《数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》｜如何从数据中发现商业规则？

核心书摘

《数据化管理》讲述了两个年轻人在大公司销售、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。作者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。

适合谁读

· 想学习数据分析的人

· 想抓住新零售变革机遇的人

· 市场营销从业人员

关于作者

黄成明，拥有15年的销售及数据分析经验，历经美国强生公司、妮维雅公司、雅芳公司和鼎盛时期的诺基亚公司。目前是数据化管理的咨询顾问和培训师。他独立研发了基于周销售权重指数的零售管理模型，可以有效地进行目标管理、销售预测、客流预估、促销评估、销售预警等。

学什么？如何进行数据化管理

在经济学中，经典的概念是"看不见的手"，这是所有微观经济学及市场经济的核心。而今日这个经典的概念，正在被另外一个更加重要的概念所替代成："看得见的数据"。伴随着互联网的发展，尤其是移动互联网的发展，市场的每一个细节都将数据化、智能化。

海量数据是大数据时代的显著特征，但是这并不是大数据的真正价值。当企业在海量的数据中寻找到有效的信息，提升企业的竞争力，帮助用户解决问题，这才是大数据对企业的意义所在。那么，如何进行有效的数据化管理呢？

今天的文章结合作者多年来的从业经历，从数据意识和零售思维两方面着手分析，让你掌握数据分析的方法，巧妙的融合到实际应用的场景中，形成数据化管理模型，全面提升企业管理能力。

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数据化管理流程，用分析工具对客观数据进行科学分析管理

首先我们来了解一下什么是数据化管理？这个其实在我们上周拆解的《零售管理》中已经提到过，数据化管理是用分析工具对客观、真实的数据进行科学分析，并把分析结果用在生产、营运、销售等每一个环节的一种管理方法。

在互联网改造实体经济的时代，大数据这个专用的IT名词越来越多的被实体零售商提起。马云说：人不可与趋势为敌!在移动互联日益发达的时代，“大数据”将成为连接生活和商业的神秘通道。

对于现在火热的“大数据”而言，很多实体零售企业都停留在叶公好龙的层面，嘴上一直在喊，而在实际应用的时候却不知所措。这主要是因为数据在传统零售业决策中占的权重不多，很多企业家决策的时候凭借的还是“拍脑袋”。

在数据科学无处不在的今天，这种凭直觉、拍脑袋的办法显然已经不合时宜，甚至还会成为企业管理中的巨大隐患，本书作者为我们提供了一套数据化管理流程，教会我们如何面对海量的数据，并把它的结果应用于管理实践。

下面我们来看一下数据化管理的8个步骤：

1、分析需求。分析需求包括收集需求、分析需求，明确需求三个部分。收集需求的方法主要有：访谈、市场调查、走访专家等。分析需求可以用思维导图来整理收集的信息。

2、收集数据。收集数据是根据使用者的需求，用各种各样的办法来获取相关数据的过程。数据收集途径包括公司数据库、公开出版物、市场调查、互联网、购买专业公司数据等方法。数据收集是数据分析的基础环节，在收集信息的时候还要不断地问自己，数据是不是可信？数据有没有缺失？

3、整理数据。整理数据是对收集的数据进行处理，让它变成进一步分析的标准格式的过程。需要整理的数据有非标准格式的数据、不符合业务逻辑的数据两大类。非标准格式数据例如，文本格式的日期、数字、重复数据等。在零售行业，不符合业务逻辑的数据非常多，比如说，有时候为了冲销售额，会有不真实的销售数据进入系统，还会有大量会员购买记录，电子商务中心的虚假点击量等。

4、分析数据。这是说在业务逻辑的基础上，运用简单有效的分析方法和合理的分析工具对数据进行处理的过程。没有业务逻辑的数据是没有任何价值的，对于分析师来说，熟悉业务，有业务背景是十分重要的。

5、数据可视化。数据可视化是说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。现代社会已经进入了一个速读时代，好的可视化图表可以自己说话，这节约了人们的思考时间。用最简单的方式传递最准确的信息，让图表自己说话，也是数据可视化的重要作用。

6、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，可以开发一种固定的模板格式，这样的好处是标准化、程序化，并且会节省时间。

7、形成分析报告。分析报告是数据分析师的产品，在报告中也要明确论点，有严谨的论证过程和令人信服的论据。

8、应用。数据分析报告并不是数据化管理流程的终点，它是数据管理流程中的起点，数据化管理的目的是应用，没有应用的流程是不完整的。应用就是把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、对趋势进行准确的判断等来提高各部门的业务能力。

基于大数据进行决策管理，可以有效的提高商场营收

下面我们以上海“大悦城”为例，为大家分解一下如何利用大数据进行决策管理。

2014年“万圣节”的时候，上海大悦城举办了一次主题为“鬼屋”的营销活动。他们开展这次活动的目标是提高会员的粘性和活跃度，具体的做法是积分兑换礼品。

他们首先通过对客户购买偏好的分析，挑选出了会员感兴趣的品牌，作为积分兑换的目标礼品。然后，大悦城对目标顾客群体进行了“画像”：他们60%是女性，她们对购物有浓厚的兴趣，并且会带来男客户；还有一部分是最近一个月没有来过，但历史上有过购物记录的人。

上海大悦城通过数据分析，把活动信息发送给了12万会员中符合要求的1824人，最后实际兑换人数为128人，参与率为7％，而同行业同类的促销活动参与率常常不超过1％，而这次活动的会员拉动率也超过了12％，大悦城的这次活动之所以能产生这么好的效果，主要是因为事前进行了严谨的大数据分析，是一次精准营销。这是“瞄着打”和“蒙着打”的区别。

前面说了大悦城对顾客进行画像，那么它是怎么用数据描绘消费者“画像”的呢？

1、对会员重新认识，用各种方式完善会员数据库。大悦城会对每一位会员建立一个会员ID ，会员的姓名、电话、邮箱、地址等信息都会补充进来，这是一个无限延伸的表格，只要是会员身上的“标签”，就会补充进来，以让“画像”更加具体。

2、交易信息。大悦城建立了POS系统、会员积分系统等，这些都能获取交易数据。借助这些数据，大悦城创造了以预测销售为核心的商业分析系统。

3、顾客的空间活动捕捉。大悦城利用视频识别和WIFI热点捕捉技术，得到整个商场顾客的行走路径热点图，以此来掌握客户行为和喜好，这为精准化营销和推广做了准备。

4、通过主题活动来获得消费者信息。大悦城每年都会有很多主题活动，这些活动有的能让客户在互联网进行订票，通过互联网订票的消费者会留下自己的信息，这也是大悦城捕捉会员信息的来源。

5、和第三方合作伙伴获取数据。比如说，大悦城和发卡银行联合开展促销活动，也可以获取相关会员信息。

6、对商户进行多维度经营数据分析，比如说，销售情况、客流量、客单价、提袋率、促销计划等，以此来推算出哪些商户能够完成抽成租金的销售业绩，哪些商户不能完成。

除此之外，大悦城还对全国75万会员消费趋势进行了分析，他们发现，在消费者成为会员后的第三个月和第十二个月，会出现购买量下降的情况，于是在下降趋势发生之前，大悦城会设计针对性活动并安排专门客服通过与会员主动沟通、精准推广和细心维护。

从经营效果来看，这种基于大数据的分析而展开的营销活动对大悦城销售额的总体提升帮助明显。以朝阳大悦城为例，2013年朝阳大悦城销售额为21亿元，同比增长50％，客流高达2100万，同比增长45％。

零售业基本的思维模式：人、货、场

过去互联网在十年多的时间里发展迅速，带来了生产率的极大提升，这些福利并没有被传统零售业所享受。

但到了现在，互联网普及了，传统零售业的老板们也逐渐有了互联网思维，开始使用互联网工具，这让他们得到了互联网的赋能，开启了新零售之路。

新零售是以消费者为中心的数据驱动的泛零售形态。其中最为重要的特征是最近经常被人提到的“人、货、场”。现在不管是线上还是线下，人、货、场都是零销营运的核心三要素。

那么下面我们一起来看看什么是人、货、场：

1、人：以人为本无限逼近消费者内心需求。

网上有一句流行的话说：大数据时代，商家会比你自己还了解你。这其实是零售业的核心诉求，无限逼近消费者内心需求，在任何场景下都能智能化地推送给你所需要的信息。

比如说，你走到南京路上，一份根据你的爱好和消费习惯制定的“逛街指南”就会发送到你的手机上：“你喜欢的大衣正在打折哦，在百货一层就有货哦”“你喜欢的手机今天有优惠哦，就在百货大楼二层哦”

2、货：C2B定制化生产模式成为现实

大工业时代的商业法则是：大生产+大零售+大渠道+大品牌+大物流，为的就是无限降低企业的生产成本。但，随着经济的发展和生活水平的提高，价格已经不再是第一位要素了。

消费者对于个性化的消费需求越来越明显，大众化消费时代将要过去，小众化消费时代已经到来，商品将会更个性化，并被赋予更多的情感。也就是说从生产的源头开始，都要以“人”的需求为中心。

3、场：消费场景无处不在

当下，品牌和用户的触点，或者说消费场景，实现了爆发式的增长。门店、电商、移动、电视等，渠道多元化，消费者基本上实现了随时随地购物，可以说，只要有屏幕和网络的地方就能达成商品交易。

随着AR/VR技术的发展，以后消费场景将会实现无处不在，所见即所得。这将会给“人”的消费体验带来提升。

下面我们来看看阿里从人、货、场三方面思考，怎么用大数据陈列商品的？

在新销售时代，用户通过线上产生的数据和在线下体验产生的数据将会成为一体，线下会利用线上的数据在橱窗展示、商品推荐等，直接促进交易完成。

“素型生活”是阿里新型零售平台业务模式的样板店，它和59个互联网品牌产生跨界合作，实现线上线下同款同价，每周上百款产品同步上新，并24小时营业。

在尝试新零售的过程中，素型生活改变了传统的线下门店陈列方式，建立起场景式营销的购物体验。在选择商品上，实现海量商品的精准化挑选，借助阿里大数据平台，素型生活从新零售平台的品牌池中挑选符合店铺定位的商品。大数据也帮助素型生活分析出某区域最受欢迎的品牌、款式等，降低买手的选品门槛。

在下单问题上素型生活同样也做出了改进，当用户扫描商品标签二维码时，线上销售价格就会出现，顾客可以选择在前台买单，也可以选择在手机上买单，商品可以选择门店现场自提或者是选择快递到家，同时候也可以收藏回家后再通过线上下单，真正实现了线上线下打通的全新购物体验。

作为阿里新零售业务的全国首个线下集合店，“素型生活”凯德广场·金牛店的人流量同比增长了5倍，销售业绩提升了3倍，坪效提升了3.5倍，连带率也从1.3上升到3.8。这一组数据远比合作之初期望新零售能够促进门店业绩在原有基础上提升30%-50%的目标高出了太多。

数据化追踪销售，要在大量的数据分析的基础上

前面我们讲了数据化管理的流程和零售业基本的思维模式，下面我们来说一下如何用数据化追踪销售。

说起销售追踪，很多人可能会理解为，打打电话或者发发邮件询问和催促销售人员完成订单。事实上，销售追踪并不只是打电话、发邮件这么简单，它是一门技术工作，销售追踪是建立在大量数据分析的基础上的。利用数据来追踪主要有如下几种形式：

1、数据对比。对比产生差距，对比产生压力，对比产生问题。比如城市排行榜，大家总是盯着自己前后1位的城市，既要超过前面的城市，又要防止后面的追上自己。在销售上，也是这个道理，大家注重销售排行榜，就会想超越自己前面一位的，也害怕被后一位的追上，这么一对比，销售人员就会有动力了。

2、有效地利用“极值”来追踪销售。销售中有很多“极值”可以用来追踪销售，比如店铺日/月销售额最高纪录，黄金周销售高峰值，店庆销售最大值等。销售就是一个不断突破自己的过程，优秀的销售人员会想方设法突破自己，因此，好的追踪手段是引导销售人员不断地突破自己的最高纪录，为此企业可以设置一些突破奖和奖品。

3、利用单位权重曲线来追踪销售。所谓权重曲线就是把每天的销售额分别除以当日的权重指数，绘制出来的曲线。权重曲线就好像是一个监视器，随时监控着销售额、人流量、网站点击量等的异动。比如说你看一个化妆品专卖店的销售权重曲线，你会发现有一些突变点是因为有了促销活动，有一些突变点是因为销售出现了问题。

4、用预测值来追踪销售。在生活中，我们经常会用销售完成率来追踪销售，但是完成率的缺陷是同一时间节点在不同区域的完成率很有可能不具有可比性。完成率是历史数据的对比，预测是对未来的预估。比如说，你可以通过一周的销售额来预测月销售额。

总结

互联网时代，电商对零售业的影响我们有目共睹，这个行业的竞争也越来越激烈了，以前的粗放式的管理已经不适合现在，我们需要精细管理，这就需要数据，数据是一种无形的资产，也是核心竞争力的基础。

本书《数据化管理》作者是黄成明，拥有15年的销售及数据分析经验，曾先后在美国强生公司、妮维雅公司、雅芳公司和鼎盛时期的诺基亚公司任职。目前是数据化管理的咨询顾问和培训师。他独立研发了基于周销售权重指数的零售管理模型，可以有效地进行目标管理、销售预测、客流预估、促销评估、销售预警等。

通过拆解本书大家可以学到：数据化管理的流程；零售业基本的思维模式：人、货、场；如何用数据化追踪销售。

不懂数据，就做不好生意；不懂大数据，就做不成生意！数据是生意经营过程的量化结果，里面蕴含着不为人一眼察觉的奥秘。通过了解数据背后的逻辑、规律、趋势和洞见；可以更好地读懂过去、了解现在、预见未来。本书对数据管理进行了解读，数据对于商业的价值，就像电子对于科技的价值，了解数据背后的秘密，将为我们的经营活动插上飞翔的翅膀。

恭喜你，与今今乐道读书会一起读完了生命中的第 628 本书，希望今天的内容能给你有益的启发。（拆书人：侯姗姗）

《数据化管理：洞悉零售及电子商务运营》金句：洞悉数据背后的逻辑、趋势和规律。

大数据的应用早已渗透到人们生活中的方方面面：亚马逊运用大数据为客户推荐商品信息，阿里用大数据成立了小微金融服务集团，而谷歌更是计划用大数据接管世界。点击右下方“分享”按钮，把数据化管理的方法送给需要的朋友，让他们也能把握互联网时代的下一个变革。

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（语音、文字、图片部分来自今今乐道APP和网络，老农整理）