電商數據化運營 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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老夏 著

圖書標籤:

• 電商
• 數據分析
• 數據運營
• 數字化營銷
• 用戶增長
• 轉化率優化
• 商業智能
• 精細化運營
• 營銷策略
• 數據驅動

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121270222

版次：1

商品編碼：11768598

品牌：Broadview

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-09-01

用紙：膠版紙

頁數：268

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

　　

推薦購買：

　　

，電商及微電商雙領域大咖龔文祥力作！電商、微商人值得一讀的書！傳統企業進軍電商與微電商靠譜的行動指南!

　　

，電商運營理念、布局思路與落地方案，你一定讀得進去，全是乾貨。

　　

《電商大數據——數據化管理與運營之道（第2版）》，一本專業定位電商領域數據挖掘和深入淺齣數據分析的書！數據時代值得閱讀！

　　

　　

內容簡介

　　

淘寶規則又調整瞭，淘寶的很多規則都在變化。在這次改變中，成就瞭能懂得淘寶規則改變目的、平颱理念的，並做齣及時應對的商傢；淘汰瞭那批不瞭解規則、不注重學習的商傢。對讀者來說，要想成為成功的商傢，必須要學會理解平颱的理念和商務的本質。__eol__本書匯集淘寶市場容量分析、年齡和買傢等級分析、寶貝價格定位、上下架時間定位、淘寶搜索、無綫淘寶搜索、數據優化標題等，對每章都做瞭非常詳盡的介紹，並列舉瞭大量的案例進行說明，可以使讀者對淘寶的大數據有快速深入的認識，同時讀者通過案例實操可以輕鬆掌握這些內容，並可快速在店鋪中使用數據方法，是淘寶店鋪必備的參考用書。__eol__

作者簡介

夏嘉峰（本名）1977年生於浙江象山，天貓講師、內訓師，黃金颱診斷師，天下網商資深分析師，杭州淘推商務谘詢有限公司創始人。憑藉著對市場敏銳的嗅覺和多年電商數據分析經驗，他專注於研究淘寶自然搜索，精通數據化運營分析，擅長數據營銷、淘寶SEO.，為國內多傢知名企業網店做診斷師，並屢獲好評！

目錄

引 言
第1 章 淘/寶市場容量分析

第2 章 年齡和買傢等級分析

第3 章 寶貝價格定位
3.1 買傢的購物心理及對價格的認知
3.2 掌櫃的定價心理及定價誤區
3.3 影響淘/寶定價策略的因素
3.4 競爭對手價格及市場分析
3.5 定價策略及定價小技巧
3.5.1 定價策略①成本定價法
3.5.2 定價策略②價值定價法
3.5.3 定價策略③競爭定價法
3.5.4 定價策略④新商品定價
3.5.5 定價策略⑤ 618 定價法
3.5.6 定價小技巧

第4 章 上下架時間定位
4.1 什麼是上下架時間
4.2 上下架時間的作用
4.3 上下架時間規則
4.4 上下架方法

第5 章 解讀淘/寶搜索
5.1 什麼是淘/寶搜索
5.1.1淘/寶搜索發展史
5.1.2 解讀搜索結果頁
5.2 十大搜索模型
5.2.1 類目模型：商品發布的淘/寶類目和屬性
5.2.2 文本模型：商品匹配的對應標題關鍵詞和屬性
5.2.3 時間模型：上下架時間輪播展現排名
5.2.4 反作弊模型：商品嚴重違規及虛假交易處罰
5.2.5 價格模型：統計分析淘/寶價格區間和品牌限價規則
5.2.6 賣傢模型：同層級同類目支付寶交易及店鋪質量
5.2.7 服務模型：客戶滿意度及DSR 評分
5.2.8 人氣模型：買傢喜歡的寶貝熱度, 評估消費者對産品的認可度
5.2.9 商業規則
5.2.10 個性化搜索: 個性化原則（韆人韆麵原理）

第6 章 深度解讀淘/寶搜索
6.1 無綫電商的發展趨勢
6.2 無綫買傢行為習慣
6.2.1 無綫淘/寶需要關注的問題
6.2.2 無綫移動用戶行為新特徵
6.2.3 買傢喜歡在手機上淘/寶的原因
6.2.4 無綫搜索買傢行為消費軌跡
6.2.5 無綫搜索寶貝頁麵最}受關注的信息排行榜
6.2.6 無綫淘寶/消費行為習慣年齡群
6.3 無綫搜索核心因素
6.3.1 什麼是淘/寶無綫搜索
6.3.2 無綫搜索排名的基石：相關性
6.3.3 無綫搜索的基礎模型：人氣模型
6.3.4 無綫搜索的排名因素
6.3.5 無綫搜索提高排名
6.4 無綫淘/寶的運營管理
6.4.1 無綫店鋪裝修：抓住淘/寶印象
6.4.2 吸引客戶關注：站在用戶角度思考
6.4.3 無綫營銷思路抓準營銷時機，增加一切流量的方法
6.4.4 從流量運營、轉化、客戶維護和無綫端分析方麵總結手機淘/寶運營精華

第7 章 數據優化標題
7.1 標題優化五大原則
7.2 標題優化的作用
7.3 認識查找並巧選關鍵詞
7.4 關鍵詞的組閤要素
7.5 關鍵詞的組閤方法
7.6 標題優化實操

前言/序言

今年的淘/寶是劇烈變化的一年，淘/寶的領導層換帥瞭，淘/寶規則又調整瞭，天貓變邀請製瞭，C店可以開企業店瞭……
很多淘/寶賣傢反映淘/寶現在越來越難做瞭，以前的方法都不靈瞭，店鋪流量越來越少，同行又在打價格戰，淘/寶售價比他們的成本價還低，紛紛萌生退齣淘/寶的念頭。
隨著電子商務的普及，越來越多有實力的商傢、品牌商紛紛入駐淘/寶平颱，不管你願不願意，淘/寶的洗牌已經悄悄開始瞭。
當然，親們也不要著急，隻要你能理解淘/寶的規則，理解淘/寶理念，你將會發現淘/寶改變商業形態，將為你創造價值奇跡。
淘/寶平颱創立至今已有12年，在2009年～2013年，淘/寶實現瞭野蠻式增長，創造瞭一個個商業奇跡，在這快速成長的過程中，淘/寶也發現瞭許多問題。最主要的問題是淘/寶發現自己的平颱商傢大多賣的是便宜貨，還有很多是A貨，淘/寶的口碑也就是東西比較便宜。隨著淘/寶的發展，這也是淘/寶上市必須要解決的。/
怎麼提升淘/寶的價值感，吸引更多有消費能力的買傢到淘/寶平颱來購物，成為淘/寶不得不解決的問題。
這也是淘/寶未來如何麵對京東、蘇寜、一號店等電商平颱崛起的戰略規劃，淘/寶要教育他的商傢，不能像過去一樣經營，必須要做齣改變，那麼如何引導商傢改變呢？淘/寶通過其搜索的調整，通過改變規則倒逼商傢做齣經營調整。2013年的“小而美”策略就是一次品質提升的調整，淘/寶不想讓其商傢什麼都賣，而是想要商傢變得高度專業化，想要商傢做好用戶購物體驗。調整的結果就是那些沒有及時改變經營策略的商傢紛紛倒下瞭，那些還抱有大店思維、想要什麼東西都賣的商傢，他們的流量日漸減少，而那些賣單一類目、單一品類的小商傢的流量反而慢慢多瞭起來，經營狀況突然好起來瞭；那些買傢評價好的店鋪，雖然因價格高而賣得不多，但是排名卻比那些低價賣得很多的商店要好，商傢真正實現瞭盈利。而淘/寶通過這樣一次規則調整實現瞭平颱品質的提升，實現瞭讓真正有消費能力的人能買到他想要的商品，改變瞭過去淘/寶隻能淘便宜貨的印象，這對淘/寶未來的價值更是巨大，隨著國民消費能力的提升，越來越多的高消費能力的買傢進入淘寶，從而實現淘寶平颱價值的提升，也是淘寶實現上市的前提。
在這次改變中，成就瞭能懂得淘/ 寶規則改變目的、平颱理念的，並做齣及時應對的商傢，淘汰瞭那批不瞭解規則、不注重學習的商傢。對讀者來說，要想成為那批成功的商傢，就要學會理解平颱的理念、商務的本質。
市場上大量有關指導操作層麵的工具書內容，在本書中不再贅述。
本書從第1章開始教讀者從商務角度理解淘/寶規則，運用科學的分析方法，讓讀者明白什麼是運籌帷幄，深入剖析流量的本質，教讀者明白每一流量背後的人，這樣纔能使店鋪流量源源不斷。利用書中的方法，讀者可以讓每一個到其店鋪的買傢都能放心下單。書中講解瞭很多規則，有些規則是讀者必須遵守的，有些規則是可以利用的，遊離於規則纔能遊刃有餘。讀完本書後，讀者定會恍然大悟，原來淘/寶應該這麼做，其實電商並不難。

《算法驅動：精益增長的商業洞察》 內容梗概： 在信息爆炸、瞬息萬變的數字時代，任何一傢企業都無法忽視數據蘊含的巨大能量。然而，僅僅收集和存儲數據是遠遠不夠的。真正的挑戰在於如何從海量的數據中提煉齣有價值的洞察，並將其轉化為可執行的商業策略，驅動企業實現持續、精益的增長。《算法驅動：精益增長的商業洞察》並非一本關於電子商務數據化運營的淺層指南，它將帶領讀者深入探究那些支撐現代商業決策的底層邏輯——算法。 本書的核心在於揭示算法如何超越簡單的統計分析，成為理解用戶行為、優化運營流程、預測市場趨勢乃至重塑商業模式的關鍵驅動力。我們將聚焦於那些已經被廣泛應用並被證明卓有成效的算法模型，以及它們如何在實際商業場景中落地應用，幫助企業在激烈的市場競爭中脫穎而齣。 第一部分：算法的商業基石——理解與應用 我們將從宏觀視角齣發，審視算法在現代商業環境中的角色和重要性。 數據時代的算法原力： 探討算法為何成為數據時代的核心生産力。我們不會僅僅停留在“大數據”的概念層麵，而是深入解析算法如何將原始數據轉化為智能化的決策工具。這包括對機器學習、深度學習等核心概念的通俗化解釋，以及它們如何賦能企業進行更深層次的分析。 商業智能的算法化升級： 傳統商業智能（BI）往往側重於事後分析，而算法則能實現預測性分析和規範性分析。本書將詳細介紹如何利用算法構建更智能的BI係統，從“發生瞭什麼”走嚮“為什麼會發生”，再到“將會發生什麼”以及“應該怎麼做”。 關鍵算法模型速覽（非電商場景）： 本章將聚焦於那些普遍適用於各行各業，但與電商運營的直接操作細節無關的通用算法模型。例如： 分類算法（如邏輯迴歸、支持嚮量機）： 講解它們如何用於用戶細分、風險評估（如信用評分）、市場預測等，重點在於其邏輯和應用框架。 迴歸算法（如綫性迴歸、決策樹迴歸）： 闡釋它們如何用於預測銷量（非具體電商商品）、經濟指標、客戶生命周期價值等，強調模型在數值預測上的能力。 聚類算法（如K-means）： 剖析其在市場細分、異常檢測、內容推薦（通用場景）等方麵的應用，幫助企業發現隱藏的用戶群體或模式。 降維算法（如PCA）： 講解其如何處理高維數據，提取關鍵特徵，為後續分析提供更清晰的視角，例如在客戶畫像構建或市場趨勢分析的初步階段。 算法思維的培養： 強調培養一種“算法思維”的重要性，即用結構化、邏輯化的方式思考問題，並將潛在的解決方案轉化為算法可以處理的形式。這包括如何定義問題、如何選擇閤適的算法、如何評估模型效果等，這些都將在非電商的具體案例中得到體現。 第二部分：精益增長的算法實踐 本部分將深入探討算法如何在不同的商業職能中發揮作用，驅動企業實現效率提升和營收增長，但著重於其背後的原理和通用方法論，而非電商的具體操作步驟。 用戶行為的深度洞察（通用模型）： 用戶畫像的算法構建： 講解如何利用聚類、關聯規則等算法，基於用戶的曆史行為（如購買偏好、瀏覽習慣、互動模式等，但這裏側重於通用用戶行為數據，而非特定電商平颱數據）構建多維度、動態的用戶畫像。這些畫像可以用於更精準的市場定位、個性化內容推送（非電商産品）、服務改進等。 用戶生命周期價值（CLV）的預測： 介紹如何利用迴歸模型、時間序列分析等算法，預測用戶的長期價值，從而指導資源分配，識彆高價值用戶群體，並製定相應的維係策略。 流失預警與挽迴： 講解如何利用分類算法建立用戶流失預測模型，識彆潛在流失用戶，並基於預測結果設計差異化的挽迴策略，重點在於模型構建和策略設計邏輯。 運營效率的算法優化（通用場景）： 流程自動化與決策優化： 探討如何利用算法自動化重復性任務，例如智能客服的初步問答，內容審核的初步篩選，庫存管理的預測性調度（非電商庫存），以及定價策略的動態調整（基於市場供需，而非電商價格戰）。 資源配置的最優化： 介紹如何利用優化算法（如綫性規劃）在有限資源下實現目標最大化，例如廣告預算分配、人力資源調度、供應鏈網絡優化等，這些都將通過通用商業案例來闡釋。 風險管理與欺詐檢測： 講解如何利用分類、異常檢測算法識彆潛在的風險行為，如金融領域的欺詐交易、閤同風險等，幫助企業規避損失。 市場洞察與戰略決策的算法賦能： 趨勢預測與市場細分： 闡述如何利用時間序列分析、自然語言處理（NLP，用於分析新聞、評論等公開信息）等算法，預測宏觀市場趨勢、識彆新興市場機會，並進行更精細化的市場細分。 競品分析的算法視角： 介紹如何利用算法分析公開的競品信息（如産品發布、營銷活動、用戶反饋等），洞察競爭對手的策略和市場動態。 産品與服務的創新洞察： 講解如何利用算法挖掘用戶在社交媒體、論壇等公開渠道錶達的需求和痛點，為産品創新和服務優化提供方嚮。 第三部分：算法驅動的組織與未來 超越技術本身，本書還將探討算法驅動的商業模式對組織結構、人纔需求以及未來發展的影響。 數據驅動型組織的建設： 強調建立以數據為核心的決策文化，打破部門壁壘，促進數據共享，以及如何構建支持算法應用的IT基礎設施。 算法人纔的培養與引進： 探討在數據科學、算法工程、商業分析等領域所需的關鍵人纔，以及如何培養組織內部的數據素養。 負責任的算法應用： 關注算法倫理、數據隱私保護以及算法的公平性問題，強調在追求商業價值的同時，必須秉持負責任的態度。 算法驅動的未來商業圖景： 展望算法將如何繼續重塑商業格局，催生新的商業模式和增長引擎，以及企業應如何為未來的變化做好準備。 本書特點： 理論與實踐並重： 在深入淺齣的講解算法原理的同時，輔以來自不同行業、不同規模企業的通用案例，展示算法的實際應用價值。 強調思維方式： 重點不在於具體的代碼實現或工具操作，而在於培養讀者運用算法思維解決商業問題的能力。 前瞻性視角： 關注算法在驅動企業精益增長方麵的長期價值和發展趨勢。 非行業局限： 盡管本書探討的是商業驅動的算法應用，但其核心原理和方法論可以廣泛應用於任何希望通過數據實現智能化決策的行業。 《算法驅動：精益增長的商業洞察》將是一本幫助您理解並駕馭算法力量，從而實現企業智能化轉型和可持續增長的寶貴資源。本書將為您打開一扇通往未來商業世界的大門，讓您不再被動地應對變化，而是主動地引領變革。

評分☆☆☆☆☆

這本書在“營銷ROI分析”方麵的內容，給我留下瞭深刻的印象。在當下競爭激烈的電商環境中，如何高效地利用營銷預算，實現最大的産齣，是每個運營人員都必須麵對的挑戰。我希望書中能夠詳細介紹如何準確地計算和評估各種營銷活動的投資迴報率（ROI）。這是否包括瞭對不同營銷渠道的ROI進行比較分析，從而找齣最有效的推廣方式？此外，書中是否會提供一些關於如何優化營銷活動，以提高ROI的具體方法和技巧？例如，如何通過數據分析來優化廣告投放的關鍵詞、受眾定位，以及製定更具吸引力的營銷策略？我也很想知道，書中是否會提及一些能夠幫助我們進行長期營銷效果預測和規劃的工具或模型，以便我們能夠更前瞻性地進行營銷投入，避免不必要的浪費，並持續提升整體的營銷效益。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計頗具匠心，簡約而又不失專業感，書名“電商數據化運營”幾個大字醒目地印在中央，傳遞齣一種嚴謹、科學的氛圍。我一直對電商領域充滿興趣，尤其是如何通過數據來指導運營，提升效率和轉化率。市麵上關於電商的書籍不少，但很多都停留在泛泛而談的層麵，缺乏實際可操作的指導。我尤其關注這本書是否能深入淺齣地講解數據分析的工具和方法，例如如何運用Excel、SQL，甚至是更進階的數據可視化工具來解讀用戶行為、分析營銷效果。我希望這本書能夠提供一些具體的案例，展示如何在實際運營中，從海量的數據中提煉齣有價值的信息，並將其轉化為可執行的策略。比如說，能否介紹一些常用的電商數據指標，如ROI、AOV、LTV等，並詳細說明它們的重要性以及計算方法。此外，我還希望書中能探討如何構建一個數據驅動的電商運營體係，包括數據采集、清洗、分析、報告和應用等各個環節，讓讀者能夠係統地掌握數據化運營的精髓。

評分☆☆☆☆☆

讀完《電商數據化運營》後，我對“數據驅動的決策”有瞭更深刻的理解。書中關於“轉化漏鬥分析”的部分，我感覺非常具有啓發性。我一直認為，要想提升電商平颱的整體銷售額，就必須找齣用戶在購買過程中流失的關鍵環節，並針對性地進行優化。我希望書中能夠詳細講解如何構建不同維度的轉化漏鬥，例如從用戶注冊到下單，從瀏覽商品到加入購物車，再到最終支付的完整流程。同時，書中是否會介紹如何通過數據分析來識彆漏鬥中的瓶頸，並提供一些常見的優化策略？例如，當發現用戶在某個環節流失率很高時，應該從哪些方麵入手去改進？是産品頁麵不夠吸引人？還是支付流程過於繁瑣？我期待書中能夠提供一些切實可行的解決方案，幫助我更好地利用轉化漏鬥分析來指導運營，提高用戶的留存率和轉化率，從而實現業務的持續增長。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最深刻的印象是其對“ A/B 測試”的詳盡闡述。在電商運營中，不斷地嘗試和優化是提升轉化率的關鍵，而A/B測試無疑是其中最科學、最可靠的方法之一。我特彆想瞭解書中是如何講解A/B測試的原理、流程以及注意事項的。例如，它是否會介紹如何設計科學的A/B測試方案，包括確定測試目標、分組策略、樣本量計算等？對於測試結果的解讀，書中是否會提供具體的分析方法和判斷標準，以幫助運營人員區分真正的有效改變和隨機波動？此外，我非常希望書中能夠提供一些實際的A/B測試案例，比如在首頁布局、商品詳情頁設計、營銷活動文案等方麵的優化，展示如何通過A/B測試來提升用戶體驗和銷售額。如果書中還能提及一些常用的A/B測試工具，那就更好瞭，這樣讀者就能更方便地將學到的知識應用到實際工作中。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《電商數據化運營》後，我第一時間翻閱瞭目錄，發現其結構安排非常閤理，從基礎概念到高級應用，層層遞進，讓人對接下來的內容充滿期待。書中對於“用戶畫像”的構建和應用是否進行瞭深入的探討？我非常好奇，因為在我看來，精準的用戶畫像是所有數據化運營策略的基石。瞭解用戶是誰，他們的需求是什麼，他們的購買習慣如何，纔能做齣更有效的營銷推廣和産品優化。我希望書中能夠提供一些實用的方法論，比如如何通過用戶的瀏覽記錄、購買曆史、社交媒體互動等數據來構建多維度的用戶畫像，並進一步說明如何將這些畫像應用於個性化推薦、精準廣告投放以及客戶關係管理等方麵。同時，我也關心書中是否會涉及如何衡量用戶畫像的準確性和有效性，以及如何根據市場變化和用戶行為的演進而不斷更新和優化用戶畫像。這些細節的處理，將直接決定這本書的實用價值。

評分☆☆☆☆☆

好實用，好評

評分☆☆☆☆☆

通俗易懂，繼續努力加油看書

評分☆☆☆☆☆

非常實用，推薦購買！

評分☆☆☆☆☆

一本冠以“數據”之名的書，居然開篇就齣現數據錯誤，也是太不嚴謹瞭吧！

評分☆☆☆☆☆

大概翻瞭幾頁，看著還行

評分☆☆☆☆☆

通俗易懂，繼續努力加油看書

評分☆☆☆☆☆

很實用，贊哦

評分☆☆☆☆☆

書中內容需要更新！因為*規則等早就變瞭！

評分☆☆☆☆☆

內容還可以，步驟操作很詳細。