經(jīng)典的概念是“看不見的手”，這是所有微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)及市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的核心。“看不見的手”，是一種對(duì)于市場(chǎng)的敬畏，也是對(duì)于市場(chǎng)中多方博弈的一個(gè)總結(jié)。而這個(gè)經(jīng)典的概念，正在被另外一個(gè)更加重要的概念所替代“看得見的數(shù)據(jù)”，也就是所謂的“數(shù)據(jù)賦能”。伴隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，尤其是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，市場(chǎng)的每一個(gè)細(xì)節(jié)都將數(shù)據(jù)化、智能化。
數(shù)據(jù)的力量正在展現(xiàn)，數(shù)據(jù)對(duì)于商業(yè)的價(jià)值，就像電子對(duì)于科技的價(jià)值，正在一步步成為商業(yè)的現(xiàn)實(shí)。而在整個(gè)數(shù)據(jù)的商業(yè)應(yīng)用中，最先價(jià)值化的是電子商務(wù)。
在阿里巴巴的平臺(tái)上，商家在經(jīng)營(yíng)淘寶及天貓店鋪時(shí)，有兩個(gè)重要的數(shù)據(jù)平臺(tái)，一個(gè)是量子恒道，以本店鋪的所有營(yíng)銷、客戶、商品信息為基礎(chǔ)；二是數(shù)據(jù)魔方，涉及全網(wǎng)的行業(yè)數(shù)據(jù)，包括爆款、行業(yè)指數(shù)等方面。除此以外，還延伸出大量的數(shù)據(jù)化的工具與公司，這點(diǎn)都是因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)非常透明的競(jìng)爭(zhēng)，數(shù)據(jù)就是精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的基礎(chǔ)。
在o2o的領(lǐng)域也是如此，o2o是商務(wù)電子化的過程，也就是將所有的商務(wù)環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)化與智能化，提升效率，節(jié)約成本，挖掘新需求。
@數(shù)據(jù)化管理，是對(duì)于商務(wù)數(shù)據(jù)化與智能化的一個(gè)系統(tǒng)的探索與思考，開啟了一個(gè)新的商業(yè)思考的維度，值得我們?cè)谏虡I(yè)巨變的時(shí)代，掌握時(shí)代的潮流與商業(yè)的未來。
天機(jī)，阿里巴巴集團(tuán)，o2o項(xiàng)目品牌商負(fù)責(zé)人
大數(shù)據(jù)時(shí)代已悄然來臨，那些默默沉睡在服務(wù)器上的陳年舊數(shù)一夜間身價(jià)倍增。現(xiàn)在市面上已經(jīng)有很多關(guān)于大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘等的各類書籍了，本書卻非常新穎和務(wù)實(shí)地聚焦在“如何利用數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)挖掘分析方法來支持企業(yè)各項(xiàng)管理工作”。而這種視角，對(duì)于我們連鎖零售百貨公司非常有價(jià)值。新世界百貨從1993年來大陸開店，至今已經(jīng)有21年的歷程，在我們的后臺(tái)服務(wù)器上積累了海量的中國(guó)各個(gè)城市消費(fèi)者的消費(fèi)記錄，同時(shí)我們已經(jīng)擁有超過300萬的vip會(huì)員，他們21年的消費(fèi)行為、消費(fèi)習(xí)慣，以及這種行為和習(xí)慣的變遷，都刻錄在存儲(chǔ)器上。我們一直在思考如何挖掘這些堪比石油的數(shù)據(jù)礦。本書的問世給我們帶來了一種欣喜和嘗試的沖動(dòng)。
王寶軍，新世界百貨中國(guó)有限公司企業(yè)管理服務(wù)部，總經(jīng)理
零售界著名的數(shù)據(jù)化管理培訓(xùn)師兼好友黃成明出書了！可喜可賀！一向與成明私交甚篤，有感于他這幾年厚積薄發(fā)、真材實(shí)料的飛速發(fā)展，特地向大家推薦本書！
吳子恒，中國(guó)零售界及商業(yè)地產(chǎn)界第一微博，博主（新浪微博 @hermann中國(guó)零售微博）
行業(yè)資深人士，都有一個(gè)共同點(diǎn)：觀市勢(shì)，而創(chuàng)己道；填萬坑，而成己法。黃老師浸泡零售行業(yè)20余年，將運(yùn)營(yíng)歸結(jié)為“人貨場(chǎng)”三方面，并采用一套縝密的數(shù)據(jù)分析方法分解落地。道法合一，基于“人貨場(chǎng)”思維的立體化，在介紹各種分析方法的同時(shí)，將各種“坑”逐一呈現(xiàn)，值得一閱。
楊帆，唯品會(huì)，商業(yè)智能高級(jí)總監(jiān)
優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師要求五懂，即要懂業(yè)務(wù)、懂管理、懂分析、懂工具、懂設(shè)計(jì)，本書為五懂結(jié)合應(yīng)用的結(jié)晶。
張文霖，《誰說菜鳥不會(huì)數(shù)據(jù)分析》作者（新浪微博@小蚊子樂園）
數(shù)據(jù)化管理-洞悉零售及電子商務(wù)運(yùn)營(yíng) 作者簡(jiǎn)介
黃成明（@數(shù)據(jù)化管理）：擁有15年的銷售及數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)，歷經(jīng)美國(guó)強(qiáng)生公司、妮維雅公司、雅芳公司和鼎盛時(shí)期的諾基亞公司。目前是數(shù)據(jù)化管理的咨詢顧問和培訓(xùn)師。他獨(dú)立研發(fā)了基于周銷售權(quán)重指數(shù)的零售管理模型，可以有效地進(jìn)行目標(biāo)管理、銷售預(yù)測(cè)、客流預(yù)估、促銷評(píng)估、銷售預(yù)警等。
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