数据化管理：洞悉零售及电子商务运营-数据化管理-微转化
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数据化管理：洞悉零售及电子商务运营
阅读&94789&发表& 17:29:42
各位朋友，我的新书【数据化管理：洞悉零售及电子商务运营】开始预售了。这本书前前后后一共写了两年，基本上是把自己工作中的干货全部掏出来了。本书讲述了两个年轻人在500强的大公司中的工作经历，讲述了他们在销售、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。我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。本书全部案例均基于Excel，每个人都能快速上手应用并落地。本书得到了包括赫基国际、唯品会、新世界、淘宝、艾瑞等企业高管以及众多大腕的推荐。目前在当当，京东和亚马逊均有销售。大家搜索“数据化管理”即可。本书提纲：第 1 章　什么是数据化管理　　/171.1　“聪明”的销售人员　　/171.2　数据化管理的概念　　/201.3　数据化管理的意义　　/211.4　数据化管理的四个层次　　/221.4.1　业务指导管理　　/221.4.2　营运分析管理　　/221.4.3　经营策略管理　　/221.4.4　战略规划管理　　/221.5　数据化管理流程图　　/231.5.1　分析需求　　/231.5.2　收集数据　　/231.5.3　整理数据　　/231.5.4　分析数据　　/241.5.5　数据可视化　　/241.5.6　应用模板开发　　/251.5.7　分析报告　　/261.5.8　应用　　/271.6　数据化管理应用模板　　/27第 2 章　寻找零售密码　　/292.1　周权重指数　　/302.1.1　寻找店铺零售规律　　/312.1.2　周权重指数　　/322.1.3　周权重指数的计算　　/342.1.4　日权重指数的特殊处理　　/362.2　周权重指数的应用　　/372.2.1　判断零售店铺销售规律辅助营运　　/382.2.2　分解日销售目标　　/392.2.3　月度销售预测　　/412.2.4　销售对比　　/442.3　神奇的黄氏曲线——单位权重（销售）值曲线　　/472.3.1　单位权重（销售）值曲线　　/472.3.2　应用在销售追踪过程中　　/472.3.3　特殊事件的量化处理　　/502.3.4　促销活动的分析及评估　　/522.3.5　新产品上市的分析及评估　　/542.3.6　其他应用　　/552.4　案例及应用——数据化排班　　/56第 3 章　销售中的数据化管理　　/613.1　销售都是追踪出来　　/623.1.1　没有目标管理就没有销售的最大化　　/623.1.2　没有标准就没有追踪的依据　　/633.1.3　如何用数据化追踪销售　　/643.1.4　销售追踪注意事项　　/683.2　常用的销售分析指标　　/693.2.1　人货场是零售业基本的思维模式　　/693.2.2　零售业常用的分析指标　　/723.2.3　如何确定指标的重要性　　/863.3　提高销售额的杜邦分析图　　/873.3.1　路过人数　　/893.3.2　进店率　　/893.3.3　成交率　　/893.3.4　平均零售价　　/903.3.5　销售折扣　　/903.3.6　连带率　　/903.4　促销中的数据化管理　　/923.4.1　影响冲动购买的因素有哪些　　/923.4.2　零售业常用的促销方式　　/933.4.3　促销活动的准备、执行和评估　　/943.5　案例及应用　　/97第 4 章　商品中的数据化管理　　/1034.1　常用的商品分析指标　　/1034.1.1　商品分析的基本逻辑　　/1034.1.2　常用的商品分析指标　　/1044.1.3　伤不起的售罄率　　/1174.1.4　再谈如何确定指标间的重要性　　/1194.2　常用的商品分析方法　　/1204.2.1　商品的自然分类方法　　/1204.2.2　商品的销售分类方法　　/1224.2.3　商品的价格分析　　/1244.2.4　商品的定价策略　　/1304.3　商品的关联销售分析　　/1364.3.1　商品的关联程度分析　　/1364.3.2　购物篮分析　　/1394.3.3　提高商品关联度的方法　　/1414.4　商品的库存管理　　/1424.4.1　库存分析逻辑　　/1424.4.2　异常库存管理　　/1504.4.3　设置库存预警条件　　/1514.5　商品的利润管理　　/1524.5.1　谁在决定商品的利润　　/1534.5.2　商品的现值　　/1534.5.3　库存的现值分析法　　/1564.6　案例分享　　/157第 5 章　电子商务中的数据化管理　　/1645.1　数据分析是电商营运的指路明灯　　/1645.1.1　电子商务和传统零售数据分析的区别　　/1655.1.2　电商数据分析需要的数据　　/1665.1.3　电商数据来源及分析工具　　/1675.2　电商数据分析指标　　/1685.2.1　流量指标　　/1685.2.2　转化指标　　/1695.2.3　营运指标　　/1715.2.4　会员指标　　/1715.2.5　财务指标　　/1735.2.6　关键指标　　/1755.3　流量及会员数据分析　　/1775.3.1　流量及转化的漏斗图分析　　/1775.3.2　对比发现有质量的流量　　/1785.3.3　电商销售额诊断　　/1805.4　案例分析　　/181第 6 章　零售策略中的数据化管理　　/1846.1　渠道策略的数据化管理　　/1856.1.1　如何科学地将渠道分类　　/1856.1.2　渠道拓展分析　　/1916.1.3　渠道的管理指标　　/1976.2　会员策略的数据化管理　　/1986.2.1　会员数据分析　　/1996.2.2　会员价值分析　　/2036.2.3　会员的生命周期管理　　/2066.2.4　会员购买行为的研究　　/2096.3　竞争对手分析　　/2116.3.1　谁是你的竞争对手　　/2116.3.2　如何收集竞争对手的数据　　/2146.3.3　竞争对手的分析方法　　/2176.4　营运策略的数据化管理　　/2246.4.1　如何做销售预测　　/2246.4.2　如何制定年度销售目标　　/2306.5　案例分享　　/2356.5.1　整理思路　　/2366.5.2　界定问题　　/2376.5.3　收集数据　　/2386.5.4　分析数据　　/241第 7 章　必知必会的数据分析方法　　/2447.1　数据分析的立体化　　/2447.1.1　数据分析必须立体化　　/2447.1.2　三维分析之点-线-面　　/2457.1.3　三维分析之时间-对象-指标　　/2457.1.4　三维分析之人-货-场　　/2467.1.5　三维分析之广度-宽度-深度　　/2487.2　数据没有可对比性就没有数据分析　　/2517.2.1　被滥用的同比和环比　　/2527.2.2　伤不起的各种“率”　　/2537.2.3　她真的是销售冠军吗　　/2577.3　常用的数据分析方法　　/2597.3.1　如何设定指标的权重　　/2607.3.2　经典的二八法则应用　　/2627.3.3　ABC分析方法　　/2647.3.4　排行榜分析方法　　/2657.3.5　你真的了解平均值吗　　/2677.4　数据展示也是一种分析方法　　/2697.4.1　Excel图表的展示逻辑　　/2707.4.2　不一样的雷达图　　/2717.4.3　清清爽爽的K线图　　/2737.4.4　高端大气的热力图　　/2757.4.5　四象限图的策略思维　　/278第 8 章　如何建立数据化管理模型　　/2808.1　数据化管理应用模板　　/2808.1.1　自定义区域　　/2818.1.2　数据源区域　　/2828.1.3　分析辅助区域　　/2838.1.4　业务预警区域　　/2838.1.5　业务分析区域　　/2848.1.6　报告展示区域　　/2868.2　搭建数据化管理模板必会的Excel十大技巧　　/2878.2.1　必须要掌握的54个函数　　/2878.2.2　数据透视表　　/2888.2.3　自动排名　　/2898.2.4　四象限图　　/2908.2.5　智能提醒　　/2918.2.6　PPT随Excel图表自动更新　　/2928.2.7　密码保护　　/2938.2.8　控件和VBA的使用　　/2958.2.9　名称管理器　　/2988.2.10　如何隐藏数据　　/300点击下方的“阅读原文”可以直接进入本书在亚马逊的预售页面，预售期间的图书均为签名版。你也可以在我的微信菜单上的“我的作品”中点击购买，或者直接在当当、京东、亚马逊搜索本书书名【数据化管理】。
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促销活动方案 | 最新文章数据化管理：科技改变零售业未来
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|系统分类:|关键词:大数据|文章来源:转载
我一直认为数据和科技必将改变中国的零售业。 & & & & 随着大数据的兴起，数据目前在各零售商内部已经得到很高的重视程度，但是对科技的重视却是喜忧参半，有些零售企业就连最起码的客流量统计的计数器都没有标配，而有些零售业却已经在开始尝试布局WIFI追踪用户的手机信号，利用视频技术判断顾客的年龄、魔镜试衣等科技手段来辅助零售。所以我们需要去推动科技在零售业的落地和发展。 【中国零售行业概况分析】 & & & &目前中国已成为世界第二大零售市场。消费品总零售额从2008年的11.4万亿翻倍至2013年的23.4 万亿。此外，《标准&普尔》杂志近期报道称，中国有望在五年内超越美国成为世界第一大消费市场。尽管经济增长有所减缓，中国仍然是零售产业不可忽视的市场。 作为世界第一人口大国，2013年中国市场的零售额增长了13%，总计23.4万亿人民币，这也提高了整体消费信心。同时，毕马威中国认为：当今零售及消费品业市场竞争激烈，各公司经历的剧变前所未有，面对消费者要求日渐提高，零售商全球扩充业务，新技术出现等课题，零售及消费品业公司需要以更快的速度作出回应。【科技应用改变零售业未来】 & & & &互联网可以让人们足不出户实现购物，但是，零售业的技术并不仅限于互联网，还有诸多新技术被引入到零售业之中。我了解到将于下月15日-17日在上海展览中心举办的上海国际零售设备与科技展览会上，将会展出大批供应商的零售技术（POS机、NFC和EAS）、设备（照明、暖通）、市场服务、数字营销与电商解决方案、陈列和零售空间设计等，这些零售新技术的应用，必将给零售业带来一场大规模的技术变革。「大数据下的精准营销」 & & & 随着智能手机的普及，WIFI将会在零售业掀起一股旋风，只需要在零售卖场布局一些路由器，我们就很容易的利用WIFI技术去探测到顾客的拜访数据，走动的路径数据等，而这个过程并不需要顾客的同意。如果顾客还能连上商场的无线网络，这打通线上线下，采集会员的信息就变得非常容易了。 & & & &有这些技术的帮助我们不但可以知道你的顾客是谁，还可以知道他什么时候来过，来的时候喜欢逛什么样的区域等。以前针对顾客的精准营销需要依赖顾客的消费数据，而对那些没有消费的潜在顾客则无能为力。零售商只需要搭建数据模型和算法，将用户属性反馈到后台系统。而接下来就会顺理成章的将各种促销信息、优惠劵，有的放矢的推送到相应的用户的移动终端上，从而精准的引导用户在实体门店完成消费。 & & & &例如银泰百货和万达百货已经实现店铺全场WIFI覆盖。杭州西湖银泰百货作为第一个测试场景，在没有任何告示的前提下，有近30%精准的线下用户进场后主动搜索WIFI，并成功注册会员。实体零售的数据化市场存量很大，如何更有效利用值得研究。 & & & & 大数据改变零售业的更多创新，我想在这次展会中由百度带来的《大数据成就零售营销之美》专题演讲中一定会得到答案。「移动客户端瞄准未来」 & & & & & &随着人们在移动环境下生活工作频率的不断增加，手机等移动端的用途也日益丰富。尤其是随着4G商用以来上网速度的提升，为移动端在零售业中的应用，提供了可观有利条件，也给用户提供了丰富的选择。2014年9月起，丝芙兰将开始试行“store to door”业务，凡在丝芙兰实体店欲购商品缺货或不想亲自将商品带回家的顾客，可以通过移动端下单，三天内所购商品即可送货上门。看似简单的线上线下相结合的做法，却暗示着一场移动端业务的转型大变革，品牌方开设移动端购物功能的时代到来。移动客户端对零售业的意义还在于，随着90后、00后购物者长大并成为社会中坚力量，他们会有不同的购物习惯与认知，无疑移动端更能贴近他们的生活。16日展会中的《透过手机管理零售业务》和《移动端购物让电商回归零售本质》的专题演讲可能是零售人比较感兴趣的部分。「智能客流统计与分析」 & & & & & & &结合WIFI及云等科技的Geeho客流统计分析应用，是零售销售管理的又一利器，通过将店铺的商品区域分区、分类和命名，使得统计客流的喜好变得可能。可以通过客户停留时间、欣赏次数等来进行判断和分析，还可以对客流进行统计、存储、查询，生成客流综合分析报告，并与POS系统结合进行客流量、销售额、转化率多维度分析。同时，可进行客流安全管理，对进场客流超限预警，并对有滞留的区域进行报告。另外，可随时随地的通过短信息进行报告与交互，从而让你更加灵活、快速、准确的调整销售策略，比如，在设定好的时间，系统会发出信息向你报告如下情况：“日，上午10:00，您上海001号店进店人数为150人，3号区域为顾客最喜欢的区域，目前3号区域有顾客滞留，请留意。“这将使得零售店铺的管理进入全新的智能时代。【零售业拥抱科技是时代要求】 & & & & &上一次零售业的变革是连锁及超市以其更高效的渠道模式，代替百货业成为主导势力。而此次变革并非只是模式或渠道上的革新，而是由互联网、移动互联网、云计算、大数据技术、数据分析与应用等推动的全方位的零售业革命。未来考验零售企业的不再只是零供关系的好坏，而是要看挖掘消费者需求，以及高效整合供应链满足其需求的能力，因此信息科技技术水平的高低成为获得竞争优势的关键要素。
& & & & & 不论是国际零售巨头，还是本土零售品牌，要想顶住日渐微薄的利润率带来的压力，在这片红海中立于不败之地，就必须思考如何拥抱新科技，并为顾客们带来更好的消费体验。本次展览的展中论坛将云集家乐福、欧洲“万达”尤尼百-洛当科集团的高层探讨并分享这些欧洲成熟巨头零售经营与科技应用的DNA。想象一下这样的场景，当顾客在地铁候车时，墙上有某一零售商的巨幅数字屏幕广告，可以自由浏览产品信息，对感兴趣的或需要购买的商品用手机扫描下单，约定在晚些时候送到家中。而在顾客浏览商品并最终选购商品后，商家已经了解顾客的喜好及个人详细信息，按要求配货并送达顾客家中。未来，甚至顾客都不需要有任何购买动作，利用之前购买行为产生的大数据，当你的沐浴露剩下最后一滴时，你中意的沐浴露就已送到你的手上，而虽然顾客和商家从未谋面，但已如朋友般熟识。【干货】如何用互联网思维搞定零售业互联网时代的管理系统信息化应该如何利用新的技术手段为用户企业改善经营，开拓市场提供支持。首先来看互联网时代能够给零售行业带来哪些改变。我认为其中一个很重要的进步就是：互联网时代的销售应该基于高度定制化的精准营销。那么这个时代的信息化也应该在传统的功能范畴的基础之上，再往前延伸一步支持这个方向才可以。这个事情说来简单，如何进一步做到可实施的程度呢?我觉得应该有以下几点：　　1.向前延伸到客户手里(企业级用户客户端，当然可以利用微信等现有平台)。　　2.充分利用LBS，NFC等技术手段，提供到地服务，简化支付手段，提高购物体验。　　3.充分利用数据分析，优化品类划分。　　4.充分利用数据分析，对会员进行分组，精准化DM投放，提供差异化服务。　　5.充分利用数据分析，优化卖场布局及货架陈列。　　6.数据采集范围有企业数据扩大到行业数据及相关行业数据，支持销售预测。　　7.门店终端平台化，发展除商品以外的其他服务。　　【向前延伸到客户手里】　　随着IT行业的发展，对流通行业而言以前IT手段没有覆盖到的领域慢慢的变的可以覆盖。以前覆盖到，但是随着技术的创新，需要“老歌新唱”的领域也慢慢的开始变多。“向前延伸到客户手里”就是这个意思。企业的会员系统以及功能客户端应该可以装载到客户的手机、平板上。这样做的目的是拉近企业跟客户的“距离”，让企业变成客户“自己的企业”，让客户变成企业“唯一的客户”。这些都要建立在后台的数据分析的基础之上。我们通过数据分析，对用户提供定制的，有针对性的信息跟服务。让用户觉得这家企业就是在为他自己服务。同时站在企业的角度，我们通过细分客户分组，有针对性的对每一个分组进行服务。在管理上针对较大客户分组配备专门队伍，让这只队伍专门为“这个客户”服务。具体的服务内容可以是传统的会员积分相关的，可以是针对该用户定制的DM促销单，也可以是根据该用户的购买行为分析推荐的具体商品及替代商品。再延伸一下的话，可以提供除商品之外的代缴费服务等等。　　【充分利用LBS，NFC等技术手段，提供到地服务，简化支付手段，提高购物体验。】　　这个话题有点偏技术，希望我能解释的易懂一点。另外，这一条是以上一条为前提的，即已经有客户端APP的前提下的讨论。最近这几年IT行业变化最大的就是智能设备，包括智能手机，平板以及渐渐要火起来的穿戴设备等等。这个“智能”除了传统上的计算能力的提升，使得手机这样的小玩意具备的电脑一样的处理能力以外，另一个最大的发展就是采用了大量的传感器。其实传感器好多年以前就开始使用，大量的被使用在了工业生产，宇宙开发，海洋探测等领域，用来检测敏感的光、热、电以及方向、位移等信息。　　【充分利用数据分析，优化品类划分。】　　为什么这里要强调数据分析，因为目前为止我们的企业在实际管理中基本还是靠人的主观判断来进行商品品类的划分，在这个基础之上能够划分的维度也仅限于“人”感官上能够识别的维度，我们把这个维度定义为商品的物理属性维度。比如常见的饮料类，食品类，服装类，百货类等等。基本都是按照直觉上可以区分的属性来划分的。一般的企业都分成了大中小三层结构。但是就目前来看单纯从这个维度来进行品类的划分，在这个基础上进行管理的话，粒度有点粗，很多现实的问题管理起来很不方便。比如哪一些是我们的重点商品，哪一些是进入候选淘汰的商品，这些目前都是通过商品主表里面添加属性字段，这样一个很松散的管理方式来实现的，管理起来很麻烦。因此我们认为的品类管理应该至少基于以下四个维度，并且根据企业的具体需要可以扩展。　　　【充分利用数据分析，对会员进行分组，精准化DM投放，提供差异化服务。】　　这一部分非常重要，我打算用比较长的篇幅来介绍这个。我们国内的零售企业，不管大的还是小的，在促销方面都是在模仿。形式上模仿，内容上也模仿，创新力严重不足，导致同质化，同样化的促销活动铺天盖地。效果上来看，基本都是越来越差。尤其现在人工费上涨，各种材料费用上涨，制作DM彩页，宣传看板，文娱活动等成本都在提高。相反转化率(由于我们的促销活动产生的实际购买行为)却在不断的下降。这种广播式的，无差异的宣传活动跟现在的这个互联网时代或者而说社交网络时代真的脱节。我不知道我们有多少企业调查过我们的客户的年龄段的数据。我看过一家日本的不错的企业连续几年的客户年龄段统计数据，他们发现连续几年顾客平均年龄从32岁到了37岁。一定程度上说这个企业维持住了一群铁杆粉丝，同时失去了与时俱进的青年客户层，将来是要有大麻烦的。 & & &　　再一点需要强调的就是，一定要突破传统的思维形式。举个例子来说，在手机上推送DM彩页除了是有针对性的内容以外，展现方式也必须得改变。那么大一张彩页在手机上显示，看的时候对用户来说是一种折磨。反过来讲，在手机上来讲，“原材料的成本是0”，想弄多少页都没关系，你的商品够丰富，做成电子杂志都可以，主要的就是用户感官体验要做好。再比如，客户信息采集。我们现在都是拿一张登记表让用户填写信息。这样挺浪费时间，不光浪费客户的时间，我们整理这些登记表，登录到数据库都需要时间，更何况还有个质量问题。现代化的手段我们可以提供一个二维码，用户扫一下打开一个表单，更多的让用户选择，而不是输入。这样就会便利很多，当然还有更便利的方式，那就是可以直接从微博，微信等这样的平台上，经过用户授权，直接把信息拿过来，用户什么都不需要做就可以成功注册成会员，岂不是很爽。这样的工作带着传统的思维来做这个事情往往会受到很多约束，希望安排具体负责人的时候加以考虑这个事情。　　【充分利用数据分析，优化卖场布局及货架陈列。】　　谈到这里我想拿一个老生常谈的故事开始。在行业内啤酒与尿布的故事已经很旧，用的很烂了。但是我用这个例子想从另一个角度来看这个事情。当年这个规律的发现是一件很偶然的事情。用现代的话来讲这是发现了两件商品之间的相关性规律。至于其中原因，大家都是在推测，至于是不是真的那样也没有一个可以量化的方式来验证一下。总之 有价值的就是这个“相关性”。那么现实中这样的相关性还是大量存在的，只不过并没有像啤酒跟尿布这个关系一样这么幸运的被发现而已。到现在，用一些现代的技术手段来发现这个“相关性”已经不难。其实大数据要解决的就是这个问题。很多时候并不是找出严格的因果关系，而是要发现其中的相关性结果。　　【数据采集范围有企业数据扩大到行业数据及相关行业数据，支持销售预测。】　　这个话题有点大，确切说这个工作不是某一家零售企业的事情，应该是一个IT云服务平台，或者协会的事情。随着数据挖掘技术的发展，数据已经像传统的煤炭，石油乃至电力一样，成了一种常规资源。我们如果还没有认识到这个转变，不尽快进行相关方面数据的采集，将会是一个很大的损失。各个企业的数据目前都是封闭的，设计到企业机密以及用户信息保护相关的因素，数据是不共享的。但是我觉得区域性的，层次性的共享才是一个趋势。因为要获得较准确的数据分析的结果，往往得把一个地区的所有企业的数据放在一起才可以。现在零售业扩展出来实际的营业规模变大引起的扩张，还有就是被动的扩张。所谓被动扩张就是，虽然实际的营业需求没有达到这个规模，迫于保护自己的既得市场，出于“跑马圈地”的目的，预先出店，占领有利位置。这个有利位置如何选择，布点密度如何决定，都是需要数据支持的。　　【门店终端平台化，发展除商品以外的其他服务。】　　我想这个话题尤其适用于便利店行业。便利店平台化几乎成为了一个不可改变的趋势。便利店卖的不单单是商品，还有服务。而且服务的比重会越来越大。这个看上去有点“不务正业”的意思，但是实际上商品与服务是相辅相成的，互相促进的关系，因此操作上并没有矛盾。一个很现实的例子就是，现在网购越来越流行，很多小区是封闭的，不允许快递进入，门口的便利店就成了收发快递的代理点。便利店可以收取少量的费用，但是获得了更多的客流量。类似的代收费用，代理充值业务等等都是不错的拓展渠道。因为门店可以充分利用其独特的位置优势做一些事情。我们发现国内的一家连锁企业提供免费的打气筒服务，可见在这方面这家企业还是下了功夫的，当然也取得了不错的效果。　　另外必须强调一下的是，不管电商多么发达，也不可能完全取代线下的业务。当然，传统的零售再怎么挣扎，也不可能击败电商的潮流。两者应该优势互补，各取所长。其实门店同时作为一个电商的展示终端跟客服终端有什么不好的呢。
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