内容简介：
《数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》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，最终形成数据化管理模型，从而帮助企业提高运营管理能力。
《数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》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，历经美国强生公司、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，可以有效地进行目标管理、销售预测、客流预估、促销评估、销售预警等。
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 经典的二八法则应用/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