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新媒體和電商數據化運營:用戶畫像+爆款打造+營銷分析+利潤提升 版權信息
- ISBN：9787302515715
- 條形碼：9787302515715 ; 978-7-302-51571-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
新媒體和電商數據化運營:用戶畫像+爆款打造+營銷分析+利潤提升 本書特色
《新媒體和電商數據化運營：用戶畫像+爆款打造+營銷分析+利潤提升》通過12章專題內容、36個經典案例、42個專家提醒、740張高清圖片，以及180多分鐘的視頻講座，用數據思維開啟新媒體與電商之門，幫您輕松成為新媒體、電商運營數據分析高手。
新媒體和電商數據化運營:用戶畫像+爆款打造+營銷分析+利潤提升 內容簡介
如何用Excel分析新媒體與電商運營數據？ 《新媒體和電商數據化運營：用戶畫像+爆款打造+營銷分析+利潤提升》是新媒體與電商運營的集合，分為用戶畫像、爆款打造、營銷分析與利潤提升四個模塊。全書通過12章專題內容、36個經典案例、42個專家提醒、740張高清圖片，以及180多分鐘的視頻講座，幫您輕松成為新媒體、電商運營數據分析高手。 《新媒體和電商數據化運營：用戶畫像+爆款打造+營銷分析+利潤提升》通過Excel來分析新媒體與電商運營數據，包括： 如何通過數據分析提高公眾號中的活躍粉絲數？ 如何通過數據分析打造月銷上萬的爆款產品？ 如何選擇性價比優選且有效的產品營銷渠道？ 如何在電商行業快速、有效地提高產品的利潤？ 《新媒體和電商數據化運營：用戶畫像+爆款打造+營銷分析+利潤提升》適合新媒體和電商平臺的數據分析人員、新媒體和電商運營的創業人員、處于新媒體和電商運營低潮的商家或企業、對新媒體與電商運營感興趣的人群、Excel數據分析的初學者或者愛好人員閱讀，還可以作為各中、不錯Excel用戶的輔助教材。
新媒體和電商數據化運營:用戶畫像+爆款打造+營銷分析+利潤提升 目錄
1 數據分析：知道你的精準用戶是誰
1．1 學習預熱4個要點
1．1．1 讀者定位：本書適合人群
1．1．2 內容定位：重點知識闡述
1．1．3 特色定位：本書獨特之處
1．1．4 寫作思路：結構清晰明了
1．2 新媒體數據的分析流程
1．2．1 收集數據把握要點
1．2．2 整理數據*為關鍵
1．2．3 將數據轉變為圖形
1．2．4 分析新媒體運營數據
1．2．5 得出優化營銷方式
1．3 分析與構建用戶畫像
1．3．1 用戶畫像的含義
1．3．2 用戶畫像的作用
1．3．3 構建用戶畫像的方法
1．4 用戶畫像數據分析
1．4．1 了解粉絲的重要性
1．4．2 分析后臺用戶數據
1．4．3 分析后臺用戶屬性
1．4．4 分析用戶興趣指向
2 用戶數量：洞悉用戶人數的變化趨勢
2．1 “新增用戶”分析：了解粉絲增長趨勢
2．1．1 導出Excel數據表
2．1．2 用折線圖顯示數據
2．1．3 分析新增用戶趨勢
2．2 “用戶流失”分析：掌握人數流失趨勢
2．2．1 創建用戶流失趨勢表
2．2．2 計算流失率、創建圖表
2．2．3 設置流失率警戒線
2．3 “累積關注人數”分析：精確客戶群體
2．3．1 整理Excel數據表
2．3．2 統計資深用戶人數
2．3．3 分析用戶累積趨勢
3 用戶屬性：掌握特征實現更好的運營
3．1 “性別比例”分析：把握性別痛點
3．1．1 創建性別比例統計表
3．1．2 不同性別人數的占比
3．1．3 分析*佳推廣的方式
3．2 “地域人數”分析：地域營銷基礎
3．2．1 創建地域人數統計表
3．2．2 對數據進行重新排序
3．2．3 分析地區用戶關注度
3．3 “終端使用”分析：量變決定質變
3．3．1 創建終端使用人數統計表
3．3．2 插入復合條餅圖查看數據
3．3．3 分析用戶使用終端的性質
4 用戶興趣：掌握用戶心理才能對癥下藥
4．1 “文章類型偏好”分析：決定文章方向
4．1．1 創建文章類型偏好統計表
4．1．2 計算偏好文章數量占比
4．1．3 設置圖表分析占比數據
4．1．4 分析文章類型偏好情況
4．2 “熱度關鍵詞”分析：吸引用戶視線
4．2．1 創建熱度關鍵詞統計表
4．2．2 分析熱度關鍵詞的占比
4．2．3 插入柱形圖表分析數據
4．2．4 分析熱度關鍵詞的作用
4．3 “熱度平臺”分析：把握機會實現雙贏
4．3．1 創建熱度平臺統計表
4．3．2 對熱度平臺進行排序
4．3．3 選擇合作和增粉的平臺
5 爆款行業：掌握現有市場和未來趨勢
5．1 “行業市場容量”分析：了解市場行情
5．1．1 創建表格分析數據
5．1．2 創建數據透視表
5．1．3 插入數據透視圖
5．2 “商家經營階段”分析：把握商家運營情況
5．2．1 創建商家經營階段統計表
5．2．2 插入散點圖分析數量占比
5．2．3 設置散點圖表的展示效果
5．3 “市場商品搜索”分析：了解客戶需求
5．3．1 創建市場商品搜索趨勢表
5．3．2 通過折線圖分析市場商品趨勢
5．3．3 設置趨勢線展現搜索走向
6 爆款產品：分析月銷上萬的電商優品
6．1 “爆款產品屬性”分析：精確客戶喜好
6．1．1 創建爆款產品屬性分析表
6．1．2 創建產品成交量透視表
6．1．3 創建產品銷售額透視表
6．2 “爆款產品銷量”分析：了解季節性熱款
6．2．1 高亮顯示產品銷售數據
6．2．2 用圖標集查看產品銷量
6．2．3 用迷你圖展現銷量狀況
6．3 “地區銷量指數”分析：了解產品差異化
6．3．1 創建地區銷量指數統計表
6．3．2 用色階高亮顯示銷售指數
6．3．3 插入柱形圖分析銷售指數
6．4 “新老客戶購買”分析：掌握消費人群變化
6．4．1 創建新老客戶購買統計表
6．4．2 用函數統計老客戶的數據
6．4．3 用函數統計新客戶的數據
7 爆款流量：將瀏覽訪問量轉化為商品銷量
7．1 “買家瀏覽量”分析：了解客戶動態
7．1．1 創建買家瀏覽量統計表
7．1．2 設置折線圖查看瀏覽量走勢
7．1．3 分析店鋪月平均瀏覽量走勢
7．2 “不同渠道訪問”分析：精確訪問瀏覽量
7．2．1 創建不同渠道訪問統計表
7．2．2 用函數計算付費渠道數據
7．2．3 用函數計算其他渠道數據
7．3 “成交轉化率”分析：把握不同渠道訪問數據
7．3．1 創建成交轉化率統計表
7．3．2 通過柱形圖表分析數據
7．3．3 分析各渠道成交轉化率
8 廣告營銷：小投資、大回報的有效方法
8．1 “廣告主信息”分析：選擇*佳廣告位
8．1．1 創建廣告主信息統計表
8．1．2 設置餅圖查看廣告位信息
8．1．3 設置餅圖的樣式分析數據
8．2 “廣告主關鍵指標”分析：尋找合適方案
8．2．1 創建廣告關鍵指標統計表
8．2．2 插入圓環圖查看曝光度信息
8．2．3 設置圓環圖表的樣式及輪廓
8．3 “流量主曝光數據”分析：選擇*佳推廣方式
8．3．1 創建流量主曝光數據統計表
8．3．2 插入折線圖查看曝光量趨勢
8．3．3 分析15天曝光量的發展趨勢
8．4 “流量主關鍵指標”分析：得出廣告收益
8．4．1 創建流量主關鍵指標統計表
8．4．2 插入組合圖查看數據的走勢
8．4．3 分析流量主點擊率與收入趨勢
9 指數分析：多方面提高平臺運營能力
9．1 “指數維度數據”分析：了解平臺運營情況
9．1．1 創建指數維度數據分析表
9．1．2 設置雷達圖查看各項數據
9．2 “指數維度趨勢”分析：了解數據變化趨勢
9．2．1 創建指數維度趨勢統計表
9．2．2 插入折線圖查看維度趨勢
9．2．3 分析頭條號指數變化趨勢
9．3 “入駐領域指數”分析：了解賬號排行
9．3．1 創建入駐領域指數統計表
9．3．2 插入自定義組合圖查看數據
9．3．3 分析人駐領域指數數據對比
10 提高利潤：挑選熱銷商品的進貨方法
10．1 “熱銷商品搜索”分析：了解客戶需求趨勢
10．1．1 創建熱銷商品搜索統計表
10．1．2 查看商品生命周期搜索趨勢
10．1．3 設置工作表的圖表樣式
10．2 “熱銷商品利潤”分析：了解盈利情況
10．2．1 創建熱銷商品利潤統計表
10．2．2 設置組合圖查看商品數據
10．2．3 分析商品周期的利潤趨勢
10．3 “熱銷商品款式”分析：找到*熱產品
10．3．1 創建熱銷商品款式統計表
10．3．2 統計熱銷商品款式成交量
10．3．3 插入不同款式銷售柱形圖
10．4 “熱銷商品顏色”分析：精確成交比例
10．4．1 創建熱銷商品顏色統計表
10．4．2 統計熱銷商品不同顏色的成交量
10．4．3 插入復合條餅圖分析數據
11 降低成本：提升商品利潤的首要條件
11．1 “采購時機”分析：掌握*佳購買時間
11．1．1 創建商品采購時機選擇表
11．1．2 用函數統計商品平均價格
11．1．3 插入折線圖對比商品價格
11．2 “采購渠道”分析：掌握*佳購買渠道
11．2．1 創建采購商品渠道統計表
11．2．2 對合作商家進行排序
11．2．3 統計不同合作商的采購價格
11．3 “進價趨勢”分析：了解商品價格走向
11．3．1 創建商品進價趨勢統計表
11．3．2 插入折線圖查看價格走勢
11．3．3 設置折線圖分析價格趨勢
12 提高銷量：用數據玩轉商品銷售盈利
12．1 “商品銷售量”分析：了解銷量數據詳情
12．1．1 創建商品銷售量統計表
12．1．2 凍結表頭便于查看數據
12．1．3 設置表格密碼保護數據
12．2 “虧本商品”分析：精確不盈利產品
12．2．1 創建虧本商品統計分析表
12．2．2 突出顯示虧本的商品信息
12．3 “商品退貨退款”分析：找到癥結原因
12．3．1 創建商品退貨退款統計表
12．3．2 刪除工作表中的重復數據
12．3．3 用函數統計退貨原因次數
12．3．4 創建條形圖查看數據信息
附錄1 知識點框架
附錄2 本書技巧總結
展開全部
新媒體和電商數據化運營:用戶畫像+爆款打造+營銷分析+利潤提升 作者簡介
王力劍，資深電商人士，數據分析專家。具有10年以上數據挖掘和分析經驗。現為新媒體數據分析服務商，為京東、蘇寧、國美等電商企業進行過數據分析服務。特別擅長運用數據分析進行用戶的精準定位、產品分析、打造爆款、引流漲粉、客戶留存、成交轉化等操作，同時為企業的營銷運營降低了成本，提升了利潤。熟悉Excel、Hadoop、Hive等數據分析工具及Oracle等主流數據庫，能夠對大數據條件下的消費者行為進行分析，并進行數據建模，實施結構化數據的管理。
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