数据化管理：洞悉零售及电子商务运营 | 学习笔记 (全)_《数据化管理——洞悉零售及电子商务运营》

一.什么是数据化管理？

1.概念

• 是指运用分析工具对客观，真实的数据进行科学分析，并将分析结果运用到生产，营运，销售等各个环节中去的一种管理方法

2.意义

• 量化管理：如绩效KPI（key performance indicator，关键绩效考核指标）
• 最大化销售业绩，最大化生产效率
• 有效节约企业各项成本和费用
• 组织管理，部门协调的工具提高企业管理者决策的速度和正确性

3.四个层次

• 业务指导管理：通过数据收集，数据监控，数据追踪等手段透视业务，通过数据分析，数据挖掘等方式搭建业务管理模型来提升业务
• 营运分析管理：是对人，货，场，财的分析管理
• 经营策略管理：指通过对各经营环节进行对应的数据分析来达到制定或修改策略的目的
• 战略规划管理：通过企业内部和外部数据，制定企业的长远规划的过程

4.流程图

• 分析需求：包括收集需求，分析需求，明确需求三部分
• 收集数据：根据使用者的需求，通过各种方法来获取相关数据的过程
• 整理数据：对收集到的数据进行预处理，使之变成可供进一步分析的标准格式的过程
• 分析数据：指在业务逻辑的基础上，运用最简单有效的分析方法和最合理的分析工具对数据进行处理的一个过程
• 数据可视化：将分析结果用简单且视觉效果好的方式展示出来，一般运用文字，表格，图表和信息图等方式进行展示
• 应用模板开发：对于那些标准化程度比较高的数据以及使用频率比较高的分析文件，可以开发成一种固定的模板格式，这样的好处是标准化，程序化，并且会大大节约时间
• 分析报告：数据分析师的产品，可以用word，excel，ppt作为报告的载体
• 应用：将数据分析过程中发现的问题，机会等分解到各业务单元，并通过数据监控，关键指标预警，对趋势进行合理判断等手段来指导各部门业务提高

二.寻找零售密码

1.周权重指数

定义

• 以某段销售周期内的历史日销售额数据为基础，以周为单位，进行权重分析处理的一种管理工具。周权重指数是一个相对概念，每个企业都不尽相同，值越大表示该企业或店铺的日销售额波动幅度越大

计算步骤

• 收集企业每个完整店铺最近一个完整年度中的日销售额数据
• 对日销售额数据进行预处理，剔除异常数据（目的是为了让数据更真实反映正常日期的销售规律走势）
• 将剩下的数据以周为单位整理，然后计算出平均日销售
• 找到平均销售中销售额最低一天的销售数据，设定它的日权重指数为1.0，然后分别用其余六天的平均日销售额除以这个最低值，就分别得到每天的日权重指数
• 将每日权重指数相加就是周权重指数

2.周权重指数的应用

• 判断零售店铺销售规律辅助营运
• 分解日销售目标
• 月度销售预测
• 销售对比

3.单位权重（销售）值曲线

定义

• 将每一天的销售额分别除以当日的权重指数

应用

• 销售追踪过程
• 特殊事件的量化处理
• 促销活动的分析及评估
• 新产品上市的分析及评估
• 突然的短缺货对销售的影响
• （商圈内或电子商务）同业竞争分析
• 关键人物的离到任分析
• 店铺其他状态变化分析
• 电子商务网页改版分析

用权重指数寻找零售业的秘密

• 寻找零售规律的企业标准，就是企业周权重指数
• 找到各分部的零售规律，就是根据企业标准来计算各分部的日权重指数
• 每日计算当天的日目标，也可以月初一次性计算出来
• 根据每日销售计算当月的销售预测值，这个工作需要每天进行一次
• 计算每天的单位权重值，进行销售追踪，发现销售是否有异常
• 促销评估，新品上市等事件量化处理，根据事件进度随时进行
• 排班评估，每月进行一次

三.销售中的数据化管理

1.销售都是追踪出来

形式

• 数据对比
• 有效地利用极值
• 利用单位权重曲线
• 利用预测值

注意事项

• 追踪表格化，系统化
• 充分发挥人，特别是直线汇报经理的追踪作用，层层追踪
• 利用销售会议来追踪，晨会，周会都是很好的追踪时机
• 利用科技手段来追踪销售
• 将结果过程化更有利于追踪
• 追踪必须要有结果

2.常用的销售分析指标

零售业常用的数据分析指标可以拆解为 "人，货，场，财务" 四个角度

四.商品中的数据化管理

1.常用的商品分析指标

2.常用的商品分析方法

• 自然分类方法：线分类法（层次分类法，将商品按照层次逻辑分成若干个类别），面分类法（平行分类法，将所有商品分成若干个面，每个面都是独立的类目，成平行关系，相互之间没有从属关系）
• 销售分类方法：二八法则（将所有商品分为重点商品和非重点商品两类），ABC分类（根据商品的进销存状况，将商品分为重要，一般重要，不重要三类），平均值分类（一般是使用销售数据，以产品的平均销售量为依据进行分类）
• 价格分析：是4P理论中的重要一环，是消费者决定购买与否的关键因素
• 定价策略：成本定价法，需求定价法，竞争定价法

价格带管理流程

• 确定需要进行价格带分析的商品类别，这里一般是小类
• 分析价格带宽度。决定价格带宽度的因素有三个：消费者，竞争者和供应商。价格带定位有三种方法：市场调查法，竞争对手调查法，销售数据分析法
• 确定价格点。对于一个零售企业来说，一般有两个加个点：目标价格点，销售中实际跑出来的加个点
• 确定价格带宽度和价格线，要考虑制定几条价格线，每条价格线对应的价格是多少
• 确定价格区，可以有一个价格区，两个价格区甚至三个价格区
• 确定价格带深度。对于超市来说陈列空间是有限的，SKU太多没办法陈列，所以商品的深度基本是一个确定值

影响消费者价格敏感度的因素

• 产品自身的因素。该产品是否不可取代，在消费者心中的重要程度如何，使用频率怎样，越重要越不可取代使用频率越高的商品，消费者越敏感
• 零售商的价格策略会加强或降低消费者对价格的敏感程度
• 消费者自身的原因。个体差异，消费者对价格敏感度千差万别，同样的价格，不同人感觉是不一样的

3.商品的关联销售分析

商品间的关联关系

• 强关联：当商品的关联度超过某个值时
• 弱关联：关联度不高的商品，对于这些商品可以尝试在一起，然后再分析看是否关联度有变化，如果关联度大幅提高，则说明原来的弱关联有可能是陈列的原因造成的
• 排斥关系：指两个产品基本上不会出现在一张购物小票中，这种商品尽量不要陈列在一起

提高商品关联度的方法

• 以关联度来设计卖场的陈列，促销，推广等，对关联度高的商品在销售中特殊对待
• 建立商品的人气指数档案，及时更新
• 利用特殊日期，特殊事件等进行关联销售
• 建立关联推荐机制
• 有效地利用数据挖掘来提高关联销售

4.商品的库存管理

• 切割库存，让库存分析更合理
• 量化库存，确保库存的安全性
• 库存结构分析，确保库存结构的合理性
• 预估销售，确保库存量，把握未来销售脉搏
• 特殊库存分析

5.商品的利润管理

商品的现值：指商品在某个时间节点被消费者认可的价值，常用在具有明显生命周期的产品上

五.电子商务中的数据化管理

1.数据分析是电商营运的指路明灯

电商和传统零售的区别

• 传统零售是利用二八法则生存，电商靠长尾理论积累销售
• 电商是大数据，传统零售是小数据
• 传统零售是物流，零售过程就是商品的流动；电商是信息流，顾客通过搜索，比价，评论，分享产生信息，达到购买的目的
• 传统零售注重体验感，购物有时候也是社交的一部分；电商注重服务和效率
• 传统零售是做加法，通过一家店一家店的开发来扩大自己的影响力；电商是做乘法，通过资金的投入迅速抢占市场
• 成本结构不同：传统零售的主要成本是房租和人工成本；电商主要成本是物流和营销成本

需要的数据

• 营销数据：包括营销费用，覆盖用户数，到达用户数，打开和点击用户数。由这些数据衍生出来人均费用，营销到达率，打开率等指标
• 流量数据：包括浏览量（pv），访客数（uv），登陆时间，在线时长等基础数据。其他流量相关的数据指标，如人均流量，人均浏览时长等基本上都是由这几个指标衍生出来的
• 会员数据：包括会员的姓名，出生日期，真实性别，网络性别，地址，及登录记录等行为数据
• 交易及服务数据：包括交易金额，交易数量等数据，这部分线上线下差异不大，有差别的只是数量级和数据收集的方法，线上的交易数据更大
• 行业数据：淘宝的数据魔方，一些专业的第三方也会通过爬虫抓取一些行业数据

2.电商数据分析指标

• 流量指标：浏览量（pv），访客数（uv），回访客数
• 转化指标：转化率，注册转化率，客服转化率，收藏转化率，添加转化率，成交转化率
• 营运指标：线上和线下指标差异不大
• 会员指标：注册会员数，活跃会员数，活跃会员比率，会员复购率，平均购买次数
• 财务指标：新客成本，单人成本，单笔订单成本，费销比，物流相关的财务指标
• 关键指标：企业性质不同，所处阶段不同，行业不同，企业负责人的关注点自然不同

六.零售策略中的数据化管理

1.渠道策略的数据化管理

如何科学地将渠道分类

• 按代理-批发-零售三级渠道标准分类
• 按行政区域分类
• 按销售性质分类

2.会员策略的数据化管理

会员基础数据分析思路

• 每天或每天需要关注并追踪的会员指标
• 每月和每季需要分析的会员指标
• 年数据研究指标

评估会员的综合价值

• 最近一次消费时间
• （某个周期内的）消费频率
• （某个周期内的）消费金额
• （某个周期内的）最大单笔消费金额
• （某个周期内的）特价商品销售占比
• （某个周期内的）高单价商品消费占比

会员购买行为分析的作用

• 分析会员购买行为共性，用以指导企业的决策，营运计划，店铺管理等
• 个体研究，给每个会员贴标签

3.竞争对手分析

界定竞争对手的方法

• 人：总在挖你墙角的企业，或者员工离职后去的最多的企业；从争夺客户资源的角度找
• 货：销售同品类商品或服务；销售非同品类但属于可替代，销售互补品类的商品或服务
• 场：主要指卖场资源的竞争
• 财：营销资源/生产资源/物流资源的竞争

界定竞争对手的特点

• 竞争对手形式呈现多样性
• 竞争对手具有地域性，同一个公司在不同地区竞争对手很可能是不一样的
• 竞争对手非唯一性，对销售部来说同业竞争就是最大的竞争对手，对市场部来说抢夺营销资源的都是竞争对手，对生产部来说抢夺生产资源的都是竞争对手
• 竞争对手具有变化性，是否能及时发现潜在竞争对手也很关键

4.营运策略的数据化管理

七.必知必会的数据分析方法

1.数据分析的立体化

• 由小到大，由局部到整体的立体化，就是通常说的点线面的概念，各维度间是包含关系
• 通过增加不同维度的方法实现立体化，各维度间是平行关系

2.数据没有可对比性就没有数据分析

• 同比：本期和去年同期的对比
• 环比：本期和上一期的对比

3.常用的数据分析方法

如何设定指标的权重

• 主观意见法：企业或部门负责人根据业务实际发展需要，对各维度主观赋值的一种方法
• 历史数据法：常用在寻找销售规律的时候
• 矩阵对比法：一般来说离现在越近的数据越具有参考价值，意味着权重值也应该越大

4.数据展示也是一种分析方法

雷达图使用注意事项

• 只有一个坐标轴，不可能同时显示量纲不同的指标，所以在展示不同量纲或数量级的指标时，需要先去量纲，先标准化处理
• 指标不能太多
• 一个雷达图中最好不要超过三个系列，太多会影响识图。如果实在太多的话可以考虑几个雷达图组合在一起展示或者采用交互式的方式
• 指标的排列顺序可以按照值的大小顺序或将相关性高的指标放在一起展示