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 關係分析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麼用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：如何輕鬆獲取私域運營流量（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麼用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章精准定位，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麼用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分析數據化決策怎麼用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麼樣的（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分析數據化決策怎麼用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麼用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麼高（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

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 …… ……