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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