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    • 作者: 黄成明著
    • 出版社: 电子工业出版社
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    商品分类

    商品参数
    • 作者: 黄成明著
    • 出版社:电子工业出版社
    • 开本:24开
    • ISBN:9783166595763
    • 版权提供:电子工业出版社

              店铺公告

     

      为保障消费者合理购买需求及公平交易机会,避免因非生活消费目的的购买货囤积商品,抬价转售等违法行为发生,店铺有权对异常订单不发货且不进行赔付。异常订单:包括但不限于相同用户ID批量下单,同一用户(指不同用户ID,存在相同/临近/虚构收货地址,或相同联系号码,收件人,同账户付款人等情形的)批量下单(一次性大于5本),以及其他非消费目的的交易订单。

    温馨提示:请务必当着快递员面开箱验货,如发现破损,请立即拍照拒收,如验货有问题请及时联系在线客服处理,(如开箱验货时发现破损,所产生运费由我司承担,一经签收即为货物完好,如果您未开箱验货,一切损失就需要由买家承担,所以请买家一定要仔细验货),

    关于退货运费:对于下单后且物流已发货货品在途的状态下,原则上均不接受退货申请,如顾客原因退货需要承担来回运费,如因产品质量问题(非破损问题)可在签收后,联系在线客服。


    商品参数

    商品基本信息,请以下列介绍为准
    商品名称:   数据化管理:洞悉零 售及电子商务运营
    作者:   黄成明
    市场价:   79元
    ISBN号:   9787121234064
    出版社:   电子工业出版社
    商品类型:   图书


      其他参考信息(以实物为准)
      装帧:平装   开本:24开   语种:中文
      出版时间:   版次:1   页数:
      印刷时间:   印次:1   字数:


      主编**
    赫基国*集团CEO徐宇、唯品会VP蒋泾、知名自媒体人鬼脚七、中国传媒大学教授沈浩等17位企业老总及行业大腕联袂**; 
    教你如何用*常见的Excel工具建立商业运营模型; 
    从数据中发现商业规则、洞察消费者行为、量化商业价值,让你的商业价值算得出。


      媒体评论
    很早就和黄老师认识并合作了,一直很欣赏他对商业的理解度。现在终于看见他将自己的智慧整理成了一本书,有理论也有实践,有零售思维也有数据意识,有营运规划也有策略分析。作为企业经营者,*怕只有数据却没有产生价值,这本书可以帮助零售从业者提高对数据的认识,并且用数据提高营运管理深度。 
    徐宇,赫基国*集团,CEO 
    这是我读过的*接地气的数据化管理著作,聚焦于通过数据分析帮助策略落地。本书提到的零售策略,我在家乐福及华润万家零售实战中都用到过,受益匪浅。其中关于客户驱动及竞争分析的方法论,在目前电商的激烈竞争中,依然适用,甚至不可或缺。 
    蒋泾,唯品会,高*副总裁 
    这是个竞争不断加剧的时代,我们*须更加专业。数据化管理,就是专业的技能之一。此书作者用比较生动的方式,把枯燥的数据概念解读得通俗易懂,值得一读。 
    鬼脚七,知名自媒体人,前大淘宝搜索负责人,**书《做自己》《爱生活》作者 
    数据并不是人们*终需要的东西,他们需要的是信息,是对未来发展的洞察力。数据化管理正以我们从未想象过的方式影响着企业的发展。如何从数据中发现商业规则、洞察消费者行为、量化商业价值都需要企业拥有能融合商业理解、数据分析并具备从海量数据中发现知识能力的数据分析师。相信《数据化管理》一书会让您的商业价值算得出。 
    沈浩 中国传媒大学新闻学院,教授;统计调查研究所,所长;数据挖掘研发中心,主任 
    零售业出路不仅是线上线下的成功融合,更源于对数据的收集、整理、分析,实现可预测、可指导,就是常说的数据化管理。 
    ......


     目录
    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*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*知*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*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**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 
    7.3.3ABC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 
    7.4.1Excel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*会的Excel十大技巧/287 
    8.2.1*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 
    8.2.6PPT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


    前言 
    测试你对数据的敏感度 

    五一刚过,北京某大学校园内来了几个人,他们是新春天连锁商业有限集团公司负责校园招聘项目的员工。而此时阶梯教室早已坐满了慕名而来的同学,他们是被这样一张海报吸引过来的: 
    We want you 
    我们不在乎你学的是什么专业,我们也不在乎你是男是女,但是我们在乎: 
    你是否对未来的工作充满幻想和期待? 
    你是否对数据有足够的敏感度? 
    你是否有很强的逻辑思维能力? 
    如果有,我们5月7日14:00阶梯教室见! 
    招聘会中将有资深职场人士分享“如何提高你对数据的敏感度”等内容。 
    我们是新春天连锁商业有限集团公司,中国50强零售企业。我们的总部在北京,我们的主要业务来源于百货、**市和电子商务。 

    14:00新春天校园招聘会准时开始,例行发言后,主持人给每位同学发了一张笔试卷子。要求10分钟内完成,不能使用计算器或者具有计算功能的手机等(友情提示:*好是心算)。 
    亲爱的读者,准备好纸和笔,你也一起来测试下自己对数据的敏感度吧。 
    diyi部分:请判断下面的描述是正确的、错误的还是不能确定。 
    ① 某公司业务员小强有24个客户,4月不重复客户购买比率为78%。(注:不重复客户购买比例=有订单的客户总数÷总客户数,重复购买的客户只算一次) 
    ② 我国城镇住房建设较快发展,人均住宅建筑面积升至26.11m2(北 
    ......


      内容简介
    本书讲述了两个年轻人在大公司销售、商品、电商、数据等部门工作的故事,通过大量案例深入浅出地讲解了数据意识和零售思维。作者将各种数据分析方法融入到具体的业务场景中,*终形成数据化管理模型,从而帮助企业提高运营管理能力。 
    本书全部案例均基于Excel,每个人都能快速上手应用并落地。


      作者简介
    黄成明(@数据化管理),拥有15年的销售及数据分析经验,历经强生公司、妮维雅公司、雅芳公司和鼎盛时期的诺基亚公司。目前是数据化管理的咨询顾问和培训师。他独立研发了基于周销售权重指数的零售管理模型,可以**地进行目标管理、销售预测、客流预估、促销评估、销售预警等。

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