第五个太阳纪终结让业务人员懂数据分析，让数据分析人员懂业务，填补零售行业现代化数据分析驱动决策的书籍空白。

　　随着企业信息化和数字化越来越完善，各行各业的企业都沉淀了大量的数据，数据分析应用在互联网行业非常广泛，但在传统的快消零售领域一直难以实现规模化体系化，数据驱动运营也只是在部分企业崭露头角。

　　造成上述问题，重要的原因在于快消零售企业的信息化水平较互联网行业发展晚，企业员工的经营思维偏传统，一则认为自身企业缺乏数据作分析，二则自身数据分析水平能力的限制而无从下手，同时绝多数人缺乏数据化决策的意识。

　　近几年，快消零售企业经历了线上、线下业务的整合，加之私域的兴起，商业模式被重塑，整个行业都在向数字化转型靠拢，这为零售行业的数据应用带来了良好的契机。同时随着企业信息化水平的提升，企业数据越来越丰富，企业的经营决策对数据依赖性越来越强。

　　零售企业的数据分析因为整个业态的复杂性，落地具有一定的难度，解决这一痛点最好的方式是招募专业的数据分析师，但多数的数据分析师并不了解业务导致他无法很好地将数据分析与业务进行联结，而目前大型企业所倡导的”人人都是分析师”的理念，想让业务人员突破专业壁垒去承担数据分析及应用的任务,变得艰巨而且遥不可及。

　　所以为了能够解决企业经营的痛点，同时兼顾解决企业数据运营人才的稀缺，《数据运营：数据分析模型撬动新零售实战》一书秉承让数据分析人员懂业务，让业务人员懂数据分析的理念，选取了10+经典耐用且较为容易理解的数据分析模型，从餐饮、美妆、鞋服、购物广场等我们经常会接触到的零售行业痛点入手，截取20多个案例进行数据分析模型落地应用的讲解，同时也提供模型实现的简单高效办法，这让不懂技术的非技术人员也能够很好地驾驭。

　　数据洞察业务入门数据分析里最核心的要素是数据可视化，能够用正确的图表描述一个精准的业务问题非常重要，为了让数据从业人员可以打好分析基石，让业务人员对数据分析有正确的认知，所以开篇部分主要以解决洞察业务的基础需求为主。

　　该部分内容的目标是让阅读者在数据洞察业务后对数据支持决策的知识和技能有一个提升，提升的点在于了解更复杂的数据模型，解决更复杂，更深层次的业务痛点，让阅读者对数据分析支持决策有一个更具象的认知。

　　高阶部分更侧重于培养阅读者对于一个业务问题可以进行灵活性的分析，可以基于战略层的运营目标按战术拆解，然后使用相应的数据分析模型进行落地。让阅读者的整体数据分析及数据驱动决策的能力达到较高水平。

　　书中覆盖的场景非常广泛，包括商品运营、CRM、私域运营等等，整体而言属于市面上少有的完全以企业实际业务为基础，完整阐述数据分析模型如何灵活用于解决实际运营问题的零售行业书籍。

　　全书紧紧围绕零售企业常见的一些业务场景，并很好地融合了目前市面上最为流行的私域玩法及私域中相应的分析手段，同时介绍可以应用于战略层的分析运营模型，为零售企业从业人员很好地提供了数据支持决策的完整思路及技术手段，书中各实战案例可以很好地帮助零售企业人员打开更多的数据支持决策的思路，真正让零售企业的数据资产实现盘活，让IT人员有机会从成本中心转为利润中心。

　　让零售行业的数据从业人员懂业务，让零售行业的业务人员懂数据分析，多维度提升零售从业人员的数据意识及应用能力，相信一定可以拉高整个零售行业的数据化决策水平，让各品牌在数字化转型的道路上越走越稳。