17位企业老总及行业大腕联袂推荐——《数据化管理:洞悉零售及电子商务运营》...
【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】本書通過講述兩個(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,用大量案例深入淺出地講解了數(shù)據(jù)意識(shí)和零售思維
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本書為數(shù)據(jù)猿推出的《每周一本書》欄目叢書。
歡迎大家推薦好書給我們,讓更多人受益。
學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析是為了應(yīng)用在我們的工作生活中,零售與我們生活的關(guān)系最密切,今天為大家推薦一本有關(guān)零售行業(yè)數(shù)據(jù)分析的書。在給大家推薦書之前,先出兩道題考考大家,請(qǐng)大家在不用計(jì)算器的前提下30秒內(nèi)選擇出下面這4道題的正確答案:
① 345678+13897+6732+19753+685454+23988+348766+768=
A.1445035? B.1445036? C.1445037? D.1445063
② 3872×68=
A.263296? B.283296? C.193296? D.213296
③ 1258×308=
A.38764? B.3874064? C.3870464? D.387464
④ 12837+9235+432867+235=
A.435174? B.489174? C.455174? D.555174
……
算出來(lái)了嗎?杰克歐巴教大家?guī)讉€(gè)小竅門快速識(shí)別真假數(shù)值?
尾數(shù)法:只看最后一位數(shù)字,尾數(shù)相互加減乘除后的結(jié)果必須滿足對(duì)應(yīng)的算術(shù)規(guī)律。例如①所示,我們可以快速判斷尾數(shù)應(yīng)該是6,所以ACD肯定是錯(cuò)誤的。
首位法:只看每個(gè)數(shù)值的第一個(gè)數(shù)字,相乘或相加,結(jié)果需要滿足或近似滿足四則運(yùn)算規(guī)律。例如所示,首位數(shù)字近似于4乘以7,計(jì)算結(jié)果②應(yīng)該靠近且小于28,所以BCD是錯(cuò)誤的。
數(shù)位法:通過數(shù)每個(gè)數(shù)值的位數(shù)來(lái)判斷計(jì)算結(jié)果是否正確。例如所示,4位數(shù)乘以3位數(shù)結(jié)果應(yīng)該是6或者7位,而③題中的兩個(gè)數(shù)值偏小,所以結(jié)果應(yīng)該是6位。從而判斷ABC都是錯(cuò)誤值。
極值法:在求和運(yùn)算中,最大值左右了運(yùn)算結(jié)果,所以通過對(duì)比最大值和運(yùn)算結(jié)果大致就能做出判斷。例如④利用此法很容易就能判斷ABD是錯(cuò)誤的。
今天為大家推薦的《數(shù)據(jù)化管理:洞悉零售及電子商務(wù)運(yùn)營(yíng)》就是書中杰克歐巴的獨(dú)家講義。
內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書通過講述兩個(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,用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,最終形成數(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。書中的全部案例均基于Excel,每個(gè)人都能快速上手應(yīng)用并落地。
作者簡(jiǎn)介
黃成明 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。
大咖推薦
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(wàn)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
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(wú)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)
大數(shù)據(jù)時(shí)代已悄然來(lái)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(lái)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(lái)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(wàn)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(lái)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
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(shuí)說(shuō)菜鳥不會(huì)數(shù)據(jù)分析》作者
讀者評(píng)價(jià)
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
1.5 數(shù)據(jù)化管理流程圖
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)
2.2 周權(quán)重指數(shù)的應(yīng)用
2.3 神奇的黃氏曲線——單位權(quán)重(銷售)值曲線
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(lái)
3.2 常用的銷售分析指標(biāo)
3.3 提高銷售額的杜邦分析圖
3.4 促銷中的數(shù)據(jù)化管理
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)
4.2 常用的商品分析方法
4.3 商品的關(guān)聯(lián)銷售分析
4.4 商品的庫(kù)存管理
4.5 商品的利潤(rùn)管理
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
5.2 電商數(shù)據(jù)分析指標(biāo)
5.3 流量及會(huì)員數(shù)據(jù)分析
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
6.2 會(huì)員策略的數(shù)據(jù)化管理
6.3 競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手分析
6.4 營(yíng)運(yùn)策略的數(shù)據(jù)化管理
6.5 案例分享
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
7.2 數(shù)據(jù)沒有可對(duì)比性就沒有數(shù)據(jù)分析
7.3 常用的數(shù)據(jù)分析方法
7.4 數(shù)據(jù)展示也是一種分析方法
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
8.2 搭建數(shù)據(jù)化管理模板必會(huì)的Excel十大技巧
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總結(jié)
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