第1 章 數據分析概述 1
1.1 數據分析的定義與重要性2
1.2 數據分析常用公式和名詞解釋2
1.3 數據分析選品概述2
1.4 數據化引流概述4
1.5 數據化優化點擊率和轉化率5
1.6 整體店鋪的數據分析5
1.7 無綫端數據分析 5

第2 章 數據化選品 7
2.1 速賣通選品的定義和分類8
2.2 行業情報選品 9
2.2.1 行業情報選品概述9
2.2.2 用行業情報分析服裝行業中的熱門二級類目10
2.2.3 用行業情報分析女裝行業熱門産品 12
2.2.4 用行業情報分析藍海産品13
2.3 選品專傢 15
2.3.1 熱銷選項15
2.3.2 熱搜選項16
2.3.3 熱銷屬性組閤之數據透視錶的使用18
2.3.4 潮流趨勢概述 21
2.3.5 國傢差異化分析22
2.4 前颱分析選品 25
2.4.1 挖掘熱銷飆升産品25
2.4.2 挖掘優質店鋪主力産品26
2.4.3 前颱探索活動款潮流風嚮27
2.5 商品分析28
2.5.1 商品分析介紹 28
2.5.2 透視店鋪的流量“黑洞” 30
2.5.3 預測店鋪的“超新星爆發”32
2.6 直通車使用技巧 34
2.7 站內工具組閤拳36
2.7.1 店鋪産品結構設計 36
2.7.2 高效化選品配閤店鋪發展規劃37
2.7.3 綜閤性選品打造爆款計劃40
2.8 站外選品 44
2.8.1 阿裏巴巴選品44
2.8.2 關於供應商不得不說的事兒 45
2.8.3 Google 分析工具47
2.8.4 其他B2C 平颱參考 48
2.8.5 watchaccount 和watcheditem網站48
2.8.6 海外購物搜索引擎49

第3 章 數據分析引流51
3.1 概述52
3.2 站內引流 52
3.2.1 類目流量52
3.2.2 普通搜索流量65
3.2.3 優化小語種流量 76
3.2.4 通過分析直通車數據來實現精準引流79
3.2.5 店鋪引流以及站內其他流量來源 84
3.2.6 利用站內營銷工具引流92
3.3 站外引流96
3.3.1 通過GoogleAdwrds 獲取關鍵詞96
3.3.1 站外引流的其他方法98

第4 章 數據優化與提高點擊率、轉化率 105
4.1 數據優化與點擊率106
4.1.1 點擊率的基礎知識 106
4.1.2 影響點擊率的因素 108
4.1.3 如何優化影響點擊率的因素109
4.2 數據優化與轉化率 117
4.2.1 轉化率的基礎知識117
4.2.2 影響單品轉化率的因素有哪些119
4.2.3 如何優化影響單品轉化率的因素 119
4.2.4 全店轉化率的基礎知識及影響因素 128
4.2.5 如何優化影響全店轉化率的因素129

第5 章 店鋪整體數據分析131
5.1 店鋪整體買傢行為分析132
5.1.1 分析買傢購物時間132
5.1.2 分析買傢購買産品的價格區間134
5.1.3 分析買傢最關注的産品特徵，以及影響其購買的因素 135
5.2 店鋪整體運營時間節點和內容 137
5.2.1 營銷活動匹配買傢購物高峰 137
5.2.2 掌握國外重大節日，節點營銷137
5.2.3 對直通車的選詞和齣價進行常態化優化 142
5.3 倉庫動銷率的概述和優化建議 143
5.3.1 倉庫動銷率概述 143
5.3.2 各種動銷率對應的庫存優化方法 143
5.3.3 微觀的倉庫動銷率 144
5.4 數據縱橫分析144
5.4.1 實時風暴解析 145
5.4.2 商鋪概況解析 145
5.4.3 商鋪流量來源分析152
5.4.4 營銷助手157
5.5 直通車推廣數據分析概述159
5.5.1 數據報告的查看 159
5.5.2 數據報告的分析 160

第6 章 無綫端數據分析 168
6.1 明確流量來源169
6.1.1 平颱活動169
6.1.2 類目瀏覽170
6.1.3 自然搜索172
6.1.4 PC 端流量轉化172
6.1.5 站外流量173
6.2 相關數據分析174
6.2.1 商鋪概況175
6.2.2 商鋪流量來源179
6.2.3 商品分析181
6.2.4 數據對比183
6.3 優化提高轉化184
6.3.1 6 張産品圖 184
6.3.2 手機專享價185
6.3.3 詳情頁優化185
· · · · · · (收起)