電商數據分析全書:囊括產品分析、流量分析、轉化分析，提升你的選品能力，優惠店鋪的流量結構，提升店鋪的轉化率，全方位助你成為千萬級銷量電商。

本書作為一本電商數據分析的實戰手冊，利用使用範圍較廣的 Excel 工具，結合豐富的實戰案例，繫統、全面地介紹了電商運營過程中會涉及的各種數據分析方法和技巧。
本書共 6 章，第 1 章主要介紹電商數據分析的基礎知識；第 2 章主要講解 Excel 公式與函數的應用；第 3 章主要講解 Excel 數據透視表與圖表的應用；第 4～6 章分別從商品類目與市場行情、網店流量和轉化率 3 個方面來講解電商數據分析的具體方法。
本書將理論與實戰相結合，以豐富、典型的實戰案例演示操作步驟，內容全面，專業性較強，能夠有效幫助電商運營人員和管理者掌握電商數據分析的方法，為實際的電商運營工作提供指導。本書特別適合從事電商運營工作的人員、電子商務專業學生，或者想要自學電商數據分析的讀者閱讀使用。

鄭常員，花名“阿正”，阿裡數據學院特聘講師，百寶電商學院創始人，中國電子商務中心認證講師，從2009年開始從事電商行業，是最早一批電商運營操盤手，目前是多家銷售額達千萬級的電商的運營顧問與合伙人。

目 錄 CONTENTS
第 1 章 認識電商數據分析 1
1.1電商數據分析的定義2
1.2電商數據分析的作用 2
1.3電商數據分析的思維 5
1.3.1 對比思維 5
1.3.2 拆分思維 5
1.3.3 增維思維 6
1.3.4 降維思維 7
1.3.5 假設思維 8
1.4電商數據分析的方法 8
1.4.1 對比分析法 8
1.4.2 細分分析法 10
1.4.3 AB測試法11
1.4.4 漏鬥分析法 11
1.4.5 類聚分析法 12
1.5電商數據分析的陷阱13
1.6電商數據分析的基本流程15
1.7電商數據分析的常見數據 17
1.7.1 行業數據18
1.7.2 商品數據 18
1.7.3 客服數據 20
1.7.4 收藏和加購數據 20
1.7.5 店鋪首頁數據22
1.7.6 店鋪整體數據 23
1.8電商數據分析人員的基本要求24
1.9高手支招 25
第 2 章 Excel 公式與函數的應用 29
2.1公式的應用30
2.1.1 認識公式 30
2.1.2 在表格中插入公式 31
2.2函數必備基礎34
2.2.1 認識函數34
2.2.2 輸入函數 36
2.2.3 復制函數 37
2.2.4 修改函數38
2.3Excel 函數在電商運營中的應用 39
2.3.1 VLOOKUP 函數 40
實戰：使用VLOOKUP 函數查找直通車的關鍵詞 40
2.3.2 SUM、SUMIF、SUMIFS 函數 42
實戰：使用SUM函數對所有產品銷量求和 43
實戰：使用SUMIF函數對“316保溫杯”的銷量求和 45
實戰：使用SUMIFS函數對訂單數小於100的“304保溫杯”的點擊量進行求和 46
2.3.3 COUNT、COUNTIF、COUNTIFS 函數 46
實戰：使用COUNT函數統計格的個數 47
實戰：使用COUNTIF函數統計“304保溫杯”的產品種類數量48
實戰：使用COUNTIFS函數統計銷量大於100的“316保溫杯”種類數量48
2.3.4 OFFSET函數49
實戰：使用OFFSET函數獲取數據庫中的搜索人數和搜索次數 49
2.3.5 MATCH函數51
實戰：MATCH函數在指定區域中搜索指定項的相對位置 51
2.3.6 ROW、COLUMN函數53
實戰：利用ROW和COLUMN函數實現行列的置換54
2.3.7 使用IF、AND、OR函數 56
實戰：判斷產品是否具有爆款潛質 57
2.3.8 MAX、MIN、LARGE、SMALL函數58
實戰：利用MAX函數和MIN函數找到點擊量的最大值和最小值 59
實戰：利用LARGE函數和SMALL函數獲取數據中第幾個最大值或最小值60
2.3.9 使用AVERAGE函數 61
實戰：計算淘寶網店商品的月平均銷量61
2.3.10 INT、ROUND函數 62
實戰：利用ROUND函數對數據進行四舍五入運算62
2.3.11 YEAR、MONTH、DAY函數 64
實戰：使用YEAR函數、MONTH函數和DAY函數提取年、月、日64
2.3.12 WEEKDAY函數65
實戰：利用WEEKDAY函數將日期轉化成星期65
2.3.13 NOW、TODAY函數68
實戰：NOW函數和TODAY函數的使用方法及效果68
2.3.14 INDEX函數69
實戰：INDEX函數兩種形式的使用方法及其效果 69
2.3.15 LEFT、LEFTB、RIGHT、RIGHTB、MID、MIDB函數 70
2.3.16 FIND、FINDB函數73
2.3.17 LEN、LENB函數74
2.3.18 SUMPRODUCT函數 75
2.4高手支招 76
第 3 章 Excel 數據透視表與圖表的應用 79
3.1Excel 數據透視表的應用 80
3.1.1 認識Excel數據透視表 80
3.1.2 實戰：創建手淘搜索流量彙總數據透視表 80
3.1.3 實戰：用數據透視表計算店鋪每月的流量百分比83
3.1.4 實戰：利用數據透視表同比/環比計算店鋪訪客數的增長趨勢和情況 84
3.1.5 實戰：用數據透視表按季度對店鋪商品的搜索次數進行數據分組統計 86
3.1.6 實戰：使用切片器對數據進行篩選88
3.2Excel 圖表的應用 89
3.2.1 認識Excel圖表90
3.2.2 Excel基本圖表樣式的應用91
實戰：使用餅圖展示淘寶男裝市場幾個子類目的占比情況91
實戰：使用柱形圖展示男裝市場幾個子類目的市場容量構成94
實戰：使用折線圖展示女裝打底褲類目的市場容量變化趨勢95
實戰：使用散點圖展示產品點擊量和成交量的情況 96
實戰：使用條形圖展示男裝市場幾個子類目的銷售額 99
3.2.3 Excel特殊圖表樣式的應用99
實戰：使用雙坐標圖展示關鍵詞的訪客數和轉化率的趨勢100
實戰：使用漏鬥圖展示店鋪買家的轉化率和流失率的情況102
實戰：使用波士頓矩陣圖展示9月份服裝子類目的市場占有率和環比增長率情況 .107
實戰：使用帕累托圖展示主要影響店鋪流量的產品情況114
3.3高手支招116
第 4 章 網店賺不賺錢，選品是關鍵 121
4.1選擇適合網店的商品類目122
4.1.1 選擇有市場的類目122
4.1.2 選擇有價值的類目 123
4.1.3 選擇有優勢的類目 125
4.2市場容量分析125
4.2.1 明確市場容量分析的目標與內容框架125
4.2.2 采集餐飲具市場各子類目的成交數據 126
4.2.3 創建市場容量分析數據透視表128
4.2.4 插入餅圖展現子類目的市場占比情況 130
4.2.5 根據市場容量取舍類目 136
4.3市場趨勢分析 136
4.3.1 明確市場趨勢分析的目標與內容框架 136
4.3.2 采集女裝市場各子類目的成交數據 137
4.3.3 創建市場趨勢分析數據透視表137
4.3.4 插入折線圖展現市場商品趨勢139
4.3.5 根據趨勢預判類目銷售前景141
4.4市場競品分析 142
4.4.1 搜索趨勢分析142
4.4.2 類目構成分析 143
4.4.3 人群畫像分析144
4.5市場潛力分析146
4.5.2 分析類目下每個子行業的市場容量147
4.5.3 分析每一個行業的蛋糕指數148
4.5.4 分析行業的環比/同比增長趨勢 151
4.5.5 分析子行業的趨勢 153
4.6高手支招156
第 5 章 網店流量分析 159
5.1認識流量結構 160
5.1.1 自主訪問流量 160
5.1.2 付費流量163
5.1.3 站內流量164
5.1.4 站外流量166
5.2網店引流的方法166
5.2.1 利用活動引流 166
5.2.2 社交平臺引流168
5.2.3 淘寶客引流170
5.2.4 直通車引流 172
5.2.5 智鑽引流174
5.2.6 超級推薦引流175
5.3不同渠道流量分析 177
5.3.1 創建不同渠道流量統計表 177
5.3.2 計算付費流量數據179
5.3.3 計算其他渠道流量數據 180
5.4客戶瀏覽量分析 .182
5.4.1 創建客戶瀏覽量統計表182
5.4.2 用折線圖查看每月瀏覽量走勢 185
5.4.3 分析店鋪月平均瀏覽量188
5.5高手支招191
第 6 章 轉化率分析 205
6.1認識網店的轉化率206
6.1.1 靜默轉化率 206
6.1.2 詢單轉化率207
6.1.3 免費流量轉化率 207
6.1.4 付費流量轉化率 208
6.2影響網店轉化率的因素 208
6.3網店訪客分析 213
6.3.1 訪客分布 214
6.3.2 訪客對比 217
6.4人群畫像分析218
6.4.1 客戶的性別占比分析 219
6.4.2 客戶的年齡段占比分析219
6.4.3 客戶的愛好占比分析220
6.4.4 客戶的會員等級占比分析220
6.4.5 客戶的購物終端偏好占比分析221
6.5會員分析與營銷222
6.5.1 會員分析的目的 222
6.5.2 會員數據的獲取 223
6.5.3 RFM模型數據分析 .. 224
6.5.4 會員等級設置226
6.6不同流量渠道的成交轉化率分析228
6.6.1 創建成交轉化率統計表 228
6.6.2 用柱形圖分析數據 231
6.6.3 分析各渠道的成交轉化率232
6.7 高手支招235

前 言 INTRODUCTION
? 本書的編寫初衷
電子商務的出現改變了很多人的消費和生活方式，為人們進行網上購物、網上交易、在線電子支付等活動提供了極大的便利，也推動了社會經濟的發展。
隨著電子商務行業的迅猛發展，電商數據化運營的概念早已深入人心，各項具體的電商運營工作都離不開數據的支撐。因此，我們為電商數據分析人員量身打造了本書，旨在幫助學習者切實掌握電商數據分析的各項工作技能。
? 本書的內容
本書首先介紹電商數據分析的基礎知識，接著又詳細講解了 Excel 數據分析工具在電商數據分析工作中的應用，然後分別從商品類目與市場行情、網店流量和轉化率 3 個方面入手，詳細講解數據分析的具體方法。
本書共分為 6 章，具體介紹如下。
第 1 章主要介紹電商數據分析的基礎知識，包括電商數據分析的定義和作用、電商數據分析的思維、電商數據分析的方法、電商數據分析的陷阱、電商數據分析的基本流程、電商數據分析的常見數據及電商數據分析人員的基本要求等內容。通過學習本章內容，讀者可以對電商數據分析工作有一個初步的認識和了解。
第 2～3 章主要介紹 Excel 工具在電商數據分析中的相關應用，包括 Excel 公式與函數的應用、Excel 數據透視表與圖表的應用兩大部分內容。通過學習這兩章的內容，讀者可以了解 Excel 工具對電商數據分析的作用，並熟練掌握 Excel 函數在電商數據分析工作中的相關應用技巧。
第 4 章主要介紹商品類目與市場行情數據分析的相關知識，包括商品類目分析、市場容量分析、市場趨勢分析、市場競品分析及市場潛力分析等內容。通過學習本章內容，讀者可以掌握類目分析的具體方法，利用數據對商品類目、市場容量、市場趨勢及市場競品等內容進行精準分析，以便有效地分析和挖掘爆款產品。
第 5 章主要介紹網店流量分析的相關知識，包括網店的流量結構、網店引流的方法、不同渠道流量分析及客戶瀏覽量分析等內容。通過學習本章內容，讀者可以了解網店流量的相關知識，掌握網店流量的具體分析方法。利用數據可以有效地對網店流量的相關情況進行監控和分析，以便在網店運營過程中及時對網店流量進行優化。
第 6 章主要介紹轉化率分析的相關知識，包括網店轉化率的分類、影響網店轉化率的因素、網店訪客分析、人群畫像分析、會員分析與營銷，以及不同流量渠道的成交轉化率分析等內容。通過學習本章內容，讀者可以了解網店轉化率的相關知識，掌握網店轉化率的具體分析方法。利用數據對消費人群進行精準分析，使網店獲取的流量能夠成功實現銷售轉化。
本書從規劃、編寫到出版，經歷了很長一段時間，經過多次修改和逐步完善，最終得以出版。在編寫過程中，盡管編者著力打磨內容，精益求精，但水平有限，書中難免有不足之處，歡迎廣大讀者提出寶貴意見和建議，以便後續進行再版修訂。
編 者