數據化管理：洞悉零售及電子商務運營 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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黃成明 著

圖書標籤:

• 數據分析
• 零售運營
• 電商運營
• 數字化轉型
• 精細化管理
• 商業智能
• 數據驅動
• 業績增長
• 運營優化
• 消費者洞察

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121234064

版次：1

商品編碼：11482086

品牌：Broadview

包裝：平裝

開本：24開

齣版時間：2014-07-01

用紙：膠版紙

頁數：306

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

　　

　　赫基國際集團CEO徐宇、唯品會高級VP蔣涇、知名自媒體人鬼腳七、中國傳媒大學教授瀋浩等17位企業老總及行業大腕聯袂推薦；
　　教你如何用常見的Excel工具建立商業運營模型；
　　從數據中發現商業規則、洞察消費者行為、量化商業價值，讓你的商業價值算得齣。

內容簡介

　　

　　《數據化管理：洞悉零售及電子商務運營》講述瞭兩個年輕人在大公司銷售、商品、電商、數據等部門工作的故事，通過大量案例深入淺齣地講解瞭數據意識和零售思維。作者將各種數據分析方法融入到具體的業務場景中，最終形成數據化管理模型，從而幫助企業提高運營管理能力。
　　《數據化管理：洞悉零售及電子商務運營》全部案例均基於Excel，每個人都能快速上手應用並落地。
　　

作者簡介

　　黃成明（@數據化管理），擁有15年的銷售及數據分析經驗，曆經美國強生公司、妮維雅公司、雅芳公司和鼎盛時期的諾基亞公司。目前是數據化管理的谘詢顧問和培訓師。他獨立研發瞭基於周銷售權重指數的零售管理模型，可以有效地進行目標管理、銷售預測、客流預估、促銷評估、銷售預警等。

內頁插圖

精彩書評

　　

　　★很早就和黃老師認識並閤作瞭，一直很欣賞他對商業的理解度。現在終於看見他將自己的智慧整理成瞭一本書，有理論也有實踐，有零售思維也有數據意識，有營運規劃也有策略分析。作為企業經營者，最怕隻有數據卻沒有産生價值，這本書可以幫助零售從業者提高對數據的認識，並且用數據提高營運管理深度。
　　——徐宇，赫基國際集團，CEO
　　
　　★這是我讀過的接地氣的數據化管理著作，聚焦於通過數據分析幫助策略落地。本書提到的零售策略，我在傢樂福及華潤萬傢零售實戰中都用到過，受益匪淺。其中關於客戶驅動及競爭分析的方法論，在目前電商的激烈競爭中，依然適用，甚至不可或缺。
　　——蔣涇，唯品會，高級副總裁
　　
　　★這是個競爭不斷加劇的時代，我們必須更加專業。數據化管理，就是專業的技能之一。此書作者用比較生動的方式，把枯燥的數據概念解讀得通俗易懂，值得一讀。
　　——鬼腳七，知名自媒體人，前大淘寶搜索負責人，熱銷書《做自己》《愛生活》作者
　　
　　★數據並不是人們最終需要的東西，他們需要的是信息，是對未來發展的洞察力。數據化管理正以我們從未想象過的方式影響著企業的發展。如何從數據中發現商業規則、洞察消費者行為、量化商業價值都需要企業擁有能融閤商業理解、數據分析並具備從海量數據中發現知識能力的數據分析師。相信《數據化管理》一書會讓您的商業價值算得齣。
　　——瀋浩 中國傳媒大學新聞學院，教授；統計調查研究所，所長；數據挖掘研發中心，主任
　　
　　★零售業齣路不僅是綫上綫下的成功融閤，更源於對數據的收集、整理、分析，實現可預測、可指導，就是常說的數據化管理。市麵上不少關於大數據的書籍，多來自國外，理論性強，不適閤國情。能針對零售業進行係統化、專業化分析的書籍也不多。作為黃老師多年老友，他認真、踏實的鑽研精神，也令我深深摺服！
　　——曹誌國，誌嚮不凡谘詢集團，董事長（新浪微博@曹誌國-連鎖研究）
　　
　　★互聯網時代電商對零售行業的影響有目共睹，這個行業的競爭變得越來越激烈，以前的粗放式管理已不適應潮流，我們需要精細管理，這就需要數據，數據是無形資産，也是核心競爭力的基礎。本書係統介紹零售行業數據方麵的應用思路和實戰的數據分析要點，書中模擬實戰，同時滲透著數據化思路的引導，相信這本書能讓你快速成長！
　　——鄧凱，資深數據分析師，新浪微博，資深博主（新浪微博 @數據挖掘與數據分析）
　　
　　★用數據來指導和決策商業經營管理，是近期很火的一個概念。但與許多高大上的數據分析挖掘類圖書有所不同，在這本書當中並沒有堆砌太多的數據分析理論和數理統計公式，而是用通俗易懂的實例和輕便易用的工具來為我們演繹瞭商業數據化管理的理念和方法，並具有高度的可操作性和可復製性。這本書讓我們認識到，商業數據分析很多時候難的不是工具和方法，而是在於對數據敏感的意識、觀察數據的角度以及對數據理解的方式。同時，作為一個使用Excel的"熟練工"，我在閱讀這本書的時候感到瞭久違的輕鬆和愉悅，因為它讓我找到瞭Excel這種平民化工具在激發企業生産力和決策力方麵的巨大潛力，依托於Excel的數據化管理，大有可為！
　　——方驥，微軟有價值專傢MVP（新浪微博@Excel大全）
　　
　　★隨著全零售時代的到來，傳統商業的每一個供應鏈細節都離不開數據的支撐。特彆是以C端驅動的供應鏈模式成為主流的今天，用數字解讀顧客需求成為品牌和渠道競爭的核心。本書可以讓你學會全麵地利用數字化的方式掌握對人、貨、場、財等經營管理，特彆適閤新零售、電商、供應鏈、大數據的朋友一讀！
　　——黃剛，著名物流供應鏈專傢·漢森世紀供應鏈，總經理（新浪微博@黃剛-物流與供應鏈）
　　
　　★隨著電子商務對零售業態的改變，數據已經成為企業競爭力的"核心"。對於企業來說掌握市場環境、營銷流量、運營管理、客戶關係的數據越多、越立體化，越可以精細化企業管理。《數據化管理》一書從"人、貨、場"的維度，為我們呈現瞭真實的零售數據世界。希望大傢可以通過本書的學習，提升自身對數據的理解和企業運營效率。
　　——海雲飛，艾瑞谘詢集團，艾瑞學院總監
　　
　　★本書通過幾個人對實際業務的探討展開瞭數據驅動業務的有趣旅程。既有數據分析邏輯、基礎指標計算和對比方法，又具備數據分析技巧，涵蓋數據分析從入門到高級再到精深的各個階段，其中數據分析立體化無疑是數據分析的重要指導思想，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現立體化的思考，為數據分析從業者提供很好的思路和藉鑒。在立體化邏輯的基礎上，再從不同維度的數據指標組閤中找尋業務解釋，為企業提供更多的決策和效率優化依據！
　　——羅盎，微博數據中心，總監（新浪微博@五洲紅）
　　
　　★不懂數據，就做不好生意；不懂大數據，就做不成大生意！數據是生意經營過程的量化結果，裏麵蘊含著不為人一眼察覺到的奧秘。通過洞悉數據背後的邏輯、規律、趨勢和洞見，可以更好地讀懂過去、瞭解現在、預見未來！在這本書中，我們可以深刻感受到黃老師對數據的解讀深度、對分析方法的不倦追求、對生意邏輯的深刻洞察！推薦各行各業的企業傢、高管們，都好好讀一讀這本幫你讀懂生意、發現生意的專業書！
　　——穆兆曦，優識營銷學院，院長
　　
　　★無論是傳統領域裏的企業人，還是基於互聯網技術發展起來的電商公司，更包括瞭大量的IT、科技公司，對於數據化的概念，嚮來是敞開懷抱熱烈歡迎。這一方麵是，在實際的業務中，數據真得給予瞭企業者更理性化、係統化管理業務的支撐點，另外一個因素則有些窘迫：關於數據管理的知識總顯得太過嚴謹生澀而讓人難以輕鬆接受。這次的新書，數據君一如既往地保持著通俗有趣的寫作風格，並且不再受到篇幅的限製，可以酣暢淋灕地把案例一個個穿插在理論中，就算是剛接觸數據的新人，都可以通暢地閱讀。實在是目前市麵上，將數據化管理接地氣的一本書啦！
　　——強音，i天下網商，主編
　　
　　★在經濟學中，經典的概念是"看不見的手"，這是所有微觀經濟學及市場經濟的核心。"看不見的手"，是一種對於市場的敬畏，也是對於市場中多方博弈的一個總結。而這個經典的概念，正在被另外一個更加重要的概念所替代"看得見的數據"，也就是所謂的"數據賦能"。伴隨著互聯網的發展，尤其是移動互聯網的發展，市場的每一個細節都將數據化、智能化。
　　數據的力量正在展現，數據對於商業的價值，就像電子對於科技的價值，正在一步步成為商業的現實。而在整個數據的商業應用中，價值化的是電子商務。
　　在阿裏巴巴的平颱上，商傢在經營淘寶店鋪時，有兩個重要的數據平颱，一個是量子恒道，以本店鋪的所有營銷、客戶、商品信息為基礎；二是數據魔方，涉及全網的行業數據，包括爆款、行業指數等方麵。除此以外，還延伸齣大量的數據化的工具與公司，這點都是因為互聯網非常透明的競爭，數據就是精細化運營的基礎。
　　在O2O的領域也是如此，O2O是商務電子化的過程，也就是將所有的商務環節數據化與智能化，提升效率，節約成本，挖掘新需求。
　　@數據化管理，是對於商務數據化與智能化的一個係統的探索與思考，開啓瞭一個新的商業思考的維度，值得我們在商業巨變的時代，掌握時代的潮流與商業的未來。
　　——天機，阿裏巴巴集團，O2O項目品牌商負責人
　　
　　★大數據時代已悄然來臨，那些默默沉睡在服務器上的陳年舊數一夜間身價倍增。現在市麵上已經有很多關於大數據、數據挖掘等的各類書籍瞭，本書卻非常新穎和務實地聚焦在"如何利用數據及數據挖掘分析方法來支持企業各項管理工作"。而這種視角，對於我們連鎖零售百貨公司非常有價值。新世界百貨從1993年來大陸開店，至今已經有21年的曆程，在我們的後颱服務器上積纍瞭海量的中國各個城市消費者的消費記錄，同時我們已經擁有超過300萬的VIP會員，他們21年的消費行為、消費習慣，以及這種行為和習慣的變遷，都刻錄在存儲器上。我們一直在思考如何挖掘這些堪比石油的數據礦。本書的問世給我們帶來瞭一種欣喜和嘗試的衝動。
　　——王寶軍，新世界百貨中國有限公司企業管理服務部，總經理
　　
　　★零售界著名的數據化管理培訓師兼好友黃成明齣書瞭！可喜可賀！一嚮與成明私交甚篤，有感於他這幾年厚積薄發、真材實料的飛速發展，特地嚮大傢推薦本書！
　　——吳子恒，中國零售界及商業地産界微博，博主（新浪微博 @Hermann中國零售微博）
　　
　　★行業資深人士，都有一個共同點：觀市勢，而創己道；填萬坑，而成己法。黃老師浸泡零售行業20餘年，將運營歸結為"人貨場"三方麵，並采用一套縝密的數據分析方法分解落地。道法閤一，基於"人貨場"思維的立體化，在介紹各種分析方法的同時，將各種"坑"逐一呈現，值得一閱。
　　——楊帆，唯品會，商業智能高級總監
　　
　　★優秀的數據分析師要求五懂，即要懂業務、懂管理、懂分析、懂工具、懂設計，本書為五懂結閤應用的結晶。
　　——張文霖，《誰說菜鳥不會數據分析》作者（新浪微博@小蚊子樂園）

目錄

第 1 章　什麼是數據化管理
1.1　"聰明"的銷售人員
1.2　數據化管理的概念
1.3　數據化管理的意義
1.4　數據化管理的四個層次
1.4.1　業務指導管理
1.4.2　營運分析管理
1.4.3　經營策略管理
1.4.4　戰略規劃管理
1.5　數據化管理流程圖
1.5.1　分析需求
1.5.2　收集數據
1.5.3　整理數據
1.5.4　分析數據
1.5.5　數據可視化
1.5.6　應用模闆開發
1.5.7　分析報告
1.5.8　應用
1.6　數據化管理應用模闆

第 2 章　尋找零售密碼
2.1　周權重指數
2.1.1　尋找店鋪零售規律
2.1.2　周權重指數
2.1.3　周權重指數的計算
2.1.4　日權重指數的特殊處理
2.2　周權重指數的應用
2.2.1　判斷零售店鋪銷售規律輔助營運
2.2.2　分解日銷售目標
2.2.3　月度銷售預測
2.2.4　銷售對比
2.3　神奇的黃氏麯綫--單位權重（銷售）值麯綫
2.3.1　單位權重（銷售）值麯綫
2.3.2　應用在銷售追蹤過程中
2.3.3　特殊事件的量化處理
2.3.4　促銷活動的分析及評估
2.3.5　新産品上市的分析及評估
2.3.6　其他應用
2.4　案例及應用--數據化排班

第 3 章　銷售中的數據化管理
3.1　銷售都是追蹤齣來
3.1.1　沒有目標管理就沒有銷售的最大化
3.1.2　沒有標準就沒有追蹤的依據
3.1.3　如何用數據化追蹤銷售
3.1.4　銷售追蹤注意事項
3.2　常用的銷售分析指標
3.2.1　人貨場是零售業基本的思維模式
3.2.2　零售業常用的分析指標
3.2.3　如何確定指標的重要性
3.3　提高銷售額的杜邦分析圖
3.3.1　路過人數
3.3.2　進店率
3.3.3　成交率
3.3.4　平均零售價
3.3.5　銷售摺扣
3.3.6　連帶率
3.4　促銷中的數據化管理
3.4.1　影響衝動購買的因素有哪些
3.4.2　零售業常用的促銷方式
3.4.3　促銷活動的準備、執行和評估
3.5　案例及應用

第 4 章　商品中的數據化管理
4.1　常用的商品分析指標
4.1.1　商品分析的基本邏輯
4.1.2　常用的商品分析指標
4.1.3　傷不起的售罄率
4.1.4　再談如何確定指標間的重要性
4.2　常用的商品分析方法
4.2.1　商品的自然分類方法
4.2.2　商品的銷售分類方法
4.2.3　商品的價格分析
4.2.4　商品的定價策略
4.3　商品的關聯銷售分析
4.3.1　商品的關聯程度分析
4.3.2　購物籃分析
4.3.3　提高商品關聯度的方法
4.4　商品的庫存管理
4.4.1　庫存分析邏輯
4.4.2　異常庫存管理
4.4.3　設置庫存預警條件
4.5　商品的利潤管理
4.5.1　誰在決定商品的利潤
4.5.2　商品的現值
4.5.3　庫存的現值分析法
4.6　案例分享

第 5 章　電子商務中的數據化管理
5.1　數據分析是電商營運的指路明燈
5.1.1　電子商務和傳統零售數據分析的區彆
5.1.2　電商數據分析需要的數據
5.1.3　電商數據來源及分析工具
5.2　電商數據分析指標
5.2.1　流量指標
5.2.2　轉化指標
5.2.3　營運指標
5.2.4　會員指標
5.2.5　財務指標
5.2.6　關鍵指標
5.3　流量及會員數據分析
5.3.1　流量及轉化的漏鬥圖分析
5.3.2　對比發現有質量的流量
5.3.3　電商銷售額診斷
5.4　案例分析

第 6 章　零售策略中的數據化管理
6.1　渠道策略的數據化管理
6.1.1　如何科學地將渠道分類
6.1.2　渠道拓展分析
6.1.3　渠道的管理指標
6.2　會員策略的數據化管理
6.2.1　會員數據分析
6.2.2　會員價值分析
6.2.3　會員的生命周期管理
6.2.4　會員購買行為的研究
6.3　競爭對手分析
6.3.1　誰是你的競爭對手
6.3.2　如何收集競爭對手的數據
6.3.3　競爭對手的分析方法
6.4　營運策略的數據化管理
6.4.1　如何做銷售預測
6.4.2　如何製定年度銷售目標
6.5　案例分享
6.5.1　整理思路
6.5.2　界定問題
6.5.3　收集數據
6.5.4　分析數據

第 7 章　必知必會的數據分析方法
7.1　數據分析的立體化
7.1.1　數據分析必須立體化
7.1.2　三維分析之點-綫-麵
7.1.3　三維分析之時間-對象-指標
7.1.4　三維分析之人-貨-場
7.1.5　三維分析之廣度-寬度-深度
7.2　數據沒有可對比性就沒有數據分析
7.2.1　被濫用的同比和環比
7.2.2　傷不起的各種"率"
7.2.3　她真的是銷售冠軍嗎
7.3　常用的數據分析方法
7.3.1　如何設定指標的權重
7.3.2　經典的二八法則應用
7.3.3　ABC分析方法
7.3.4　排行榜分析方法
7.3.5　你真的瞭解平均值嗎
7.4　數據展示也是一種分析方法
7.4.1　Excel圖錶的展示邏輯
7.4.2　不一樣的雷達圖
7.4.3　清清爽爽的K綫圖
7.4.4　高端大氣的熱力圖
7.4.5　四象限圖的策略思維

第 8 章　如何建立數據化管理模型
8.1　數據化管理應用模闆
8.1.1　自定義區域
8.1.2　數據源區域
8.1.3　分析輔助區域
8.1.4　業務預警區域
8.1.5　業務分析區域
8.1.6　報告展示區域
8.2　搭建數據化管理模闆必會的Excel十大技巧
8.2.1　必須要掌握的54個函數
8.2.2　數據透視錶
8.2.3　自動排名
8.2.4　四象限圖
8.2.5　智能提醒
8.2.6　PPT隨Excel圖錶自動更新
8.2.7　密碼保護
8.2.8　控件和VBA的使用
8.2.9　名稱管理器
8.2.10　如何隱藏數據

後記
附錄　測試你對數據敏感度的答案

精彩書摘

　　2.2.2分解日銷售目標
　　新春天集團旗下有39傢百貨商場、79傢超市以及一個B2C的在綫購物網，一共是119傢店鋪。零售店鋪的目標管理是零售管理的重心，根據集團CEO的要求，必須將目標分解到可執行的最小單元的原則，新春天的習慣做法是，先將年目標分解到各店鋪，再拆分成12個月，依次分到各樓層（百貨商場）或各業務組（超市），百貨商場還會細化到品牌。
　　在2012年以前我們的目標基本就細化到月和到品牌，從2012年開始，我要求所有分店必須根據周權重指數將每月目標細化分解到日。這樣的好處是可以按天來追蹤銷售完成狀況，同時都采用周權重指數標準流程，所以便於店鋪間日目標是有對比性的。
　　傑剋：柯北，你知道銷售人員最怕什麼嗎？
　　柯北：我覺得銷售人員應該最怕“老闆”吧？我昨天跟著徐總去北京知春裏超市巡場，發現店鋪主管都很緊張。徐總問營運主管在洗化類商品中哪一個SKU6上周銷量第一，營運主管居然遲疑瞭一下纔迴答說是某品牌牙膏。實際上她迴答錯瞭，徐總齣發前讓我查過這個數據的。
　　……

前言/序言

　　測試你對數據的敏感度
　　五一剛過，北京某大學校園內來瞭幾個人，他們是新春天連鎖商業有限集團公司負責校園招聘項目的員工。而此時階梯教室早已坐滿瞭慕名而來的同學，他們是被這樣一張海報吸引過來的：
　　We want you
　　我們不在乎你學的是什麼專業，我們也不在乎你是男是女，但是我們在乎：
　　你是否對未來的工作充滿幻想和期待？
　　你是否對數據有足夠的敏感度？
　　你是否有很強的邏輯思維能力？
　　如果有，我們5月7日14:00階梯教室見！
　　招聘會中將有資深職場人士分享"如何提高你對數據的敏感度"等內容。
　　我們是新春天連鎖商業有限集團公司，中國50強零售企業。我們的總部在北京，我們的主要業務來源於百貨、超市和電子商務。
　　14:00新春天校園招聘會準時開始，例行發言後，主持人給每位同學發瞭一張筆試捲子。要求10分鍾內完成，不能使用計算器或者具有計算功能的手機等（友情提示：最好是心算）。
　　親愛的讀者，準備好紙和筆，你也一起來測試下自己對數據的敏感度吧。
　　第一部分：請判斷下麵的描述是正確的、錯誤的還是不能確定。
　　① 某公司業務員小強有24個客戶，4月不重復客戶購買比率為78%。（注：不重復客戶購買比例=有訂單的客戶總數÷總客戶數，重復購買的客戶隻算一次）
　　② 我國城鎮住房建設較快發展，人均住宅建築麵積升至26.11m2（北京市為32.68m2），戶均住宅建築麵積為83.2m2。同時，城鎮住宅建築麵積達到曆史最高的300.16億m2。
　　③ 2013年4月，某品牌在某地區銷售同比增長32%，該地區的三個客戶分彆完成銷售23.8萬元、36.8萬元、27.0萬元，去年同期他們分彆完成銷售18.3萬元、28.8萬元、20.9萬元。（注：該地區隻有三個客戶）
　　④ 某學校200名同學全部參與瞭優秀學生乾部的選舉活動，最後李剛同學以88.8%的投票支持率當選。（注：共5名候選者，每位同學隻能選擇支持1位，候選者也可以參加投票）
　　⑤ 國傢統計局發布的《2009年國民經濟和社會發展統計公報》顯示，2009年70個大中城市房屋銷售價格上漲1.5%，其中新建住宅價格上漲1.3%，二手住宅價格上漲2.4%，房屋租賃價格下降0.6%。
　　⑥ 2012年，某公司各部門員工離職率分彆為：銷售部125%，市場部48%，物流部26%，人事部0%。
　　⑦ 甲、乙兩單位進行大學生招聘，隻要兩單位的女性錄用率分彆都高於男性錄用率，就能確保兩單位的總錄用率女性高於男性。（注：錄用率=錄取人數÷應聘人數×100%）
　　⑧ 2011年8月，京滬高鐵開通運營一個月以來，共開行動車組列車5542列，日均179列；運送旅客525.9萬人，日均17萬人，平均上座率為107%。
　　⑨ 345678＋13897＋6732＋19753＋685454＋23988＋348766＋768＝1445038
　　第二部分：請找到如下數字的規律，並將正確答案填到括號中。
　　① 11，27，66，146，（）
　　② 5，5，9，17，29，（）
　　③ 3，4，6，10，（）
　　④ 65，8，50，15，37，24，（）
　　第三部分：請運用加減乘除和括號計算如下試題，要求計算結果是24，同時要求每題用兩種方法。
　　① 5，8，9，2
　　② 6，6，8，3
　　③ 3，5，7，8
　　測試題答案請見附錄，總分20分。
　　15分鍾之後，一位英俊瀟灑的帥哥走上瞭講颱。他叫傑剋，新春天集團總裁特彆助理，主要負責集團的數據化管理項目，也是這次校園招聘項目MT（Management Trainee，管理培訓生）的導師。傑剋以嚴謹、嚴厲、嚴格著稱，被下屬取綽號"嚴三兒"。
　　傑剋上颱後環顧瞭一下全場，場下是數百位同學在等待他的演講。
　　大傢好，我叫傑剋。我今天第一個問題是：有誰知道數字、數值和數據的區彆嗎？
　　同學A：數字就是阿拉伯數字，而數據應該和數值差不多吧？
　　同學B：我認為數據和數值不一樣，比如我數學考瞭88分，88是數值，而88分就應該是數據。
　　傑剋：不錯，綜閤你們的說法就是答案。數字是阿拉伯數字，隻是計數符號，數據是有背景的數值，這個背景一般以單位來體現。例如，2013年5月5日新春天集團王府井店營業額是人民幣3686萬元，3、6、8、6是數字，3686是數值，人民幣3686萬元就是數據。
　　如果你們能進入新春天集團的數據部門工作，那你們就會每天麵對各種數據。
　　我的第一份工作是做銷售經理的助理，天天負責給銷售團隊做各種報錶，也就是大傢熟知的"錶哥"。剛開始的時候，非常痛苦，辛苦半天做好的報告被經理一秒鍾就給打迴來瞭，說裏麵有錯誤，並且還不告訴我具體錯在什麼地方瞭。於是我又不得不花上一些時間去找那個該死的錯誤值。時間長瞭我就總結齣一些快速找到數值（注意不是數據）錯誤的方法。
　　請大傢在30秒內選擇齣下麵這4道題的正確答案，前提是不能用計算器：
　　① 345678＋13897＋6732＋19753＋685454＋23988＋348766＋768=
　　A1445035 B1445036C1445037D1445063
　　② 3872×68=
　　A263296 B283296 C 193296 D213296
　　③ 1258×308=
　　A38764 B3874064C 3870464 D387464
　　④ 12837+9235+432867+235=
　　A435174 B489174C 455174 D555174
　　說實話，我現在非常感謝我的這位領導對我的磨練，他用一種特殊的方法讓我快速融入到數據之中。你們進入社會以後也需要這種磨練纔能快速成長，這樣能迫使自己快速進入狀態，找到對數據的感覺。心算是找數據感覺的一種方法，並且在很多場閤，例如在商務談判時，在聽彆人做銷售報告時，下屬嚮你匯報工作時……你好意思拿齣計算器來嗎？所以我們需要掌握一套判斷數字運算結果是否錯誤的速判法。這種方法雖然不能準確知道正確的結果是什麼，但是可以快速判斷哪些結果肯定是錯誤的。
　　如何快速識彆真假數值？
　　◆尾數法：隻看最後一位數字，尾數相互加減乘除後的結果必須滿足對應的算術規律。例如①所示，我們可以快速判斷尾數應該是6，所以ACD肯定是錯誤的。
　　◆首位法：隻看每個數值的第一個數字，相乘或相加，結果需要滿足或近似滿足四則運算規律。例如所示，首位數字近似於4乘以7，計算結果②應該靠近且小於28，所以BCD是錯誤的。
　　◆數位法：通過數每個數值的位數來判斷計算結果是否正確。例如所示，4位數乘以3位數結果應該是6或者7位，而③題中的兩個數值偏小，所以結果應該是6位。從而判斷ABC都是錯誤值。
　　◆極值法：在求和運算中，最大值左右瞭運算結果，所以通過對比最大值和運算結果大緻就能做齣判斷。例如④利用此法很容易就能判斷ABD是錯誤的。
　　"So easy，我們在小學就會這些瞭！"突然從人群中冒齣一句話，隨即引起瞭同學們的哄堂
　　大笑。傑剋平靜地看著大傢，等大傢安靜下來後纔繼續。
　　傑剋：我曾經在不同的企業、不同的層麵，把上麵幾組錯誤的數據嵌套到銷售報告中做測試，遺憾的是，隻有少數人發現瞭其中的錯誤數據，這個比例不到5%，因為大傢已經將這些知識"還給"小學數學老師瞭。我相信到時候你們中的大部分人也會犯這種錯誤，因為大部分人沒有數據思維，也沒有養成對數據的質疑精神，這種精神不是學齣來的，而是練齣來的。
　　如何提高自己數據化思維的意識？
　　包括三個方麵：對數據的敏感度、數據化思維意識以及習慣用數據說話，可以從主動和被動兩方麵來提高。
　　◆主動提高
　　玩數字遊戲：什麼24點1、數獨等都統統可以有。剛開始工作的那幾年，在每天上下班的路上，我常常一個人盯著公交車外一閃而過的汽車尾部牌照玩24點，很有效。最後我可以做到
　　在下一輛車齣現之前就能算齣前一輛車牌照號的24點。
　　1　24點規則：隨機抽取4個整數（一般是1~9之間的數字，可以重復），運用加減乘除等運算法則，最後得到結果必須是24。
　　多看財經類的新聞報道：當看到數據的時候，多想一想，花點時間思考一下，還可以通過搜索、查證、邏輯判斷等來證明這些數據是正確或錯誤的。
　　學會質疑：不迷信不盲從專傢的數據，養成獨立思維的習慣。
　　記大數、關鍵數、異常數等：在業務過程中多記一些有用的數據會讓你顯得更專業，時間長瞭對數據的感覺就齣來瞭。
　　當然每個人都有適閤自己的方法，找到它堅持下去，時間長瞭這就會變成一種能力。很多女孩子總是認為自己對數據敏感度低是天經地義的，其實這是用心不夠。
　　◆被動提高
　　傑剋：被動總是一件很痛苦的事情，我服務的第一傢公司是一傢號稱具有濃鬱報錶文化的美國公司。當時我平均每天需要做10~20張左右的報錶，在那個沒有電腦、報錶隻能靠手工傳真的年代，大傢可以想象這是一個多麼宏大的工程。
　　若乾年前的某個夏天，我在主持某品牌服裝北京地區銷售周例會的時候，有個商場當周銷售額環比下降瞭18%，店長解釋的原因是天氣太熱，顧客都不願意逛商場，客流量下降，所以銷售額也必然下降。有意思的是當周有個商場銷售額環比上升瞭15%，而這位店長給齣的原因也是天氣。天氣太熱顧客都喜歡逛商場，因為可以享受涼爽的空調，平均停留時間增加，所以銷售額上升。
　　2012年8月28日，我在新浪微博寫瞭這樣一條，如圖Q-1所示。
　　圖Q-1　微博圖片
　　"So easy！"不知道哪位同學又冒齣一句，又是哄堂大笑。
　　傑剋微笑地看著大傢：很多職場人士遇到問題的時候，不是主動找問題的原因，而是習慣性地編故事。我做過統計，當銷售錶現不好的時候，有25.7%的人會歸結於天氣，有22.1%的人會歸結於客流，就是沒有顧客，有18.5%的人會歸結於商品的原因……為瞭幫助這個公司的同事更快地提高數據化思維，我做瞭一個艱難的決定，必須強迫他們養成用數據說話的習慣。
　　① 培訓：我們準備瞭專業的數據課程培訓，同時我還安排瞭公司數據分析中心的同事每月給大傢上課。
　　② 做錶：每天做5張錶，包括日銷售分析錶、月銷售預測錶、商品數據匯總分析錶、會員數據匯總分析錶、競爭對手數據調查錶。這是我當時強製留給店長們的作業，他們報錶交上來後，我會不斷地給他們"挑錯"。三個月後再看大傢對數據的感覺，效果相當不錯。
　　③ 誘惑：三個月後我把上麵的5張錶整閤成一個店鋪管理模闆，我在裏麵植入瞭各種銷售和商品的分析及各種算法。隻需要店鋪每天錄入幾個數據，其他的模闆自動生成，如圖Q-2所示。通過模闆誘惑他們主動去分析，這時候提高的就是店長的綜閤分析能力。
　　圖Q-2　店鋪管理模闆（部分）
　　④ 換崗：經過前三步的培養之後，對於那些實在不願意改變的同事，這是下下策的安排。
　　數據思維是一個不斷訓練提高的過程，然後放到業務環境中去思考問題，數學成績的好壞並不是我們這次招聘的必備條件。
　　祝大傢好運！

洞悉瞬息萬變的市場：策略、創新與執行的深度解析 本書深入探討瞭在當今復雜多變的市場環境中，企業如何構築堅實的戰略基礎，擁抱顛覆性創新，並高效執行各項決策，從而實現可持續增長的秘密。它並非聚焦於某個特定行業的運營細節，而是從更宏觀、更普適的視角，揭示瞭成功企業的共性法則，以及領導者在不斷變化的商業格局中應有的思維方式和行動指南。 第一篇：戰略的基石——在不確定性中尋找方嚮 在信息爆炸、技術迭代加速的時代，清晰且靈活的戰略規劃是企業生存與發展的生命綫。本篇將帶領讀者穿越戰略製定的迷霧，重塑對企業定位、目標設定以及資源配置的認知。 第一章：企業願景與使命的再定義：穿越周期的驅動力 企業存在的意義，遠不止於盈利。本章將聚焦於如何提煉齣真正驅動企業前進的願景與使命。我們將探討： 願景的“道”與“術”： 如何構建既宏大又可實現的願景，使其成為全體員工共同追逐的燈塔？這涉及到對社會趨勢、技術前沿以及消費者需求的深刻洞察。 使命的價值主張： 企業的使命應如何體現在其産品、服務和客戶關係中？我們將分析那些擁有強大使命感企業的成功案例，以及它們如何通過價值傳遞贏得市場。 價值觀的文化粘閤劑： 價值觀在企業戰略中的角色是什麼？如何將核心價值觀內化為員工的行為準則，形成強大的企業文化，從而在壓力之下保持一緻性？ 戰略一緻性的關鍵： 願景、使命與日常運營之間存在的潛在脫節，往往是戰略執行失敗的根源。本章將提供實操方法，確保從高層決策到一綫執行的每一個環節，都與企業的核心目標保持高度一緻。 第二章：市場定位的藝術：在競爭中脫穎而齣的關鍵 市場定位並非簡單的“我是誰”，而是“我如何讓客戶選擇我”。本章將剖析如何在激烈的市場競爭中，找到並鞏固自己的獨特優勢。 目標市場的深度剖析： 超越人口統計學，深入理解客戶的痛點、需求、購買動機以及情感偏好。我們將介紹幾種有效的情感化用戶畫像構建方法。 差異化策略的實證： 價格、品質、服務、品牌形象……哪種差異化是可持續的？本章將通過大量案例，解析不同差異化策略的優劣勢，以及如何將其轉化為企業的核心競爭力。 價值鏈的戰略重塑： 從産品設計、生産、營銷到售後，企業如何在價值鏈的各個環節創造並傳遞獨特的價值？我們將探討如何通過戰略性地優化價值鏈，構建難以被模仿的競爭壁壘。 動態定位與再定位： 市場瞬息萬變，固步自封的定位注定被淘汰。本章將提供應對市場變化的策略，以及在必要時如何進行成功的企業再定位。 第三章：戰略選擇的智慧：聚焦與權衡的藝術 資源永遠是有限的，戰略的核心在於選擇。本章將幫助讀者掌握在眾多可能性中做齣明智戰略選擇的決策框架。 SWOT分析的深化運用： 如何超越基礎的SWOT分析，挖掘其背後更深層次的戰略含義？我們將探討如何將SWOT轉化為可執行的戰略性舉措。 波特五力模型的動態解讀： 如何理解並應對行業內的競爭壓力、潛在進入者、替代品威脅、買方議價能力和供應商議價能力？本章將強調五力模型在動態市場中的應用。 核心能力與競爭優勢的識彆： 哪些能力是企業真正的核心，能夠帶來持久的競爭優勢？本章將提供識彆和培育核心能力的係統方法。 戰略協同與組閤優化： 當企業擁有多元化業務時，如何確保各業務闆塊之間産生戰略協同效應，而非資源分散？我們將探討如何通過戰略組閤管理，實現整體效益最大化。 機會成本與風險評估： 任何戰略選擇都伴隨著機會成本和潛在風險。本章將介紹如何係統性地評估戰略選擇的收益與風險，做齣最優決策。 第二篇：創新的驅動——在變革中引領潮流 創新不再是可選項，而是企業在新時代保持生命力的必選項。本篇將深入探討創新的本質，以及如何在組織內部建立持續創新的機製。 第四章：創新思維的培養：打破思維定勢的藩籬 創新並非少數天纔的專利，而是可以通過係統性培養和環境營造來實現。本章將聚焦於如何打破思維定勢，激發全體員工的創新潛能。 顛覆性思維的認知： 什麼是顛覆性創新？它與漸進式創新有何區彆？本章將通過案例解析，幫助讀者理解顛覆性創新的邏輯和力量。 “無知之知”與好奇心的力量： 承認自己的不足，保持對未知的好奇，是創新的起點。本章將探討如何鼓勵員工提齣“為什麼”，質疑現狀，從而發現潛在的創新機會。 用戶導嚮的創新： 創新是否必須從技術齣發？本章將強調以用戶需求為核心的創新方法，如設計思維（Design Thinking）的實踐應用。 跨界融閤與知識碰撞： 創新往往發生在學科、領域之間的交叉點。本章將介紹如何通過跨部門閤作、外部交流等方式，促進知識的碰撞和融閤，激發新的創意。 鼓勵試錯的文化： 創新必然伴隨著失敗。本章將探討如何構建一種鼓勵嘗試、允許失敗、並從中學習的企業文化，讓創新不再是高風險的冒險。 第五章：創新機製的構建：從靈感火花到商業價值 將創新的火花轉化為可持續的商業價值，需要係統性的機製支撐。本章將深入探討如何構建有效的創新體係。 內部孵化與外部閤作： 企業內部的創新項目如何管理？如何通過戰略投資、閤資、收購等方式，引入外部創新資源？ 創新流程的設計與優化： 從想法産生、概念驗證、原型開發到商業化推廣，每個環節的關鍵控製點是什麼？本章將提供一套可復製的創新流程模型。 創新團隊的組建與激勵： 如何組建多元化、高效率的創新團隊？如何通過閤理的激勵機製，激發團隊的創造力和執行力？ 開放式創新（Open Innovation）： 如何利用外部智慧和資源，加速創新過程？本章將介紹開放式創新的模式和成功實踐。 知識管理與創新傳承： 如何將創新過程中的經驗教訓、成功模式固化下來，並有效地傳承給下一代？ 第六章：科技賦能的創新：擁抱數字化浪潮 數字技術正以前所未有的速度重塑商業模式和用戶體驗。本章將聚焦於科技如何成為創新的重要驅動力。 大數據與用戶洞察： 如何利用大數據技術，深入理解用戶需求、行為模式，並從中挖掘創新機會？ 人工智能（AI）的應用場景： AI在産品研發、客戶服務、運營效率提升等方麵有哪些顛覆性的應用？ 平颱化與生態係統的構建： 如何通過構建技術平颱，吸引第三方開發者，共同創造新的産品和服務？ 虛擬現實（VR）/增強現實（AR）的未來： 這些新興技術將如何改變用戶體驗和商業模式？ 敏捷開發與快速迭代： 如何運用敏捷開發方法，縮短産品上市周期，快速響應市場變化？ 第三篇：執行的落地——讓戰略與創新不再紙上談兵 再好的戰略和再偉大的創新，如果不能有效執行，都將是空中樓閣。本篇將聚焦於如何將戰略意圖轉化為切實的商業成果。 第七章：卓越的執行力：讓願景成為現實 執行力是企業戰略落地的生命綫。本章將剖析卓越執行力背後的關鍵要素。 目標設定的SMART原則與OKRs： 如何設定清晰、可衡量的短期和長期目標？我們將深入解析OKR（Objectives and Key Results）這一強大的目標管理工具。 責任分解與問責機製： 如何將宏大目標分解到具體的部門和個人？如何建立有效的問責機製，確保責任到人，不推諉？ 資源分配的戰略優先級： 如何確保有限的資源被投放到最關鍵的戰略項目上？本章將提供資源優化配置的方法。 關鍵績效指標（KPIs）的有效設計與追蹤： 何為真正能夠驅動業務增長的KPIs？如何確保KPIs的設定與企業戰略目標高度契閤？ 執行中的障礙識彆與排除： 組織慣性、信息不對稱、部門壁壘……如何識彆並有效解決執行過程中的常見障礙？ 第八章：組織變革的藝術：擁抱變化，持續進化 市場變革要求企業組織也必須隨之變革。本章將探討如何成功推行組織變革，提升企業的適應性。 變革驅動與阻力管理： 如何激發員工對變革的認同感和主動性？如何有效地識彆和化解變革中的阻力？ 組織結構的設計與優化： 傳統的層級式組織是否還能適應快速變化的市場？本章將探討扁平化、網絡化等新型組織模式。 人纔戰略與能力發展： 變革要求組織具備新的能力。如何通過人纔引進、培養和發展，支撐組織的轉型？ 溝通與參與： 變革過程中的有效溝通至關重要。本章將強調如何建立透明、開放的溝通機製，鼓勵員工參與變革。 變革的持續性： 變革並非一次性的事件，而是需要持續進行的。本章將探討如何建立持續學習和改進的組織文化。 第九章：數據驅動的決策：洞察與行動的橋梁 在本篇的最後，我們將迴歸到“數據”這一核心主題，但並非聚焦於具體的技術工具，而是強調“數據思維”在執行中的重要性。 數據采集的戰略意義： 哪些數據對企業戰略執行最關鍵？如何確保數據的準確性、完整性和及時性？ 數據分析與洞察： 如何從海量數據中提煉齣有價值的洞察？本章將強調數據分析與業務問題的深度結閤。 數據可視化的力量： 如何通過直觀的可視化圖錶，將復雜的數據轉化為易於理解的決策依據？ 基於數據的行動： 洞察的最終目的是指導行動。本章將強調如何將數據分析結果轉化為具體的執行方案和調整措施。 建立數據驅動的決策文化： 如何在組織內部培養普遍的數據分析和應用能力，讓數據成為日常決策的基石？ 結語： 本書旨在為廣大企業經營者、管理者以及對商業戰略感興趣的讀者，提供一套全麵、係統且極具實踐指導意義的商業哲學和方法論。它不提供一個放之四海而皆準的“標準答案”，而是引導讀者思考，啓發讀者行動，幫助他們在瞬息萬變的商業世界中，構建自身的競爭優勢，實現持續的成功。

評分☆☆☆☆☆

這本書我還沒來得及細讀，但是光看目錄和前言，我就覺得這本書的作者一定是一位非常有經驗的實戰派。他/她把“數據化管理”這個聽起來有點空泛的概念，拆解得非常具體，並且緊密結閤瞭零售和電子商務這兩個我一直很關注的領域。我尤其對關於“客戶行為分析”的那幾章很感興趣，不知道作者是如何將那些零散的綫上綫下數據整閤成有價值的洞察的。我平時接觸的很多數據分析教程，要麼過於理論化，要麼就是一些工具的使用技巧，很少有能像這本書這樣，直接切中企業運營的痛點，給齣明確的管理思路。我非常期待書中關於“轉化率優化”和“用戶生命周期價值（LTV）”的章節，因為這兩個指標直接關係到我的工作績效。我希望這本書能提供一些切實可行的方法論，而不是停留在概念層麵。我一直在尋找一本能夠幫助我提升數據驅動決策能力的讀物，這本書的定位似乎非常契閤我的需求，讓我對如何真正利用數據去驅動業務增長有瞭新的期待。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容引起瞭我極大的興趣，尤其是在“數據化管理”這個核心主題上。我一直認為，在瞬息萬變的零售和電子商務領域，數據是洞察市場、優化決策的關鍵。我非常期待書中能夠深入探討如何構建一套有效的數據采集、清洗、分析和應用體係。特彆是關於如何將海量、多維度的數據轉化為 actionable insights（可執行的洞察），這對我來說是最大的挑戰。我希望書中能提供一些具體的案例研究，展示不同規模的零售和電商企業是如何利用數據驅動增長的，例如在客戶獲取、留存、以及個性化推薦等方麵。我尤其關注書中關於數據安全和隱私保護的論述，在數據日益重要的今天，這方麵的內容同樣至關重要。這本書能否為我提供一套係統性的方法論，幫助我在實際工作中更好地運用數據，是我最為期待的。

評分☆☆☆☆☆

我是一名市場營銷從業者，長期以來，我一直在思考如何將營銷活動的效果量化，並以此為基礎進行優化。這本書的書名《數據化管理：洞悉零售及電子商務運營》讓我眼前一亮。我相信，零售和電商行業的數據化管理經驗，對於我們營銷領域同樣具有重要的藉鑒意義。我希望書中能夠提供關於如何衡量和分析營銷渠道效率的洞察，比如如何通過數據分析來判斷哪些廣告投放更有效，以及如何計算不同營銷活動的投資迴報率（ROI）。我也對書中可能涉及到的關於用戶畫像構建和細分營銷策略的討論很感興趣，這有助於我更精準地觸達目標客戶。我期待這本書能夠給我帶來一些新的視角和實用的工具，幫助我提升營銷決策的科學性和有效性，最終實現營銷目標的達成。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，在當今這個信息爆炸的時代，如果還憑感覺做生意，那就太落伍瞭。這本書的書名《數據化管理：洞悉零售及電子商務運營》簡直就是為我量身定做的！我一直對如何更科學地理解和管理我的小電商店鋪感到睏惑。每天看著後颱那些冷冰冰的數字，總覺得它們背後隱藏著很多我看不懂的故事。我特彆想知道，這本書會教我如何從這些數據裏挖掘齣關於顧客喜好、購買習慣、以及哪些産品更受歡迎的秘密。我希望它能提供一些具體的操作指南，比如如何設置A/B測試來優化我的産品頁麵，或者如何利用用戶畫像來精準投放廣告，而不是泛泛而談。我一直夢想著我的店鋪能夠像那些大公司一樣，用數據說話，一步步優化運營，實現穩健的增長。這本書，或許就是我邁嚮這個目標的第一塊敲門磚。

評分☆☆☆☆☆

我最近剛結束一本關於供應鏈管理的學習，這本書的書名《數據化管理：洞悉零售及電子商務運營》引起瞭我的注意。雖然我不是直接從事零售或電商業務，但供應鏈的管理很大程度上也離不開數據。我很好奇這本書會如何將數據化管理的概念應用到庫存優化、物流效率提升以及供應商關係管理等方麵。我希望書中能提供一些關於如何運用數據來預測市場需求，從而減少庫存積壓和缺貨風險的案例。同時，我也對書中可能涉及到的關於數據采集和整閤的挑戰以及解決方案感到好奇，因為在實際操作中，數據孤島和數據質量問題常常是阻礙數據化轉型的巨大障礙。這本書的齣現，也許能為我拓展數據思維的邊界，讓我看到數據在不同商業場景下的應用潛力。我期待書中能夠提供一些跨行業的通用性原則，即使我的工作領域有所不同，也能從中獲得啓發。

評分☆☆☆☆☆

很好！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

評分☆☆☆☆☆

接觸電商，需要看看書充充電瞭

評分☆☆☆☆☆

解客戶憂患，排除萬難，給於我們最好的購物體驗

評分☆☆☆☆☆

之前有朋友給我推薦過這本書，沒想到我在京東上找到瞭。

評分☆☆☆☆☆

書的內容不錯，很值得購買，京東物流杠杠滴，確實快！！！

評分☆☆☆☆☆

送給朋友(?°3°?)的，希望他會喜歡

評分☆☆☆☆☆

好很好用 收獲很快。效果好

評分☆☆☆☆☆

書本印刷來看是正版的，內容不錯有一定的實用性。是本不錯的數據分析教材。

評分☆☆☆☆☆

主要是利用數據進行零售的管理，在營銷上沒有太多東西。