D 1章數據分析進階的全新SJ?

1.1數據分析現狀?

1.2行業現狀?

1.3重新反思數據分析：實現數據分析進階 3

1.3.1“是什麼”：點擊流

1.3.2“有多少”：多樣性產出分析

1.3.3“為什麼”：實驗和測試

1.3.4“為什麼”：用戶反饋

1.3.5“還有什麼”：競爭情報?

1.4變革： Yes We Can?

1.4.1策略性調整

1.4.2戰術性轉變

1.4.3 其他分析

D 2章選擇數據分析工具的ZJ策略

2.1確定預期業務目標

2.2D一步：選擇數據分析工具前要回答的3個關鍵問題

2.3D二步：選擇數據分析工具前要問供應商的10個問題

2.4數據分析供應商比較：多樣化和競爭優勢

2.5D三步：如何有效地試用數據分析工具

2.6D四步：確定合作前的協議，檢查供應商的服務條款 23

D 3章點擊流分析的精彩SJ：指標

3.1回顧標準指標： 8個關鍵wz指標

3.2跳出率

3.3~出率

3.4轉化率

3.5參與度

3.6數據分析指標揭秘

3.6.1YX指標的 4個屬性

3.6.2YX指標示例

3.6.3關於wz成功的3條經驗?

3.7關鍵wz指標的戰略性策略

3.7.1確定影響wz指標表現的根源一轉化

3.7.2利用自定義報表

3.7.3創建團隊報表中心

3.7.4從宏觀上進行分析

D 4章點擊流分析的精彩SJ：實際操作

4.1數據分析入門

4.1.1熟悉基本指標

4.1.2獲取訪客

4.1.3控制成本

4.1.4點擊密度分析

4.1.5衡量購買前的訪問次數?

4.2ZJ數據分析報表

4.2.1流量來源

4.2.2流量產出?

4.3基礎分析策略

4.3.1細分至關重要

4.3.2關注用戶行為而非總體情況?

4.4讓日常點擊流分析更具操作性

4.4.1站內搜索分析

4.4.2SEO 分析

4.4.3付費搜索分析

4.4.4直接流量分析

4.4.5郵件營銷分析

4.4.6富媒體分析?

4.5面對現實：數據分析的挑戰性

4.5.1跟蹤訪客 cookie?

4.5.2數據抽樣

4.5.3歷史數據的價值

4.5.4對用戶體驗視頻回放的作用

4.5.5ZJ數據校正清單

D 5章成功的關鍵：衡量績效?

5.1關注“少數關鍵指標”

5.2產出 KPI實際操作 5例

5.2.1任務完成率

5.2.2搜索流量比例

5.2.3訪客忠誠度和回訪度

5.2.4訂閱數

5.2.5正面退出率?

5.3轉化率進階

5.3.1購物車和結算流程放棄率

5.3.2購買前訪問次數和天數

5.3.3平均訂單價值

5.3.4識別可轉化人群?

5.4衡量宏觀和微觀的轉化

5.5量化經濟價值

5.6衡量非電子商務wz的成功

5.6.1訪客忠誠度

5.6.2訪客回訪率

5.6.3wz停留時間

5.6.4訪問深度?

5.7衡量 B2B wz

D 6章利用定性數據解決“為什麼”的難題?

6.1實驗室可用性研究：是什麼，為什麼，有多少

6.1.1實驗室可用性研究是什麼

6.1.2如何進行測試

6.1.3實驗室可用性研究的ZJ實踐

6.1.4實驗室可用性研究的好處

6.1.5注意事項?

6.2可用性研究替代方案：遠程和線上外包

6.3調研：真正傾聽用戶反饋

6.3.1調研的類型

6.3.2調研中Z大的錯誤

6.3.3永不過時的 3個ZJ調研問題

6.3.4選擇線上調研供應商的 8個建議?

6.4互聯網環境下的用戶研究新方法

6.4.1競爭性基準研究

6.4.2快速可用性測試

6.4.3線上卡片分類研究

6.4.4人工智能視覺熱點圖

D 7章快速試錯：發揮測試和實驗的力量?

7.1測試方法入門： A/B測試和多變量測試

7.1.1A/B測試

7.1.2多變量測試?

7.2可操作的測試建議

7.2.1改進的關鍵——登錄頁面

7.2.2關注結賬、注冊和提交頁面

7.2.3優化廣告數量和位置

7.2.4測試不同的定價與銷售策略

7.2.5測試包裝等實物設計

7.2.6優化外部市場活動?

7.3對照實驗：提升分析水平

7.3.1衡量付費搜索對品牌關鍵詞的影響

7.3.2對照實驗案例

7.3.3對照實驗的優缺點?

7.4營造企業的測試文化

7.4.1建議 1：D一次測試至關重要

7.4.2建議 2：不要盲目依賴工具或專家

7.4.3建議 3：拋開自以為是

7.4.4建議 4：以假設開始

7.4.5建議 5：制定目標評估標準和預先決策

7.4.6建議 6：測試衡量多目標產出

7.4.7建議 7：根據用戶的痛點進行測試

7.4.8建議 8：分析數據、交流心得

7.4.9建議 9：配備測試推廣者和測試專家

D 8章競爭情報分析?

8.1競爭情報的數據來源、類型和機密

8.1.1工具條數據

8.1.2用戶庫數據

8.1.3ISP數據

8.1.4搜索引擎數據

8.1.5數據分析供應商的行業基準數據

8.1.6自行提供數據

8.1.7混合數據

8.2wz流量分析

8.2.1分析長期流量趨勢

8.2.2分享競爭wz的重合度，發現機會

8.2.3分析引用wz和退出wz

8.3搜索和關鍵詞分析

8.3.1熱門關鍵詞的績效趨勢

8.3.2地域興趣和機會分析

8.3.3相關搜索和快速上升的搜索

8.3.4市場占有率分析

8.3.5競爭性關鍵詞優勢分析

8.3.6關鍵詞擴展分析?

8.4受眾識別和細分分析

8.4.1基於人口統計學的細分分析

8.4.2基於用戶心理的細分分析

8.4.3搜索行為和受眾細分分析

D 9章新興分析：社交、移動端和視頻?

9.1衡量新型社交網絡：數據的挑戰

9.1.1wz內容的演變

9.1.2推特的革命?

9.2分析離線用戶體驗（應用程序）

9.3分析移動端用戶體驗

9.3.1移動端數據的收集方法

9.3.2移動端報表和分析?

9.4衡量博客的表現?

9.4.1原始作者的貢獻

9.4.2讀者增長

9.4.3轉化率

9.4.4引用和轟動指數

9.4.5博客成本?

9.4.6博客的收益（投資回報率）?

9.5量化推特的影響?

9.5.1粉絲人數的增長

9.5.2信息放大

9.5.3點擊率和轉化

9.5.4轉化率

9.5.5新興的推特指標?

9.6分析視頻的表現

9.6.1視頻的數據收集

9.6.2關鍵視頻指標與分析

9.6.3GJ視頻分析?

D 10章解決隱藏的數據分析陷阱

10.1準確性還是JQ性

10.2數據質量處理的 6個步驟

10.3建立行動儀表盤

10.3.1創建YX的儀表盤

10.3.2綜合儀表盤

10.3.3高影響力儀表盤的 5個準則?

10.4全線營銷的機遇和多渠道衡量

10.4.1轉向全線營銷模式

10.4.2多渠道分析?

10.5行為定向的優勢和挑戰

10.5.1行為定向的優勢

10.5.2克服基本的分析挑戰?

10.5.3行為定向的兩個先決條件?

10.6線上數據挖掘和預測分析面臨的挑戰

10.6.1數據類型

10.6.2變量的數量

10.6.3多個主要目的

10.6.4多次訪問行為

10.6.5缺少主鍵和數據集?

10.7涅槃之路：實現智能分析的步驟?

D 11章數據分析專家的入門指南

11.1背景信息的重要性

11.1.1比較不同時期的關鍵指標

11.1.2通過細分提供背景信息

11.1.3比較wz的關鍵指標平均值和細分值

11.1.4給指標尋找伴侶

11.1.5利用行業基準和競爭數據

11.1.6了解業務知識?

11.2比較 KPI變化趨勢?

11.2.1呈現業務知識

11.2.2細分來救援 235?

11.3在 **0之外：什麼改變了?

11.4真正的價值：衡量潛在轉化及訪客行為

11.4.1潛在訪客行為

11.4.2潛在轉化?

11.54種不能指導實際行動的 KPI衡量技術

11.5.1平均值

11.5.2百分比

11.5.3比率

11.5.4組合或計算得出指標?

11.6搜索：實現Z優長尾策略

11.6.1計算頭部和長尾?

11.6.2了解品牌和行業關鍵詞

11.6.3ZJ的搜索營銷策略

11.6.4執行ZJ的長尾策略?

11.7搜索：衡量上層漏鬥關鍵詞的價值

11.8搜索：付費點擊的進階分析

11.8.1識別關鍵詞的潛在機會

11.8.2關注“什麼改變了”

11.8.3分析展示份額和收入損失

11.8.4擁抱投資回報率分布表

11.8.5用戶搜索查詢和匹配類型歸零

D 12章數據分析專家的進階指南?

12.1多觸點營銷活動歸因分析

12.1.1多觸點是什麼

12.1.2你有歸因問題嗎

12.1.3歸因模型

12.1.4實際情況下歸因分析的核心挑戰

12.1.5歸因分析的可行替代方案

12.1.6關於多觸點的部分思考?

12.2多渠道分析：對於全線營銷的衡量技巧

12.2.1跟蹤線下營銷活動對線上營銷活動的影響

12.2.2跟蹤線上廣告活動的線下影響

D 13章數據分析的職業生涯?

13.1數據分析師職業生涯規劃：選擇、薪酬前景和發展

13.1.1個人技術貢獻者

13.1.2個人業務貢獻者

13.1.3技術團隊LDZ

13.1.4業務團隊領導?

13.2數據分析成功職業生涯的技能培養

13.2.1使用數據?

13.2.2獲取多個分析工具的經驗

13.2.3在實際中的運用

13.2.4成為數據收集偵探

13.2.5數學基礎：學習統計學的基本知識

13.2.6善於提問

13.2.7與業務團隊緊密合作

13.2.8學習有效的數據可視化和 PPT技能

13.2.9與時俱進：參加免費網絡研討會

13.2.10與時俱進：閱讀博客?

13.3數據分析專家Z美好的YT

13.4雇傭Z好的人纔：給分析經理和總監的建議

13.4.1YX分析專家的關鍵特質

13.4.2專家或者新手：做出正確選擇

13.4.3面試中的Z大考驗：批判性思維

D 14章創建數據驅動的企業文化?

14.1改造企業文化：如何讓人們關注數據分析

14.1.1做一些令人驚訝的事情，不要簡單提供數據

14.1.2從產出和影響開始分析，而不是訪問量

14.1.3創造榜樣

14.1.4如果想讓決策者感興趣，1先要讓數據分析有趣

14.1.5競猜

14.1.6內部分享

14.1.7把握辦公時間?

14.2提供指導實際行動的報表和分析

14.2.1使用 Unboring過濾器

14.2.2將見解與實際數據聯繫在一起 305?

14.3通過更改指標定義來改變企業文化：品牌宣傳指數

14.3.1案例及分析

14.3.2問題

14.3.3解決方案

14.3.4結果

14.3.5采用 BEI指數的結果

14.3.6可選擇的計算方法：加權平均

14.3.7總結 309?

14.4提升數據質量：從質疑轉為使用數據?

14.4.1換個不同的老板

14.4.2使用“不完美”的數據

14.4.3用可操作的分析結論吸引公司高層的注意

14.4.4秘密 1：D一周 /月的頭部數據具有可操作性

14.4.5秘密 2：在漏鬥底部提升數據精度

14.4.6解決方案是堅持一種數據分析工具到底

14.4.7識別邊際收益遞減

14.4.8wz越小，問題越大

14.4.9不合邏輯的用戶行為和不準確的標準

14.4.10在網上更快試錯?

14.5數據驅動型老板的 5條規則

14.5.1擺正自己的位置

14.5.2認可不完整的數據

14.5.3付出更多努力

14.5.4成為營銷人員

14.5.5拒絕數據服務業務

14.5.6數據分析進階的思維模式?

14.6獲得公司支持的策略

14.6.1實施實驗和測試方案

14.6.2傾聽用戶反饋

14.6.3使用行業標準

14.6.4競爭情報：你Z好的新朋友

14.6.5與有意向的wz合作

14.6.6向專家求助?

14.7打破數據分析壁壘

14.7.1驚人發現

14.7.2缺乏預算或資源

14.7.3缺乏策略?

14.7.4孤立的組織

14.7.5缺乏了解

14.7.6數據泛濫

14.7.7缺乏GJ管理人員的支持

14.7.8IT障礙

14.7.9缺乏對分析的信任

14.7.10缺乏人纔

14.7.11糟糕的技術

14.8誰真正擁有數據分析

14.8.1集中或者分散

14.8.2團隊的演變?