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供應鏈重構:打造以消費者為中心的數智化鏈路
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隨著人口紅利、流量紅利的減弱,越來越多的企業在追求持續增長方面遭遇到了挑戰。埃森哲的數據顯示,大多數食品、飲料企業在2020年的營收增長率不足3%。為了構建差異化競爭優勢和尋求更大的利潤空間,企業管理者們對構建直達消費者的模式愈加重視,希望縮短企業到消費者的鏈路距離,與消費者建立更加親密的關系,圍繞消費者需求打造產品,加快履約配送速度,優化購物體驗。“以消費者為中心的供應鏈”被寄以厚望,圍繞消費者體驗重新調整供應鏈是企業在行業變化中脫穎而出的制勝法寶。企業如何才能將以消費者為中心從口號變為現實?如何才能構建以消費者為中心的供應鏈?本書嘗試給出答案。《供應鏈重構:打造以消費者為中心的數智化鏈路》從消費者掌權的時代背景切入,逐步延伸到“以消費者為中心的供應鏈”的定義、關鍵要素、數字化技術及其應用等內容,并在綜合大量研究報告及實踐案例的基礎上,歸納并總結了包括擴數字化企業的消費者觸點、洞察需求并將洞察力轉化為驅動力、以消費者為起點規劃供應鏈體系、增強供應鏈端的敏捷性與柔性、實現分銷商庫存協同管理、建立全渠道快速履約的物流服務體系、重視風險管理并增強供應鏈復原力、優化供應鏈管理的評價指標等在內的一套方法論,值得相關人士學習與借鑒。

陳曉曦 ·供應鏈 ·12.4萬字

Python電商數據分析實戰
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這既是一本能帶領讀者零基礎快速掌握Python數據分析方法與流程的工具書,又是一本從電商出發指導讀者解決各類數據分析問題的實用指南。首先,本書以Python數據分析中使用率極高的Pandas為切入點,注重對數據分析思維和技能的培養,詳細講解了Pandas的操作以及數據分析的方法,可覆蓋80%以上的數據分析應用場景,為數據分析師打下堅實基礎。然后,本書以電商這個廣大讀者熟知且普適性極強的業務領域為依托,通過大量案例講解了報表自動化、行業機會挖掘、用戶分層、用戶分群、用戶偏好分析、同期群分析、指標波動歸因分析、品牌分析等8大電商場景的數據分析方法,理論與案例深度融合。本書以實用為本,聚焦重點,Python數據分析常用的高頻功能不到Python數據分析能力的20%,本書去繁就簡,只專注于能解決大部分問題的重點模塊。本書以實戰制勝,案例牽引,從表層直觀地看,這些案例能解決各種電商業務問題;從深層仔細地分析,作者的本意實則是通過對這些案例抽絲剝繭,手把手教讀者在實戰中掌握數據分析的通用思維、方法和技能。所以,如果你是關注電商業務的數據分析師,本書針對常見電商數據分析場景給出了具體的方法和解決方案,可照搬使用;如果你是一位沒有任何數據分析基礎的小白,這本書更加適合你,不僅能快速掌握數據分析的基本思維和方法,而且能在大量案例中獲得實戰技能和經驗。

周志鵬 ·電子商務 ·9萬字

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