【数据化管理】整理与杂记

第1章 什么是数据化管理

数据化管理的四个层次

  • 业务指导管理
  • 营运分析管理
  • 经营策略管理
  • 战略规划管理

数据化管理流程图

第2章 寻找零售密码

追踪北极星指标——销售额的方式

周权重指数

零售业规律就是以周为单位不断循环的过程,传统行业周末是销售高峰,电子商务周末反而一般。视频行业也有相似的规律。

周权重指数是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。一般介于7.0~14.0之间。值越大表示该企业或者店铺的日销售额波动幅度越大。

权重指数概念适用于如下这些行业或业态:

  1. 传统零售业
  2. 各种专卖店
  3. 以普通消费者为对象的电子商务模式
  4. 售卖服务的业态

有明显周期规律的,例如针对儿童的app产品可以考虑应用。

  • 针对不同行业观察追踪的指标数据可能不同,零售业、专卖店可以利用销售额或客流量数据来计算权重指数,而以售卖服务为主的业态,例如手机运营商的营业厅不产生销售额,可以利用日客流量为基础数据计算,电子商务网站可用访问量等。
  • 每个企业只会有一个周权重指数,但是周一到周日的日权重指数每个店铺可能是不一样的。

周权重指数的应用

  • 判断零售店销售规律辅助运营(安排店铺员工排班、安排店铺的陈列调整时间、部署送货时间等)
  • 分解日销售目标
  • 月度销售预测
  • 销售对比

黄氏曲线——单位权重(销售)值曲线

单位权重(销售)值=\frac{销售额}{权重指数}
黄氏曲线=权重曲线同时间段的平均值

应用

  • 应用销售追踪过程中(例如:预防月初月末“放松”或“踩刹车”)
  • 特殊事件的量化处理(例如:2008年奥运会)
  • 促销活动的分析评估
  • 新产品上市的分析及评估
  • 其他应用

黄氏曲线的应用要求有非常清晰的时间节点、非常明确的时间信息状态;建议要同时画权重曲线和黄氏曲线。权重曲线是用来进行追踪跟进的,黄氏曲线是用来分析和评估的

黄氏曲线的事前、事后的时间长度不能过长或者过短,一般选取5~10天比较合适,7天是最佳时间段。

权重曲线应该是围绕一个值上下波动,如果出现连续的上升或下降,很可能是有某种状况发生。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 217,084评论 6 503
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 92,623评论 3 392
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 163,450评论 0 353
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,322评论 1 293
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,370评论 6 390
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,274评论 1 300
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,126评论 3 418
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,980评论 0 275
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,414评论 1 313
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,599评论 3 334
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,773评论 1 348
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,470评论 5 344
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,080评论 3 327
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,713评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,852评论 1 269
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,865评论 2 370
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,689评论 2 354

推荐阅读更多精彩内容