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運(yùn)用大數(shù)據(jù)思維，傳統(tǒng)零售業(yè)的冬天也有梅花怒放燃燒的迎春紅: 熱度 1 前趙 2014-1-30 08:18; 運(yùn)用大數(shù)據(jù)思維,，傳統(tǒng)零售業(yè)的冬天也有梅花怒放燃燒的迎春紅文 / 快樂營銷教主我不是趙本山只是趙春善很多做終端零售的，感覺過去的 2013 日子很難熬,，會(huì)以為是 350 多億的光棍節(jié)搶走了他們的生意,，其實(shí)是他們自己。大數(shù)據(jù)不是一天冒出來的,，不管是統(tǒng)計(jì)學(xué)還是模糊數(shù)學(xué),，做生意的人對概率是有心中有數(shù)的——什么時(shí)間什么地點(diǎn)投什么樣的廣告差不多帶來多少收益他們明明白白清清楚楚的，他們更厲害的人,，通過營造環(huán)境氛圍及訓(xùn)練員工專業(yè)度熱情度來提高成交的概率,，有的特厲害的，只要進(jìn)來人,，就不會(huì)讓人空手走出去,。那為什么這么厲害在大數(shù)據(jù)面前就敗得一塌糊涂了呢？我們先不揣測終端零售商對概率背后的“規(guī)律”進(jìn)行分析的不夠,，只邏輯倒推一下,，想清楚幾個(gè)問題： 1、消費(fèi)者從哪來的,？是自然流量,？是借助大商場大商超？商超是怎么聚人氣的,？選擇什么樣的地點(diǎn)才是科學(xué)的,？和您做同一品類商品的，哪家比您好,？人家是怎么吸引消費(fèi)者的,？ 2,、每日銷售數(shù)據(jù)是記賬用的，還是反饋到設(shè)計(jì)及生產(chǎn)部門,？各個(gè)商品品類數(shù)據(jù)細(xì)化到什么程度,？有沒有分析？從數(shù)據(jù)是否能看出單店和全國各店所有單品排行情況,？根據(jù)排行情況,，區(qū)域銷售走勢，如果放到全年里是什么情況,？如果放到若干年里,，有什么規(guī)律，波浪線的趨勢是什么樣的,？ 3,、產(chǎn)品是廠家生產(chǎn)的，是消費(fèi)者需求拉動(dòng)生產(chǎn)的,，還是廠家設(shè)計(jì)人員創(chuàng)造了需求,？您是掌控了設(shè)計(jì)和終端渠道，還是只是銷售終端的售賣機(jī)器,？還是從批發(fā)或是代理那拿貨,？您的企業(yè)移動(dòng)互聯(lián)上展示的是什么內(nèi)容？是否引導(dǎo)挖掘消費(fèi)者潛在的需求,，從而設(shè)計(jì)開發(fā)系列主題產(chǎn)品,，在批量生產(chǎn)的情況下滿足消費(fèi)者的個(gè)性化需求？在靈活反應(yīng)上,，您的新品從設(shè)計(jì)到生產(chǎn)再到消費(fèi)者手中時(shí)間是一周是半個(gè)月,？如何讓所有商品在工業(yè)信息化時(shí)代都實(shí)現(xiàn)“前店后廠”那樣新鮮？ 4 ,、利益分配上是共享還是壟斷,？每售賣出一個(gè)單品，設(shè)計(jì)者,、生產(chǎn)線上工人,、終端消費(fèi)員，廠家,、代理商是否利益都掛鉤了,？不管是線上推廣線下體現(xiàn)后然后在線上購買，還是直接線上購買,，還是線下傳統(tǒng)售賣,，線上線下數(shù)據(jù)同步的同時(shí)，如何各方利益照顧得到且起到競爭作用,？總之,，解決了上述問題 ,，傳統(tǒng)零售業(yè)的冬天也有梅花怒放燃燒的迎春紅！最后恭祝大家馬年吉祥快樂幸福馬上錢多多,！ 2014 年 1 月 30 日江蘇快樂營銷教主簡介：暢銷書《快樂贏未來》作者（網(wǎng)上及各大新華書店有售）,，零情感營銷概念提出者，看奧運(yùn)侃營銷專家團(tuán)成員,，原 7 天連鎖酒店集團(tuán)快樂營負(fù)責(zé)人,，滴水管理咨詢董事長，準(zhǔn) CEO 訓(xùn)練營發(fā)起人,。; 個(gè)人分類: 快樂贏未來|1979 次閱讀|1 個(gè)評論

《用數(shù)字解放營銷人》統(tǒng)計(jì)學(xué)：沒你想得那么難: 博瑞森 2013-1-8 10:19; 統(tǒng)計(jì)學(xué)：沒你想得那么難很多人不愿意關(guān)注統(tǒng)計(jì)學(xué)知識,，認(rèn)為這樣的知識離我們的生活和工作太遙遠(yuǎn),、實(shí)用性太小,。作為營銷人員，在通曉營銷的常用公式,、精于計(jì)算上,，已經(jīng)是疲于應(yīng)付了，再去面對統(tǒng)計(jì)學(xué)復(fù)雜的數(shù)理知識,，這似乎是一個(gè)不可能完成的任務(wù),。一分鐘搞定統(tǒng)計(jì)學(xué)——用最簡單的方法解決銷售測算模型很多對數(shù)學(xué)有天生恐懼癥的人，看了第二節(jié)五個(gè)經(jīng)典銷售測算模型的計(jì)算過程后,，估計(jì)已經(jīng)兩眼發(fā)黑,、手心冒汗了。對于那些沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ),，又希望通過統(tǒng)計(jì)學(xué)的測算模型結(jié)果對銷售進(jìn)行監(jiān)控的人,，有沒有捷徑，讓我們用最簡單的方法,，就能快速得出測算結(jié)果,，至少先把這五個(gè)最經(jīng)典的銷售模型的測算結(jié)果掌握好？事實(shí)上,，軟件行業(yè)的發(fā)展,，尤其是一些專門的統(tǒng)計(jì)軟件的誕生，如 SPSS 的出現(xiàn),，讓很多專業(yè)人士得到解脫,。但遺憾的是，任何事情都有利有弊,， SPSS 軟件的操作和使用也需要專門的學(xué)習(xí),，有些參數(shù)的設(shè)定比較復(fù)雜。本節(jié)要給大家介紹的是,，如何利用 Excel 快速解決銷售測算模型,。進(jìn)出貨均衡性監(jiān)控的對應(yīng)函數(shù)—— STDEVPA 函數(shù) 均衡進(jìn)出貨的監(jiān)控,，實(shí)際上是樣本對整體數(shù)據(jù)平均值偏離情況的監(jiān)測，在收集到日進(jìn)出貨或者月進(jìn)出貨數(shù)據(jù)后,，怎樣快速得出數(shù)據(jù)對均值的偏離情況,？這里利用 Excel 中的總體標(biāo)準(zhǔn)差函數(shù)—— STDEVPA 。例如,， 6 ,、 7 月的日出貨數(shù)據(jù)（單位：萬元）見下表（表 10-9 ），采用總體標(biāo)準(zhǔn)差函數(shù) STDEVPA ,，如何快速得出 6 ,、 7 月各自出貨的偏離程度？表 10-8 6 ,、 7 月的日出貨數(shù)據(jù) 在 Excel 中將日出貨數(shù)據(jù)列表如上表（表 10-8 ）,，在工具欄選擇“公式”——“插入函數(shù)”，在搜索函數(shù)中輸入“ STDEVPA ”,，然后點(diǎn)擊確定,。在 Value1 中選定 6 月份對應(yīng)的 30 個(gè)數(shù)據(jù) {B2 ︰ AE2} ，點(diǎn)擊確認(rèn),，即可得到 6 月份總體標(biāo)準(zhǔn)差值 257 ,。同樣，按上述操作,，在 Value1 中選定 7 月份對應(yīng)的 31 個(gè)數(shù)據(jù) {B3 ︰ AF3} ,，即可得到 7 月份總體標(biāo)準(zhǔn)差值為 127 。相較于復(fù)雜的總體標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算公式＝（） Excel 的函數(shù)功能為我們提供了非常簡便的計(jì)算途徑,。通過結(jié)果,，能快速判斷日、月度,、季度銷售波動(dòng)情況,。客均單價(jià)測算的對應(yīng)函數(shù)—— CONFIDENCE 函數(shù)及 STDEV 函數(shù) 除了能快速監(jiān)測進(jìn)貨后的波動(dòng)外， Excel 在客單價(jià)的計(jì)算方面也很方便,�,？蛦蝺r(jià)計(jì)算最重要的兩個(gè)函數(shù)功能—— 樣本標(biāo)準(zhǔn)差 STDEV 函數(shù)及置信區(qū)間 CONFIDENCE 函數(shù) 。需要提醒營銷人員的是,，本處的樣本標(biāo)準(zhǔn)差 STDEV 函數(shù)與前面提到的總體標(biāo)準(zhǔn)差 STDEVPA 函數(shù)的差別在于： STDEV 函數(shù)是對抽樣樣本的標(biāo)準(zhǔn)差的計(jì)算,，而 STDEVPA 函數(shù)是對全樣本標(biāo)準(zhǔn)差的計(jì)算； STDEVPA 函數(shù)比 STDEV 函數(shù)計(jì)算出來的標(biāo)準(zhǔn)差,，更能代表實(shí)際的偏差情況,。由于無法窮盡樣本，所以很多時(shí)候也用樣本標(biāo)準(zhǔn)差代替總體標(biāo)準(zhǔn)差。例如,，抽取 64 張銷售訂單樣本,，求在 90% 的概率保證下，門店人均消費(fèi)額區(qū)間估計(jì)值的范圍,。在 Excel 中,，輸入 64 個(gè)抽樣樣本，先求 64 張訂單的樣本標(biāo)準(zhǔn)差,。表 10-9 64 張銷售訂單第一步,，在工具欄選擇“公式”——“插入函數(shù)”，在搜索函數(shù)中輸入“ STDEV ”,，然后點(diǎn)擊確定。在 Number1 中選定對應(yīng)的 64 張訂單數(shù) {A1 ︰ H8} ,，點(diǎn)擊確認(rèn),，即可得到 64 張訂單的樣本標(biāo)準(zhǔn)差值 258.78 。第二步,，在工具欄選擇“公式”——“插入函數(shù)”,，在搜索函數(shù)中輸入“ CONFIDENCE ”，然后點(diǎn)擊確定,。在 Alpha 框中輸入（ 1 —保證概率）＝ 0.1 ，在 Standard_dev 框中輸入樣本標(biāo)準(zhǔn)差 258.78 ,，在 Size 框中輸入樣本容量 64 ,，點(diǎn)擊確定，置信區(qū)間計(jì)算結(jié)果 53.21 ,。第三步，在工具欄選擇“公式”——“插入函數(shù)”,，在搜索函數(shù)中輸入“ AVERAGE ”,，然后點(diǎn)擊確定。在 Number1 中選定對應(yīng)的 64 張訂單數(shù) {A1 ︰ H8} ,，點(diǎn)擊確認(rèn),，即可得到 64 張訂單的算術(shù)平均值 223.62 ,。第四步,，依據(jù)以上結(jié)果，我們可以得到該門店顧客客單價(jià)以 90% 的概率保證,，將會(huì)落在元的區(qū)間范圍內(nèi),。小貼士：通過函數(shù)計(jì)算出來的置信區(qū)間與通過手工計(jì)算出來的置信區(qū)間略微有差別，主要是在大批量取數(shù)時(shí)，在計(jì)算過程中四舍五入導(dǎo)致的,，從整體來看并不影響計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性。影響銷售結(jié)果的量化公式——并不高深的一元線性回歸方程很多人都想知道,，到底有哪些因素影響銷售,？有沒有一個(gè)更加清晰的量化工具，讓我們對影響銷售結(jié)果的因素像“ 1 ＋ 1 ＝ 2 ”那么清晰,？實(shí)際上在對銷售結(jié)果相關(guān)系數(shù)的測定和檢驗(yàn)中,，我們還可以再進(jìn)一步，那就是根據(jù)測算結(jié)果建立一個(gè)一元線性回歸方程,，將投入與產(chǎn)出的影響量化得更加清晰 ,。當(dāng)然，通過手工計(jì)算一元線性回歸方程,，相對比較繁瑣,，如果能夠充分利用 Excel 的計(jì)算功能，過程非常簡單,。本節(jié)介紹的正是從 r 值的計(jì)算到線性方程的建立,，如何最大程度上利用 Excel 的計(jì)算功能，將過程簡化,？以表 10-5 的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),，模擬一個(gè)簡單的一元線性回歸方程，如表（表 10-10 ）所示,，首先開始銷售相關(guān)系數(shù) r 的計(jì)算,。表 10-10 投放費(fèi)用與銷售結(jié)果在 Excel 中列表第一步，在工具欄選擇“公式”——“插入函數(shù)”,，在搜索函數(shù)中輸入“ CORREL ”,，然后點(diǎn)擊確定。在 Array1 中選定對應(yīng)的 29 次的費(fèi)用投入 {B2 ︰ AD2} ,，再在 Array2 中選定對應(yīng) 29 次的銷售金額 {B3 ︰ AD3} ,，然后點(diǎn)擊確認(rèn)，即可得到投入費(fèi)用與銷售金額之間的相關(guān)系數(shù) r ＝ 0.7917 ,；第二步,，由于目前在 Excel 中沒有提供 r 值的檢驗(yàn)功能，建議大家暫時(shí)采用手工檢驗(yàn),。第三步,，如果檢驗(yàn)結(jié)果可以通過， r 值的相關(guān)系數(shù)可以確認(rèn)兩組數(shù)據(jù)之間存在相關(guān)關(guān)系,，可以通過建立兩組數(shù)據(jù)之間的一元線性回歸方程的方式,，進(jìn)一步量化相關(guān)因素對銷售結(jié)果的實(shí)際影響。一元線性回歸方程的經(jīng)典模型是 Y ＝ a ＋ bX ，在這個(gè)公式中,，最主要的就是求得 a 值和 b 值,。我們認(rèn)定 Y 為因變量，代表銷售結(jié)果,， X 為自變量,，代表投入的費(fèi)用。首先求 a 值,，在工具欄選擇“公式”——“插入函數(shù)”,，在搜索函數(shù)中輸入“ INTERCEPT ”，然后點(diǎn)擊確定,。在 Known_x’s 中選定對應(yīng)的 29 次的費(fèi)用投入 {B2 ︰ AD2} ,，再在 Known_y’s 中選定對應(yīng) 29 次的銷售金額 {B3 ︰ AD3} ，然后點(diǎn)擊確認(rèn),，即可得到該線性方程 a 值等于 97283 。然后求 b 值,，在工具欄選擇“公式”——“插入函數(shù)”,，在搜索函數(shù)中輸入“ SLOPE ”，然后點(diǎn)擊確定,。在 Known_x’s 中選定對應(yīng)的 29 次的費(fèi)用投入 {B2 ︰ AD2} ,，再在 Known_y’s 中選定對應(yīng) 29 次的銷售金額 {B3 ︰ AD3} ，然后點(diǎn)擊確認(rèn),，即可得出該線性方程 b 值等于 27.45 ,。故投入經(jīng)費(fèi)與銷售結(jié)果之間有明顯的線性相關(guān)關(guān)系（ r ＝ 0.7917 ），相關(guān)模型為 Y ＝ 97283 ＋ 27.45X ,，即銷售進(jìn)入穩(wěn)定期后，每投入 1 元的促銷經(jīng)費(fèi),，大致能產(chǎn)生 97310 元的銷售產(chǎn)出,。銷售構(gòu)成經(jīng)典模型和銷售預(yù)測經(jīng)典模型，雖然 Excel 沒有提供可以直接套用的函數(shù)得出結(jié)果,，但是如果能夠熟練運(yùn)用 Excel 加減乘除的計(jì)算功能,，實(shí)際上整個(gè)過程也非常簡單。在 Excel 的學(xué)習(xí)和應(yīng)用上,，有興趣的朋友可以自行多做研究和摸索,，將平時(shí)遇到一些銷售上的數(shù)學(xué)問題與 Excel 的運(yùn)算結(jié)合起來思考和應(yīng)用，這不僅僅能提高 office 的應(yīng)用能力,，還能提高營銷數(shù)學(xué)方面技能,。; 個(gè)人分類: 營銷|1953 次閱讀|0 個(gè)評論

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