数据化管理是一台预警机，提前预测销售、客流、访问量等数据，业务层面可提前做出反应，从而制定对应的策略。
一、数据化管理的四个层次
业务指导管理--营运分析管理 --经营策略管理--战略分析管理
业务指导管理：通过数据收集、监控、追踪等手段透视业务，通过数据分析，挖掘等方式搭建业务管理模型来提升业务。
营运分析管理：是对人、货、场、财的分析管理
经营策略管理：指通过对各营运环节进行对应的数据分析来打到指定或者修改策略的目的。
战略规划管理：指通过企业内部和外部数据，制定企业的长远规划的过程。
数据化管理流程图
1分析需求
收集需求、分析需求、明确需求
2.收整数据
通过各种方法获取相关数据
3.分析数据
运用有效的分析方法合理分析数据
4.分析报告
数据分析报告要有论点、论据、论证
5.模板应用
数据化管理目的是应用
二 销售数据管理
销售都是追踪出来的，下属不会主动做你希望他做的事情，他们只会做你监督和检查的事情！
没有目标管理就没有销售的最大化，目标管理必须遵循SMART原则
没有标准就没有追踪的依据
特定标准：经验值，理论值，平均值
时间标准：同比、环比、定基比
空间标准：相似空间、先进空间、扩大空间
计划标准：公司计划、个体计划、三方计划
人货场是零售业基本的思维模式
人：1.员工：新员工、老员工 2.顾客：普通、会员
货：1.商品：销售状况、品类结构 2、特正价
场：1.卖场：陈列声光电 2.渠道：地域商圈
三 电商数据化管理
2012年大殿上的移动端销量占总销量额比重已接近20%，2014年大佬们又开始在OTO市场发力
电商和传统零售的区别
传统零售利用二八法则 电商考的是长尾理论
传统零售是小数据 电商是大数据
传统零售是物流，电商是信息流
成本结构不同 ：传统零售是做加法，电商是做乘法。传统零售注重体验感，电商注重的是服务和效率
电商需要分析的数据：行业数据、流量数据、交易数据、会员数据、营销数据
电商数据分析指标
流量指标：包括浏览量、访客数、当前在线人数、平均在线时长
流量指标是电商研究的核心，由于在互联网上的用户每一个动作都可以被记录下来，所以这给流量研究提供了便利。
转化指标：包括转化率、成交转化率、注册转化率、添加转化率 客服转化率 收藏转化率
有了流量指标之后，我们就希望用户按照设计好的要求进行动作，比如希望客户注册、收藏、下单、付款单价我们的销售活动，这些动作就是转化。
营运指标：包括成交指标、订单指标、退货指标、效率指标。
会员指标：包括注册会员数、活跃会员数、活跃会员比率、会员复购率。
四 零售策略数据化管理
通过拓展渠道来提升销售是最简单快捷的方式，渠道就是销售通路，及商品通过什么样的途径到达消费者手中
会员购买行为研究
WHY (原因)（what）产品(who)消费者（when）时间（where）地点（howmuch）实现（howto）数量
消费者购买行为分析常用的是5W2H， WHY是5W2H中其他分析因素的主导因素
如何收集竞争对手的数据
1.长周期走势2.人群特性3.成交排行4.市场细分
常规的竞争对手情报收集有线上线下两种途径线下收集时间成本较大线上收集越来越方便，这种方式越来越受企业喜欢
必知必会的数据分析方法
数据是鲜活的，有生命的，但是它们不会主动告诉你它们的背景，它们的故事，看到数据背后故事的人，他们看到的数据是多维度的
立体的
数据分析必须立体化
数据分析立体化思路：点线面、时间对象指标、人货场、广度深度宽度
常用数据分析法:经典的二八法则、ABC分析方法、排行榜分析法、平均值分析法、数据展示也是一种方法
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