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数据化管理1

数据化管理是指将业务工作通过完善的基础统计报表体系、数据分析体系进行明确计量、科学分析、精准定性，以数据报表的形式进行记录、查询、汇报、公示及存储的过程，是现代企业管理方法之一。本图总结了相关的知识。

编辑于2022-05-19 02:11:31

数据化管理

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数据化管理是指将业务工作通过完善的基础统计报表体系、数据分析体系进行明确计量、科学分析、精准定性，以数据报表的形式进行记录、查询、汇报、公示及存储的过程，是现代企业管理方法之一。本图总结了相关的知识。

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数据化管理是指将业务工作通过完善的基础统计报表体系、数据分析体系进行明确计量、科学分析、精准定性，以数据报表的形式进行记录、查询、汇报、公示及存储的过程，是现代企业管理方法之一。本图总结了相关的知识。

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什么是数据化管理？

第一章

1.1 聪明的销售人员

大量一线销售人员，利用各种管理制度漏洞来获得利益

如何监控这种行为？

利用数据建立一项监控制度，设立预警条件，定期筛选出问题，辅以其他抽查等手段。

企业仅有数据分析是不够的，数据需要能“管理”到业务的每个角落。

1.2 数据化管理的概念

根据业务逻辑

销售中的数据化管理

商品中的数据化管理

财务中的数据化管理

人事中的数据化管理

生产中的数据化管理

物流中的数据化管理

1.3 数据化管理的意义

量化管理

KPI就是对日常业务的一种量化管理

最大化销售业绩、最大化生产效率

将正确的分析结果用最实际的方式应用到业务层面

有效地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

1.4 数据化管理的四个层次

业务指导管理

目标及预测管理，利润及费用管理

营运分析管理

人，货，场的分析管理

经营策略管理

商品定价，品牌定位，竞争对手等

战略规划管理

宏观经济分析

行业环境分析

经营环境分析

内部资源分析

企业竞争力分析

战略目标规划管理

战略可操作性评估

1.5 数据化管理流程图

分析需求

收集，分析，明确

和使用对象进行访谈

市场调查

走访专家

收集数据

数据来源是否可靠？

收集方法是否有瑕疵？

收集的数据是否有缺失？

数据整理

标准格式，符合业务逻辑

分析数据

简单有效的分析方法和合理的分析工具

第7章详解

数据可以化

图表主要作用传递信息，不要炫技

不要试图在一张图中表达所有信息

以业务逻辑为主线串起来，不要随意堆砌图表

不要试图用图表骗人

应用模板开发

标准化，程序化

分析报告

注意审题

见《如何写一份高质量的数据报告》导图

应用

将分析过程中发现的问题、机会分解到各业务单元，通过数据监控，关键指标预警、对趋势合理判断等指导各部门的业务提高

1.6 数据化管理应用模板

数据分析师制造可重复利用的产品

方法见第8章

寻找零售密码

第二章

2.1 周权重指数

寻找零售店铺的规律

以周为单位不断循环

一些日销售数据需要剔除

法定节假日

法定假期的调休日

行业特殊日

非正常销售日

什么是周权重指数

以某段销售周期内的历史日销售为基础，以周为单位，进行权重分析的管理工具。

适用行业：

传统零售业

各种专卖店

B2C C2C

周权重指数的计算

1、收集每个完整店铺最近一个完整年度中的日销售数据额

2、整理出日销售数据

3、剔除异常数据

4、以周为单位整理，计算出平均日销售

5、找到平均销售额最低的一天，设定它的日权重为1.0，分别用其余六天的平均日销售额除以这个最低值，得出每天的日权重指数。

6、每日权重指数相加就是周权重指数。

日权重指数的特殊处理

日权重指数=日销售额/单位权重（销售）值

每天常规的权重

促销级别的特殊权重

节假日权重

2.2 周权重指数的应用

判断零售店铺销售规律辅助营运

可以根据权重指数值的高低来安排员工排班

安排店铺的陈列调整时间

部署送货时间窗口

分析日销售目标

追踪业绩，销售管理

可用K线图

日销售目标公式

日销售目标=月销售目标*（日权重指数/月权重指数）

月度销售预测

公式：月销售预测值=日销售额总和/（日权重指数和/月权重指数）

注意点

每月1-9日数据偏少，预测值偏差大些，10日以后和实际销售额较接近

每天不断滚动变化，最新一个预测值是最有效的

预测值的准确高低排序：全国> 区域> 城市> 分店> 品牌

预测值的准确度会受突发状况影响，如异常天气，无规律人为大单等

销售对比

日销售数据的同比需要遵循的原则

星期几对比星期几

公众假期对等对比原则

遵循中国阴历对等对比原则

春节期间

阳历对等对比原则

特殊日期，如3.8，2.14

单位权重法

公式：单位权重(销售）值=日销售额总和/日权重指数总和

销售额和权重指数为某个销售期的对应值

单位权重属于零售业中比较精细化的管理概念，使用需要精通业务

2.3 神奇的黄氏曲线--单位权重（销售）值曲线

单位权重（销售）值曲线

销售额和权重对比趋势图

应用在销售追踪过程中

存在“月初放松”和“月底踩刹车”的状况

通过分析揭示，提醒干预，促进销售额最大化

特殊事件的量化处理

奥运会，315品牌曝光等

促销活动的分析及评估

误区

只和促销目标对比，完成目标就算成功

只进行促销期的数据同比，且对比误差较大

只关注促销前和促销中数据，从不关注促销的的数据

注意

促销前和促销后的周期一般取7天

新品上市的分析及评估

注意点

只需上市前和上市中的黄氏曲线图

需要同时分析新品占比，判断黄氏曲线的变化是否主要是新品影响

同样根据黄氏曲线做爆发度和衰减度的分析

其他应用

“突然”的短缺货对销售的影响

同业竞争分析，可以分析事件对自己的影响度

关键人物的离到任分析

店铺其他状态变化分析，如新装修，陈列改变等

线上网页改版分析

其他突发情况

总结：黄氏曲线是用来分析和评估的，它是"事后"工作。

案例及应用-数据化排班

店铺的最佳排班方式

早、中、晚排班制

按需排班

利用销售规律来排班

周销售规律

日客流规律

排班制注意事项

必要时可用四班制（早，中，中晚，晚）

平衡员工的上班效率值及公平性

通过排班和销售权重指数的对比分析，可评估员工的工作能力

销售中的数据化管理

第三章

3.1 销售都是追踪出来

没有目标管理就没有销售的最大化

需遵循SMART原则

具体而明确的

最好具有唯一性

可量化的

能量化的就要量化

可实现的

不能虚高也不能太低