电商数据分析,淘宝实战
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电商数据分析,淘宝实战

陈海城 (作者)  王静 (责任编辑)

  • 丛  书:CDA数据分析师系列丛书
  • 书  号:978-7-121-28117-4
  • 出版日期:2016-03-09
  • 页  数:240
  • 开  本:16(185*235)
  • 出版状态:上市销售
  • 维护人:张慧敏
本书主要针对电商从业者(运营和店长)和数据分析入门者,以电商业务实战为主线,介绍数据分析相关的知识。本书的上半部分主要介绍淘宝的一些操作方法,以及探讨未来的电商布局之路。本书的下半部分以实战为主,主要介绍淘宝卖家如何应用Excel和数据来做决策。数据从来都离不开业务层,数据分析师必不可少的4要素是思维、业务、工具和数据,而前两者才是最重要的。
本书的上半部分主要介绍淘宝的一些操作方法,以及探讨未来的电商布局之路。本书的下半部分主要介绍淘宝卖家如何应用Excel和数据来做决策。
零一
数据迷,电商实操者,新媒体电商研究者,电商培训讲师。现任杭州谷点电子商务有限公司CEO。2009年开始从事电子商务,擅长单品操作和数据分析,先后操作过多个行业爆款。2013年开始接触电商培训,擅长市场分析课程,两年期间培训人次达10万以上。
前言
数据有毒,包括我自己也会被数据误导,因为平台提供的数据可能并不精准,甚至误差极大。我在操作单品时发现过生意参谋里面统计的关键词数据有错误,例如我通过实时访客掌握了成交词为A词,并确认无误,但第二天的单品统计数据告诉我昨天的成交词是B词,如果我没有掌握到真实的信息,那么我会着重去优化B词,甚至在后面干脆就把A词删掉了,因为数据告诉我A词没有任何效果。
数据原本的作用是帮助我们做决策,一旦数据错误,就可能导致我们做出错误的决策。但没有数据,我们又只能是一个瞎子,毫无方向感。
所以,使用数据要慎重、胆大、心细,同时也要看我们利用数据来做什么。对商家而言,数据有两种用途,第一种,用来做预测,通过参考数据从而决定卖什么货;第二种,用来指导下一步的运营操作。对于第一种用途,数据仅作为参考,因为我们对市场的判断,除数据外,还有自己的行业经验。对于第二种用途,则建议多验证数据,例如当我看到B词有数据时,通过搜索B词发现我的排名很靠后,用脚趾想都知道排名这么靠后买家怎么可能会找到我并下单呢?
本书的上半部分主要介绍淘宝的一些操作方法,以及探讨未来的电商布局之路。
本书的下半部分主要介绍淘宝卖家如何应用Excel和数据来做决策。数据从来都离不开业务层,数据分析师必不可少的4个要素是思维、业务、工具和数据,前两者才是最重要的,希望读者在阅读本书时着重研究业务层面的内容。
说到业务层面,在电商人的眼里,一切皆流量,流量是电商赖以生存的食粮。平台流量和社交流量是可以相结合的。电商运营中有一个6字真言,“引流,转化,留存”,这6个字概括了电商运营的精髓,字字珠玑,都不简单。无数的运营者日以继夜地研究的是前4个字,而最后两个字“留存”却鲜有运营者钻研。我们曾经统计过获取一个新客户的成本是老客户的100倍。“引流,转化”是让电商暂时得以生存,“留存”则是决定了电商能存活多久。未来,流量会越来越贵,如果我们做不出极能够黏着用户的产品,那么就用人去黏着人。
用人去黏着人的前提是消费者在我们这里有过很棒的购物体验,做体验其实并不难,关键是卖家要有做体验的意识。我的淘宝集市店用的是顺丰快递,甚至退换货也用顺丰快递,我的换货流程:是顺丰快递员到我们这里拿一个新品送到消费者手里的同时,把旧的送回给我。所有产生换货的消费者都会给我们100%好评,因为他们想不到一家集市店的购物体验居然能做得和京东一样,甚至超过京东(我是以京东的购物体验作为标杆的)。消费者会因为物流的时效、赠品或者产品本身而感到震撼,他们在我这里爽过了之后,我的个人微信号的加粉率接近100%,因为好的购物体验让消费者对素未蒙面的淘宝集市卖家产生了信任。
谁适合看这本书?
如果对下面的所有问题都能肯定地回答“是“,那么本书适合你。
① 你是不是淘宝店铺的运营人员或者店长,目前还不会做数据分析,渴望提升自己?
② 你是不是打算在淘宝开店,目前尚在学习中?
③ 你是不是对数据分析感兴趣,尚在入门阶段?
④ 你是不是更愿意亲自动手实操,在实践中应用所学,而不是看我吹嘘?
谁可能不适合看这本书?
如果满足下面任何一种情况,那么本书不适合你。
① 你是不是已经擅长数据分析?
② 你是不是看到数据就犯困,对数据毫无兴趣?
③ 你是不是只愿意花时间抱怨,做不好就找借口把责任推给他人?
如何联系作者?
作者的联系方式为:
邮箱:lingyi @ 1024ke.com
主页:http:// lingyi.1024ke.com/(可下载书中的源数据)

目录

目录 阅读
上 篇 做数据分析之前要先学会做淘宝 
第1章 什么是淘商?未来如何布局
第2章 让店铺活下来
下 篇 跟着实战学做数据分析 
第3章 市场分析——告诉你这个市场能不能做,能做多大
第4章 运营分析——万变归宗
第5章 常见的数据挖掘方法
第6章 数据分析报告撰写思路

读者评论

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