具体描述
《淘宝网店大数据营销:数据分析、挖掘、高效转化》内容就是从零开始,教会读者如何获取网店各类数据,如何整理数据,如何分析这些数据,以此及时发现店铺的问题,找出解决问题的思路,并且主动出击,在店铺正常运营的基础上,提高店铺流量、转化率、客单价等指标,让网店的运营更上一层楼。在讲解过程中,凡是涉及工具软件的应用或者具体数据的分析之处,都会附上详细的步骤,图文并茂一步一步地进行讲解,真正做到手把手教会读者进行数据分析。本书是在校学生以及网店创业人员、管理人员和兼职人员的必备工具书。
作者简介
老A电商学院(上海元轼信息咨询有限公司),是国内最正规、最完整的淘宝培训机构,拥有“国家电子商务协会”和“国家职业教育研究院”官方认可的培训资质,并且是唯一能颁布国家执照的在线教育机构。老A电商拥有行业第一的市场份额以及全行业最专业、最强大的讲师团队,著名自媒体人、前淘宝大数据搜索领军人鬼脚七与前淘宝大学MBA班最高级别导师老A亲自带领38位资深淘宝实战讲师团队提供服务。截止到目前,老A电商共有近八万名的正式学员,学员遍布全国。
老A(吴元轼),老A电商学院的创始人及主讲人、前淘宝大学EMBA资深讲师。曾任加拿大公司CAE(加拿大宇航科技研究院)民航系统导航高级分析师。1996年,加入国际领先高端零售解决方案供应商(Remark)公司任职软件研发副总经理。他任职期间协助法国高端零售品牌 LV 集团以及其旗下9个品牌(C.Dior,Kenzo,Givency等)建立全球一体化零售软件系统,并且参与范思哲,欧舒丹,Escola,Levi's 等品牌建立全球零售以及CRM体系。
2012年老A进军电商,凭借对市场的敏锐嗅觉、多年数据分析经验以及对CRM(客户关系管理系统)的深刻见解,将老A电商学院做成业界公认的“金牌”淘宝教育品牌。
目录信息
第1章 用数据驱动店铺 3
1.1 用数据驱动店铺的好处 4
1.2 店铺九大要点数据 8
1.2.1 四大流量 8
1.2.2 首页数据 10
1.2.3 收藏数据 11
1.2.4 客服数据 12
1.2.5 DSR计算工具和影响说明 14
1.2.6 行业数据 15
1.2.7 宝贝页数据 17
1.2.8 转化率数据 18
第2章 影响店铺流量的四大要点 21
2.1 从行业找到蓝海,快速突破 22
2.1.1 选择有市场的类目 22
2.1.2 选择有价值的类目 25
2.1.3 选择有优势的类目 26
2.1.4 基于行业的整体规划 27
2.2 借力打力,轻松引流 28
2.2.1 利用节庆活动 29
2.2.2 利用营销能力 30
2.2.3 利用热门话题 33
2.3 单品权重的重要维度 37
2.3.1 店内因素 37
2.3.2 店外因素 39
2.4 店铺权重的重要维度 50
2.4.1 查看行业、店铺风格等变化 50
2.4.2 查看四大流量的变化 52
2.5 淘宝“江湖策”的添加和使用 60
第3章 影响店铺销售的三大关键点 65
3.1 快速提升销售的策略法则 66
3.1.1 锚定法 66
3.1.2 套餐法 68
3.1.3 赠送法 71
3.2 顾客足迹留下的重大隐患 74
3.2.1 对店铺的页面组成了然于胸 74
3.2.2 店铺页面的跳失率问题分析 75
3.2.3 主要页面需要关注的指标 79
3.3 火眼金睛挖掘店铺潜力款 84
3.3.1 传统的挖掘爆款的方式 84
3.3.2 利用找爆款报表挖掘潜力款 86
3.3.3 爆款挖掘案例 91
第4章 颠覆性提升转化率的套路 99
4.1 转化率的裂变,价值是这样产生的 100
4.1.1 静默转化率 100
4.1.2 咨询转化率 108
4.1.3 免费流量转化率 108
4.1.4 付费流量转化率 109
4.2 影响转化率的外在因素 111
4.2.1 访客来源不同的影响 111
4.2.2 访客地区不同的影响 113
4.2.3 访客类型不同的影响 114
4.3 店铺顶梁柱的培养 115
4.3.1 管理客服 115
4.3.2 培训客服 116
4.3.3 考核与激励客服 122
第5章 你从未见过的三大规避损失的策略 127
5.1 支付率—快速拉伸销售的秘诀 128
5.1.1 按笔数支付率 129
5.1.2 按金额支付率 135
5.2 退款率—减少损失的重点壁垒 137
5.2.1 培养金牌售后 137
5.2.2 计算退货成本 138
5.2.3 统计退款原因数据 139
5.3 控制风险的三大常识 140
5.3.1 网店风险分析 141
5.3.2 防患于未然 142
5.3.3 亡羊补牢 145
第6章 品牌塑造的正确思路 147
6.1 用数据来证明店铺形象好坏 148
6.1.1 从跳失率来分析 149
6.1.2 从点击率来分析 151
6.1.3 从停留时间来分析 152
6.2 快速分析店铺顾客口碑 154
6.2.1 从2次购买比例分析 154
6.2.2 从回头客静默转化率分析 156
6.2.3 从收藏回访流量分析 158
6.3 怎样才能快速进入品牌化 159
6.3.1 从品类专注度分析 160
6.3.2 从功能性专注度分析 162
6.3.3 从风格专注度分析 163
第2篇 让无数人破产的库存问题!怎么破?
第7章 库存—决定你店铺生死的筹码 167
7.1 小编码大用处 168
7.1.1 什么是淘宝商家编码 168
7.1.2 掌握商家编码的编写规则 168
7.2 快速采集店铺库存数据 174
7.2.1 淘宝助理数据 175
7.2.2 宝贝数据 183
7.2.3 生e经数据 186
7.2.4 库存信息数据 188
7.3 轻松几步学会库存分析 190
7.3.1 基础数据查询 190
7.3.2 类目情况分析 192
7.4 用好它,从此不再压货 199
7.4.1 库存周期分析 199
7.4.2 行业变化分析 202
7.4.3 产品变化分析 205
7.4.4 如何高效精准地补货 207
第3篇 大数据挖掘!助你快速打开全国市场
第8章 淘宝地域数据分析 213
8.1 快速分析自己店铺的全国销售数据 214
8.1.1 数据报表 214
8.1.2 数据走势 220
8.1.3 数据对比 226
8.2 深入了解二三线城市数据详情 228
8.2.1 转化策略 228
8.2.2 退款策略 232
8.2.3 时间策略 244
8.3 神器助力—让你的广告效率翻倍 246
8.3.1 直通车的地域投放 246
8.3.2 钻石展位的地域投放 251
第4篇 未来唯一赚钱的渠道!你做不做?
第9章 会员—大数据分析让你比他更了解
他自己 257
9.1 会员数据分析的目的 258
9.1.1 从金钱上考虑 258
9.1.2 从策略上考虑 259
9.2 使用会员分析报表 260
9.2.1 利用会员关系管理软件 261
9.2.2 利用淘宝后台数据 262
9.3 不花一分钱,就能做出专业的会员数据分析 263
9.3.1 RFM分析法 263
9.3.2 会员标签细分法 265
9.3.3 会员等级细分法 268
9.4 会员营销的三个方法 273
9.4.1 充分利用营销平台 273
9.4.2 会员营销 274
9.4.3 个性化关怀会员 276
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读后感
用户评价
这本书的排版设计非常注重阅读体验,这一点必须点赞。它的分段清晰,小标题的使用非常到位,使得即便是处理复杂的数据流程介绍时,也不会显得杂乱无章。我发现它在关键概念的阐述上,常常会使用加粗或者侧边栏的形式进行总结提炼,这对于我这种需要经常在工作和阅读之间切换的人来说,简直是救星——意味着我不需要反复回溯全文去寻找核心定义。更令人惊喜的是,它在讲解技术名词时,总能用非常生活化或者贴近电商场景的比喻来做类比,比如将“聚类算法”比喻成“帮你自动给老客户打标签”,这种平易近近的表达方式,极大地降低了技术门槛,让那些原本对数据分析望而却步的营销人员也能快速上手。可以说,这本书在内容深度和可读性之间找到了一个近乎完美的平衡点,读起来既有挑战性,又充满了即时的满足感。
这本书的封面设计给我留下了深刻的第一印象,那种深邃的蓝色调搭配着密集的、仿佛代码流动的白色线条,立刻就传达出一种专业和前沿的科技感。我原本对“大数据营销”这个概念抱有一定程度的敬畏,总觉得那是高不可攀的算法和复杂的统计模型,但拿起这本书时,那种厚重感却又带着一种踏实的质感,让我觉得它可能是一个可以亲近的向导。书脊上的字体选择得非常巧妙,既有现代感又不失稳重,让人一眼就能看出它聚焦于实操和深度分析。我特意去翻阅了一下目录,虽然没有具体看到书中的案例,但光是那些章节标题——比如“用户行为的非线性捕获”、“跨平台数据源的融合之道”——就足以让人心潮澎湃,仿佛已经窥见了电商世界里那些隐藏的秘密通道。这本书的装帧质量也相当不错,纸张的触感很舒服,即便是长时间阅读,眼睛也不会感到疲劳,这对于一本需要反复研读的工具书来说,无疑是一个加分项。整体来看,光是这本实体书的呈现,就成功地在我心中建立了一个高标准——它不仅仅是一本工具书,更像是一件精心打磨的工艺品,预示着里面蕴含的知识也必然是经过精挑细选、打磨精良的。
我最近一直在琢磨如何让我的小型网店的转化率有个质的飞跃,市面上关于营销的书籍汗牛充栋,大部分要么是空泛地谈论“用户思维”,要么就是停留在“发朋友圈”这种初级战术层面,看得人昏昏欲睡。我期待这本书能带来的是一种底层逻辑的重构。我希望能看到一些关于如何从海量交易数据中,用非常直观的图表和流程图来展示那些“意料之外,情理之中”的客户路径,而不是堆砌那些只有数据科学家才看得懂的数学公式。我尤其好奇它是否能提供一套清晰的框架,指导我这个非技术背景的店主,如何搭建起一个初步的“数据监控体系”,比如,如何有效地区分出哪些是噪音数据,哪些是真正能指导我们下一步降价、推新或者优化详情页的黄金信号。如果这本书能真正做到“赋能”而非“炫技”,用案例来佐证理论,哪怕只是几个不同行业的小微电商的真实复盘,对我来说都比一百篇空洞的理论文章更有价值。我希望读完后,我能更自信地对自己的数据说话,而不是凭感觉去猜测客户的想法。
我一直在寻找一本能够打通“数据分析”和“实际运营转化”之间鸿沟的书籍,很多同类书籍要么是纯理论的数据挖掘,要么就是纯操作的平台技巧,两者之间仿佛有一道看不见的墙。这本书最吸引我的地方就在于它似乎成功地将这两者缝合了起来。我希望能看到清晰的流程图,展示数据如何从一个触点流入,经过哪些分析步骤,最终如何具体地反馈到“优化哪个按钮的颜色”或者“调整哪一批客户的推荐商品列表”这样的具体行动中去。如果这本书能提供一套“数据驱动决策”的闭环模型,教会我们如何衡量每一次数据分析投入的ROI(投资回报率),那才算得上是真正的实战指南。我尤其期待它能深入探讨一些高级话题,比如如何利用用户生命周期价值(LTV)来指导广告预算的分配,而不是泛泛而谈地建议“增加预算”。这本书的厚度本身就暗示着它涵盖的知识体系的广度和深度,希望能真正解决我目前在精细化运营中遇到的瓶颈。
说实话,刚拿到这本书的时候,我抱着一种怀疑的态度,毕竟“大数据”这个词现在已经被过度消费了。但翻开前几页,作者那种行文的严谨性和对行业痛点的精准把握,迅速打消了我的疑虑。它不像很多教人快速成功的书籍那样充满夸张的断言,相反,它用一种近乎冷静的、实验室般的口吻来剖析问题。比如,书中对“跳出率”和“停留时间”的细致拆解,绝非简单地告诉你“高了就好”,而是深入探讨了它们背后的用户心理动因和技术实现细节,这让我感觉作者是真正身处一线、经历过无数次A/B测试的实干家。我特别欣赏它在讨论工具和平台时所表现出的中立性,没有偏袒任何一家特定的电商巨头,而是专注于教授一套可以迁移的、可复制的分析方法论。这种方法论的深度,让我确信这本书的价值远超其售价,它提供的是一套思维模式的升级,而非简单的操作手册,这对于长期发展至关重要。
超棒,用图文并茂的方式教授如何分析网店数据,并通过网店数据精准定位潜在客户,提高销售成功率和产品销量,对网店从业者来说,很有参考价值。
书中对网店数据分析和客户定位讲得很详细,同时也极具操作性。
超棒,用图文并茂的方式教授如何分析网店数据,并通过网店数据精准定位潜在客户,提高销售成功率和产品销量,对网店从业者来说,很有参考价值。
实用性很强,整本书都在教读者怎样从数据中挖掘财富。
步骤详细,图文并茂,一步一步教授如何进行网店的数据分析,适合我这种菜鸟级店主