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電子商務數據分析:大數據營銷 數據化運營 流量轉化(第2版)/楊偉強 版權信息
- ISBN：9787115511225
- 條形碼：9787115511225 ; 978-7-115-51122-5
- 裝幀：簡裝本
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
電子商務數據分析:大數據營銷 數據化運營 流量轉化(第2版)/楊偉強 本書特色
1、內容覆蓋全面，從電子商務、電商運營與數據分析基礎知識，到電子商務數據分析所用到的工具及運營全流程中的數據分析。
2、經典暢銷教材改版，體系結構完善。
3、產教融合、校企合作教材，為上海科技與上海商派合作，提供數據源等資料。
電子商務數據分析:大數據營銷 數據化運營 流量轉化(第2版)/楊偉強 內容簡介
本書主要從電子商務的數據分析入手，系統介紹在電子商務環境下進行數據分析的各種思路和方法。全書共分為12章，主要內容包括電商運營與數據分析、使用數據分析工具、利用市場數據選擇商品、競爭對手數據分析、商品定價分析、流量數據分析、運營與銷售數據分析、庫存數據分析、會員數據分析、利潤數據分析、數據商業報告的制作等。很后一章還以綜合案例的形式進一步介紹了網店數據分析的綜合運用。
電子商務數據分析:大數據營銷 數據化運營 流量轉化(第2版)/楊偉強 目錄
第 1章 大數據時代——電商運營與數據分析
1．1 電子商務運營與數據基礎 03
1．1．1 電子商務的功能、模式與特點 03
1． 電子商務的功能 03
2． 電子商務的模式 05
3． 電子商務的特點 05
1．1．2 電子商務運營概述 07
1． 電商運營的核心目標 07
2． 電商運營的分類 07
1．1．3 認識電子商務數據 08
1． 數據的分類 08
2． 數據的作用 08
1．2 了解電商數據分析 09
1．2．1 分析電子商務數據的原因 09
1．2．2 不同電商崗位的數據分析意義 10
1． 推廣類崗位的數據分析 10
2． 客服類崗位的數據分析 10
3． 采編類崗位的數據分析 11
1．2．3 電商數據分析的常用方法 11
1． 直接觀察法 11
2． AB測試法 12
3． 對比分析法 12
4． 轉化漏斗法 13
5． 七何分析法 14
6． 杜邦拆解法 14
1．2．4 電商數據分析的常用指標 15
1． 網站運營指標 15
2． 經營環境指標 16
3． 營銷活動指標 17
4． 消費者價值指標 17
5． 銷售業績指標 18
1．2．5 分析電商數據的步驟 18
1． 常規分析步驟 18
2． 內外因素分解分析步驟 18
3． DOSS分析步驟 19
1．3 如何做好電子商務數據分析 20
1．4 本章實訓 20
1．4．1 閱讀電商數據指標 20
1．4．2 選擇合適的電商數據分析步驟 22
1．5 課后思考 23
第 2章 數據分析利器——使用數據
分析工具
2．1 借助外部工具監控數據 25
2．1．1 使用Alexa獲取網站流量 25
2．1．2 借助阿里指數查看區域與行業數據 27
1． 區域指數 27
2． 行業指數 30
2．1．3 使用百度指數查看趨勢、需求和人群畫像 31
1． 趨勢研究 31
2． 需求圖譜 33
3． 人群畫像 34
2．2 運用站內工具查看數據 34
2．2．1 使用生意參謀 35
1． 店鋪概況 35
2． 實時直播 35
3． 經營分析 36
4． 市場與競爭 37
5． 報表生成 37
2．2．2 CRM客戶關系管理軟件 38
1． CRM的運用范圍 38
2． CRM的指標 38
3． CRM軟件的選擇 39
2．3 本章實訓 40
2．3．1 分析男裝牛仔褲行業數據 40
2．3．2 分析店鋪流量和品類數據 43
2．4 課后思考 46
第3章 尋找切入點——利用市場數據選擇商品
3．1 市場行情分析 48
3．1．1 市場容量大小分析 48
3．1．2 行業發展趨勢分析 53
3．1．3 市場潛力分析 55
3．2 行業數據挖掘 57
3．2．1 行業穩定性與集中度分析 57
1． 行業穩定性 57
2． 行業集中度 59
3．2．2 善用環比與同比數據 60
3．2．3 建立波士頓矩陣 62
3．3 本章實訓 64
3．3．1 分析女裝套裝子行業市場 65
3．3．2 分析職業女褲套裝子行業的潛力 67
3．4 課后思考 68
第4章 知己知彼——競爭對手數據分析
4．1 認識競爭對手 70
4．1．1 競爭對手如何界定 70
4．1．2 怎樣收集競爭對手數據 71
4．2 分析競爭對手數據 71
4．2．1 競爭對手分析方法 71
1． SWOT模型分析法 71
2． 波特競爭力模型分析法 73
4．2．2 使用生意參謀分析競爭對手 73
1． 配置競爭對手 74
2． 競店分析 74
3． 競品分析 76
4． 競爭品牌分析 78
4．2．3 使用店偵探分析競爭對手 78
1． 監控中心 78
2． 監控店鋪分析 79
3． 關鍵詞分析 80
4．3 本章實訓 80
4．3．1 分析競爭品牌數據 80
4．3．2 詳細分析競店數據 84
4．4 課后思考 87
第5章 決定客單價的關鍵——商品定價分析
5．1 商品定價策略 89
5．1．1 基于成本的定價 89
5．1．2 基于競爭對手的定價 90
5．1．3 基于商品價值的定價 90
5．2 商品定價方法 91
5．2．1 錨定效應 91
1． 用環境影響消費者價格印象 91
2． 數量暗示 92
3． 價格對比 92
5．2．2 損失厭惡 92
1． 非整數定價法 93
2． “8”“9”結尾 93
3． 價格分割 94
4． 隱形漲價 94
5． 限時優惠 94
5．2．3 誘餌效應 94
1． 套餐綁定 95
2． 用價格篩選消費者 95
5．2．4 折中效應 95
5．2．5 預期效應 95
5．2．6 心理賬戶 96
1． 滿減 96
2． “壞合好分” 96
3． 情感化設計 97
5．3 本章實訓——為高跟鞋商品定價 97
5．4 課后思考 99
第6章 精準引流——流量數據分析
6．1 網站流量分析 101
6．1．1 認識瀏覽量與訪客數 101
1． 理解瀏覽量、訪客數的含義 101
2． 分析PV、UV數據 102
3． 掌握PV、UV上升的原因 102
4． 了解PV-UV聯動變化圖 103
6．1．2 通過跳出率看網站性能 104
1． 理解網站跳出率的含義 104
2． 閱讀網站跳出率 104
3． 分析網站跳出率的具體數值 104
4． 分析網站跳出率的變化情況 105
6．1．3 利用平均訪問頁面數看訪問深度 107
1． 理解平均訪問頁面數的含義 107
2． 認識頁面數曲線圖 107
6．1．4 通過網站外鏈看網站流量 108
1． 理解網站外鏈的含義 108
2． 閱讀網站外鏈 108
6．2 店鋪流量分析 109
6．2．1 四大流量解讀 109
1． 免費流量 109
2． 付費流量 110
3． 站內流量 111
4． 站外流量 112
6．2．2 流量結構與分析 112
6．2．3 關鍵詞分析 113
1． 關鍵詞分類 113
2． 淘寶搜索規則 114
3． 關鍵詞質量分析 114
4． 關鍵詞優化建議 115
5． 關鍵詞數據分析 115
6．3 本章實訓 119
6．3．1 分析網店流量構成比例 119
6．3．2 分析關鍵詞數據 121
6．4 課后思考 124
第7章 提升銷量——運營與銷售數據
分析
7．1 通過交易數據診斷店鋪 126
7．1．1 交易概況 126
7．1．2 交易構成 127
7．1．3 交易明細 130
7．2 店鋪運營數據分析 130
7．2．1 店鋪運營的重要數據 130
1． 點擊率 130
2． 收藏率與加購率 131
3． 轉化率 131
7．2．2 轉化漏斗模型 132
1． 有效入店率 132
2． 咨詢轉化率 133
3． 靜默轉化率 133
4． 訂單支付率 133
5． 成交轉化率 133
7．2．3 影響轉化的因素 134
1． 主圖 134
2． 價格 134
3． 首頁 135
4． 詳情頁 135
5． 評論 136
7．3 店鋪客單價分析 136
7．3．1 了解客單價 136
1． 客單價的概念 136
2． 影響客單價的因素 137
7．3．2 提升客單價 138
7．4 本章實訓 139
7．4．1 分析頁面出店率 139
7．4．2 全面分析店鋪運營數據 141
7．5 課后思考 145
第8章 解決壓貨煩惱——庫存數據
分析
8．1 了解電商庫存 147
8．1．1 認識庫存系統 147
1． 倉庫系統與庫存系統的概念 147
2． 倉庫系統與庫存系統的配合 148
8．1．2 拆解電商庫存 151
8．2 分析電商庫存數據 152
8．2．1 讓庫存結構一目了然 152
8．2．2 借助庫存天數和周轉率量化庫存 153
1． 安全庫存數量 153
2． 庫存天數 153
3． 庫存周轉率 154
8．2．3 合理分析庫存數據 155
8．2．4 以銷量測庫存 156
8．3 本章實訓——分析SKU庫存天數 157
8．4 課后思考 159
第9章 電商核心——會員數據分析
9．1 會員數據的作用與獲取 161
9．1．1 會員數據分析的作用 161
1． 提升店鋪交易金額 161
2． 精準推廣 161
9．1．2 會員數據的獲取途徑 162
1． 淘寶客戶運營平臺 162
2． CRM會員管理軟件 162
9．2 會員數據基本分析方法 163
9．2．1 會員分布情況 163
9．2．2 會員增長與流失 164
9．2．3 會員生命周期分析 166
9．2．4 會員價值挖掘 168
9．3 RFM模型分析 169
9．3．1 認識RFM模型 169
9．3．2 RFM模型應用 169
9．4 本章實訓 172
9．4．1 分析會員年齡和地區分布 172
9．4．2 利用RFM模型分析會員 177
9．5 課后思考 180
第 10章 成果檢驗——利潤數據分析
10．1 利潤與利潤率的定義 182
10．2 成本數據分析 182
10．2．1 商品成本 182
10．2．2 推廣成本 183
10．2．3 固定成本 184
10．3 利潤預測 184
10．3．1 線性預測 185
10．3．2 模擬運算 187
10．4 本章實訓 188
10．4．1 推廣成本分析 189
10．4．2 雙變量預測利潤 191
10．5 課后思考 192
第 11章 有理有據——數據商業報告
的制作
11．1 數據商業報告的主要內容 194
11．2 數據商業報告的制作方法 195
11．2．1 制作公司簡介 195
11．2．2 編寫報告目標 195
11．2．3 編寫報告流程 195
11．2．4 收集數據 196
11．2．5 顯示報告中的數據 196
11．2．6 分析圖表數據 199
1． 商品類目 199
2． 商品品牌 200
3． 銷售平臺 200
11．2．7 得出報告結論 200
1． 商品類目 200
2． 商品選擇 201
3． 銷售平臺 201
11．3 本章實訓——消費者流失分析報告 201
11．4 課后思考 207
第 12章 成果檢驗——女裝店鋪
數據化運營分析
12．1 選品——店鋪主營商品選擇分析 209
12．1．1 行業大盤分析 209
12．1．2 行業趨勢分析 211
12．2 定價——以成本和價格帶為參考 214
12．3 引流——店鋪流量分析 215
12．3．1 流量整體結構 216
12．3．2 流量細分 217
12．3．3 流量轉化 219
12．4 優化——運營數據分析 220
12．4．1 店鋪運營診斷 220
12．4．2 搜索流量優化 220
12．4．3 成交轉化率分析 222
12．5 核算——店鋪利潤分析 224
12．6 課后思考 225
附錄 本書涉及的Excel操作方法
匯總 226
1．1 電子商務運營與數據基礎 03
1．1．1 電子商務的功能、模式與特點 03
1． 電子商務的功能 03
2． 電子商務的模式 05
3． 電子商務的特點 05
1．1．2 電子商務運營概述 07
1． 電商運營的核心目標 07
2． 電商運營的分類 07
1．1．3 認識電子商務數據 08
1． 數據的分類 08
2． 數據的作用 08
1．2 了解電商數據分析 09
1．2．1 分析電子商務數據的原因 09
1．2．2 不同電商崗位的數據分析意義 10
1． 推廣類崗位的數據分析 10
2． 客服類崗位的數據分析 10
3． 采編類崗位的數據分析 11
1．2．3 電商數據分析的常用方法 11
1． 直接觀察法 11
2． AB測試法 12
3． 對比分析法 12
4． 轉化漏斗法 13
5． 七何分析法 14
6． 杜邦拆解法 14
1．2．4 電商數據分析的常用指標 15
1． 網站運營指標 15
2． 經營環境指標 16
3． 營銷活動指標 17
4． 消費者價值指標 17
5． 銷售業績指標 18
1．2．5 分析電商數據的步驟 18
1． 常規分析步驟 18
2． 內外因素分解分析步驟 18
3． DOSS分析步驟 19
1．3 如何做好電子商務數據分析 20
1．4 本章實訓 20
1．4．1 閱讀電商數據指標 20
1．4．2 選擇合適的電商數據分析步驟 22
1．5 課后思考 23
第 2章 數據分析利器——使用數據
分析工具
2．1 借助外部工具監控數據 25
2．1．1 使用Alexa獲取網站流量 25
2．1．2 借助阿里指數查看區域與行業數據 27
1． 區域指數 27
2． 行業指數 30
2．1．3 使用百度指數查看趨勢、需求和人群畫像 31
1． 趨勢研究 31
2． 需求圖譜 33
3． 人群畫像 34
2．2 運用站內工具查看數據 34
2．2．1 使用生意參謀 35
1． 店鋪概況 35
2． 實時直播 35
3． 經營分析 36
4． 市場與競爭 37
5． 報表生成 37
2．2．2 CRM客戶關系管理軟件 38
1． CRM的運用范圍 38
2． CRM的指標 38
3． CRM軟件的選擇 39
2．3 本章實訓 40
2．3．1 分析男裝牛仔褲行業數據 40
2．3．2 分析店鋪流量和品類數據 43
2．4 課后思考 46
第3章 尋找切入點——利用市場數據選擇商品
3．1 市場行情分析 48
3．1．1 市場容量大小分析 48
3．1．2 行業發展趨勢分析 53
3．1．3 市場潛力分析 55
3．2 行業數據挖掘 57
3．2．1 行業穩定性與集中度分析 57
1． 行業穩定性 57
2． 行業集中度 59
3．2．2 善用環比與同比數據 60
3．2．3 建立波士頓矩陣 62
3．3 本章實訓 64
3．3．1 分析女裝套裝子行業市場 65
3．3．2 分析職業女褲套裝子行業的潛力 67
3．4 課后思考 68
第4章 知己知彼——競爭對手數據分析
4．1 認識競爭對手 70
4．1．1 競爭對手如何界定 70
4．1．2 怎樣收集競爭對手數據 71
4．2 分析競爭對手數據 71
4．2．1 競爭對手分析方法 71
1． SWOT模型分析法 71
2． 波特競爭力模型分析法 73
4．2．2 使用生意參謀分析競爭對手 73
1． 配置競爭對手 74
2． 競店分析 74
3． 競品分析 76
4． 競爭品牌分析 78
4．2．3 使用店偵探分析競爭對手 78
1． 監控中心 78
2． 監控店鋪分析 79
3． 關鍵詞分析 80
4．3 本章實訓 80
4．3．1 分析競爭品牌數據 80
4．3．2 詳細分析競店數據 84
4．4 課后思考 87
第5章 決定客單價的關鍵——商品定價分析
5．1 商品定價策略 89
5．1．1 基于成本的定價 89
5．1．2 基于競爭對手的定價 90
5．1．3 基于商品價值的定價 90
5．2 商品定價方法 91
5．2．1 錨定效應 91
1． 用環境影響消費者價格印象 91
2． 數量暗示 92
3． 價格對比 92
5．2．2 損失厭惡 92
1． 非整數定價法 93
2． “8”“9”結尾 93
3． 價格分割 94
4． 隱形漲價 94
5． 限時優惠 94
5．2．3 誘餌效應 94
1． 套餐綁定 95
2． 用價格篩選消費者 95
5．2．4 折中效應 95
5．2．5 預期效應 95
5．2．6 心理賬戶 96
1． 滿減 96
2． “壞合好分” 96
3． 情感化設計 97
5．3 本章實訓——為高跟鞋商品定價 97
5．4 課后思考 99
第6章 精準引流——流量數據分析
6．1 網站流量分析 101
6．1．1 認識瀏覽量與訪客數 101
1． 理解瀏覽量、訪客數的含義 101
2． 分析PV、UV數據 102
3． 掌握PV、UV上升的原因 102
4． 了解PV-UV聯動變化圖 103
6．1．2 通過跳出率看網站性能 104
1． 理解網站跳出率的含義 104
2． 閱讀網站跳出率 104
3． 分析網站跳出率的具體數值 104
4． 分析網站跳出率的變化情況 105
6．1．3 利用平均訪問頁面數看訪問深度 107
1． 理解平均訪問頁面數的含義 107
2． 認識頁面數曲線圖 107
6．1．4 通過網站外鏈看網站流量 108
1． 理解網站外鏈的含義 108
2． 閱讀網站外鏈 108
6．2 店鋪流量分析 109
6．2．1 四大流量解讀 109
1． 免費流量 109
2． 付費流量 110
3． 站內流量 111
4． 站外流量 112
6．2．2 流量結構與分析 112
6．2．3 關鍵詞分析 113
1． 關鍵詞分類 113
2． 淘寶搜索規則 114
3． 關鍵詞質量分析 114
4． 關鍵詞優化建議 115
5． 關鍵詞數據分析 115
6．3 本章實訓 119
6．3．1 分析網店流量構成比例 119
6．3．2 分析關鍵詞數據 121
6．4 課后思考 124
第7章 提升銷量——運營與銷售數據
分析
7．1 通過交易數據診斷店鋪 126
7．1．1 交易概況 126
7．1．2 交易構成 127
7．1．3 交易明細 130
7．2 店鋪運營數據分析 130
7．2．1 店鋪運營的重要數據 130
1． 點擊率 130
2． 收藏率與加購率 131
3． 轉化率 131
7．2．2 轉化漏斗模型 132
1． 有效入店率 132
2． 咨詢轉化率 133
3． 靜默轉化率 133
4． 訂單支付率 133
5． 成交轉化率 133
7．2．3 影響轉化的因素 134
1． 主圖 134
2． 價格 134
3． 首頁 135
4． 詳情頁 135
5． 評論 136
7．3 店鋪客單價分析 136
7．3．1 了解客單價 136
1． 客單價的概念 136
2． 影響客單價的因素 137
7．3．2 提升客單價 138
7．4 本章實訓 139
7．4．1 分析頁面出店率 139
7．4．2 全面分析店鋪運營數據 141
7．5 課后思考 145
第8章 解決壓貨煩惱——庫存數據
分析
8．1 了解電商庫存 147
8．1．1 認識庫存系統 147
1． 倉庫系統與庫存系統的概念 147
2． 倉庫系統與庫存系統的配合 148
8．1．2 拆解電商庫存 151
8．2 分析電商庫存數據 152
8．2．1 讓庫存結構一目了然 152
8．2．2 借助庫存天數和周轉率量化庫存 153
1． 安全庫存數量 153
2． 庫存天數 153
3． 庫存周轉率 154
8．2．3 合理分析庫存數據 155
8．2．4 以銷量測庫存 156
8．3 本章實訓——分析SKU庫存天數 157
8．4 課后思考 159
第9章 電商核心——會員數據分析
9．1 會員數據的作用與獲取 161
9．1．1 會員數據分析的作用 161
1． 提升店鋪交易金額 161
2． 精準推廣 161
9．1．2 會員數據的獲取途徑 162
1． 淘寶客戶運營平臺 162
2． CRM會員管理軟件 162
9．2 會員數據基本分析方法 163
9．2．1 會員分布情況 163
9．2．2 會員增長與流失 164
9．2．3 會員生命周期分析 166
9．2．4 會員價值挖掘 168
9．3 RFM模型分析 169
9．3．1 認識RFM模型 169
9．3．2 RFM模型應用 169
9．4 本章實訓 172
9．4．1 分析會員年齡和地區分布 172
9．4．2 利用RFM模型分析會員 177
9．5 課后思考 180
第 10章 成果檢驗——利潤數據分析
10．1 利潤與利潤率的定義 182
10．2 成本數據分析 182
10．2．1 商品成本 182
10．2．2 推廣成本 183
10．2．3 固定成本 184
10．3 利潤預測 184
10．3．1 線性預測 185
10．3．2 模擬運算 187
10．4 本章實訓 188
10．4．1 推廣成本分析 189
10．4．2 雙變量預測利潤 191
10．5 課后思考 192
第 11章 有理有據——數據商業報告
的制作
11．1 數據商業報告的主要內容 194
11．2 數據商業報告的制作方法 195
11．2．1 制作公司簡介 195
11．2．2 編寫報告目標 195
11．2．3 編寫報告流程 195
11．2．4 收集數據 196
11．2．5 顯示報告中的數據 196
11．2．6 分析圖表數據 199
1． 商品類目 199
2． 商品品牌 200
3． 銷售平臺 200
11．2．7 得出報告結論 200
1． 商品類目 200
2． 商品選擇 201
3． 銷售平臺 201
11．3 本章實訓——消費者流失分析報告 201
11．4 課后思考 207
第 12章 成果檢驗——女裝店鋪
數據化運營分析
12．1 選品——店鋪主營商品選擇分析 209
12．1．1 行業大盤分析 209
12．1．2 行業趨勢分析 211
12．2 定價——以成本和價格帶為參考 214
12．3 引流——店鋪流量分析 215
12．3．1 流量整體結構 216
12．3．2 流量細分 217
12．3．3 流量轉化 219
12．4 優化——運營數據分析 220
12．4．1 店鋪運營診斷 220
12．4．2 搜索流量優化 220
12．4．3 成交轉化率分析 222
12．5 核算——店鋪利潤分析 224
12．6 課后思考 225
附錄 本書涉及的Excel操作方法
匯總 226
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電子商務數據分析:大數據營銷 數據化運營 流量轉化(第2版)/楊偉強 作者簡介
楊偉強，上海科學技術職業學院電子商務教師，主要負責全國職業院校電子商務技能大賽比賽，是國賽獲獎團隊指導老師，一直與上海商派公司合作，從事數據分析相關研究
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