数据运营:数据分析模型撬动新零售实战

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编辑推荐

学会数据分析应用,解决运营难题。

内容简介

针对不同的业务场景,分析模型怎么选?利用数据分析解决业务问题的完整思路是怎样的?商业分析如何养成?分析结果如何落地?

本书主要介绍12个经典数据分析模型在零售企业的决策应用实战。

本书适合的读者是数据分析师、市场分析师、商业分析师、数据运营官、业务决策者、强数据意识企业高层领导,以及其他对数据分析或数据运营感兴趣或欲转行从事数据分析或数据运营工作的人员。

作者简介

叶秋萍(公众号ID:shujushangye)


从数据分析师到数据分析运营管理者。

专业书籍《数据实践之美》作者之一。

互联网、传统行业都曾涉猎。服务过世界500强企业数据项目;经手过数据治理、数据分析、BI、数据中台设计、数据运营、用户画像等数据应用及企业整体解决方案;熟悉前沿的数据产品、数据运营体系。

致力于企业从“点”到“面”的数据应用,不能落地的数据项目都属于资源浪费。


章节目录

版权信息

内容简介

前言

第1篇 零售企业基础分析方法应用

第1章 开启数据化业务洞察:基础分析方法

1.1 趋势分析

1.2 对比分析

1.3 分布分析

1.4 组成分析

1.5 关系分析

1.6 其他分析方法

1.7 本章小结

第2章 让客单价“飞”起来:购物篮分析

2.1 从经典故事的起源探索购物篮分析的奥秘

2.2 两个案例:购物篮分析数据化决策怎么用

2.3 购物篮分析模型的实现

2.4 本章小结

第3章 擒贼先擒王,高效降本增益:帕累托分析

3.1 二八定律诞生的科学性

3.2 两个案例:帕累托分析数据化决策怎么用

3.3 帕累托分析模型的实现

3.4 本章小结

第4章 精准定位,业绩优化有方向:象限分析

4.1 象限分割的数学逻辑原理

4.2 两个案例:象限分析数据化决策怎么用

4.3 象限分析模型的实现

4.4 本章小结

第2篇 零售企业进阶分析方法应用

第5章 快速厘清自己,掌握外部形势:SWOT分析

5.1 SWOT分析的原理

5.2 两个案例:SWOT分析数据化决策怎么用

5.3 本章小结

第6章 1分钟梳理10万个用户的商业价值:RFM分析

6.1 RFM分析的逻辑原理

6.2 两个案例:RFM分析数据化决策怎么用

6.3 RFM分析模型的实现

6.4 本章小结

第7章 不懂商业数据分析?先来听它说:杜邦分析

7.1 从经典起源看杜邦分析如何“解”

7.2 两个案例:杜邦分析数据化决策怎么用

7.3 杜邦分析模型的实现

7.4 本章小结

第8章 谁动了指标的“情绪”方向盘:相关性分析

8.1 相关性分析是什么

8.2 两个案例:相关性分析数据化决策怎么用

8.3 相关性分析模型的实现

8.4 本章小结

第9章 “人以群分”科学决策:聚类分析

9.1 “人以群分”的分类逻辑

9.2 两个案例:聚类分析数据化决策怎么用

9.3 聚类分析模型的实现

9.4 本章小结

第10章 360度了解“陌生人”的商业手法:用户画像分析

10.1 用户画像分析的基础

10.2 案例:用户画像分析商业化运营怎么做

10.3 用户画像分析模型的实现

10.4 本章小结

第3篇 零售企业全域数据运营高阶应用

第11章 帮助企业生存扎根:AIPL消费全链路模型

11.1 AIPL模型的逻辑原理

11.2 两个案例:AIPL模型数据化决策怎么用

11.3 本章小结

第12章 帮助企业业务长青:阿里两大营销模型

12.1 提高消费质量:FAST消费者运营健康度模型

12.2 提升消费价值:GROW品牌业务增长模型

12.3 本章小结

数据运营:数据分析模型撬动新零售实战是2022年由电子工业出版社出版,作者叶秋萍。

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