目　　錄
第 1 章　什么是數據化管理　　/17
1．1　“聰明”的銷售人員　　/17
1．2　數據化管理的概念　　/20
1．3　數據化管理的意義　　/21
1．4　數據化管理的四個層次　　/22
1．4．1　業務指導管理　　/22
1．4．2　營運分析管理　　/22
1．4．3　經營策略管理　　/22
1．4．4　戰略規劃管理　　/22
1．5　數據化管理流程圖　　/23
1．5．1　分析需求　　/23
1．5．2　收集數據　　/23
1．5．3　整理數據　　/23
1．5．4　分析數據　　/24
1．5．5　數據可視化　　/24
1．5．6　應用模板開發　　/25
1．5．7　分析報告　　/26
1．5．8　應用　　/27
1．6　數據化管理應用模板　　/27
第 2 章　尋找零售密碼　　/29
2．1　周權重指數　　/30
2．1．1　尋找店鋪零售規律　　/31
2．1．2　周權重指數　　/32
2．1．3　周權重指數的計算　　/34
2．1．4　日權重指數的特殊處理　　/36
2．2　周權重指數的應用　　/37
2．2．1　判斷零售店鋪銷售規律輔助營運　　/38
2．2．2　分解日銷售目標　　/39
2．2．3　月度銷售預測　　/41
2．2．4　銷售對比　　/44
2．3　神奇的黃氏曲線――單位權重（銷售）值曲線　　/47
2．3．1　單位權重（銷售）值曲線　　/47
2．3．2　應用在銷售追蹤過程中　　/47
2．3．3　特殊事件的量化處理　　/50
2．3．4　促銷活動的分析及評估　　/52
2．3．5　新產品上市的分析及評估　　/54
2．3．6　其他應用　　/55
2．4　案例及應用――數據化排班　　/56
第 3 章　銷售中的數據化管理　　/61
3．1　銷售都是追蹤出來　　/62
3．1．1　沒有目標管理就沒有銷售的*大化　　/62
3．1．2　沒有標準就沒有追蹤的依據　　/63
3．1．3　如何用數據化追蹤銷售　　/64
3．1．4　銷售追蹤注意事項　　/68
3．2　常用的銷售分析指標　　/69
3．2．1　人貨場是零售業基本的思維模式　　/69
3．2．2　零售業常用的分析指標　　/72
3．2．3　如何確定指標的重要性　　/86
3．3　提高銷售額的杜邦分析圖　　/87
3．3．1　路過人數　　/89
3．3．2　進店率　　/89
3．3．3　成交率　　/89
3．3．4　平均零售價　　/90
3．3．5　銷售折扣　　/90
3．3．6　連帶率　　/90
3．4　促銷中的數據化管理　　/92
3．4．1　影響沖動購買的因素有哪些　　/92
3．4．2　零售業常用的促銷方式　　/93
3．4．3　促銷活動的準備、執行和評估　　/94
3．5　案例及應用　　/97
第 4 章　商品中的數據化管理　　/103
4．1　常用的商品分析指標　　/103
4．1．1　商品分析的基本邏輯　　/103
4．1．2　常用的商品分析指標　　/104
4．1．3　傷不起的售罄率　　/117
4．1．4　再談如何確定指標間的重要性　　/119
4．2　常用的商品分析方法　　/120
4．2．1　商品的自然分類方法　　/120
4．2．2　商品的銷售分類方法　　/122
4．2．3　商品的價格分析　　/124
4．2．4　商品的定價策略　　/130
4．3　商品的關聯銷售分析　　/136
4．3．1　商品的關聯程度分析　　/136
4．3．2　購物籃分析　　/139
4．3．3　提高商品關聯度的方法　　/141
4．4　商品的庫存管理　　/142
4．4．1　庫存分析邏輯　　/142
4．4．2　異常庫存管理　　/150
4．4．3　設置庫存預警條件　　/151
4．5　商品的利潤管理　　/152
4．5．1　誰在決定商品的利潤　　/153
4．5．2　商品的現值　　/153
4．5．3　庫存的現值分析法　　/156
4．6　案例分享　　/157
第 5 章　電子商務中的數據化管理　　/164
5．1　數據分析是電商營運的指路明燈　　/164
5．1．1　電子商務和傳統零售數據分析的區別　　/165
5．1．2　電商數據分析需要的數據　　/166
5．1．3　電商數據來源及分析工具　　/167
5．2　電商數據分析指標　　/168
5．2．1　流量指標　　/168
5．2．2　轉化指標　　/169
5．2．3　營運指標　　/171
5．2．4　會員指標　　/171
5．2．5　財務指標　　/173
5．2．6　關鍵指標　　/175
5．3　流量及會員數據分析　　/177
5．3．1　流量及轉化的漏斗圖分析　　/177
5．3．2　對比發現有質量的流量　　/178
5．3．3　電商銷售額診斷　　/180
5．4　案例分析　　/181
第 6 章　零售策略中的數據化管理　　/184
6．1　渠道策略的數據化管理　　/185
6．1．1　如何科學地將渠道分類　　/185
6．1．2　渠道拓展分析　　/191
6．1．3　渠道的管理指標　　/197
6．2　會員策略的數據化管理　　/198
6．2．1　會員數據分析　　/199
6．2．2　會員價值分析　　/203
6．2．3　會員的生命周期管理　　/206
6．2．4　會員購買行為的研究　　/209
6．3　競爭對手分析　　/211
6．3．1　誰是你的競爭對手　　/211
6．3．2　如何收集競爭對手的數據　　/214
6．3．3　競爭對手的分析方法　　/217
6．4　營運策略的數據化管理　　/224
6．4．1　如何做銷售預測　　/224
6．4．2　如何制定年度銷售目標　　/230
6．5　案例分享　　/235
6．5．1　整理思路　　/236
6．5．2　界定問題　　/237
6．5．3　收集數據　　/238
6．5．4　分析數據　　/241
第 7 章　必知必會的數據分析方法　　/244
7．1　數據分析的立體化　　/244
7．1．1　數據分析必須立體化　　/244
7．1．2　三維分析之點-線-面　　/245
7．1．3　三維分析之時間-對象-指標　　/245
7．1．4　三維分析之人-貨-場　　/246
7．1．5　三維分析之廣度-寬度-深度　　/248
7．2　數據沒有可對比性就沒有數據分析　　/251
7．2．1　被濫用的同比和環比　　/252
7．2．2　傷不起的各種“率”　　/253
7．2．3　她真的是銷售冠軍嗎　　/257
7．3　常用的數據分析方法　　/259
7．3．1　如何設定指標的權重　　/260
7．3．2　經典的二八法則應用　　/262
7．3．3　ABC分析方法　　/264
7．3．4　排行榜分析方法　　/265
7．3．5　你真的了解平均值嗎　　/267
7．4　數據展示也是一種分析方法　　/269
7．4．1　Excel圖表的展示邏輯　　/270
7．4．2　不一樣的雷達圖　　/271
7．4．3　清清爽爽的K線圖　　/273
7．4．4　高端大氣的熱力圖　　/275
7．4．5　四象限圖的策略思維　　/278
第 8 章　如何建立數據化管理模型　　/280
8．1　數據化管理應用模板　　/280
8．1．1　自定義區域　　/281
8．1．2　數據源區域　　/282
8．1．3　分析輔助區域　　/283
8．1．4　業務預警區域　　/283
8．1．5　業務分析區域　　/284
8．1．6　報告展示區域　　/286
8．2　搭建數據化管理模板必會的Excel十大技巧　　/287
8．2．1　必須要掌握的54個函數　　/287
8．2．2　數據透視表　　/288
8．2．3　自動排名　　/289
8．2．4　四象限圖　　/290
8．2．5　智能提醒　　/291
8．2．6　PPT隨Excel圖表自動更新　　/292
8．2．7　密碼保護　　/293
8．2．8　控件和VBA的使用　　/295
8．2．9　名稱管理器　　/298
8．2．10　如何隱藏數據　　/300
后記　　/304
附錄　測試你對數據敏感度的答案　　/305