數據運營：數據分析模型撬動新零售實戰

第1 篇　零售企業基礎分析方法應用 第1 章　開啟數據化業務洞察：基礎分析方法 002 1.1　趨勢分析 003 1.2　對比分析 005 1.3　分佈分析 009 1.4　組成分析 013 1.5　關系分析 015 1.6　其他分析方法 017 1.7　本章小結 019 第2 章　讓客單價“飛”起來：購物籃分析 020 2.1　從經典故事的起源探索購物籃分析的奧秘 020 2.2　兩個案例：購物籃分析數據化決策怎麽用 022 2.2.1　模型適用的零售業務場景 022 2.2.2　案例1 ：不合時宜的服飾可以不打折清倉嗎 025 2.2.3　案例2 ：如何輕松獲取私域運營流量 （新零售場景） 030 2.3　購物籃分析模型的實現 034 2.4　本章小結 036 第3 章　擒賊先擒王，高效降本增益：帕累托分析 038 3.1　二八定律誕生的科學性 038 3.2　兩個案例：帕累托分析數據化決策怎麽用 040 3.2.1　模型適用的零售業務場景 040 3.2.2　案例1 ：降本增益，1500 多個商品如何優化 041 3.2.3　案例2 ：企業的用戶貢獻分佈健康嗎 （CRM 管理） 045 3.3　帕累托分析模型的實現 049 3.4　本章小結 054 第4 章　精準定位，業績優化有方向：象限分析 056 4.1　象限分割的數學邏輯原理 057 4.2　兩個案例：象限分析數據化決策怎麽用 060 4.2.1　模型適用的零售業務場景 060 4.2.2　案例1 ：餐廳的菜品如何管理優化 062 4.2.3　案例2 ：紙業零售商如何提升門店業績 066 4.3　象限分析模型的實現 070 4.4　本章小結 074 第2 篇　零售企業進階分析方法應用 第5 章　快速釐清自己，掌握外部形勢：SWOT 分析 076 5.1　SWOT 分析的原理 076 5.2　兩個案例：SWOT 分析數據化決策怎麽用 079 5.2.1　模型適用的零售業務場景 080 5.2.2　案例1 ：用戶眼中的品牌是什麽樣的 （市場決策） 081 5.2.3　案例2 ：備選開店的3 家購物中心該如何選擇 （企業戰略） 085 5.3　本章小結 091 第6 章　1 分鐘梳理10 萬個用戶的商業價值：RFM 分析 092 6.1　RFM 分析的邏輯原理 093 6.2　兩個案例：RFM 分析數據化決策怎麽用 095 6.2.1　模型適用的零售業務場景 095 6.2.2　案例1 ：你的高價值用戶在哪裡（CRM） 097 6.2.3　案例2 ：打折清倉的靴子賣給誰（營銷決策） 103 6.3　RFM 分析模型的實現 107 6.4　本章小結 110 第7 章　不懂商業數據分析？先來聽它說：杜邦分析 112 7.1　從經典起源看杜邦分析如何“解” 112 7.2　兩個案例：杜邦分析數據化決策怎麽用 114 7.2.1　模型適用的零售業務場景 114 7.2.2　案例1 ：上個月的營業總成本為何這麽高 （財務分析） 117 7.2.3　案例2 ：如何快速學會商業分析（商業思維） 120 7.3　杜邦分析模型的實現 124 7.4　本章小結 125 …… ……