●目錄篇網店大數據分析必知篇章大數據分析基礎知識1.1認識大數據1.1.1什麼是大數據1.1.2大數據分析的作用1.1.3大數據的5個生活案例1.2告別盲目,用大數據找到藍海市場1.2.1定位有市場的類目1.2.2定位有價值的類目1.2.3定位有競爭優勢的類目本章小結第2章大數據分析在網店運營中的應用2.1網店大數據分析的六大核心數據2.1.1店鋪首頁數據2.1.2收藏和加購數據2.1.3客服數據2.1.4行業數據2.1.5商品數據2.1.6店鋪整體數據2.2網店大數據分析的四大思維2.2.1對比思維2.2.2拆分思維2.2.3維度思維2.2.4假說思維本章小結第3章網店大數據分析工具和方法3.1獲取數據源的四大主要渠道3.1.1百度指數獲取數據源3.1.2阿裡指數獲取數據源3.1.3店鋪工具獲取數據源3.1.4小插件獲取數據源3.2大數據分析的常用工具3.2.1利用Excel建立數據源及進行基礎分析3.2.2為Excel添加數據分析工具做深度分析3.3大數據分析的3種常用方法3.3.1預測法3.3.2異常檢測法3.3.3關繫探索法本章小結第2篇 淘寶和天貓網店數據分析與運營篇第4章利用大數據分析確定店鋪和產品定位4.1消費人群數據分析定位店鋪和產品4.1.1根據目標消費人群定位店鋪風格4.1.2根據目標消費人群定位產品4.1.3根據目標消費人群定位定價4.2利用大數據挖掘店鋪的潛力爆款4.2.1潛在爆款的基本要素4.2.2從市場容量開始分析4.2.3分析產品銷售趨勢4.2.4指標綜合分析找出店鋪爆款4.3利用大數據分析提升店鋪頁面裝修4.3.1店鋪頁面分類4.3.2店鋪頁面需要關注的數據指標4.3.3店鋪頁面跳失率深度解析本章小結第5章利用大數據分析做好營銷優化5.1影響產品權重的重要因素5.1.1影響產品權重的相關因素5.1.2影響店鋪權重的相關因素5.2數據化營銷活動提升店鋪業績5.2.1精準的假日營銷策劃5.2.2巧設競品參照,捕獲消費者5.2.3巧用套餐法,提升連帶銷售5.2.4讓消費者占盡便宜——“贈送”促銷法5.2.5如何判斷營銷數據的健康程度本章小結第6章電商數據化運營是王道6.1數據化運營必知的四大轉化率6.1.1店鋪靜默轉化率6.1.2詢單轉化率6.1.3免費流量的轉化率6.1.4付費流量的轉化率6.2關注支付率和退款率,讓店鋪良性發展6.2.1支付轉化率是銷售額的核心6.2.2控制好退款率,提升店鋪“權重”6.3通過大數據分析提升付費推廣效率6.3.1分析直通車的投放6.3.2分析鑽展的投放本章小結第7章做好客服管理,提升產品銷量7.1客服的績效考核與激勵7.1.1客服的績效考核7.1.2激勵客服7.2打造金牌客服7.2.1如何管理客服7.2.2如何培訓客服本章小結第8章提升流量,做好個性化搜索分析8.1揭開個性化搜索的神秘面紗8.1.1手機電商的崛起8.1.2大量的消費者標簽8.1.3豐富的產品屬性8.2萬變不離其宗,個性化搜索的基礎要素8.2.1相關性匹配8.2.2反作弊模型8.2.3關鍵詞的搜索轉化效果8.2.4銷量遞增模型8.2.5店鋪營銷力層級模型8.3個性化搜索的影響因素8.3.1價格段8.3.2地域分布8.3.3購物記錄8.3.4人群標簽8.4玩轉個性化搜索的實操辦法8.4.1兩步做好類目布局8.4.2卡好價格段爭取買家人群8.4.3商品關鍵詞布局8.4.4商品地域搜索布局本章小結第9章通過大數據,優化庫存與會員營銷9.1找到商品備貨、補貨的核心9.1.1分析商品的生命周期9.1.2淘寶助理采集基礎數據9.1.3精準計算商品備貨、補貨量9.2補什麼樣的貨買家最喜歡9.2.1備貨時的商品屬性選擇9.2.2補貨時的商品屬性選擇9.3為什麼要分析會員數據9.3.1會員分析讓銷售額一翻再翻9.3.2在不得罪會員的基礎上廣告營銷9.4會員數據的獲取與處理9.4.1利用CRM軟件和後臺獲取會員數據9.4.2會員數據實操處理9.53種方法管理與分析會員9.5.1RFM分析法9.5.2分組法9.5.3等級細分法本章小結第3篇微店數據分析與運營篇0章利用生意參謀分析店鋪無線端數據10.1無線端店鋪引流用這3招10.1.1抓住每一個流量入口引流10.1.2無線端精準引流好詞10.1.3同行對比學習10.2有的放矢——無線端店鋪訪客分析10.2.1無線端店鋪訪客時段分析10.2.2無線端店鋪訪客地域分析10.2.3無線端店鋪訪客分析10.3無線端行業潛力商品分析10.3.1通過品牌分析選擇無線端潛力商品10.3.2微店潛力爆款商品選擇本章小結附錄電子商務常見專業名詞解釋(內容見光盤)
內容簡介
《淘寶、天貓、微店網店大數據分析與營銷從入門到精通》從零開始,基於“淘寶、天貓、微店”3個平臺,教會讀者如何獲取網店運營的各類數據,如何整理數據,如何分析數據,以及如何利用數據及時發現店鋪的問題,找出解決問題的思路與方法,讓網店經營更科學、更有效。 全書以“網店大數據分析必知篇→淘寶和天貓網店數據分析與運營篇→微店數據分析與運營篇”為寫作線索,分為3篇,共10章內容。 1篇為網店大數據分析必知篇(~3章),繫統地講解網店大數據的作用、如何通過大數據找到藍海市場、網店大數據的種類,以及大數據的分析工具與分析方法等內容。第2篇為淘寶和天貓網店數據分析與運營篇(第4~9章),重點介紹淘寶店、天貓店運營中的大數據分析及利用,包括通過大數據定位產品及店鋪,利用大......
6.2關注支付率和退款率,讓店鋪良性發展店鋪的支付轉化率及退款率是很重要的,支付轉化率指的是固定時間段內支付買家數與訪客數的比例,支付轉化率與店鋪及店鋪的產品、服務等方面的質量有關。而退款率代表著店鋪的售後服務如何,有的商家隻管把店鋪產品賣出去,對於售後問題,一律不管,這樣的店鋪必然不能夠長久,想要讓店鋪長久的經營發展,需要做好店鋪的售後,從而避免店鋪出現過高的退款率。6.2.1支付轉化率是銷售額的核心支付轉化率過低,會影響店鋪的排名層級、權重等,支付轉化率也是淘寶商家比較看重的一點,通過觀察店鋪的支付轉化率,可以洞悉店鋪目前的發展趨勢如何。例如,支付轉化率越低,說明銷售額也不會高,反之,銷售額纔會高,銷售額高了,那麼賣出的產品就越多,銷售量就越好,所以支付轉化率對於店鋪來講是很重要的。如果店鋪每天的訪客數有500人,而下單購買的人數隻有5人......
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