淘宝、天猫、微店网店大数据分析与营销从入门到精通 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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凤凰高新教育，罗奕炎 著

图书标签:

• 电商大数据
• 淘宝
• 天猫
• 微店
• 网店营销
• 数据分析
• 流量运营
• 店铺运营
• 营销策略
• 精准营销

出版社： 北京大学出版社

ISBN：9787301283745

版次：1

商品编码：12135525

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-06-01

用纸：胶版纸

页数：284

字数：457000

产品特色

编辑推荐

　　1.中国电子商务协会副会长李一杨作序推荐，指出电子商务发展的优势和趋势。
　　2.学得会，用得上，手把手教会卖家大数据分析、产品及店铺定位、搜索排名和引流转化。详细的思维导图让你思路清晰，易学易上手
　　3.从实际案例出发，手把手教学。“大师点拨”“有问有答”栏目资深设计、运营专家倾情解答
　　4.附赠超值开店视频教程、卖家经验和盈利技巧、超人气网店装修设计素材库、本书PPT课件

内容简介

　　本书从零开始，基于“淘宝、微店”3个平台，教会读者如何获取网店运营的各类数据，如何整理数据，如何分析数据，以及如何利用数据及时发现店铺的问题，找出解决问题的思路与方法，让网店经营更科学、更有效。
　　全书以“网店大数据分析必知篇→淘宝网店数据分析与运营篇→微店数据分析与运营篇”为写作线索，分为3篇，共10章内容。
　　1篇为网店大数据分析必知篇（第1～3章），系统地讲解网店大数据的作用、如何通过大数据找到蓝海市场、网店大数据的种类，以及大数据的分析工具与分析方法等内容。第2篇为淘宝数据分析与运营篇（第4～9章），重点介绍淘宝店运营中的大数据分析及利用，包括通过大数据定位产品及店铺，利用大数据合理做营销推广、搜索排名与引流转化，使用大数据优化客户管理及库存等内容。第3篇为微店数据分析与运营篇（第10章），从无线端入手，讲解无线端与PC端的不同之处，并说明如何利用这些不同点进行数据化 运营，掌握无线端店铺的销售；还补充讲解微店市场的数据运营，帮助那些在微店APP开店的卖家，经营好微店平台的店铺。

作者简介

　　凤凰高新教育，国内知名图书创作团队。其出版的图书，受到广大读者的喜爱，登上全国各大图书销售榜。

精彩书评

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目录

目录
第1篇网店大数据分析必知篇
第1章大数据分析基础知识
1.1认识大数据
1.1.1什么是大数据
1.1.2大数据分析的作用
1.1.3大数据的5个生活案例
1.2告别盲目，用大数据找到蓝海市场
1.2.1定位有市场的类目
1.2.2定位有价值的类目
1.2.3定位有竞争优势的类目
本章小结
第2章大数据分析在网店运营中的应用
2.1网店大数据分析的六大核心数据
2.1.1店铺首页数据
2.1.2收藏和加购数据
2.1.3客服数据
2.1.4行业数据
2.1.5商品数据
2.1.6店铺整体数据
2.2网店大数据分析的四大思维
2.2.1对比思维
2.2.2拆分思维
2.2.3维度思维
2.2.4假说思维
本章小结
第3章网店大数据分析工具和方法
3.1获取数据源的四大主要渠道
3.1.1百度指数获取数据源
3.1.2阿里指数获取数据源
3.1.3店铺工具获取数据源
3.1.4小插件获取数据源
3.2大数据分析的常用工具
3.2.1利用Excel建立数据源及进行基础分析
3.2.2为Excel添加数据分析工具做深度分析
3.3大数据分析的3种常用方法
3.3.1预测法
3.3.2异常检测法
3.3.3关系探索法
本章小结

第2篇　淘宝和天猫网店数据分析与运营篇

第4章利用大数据分析确定店铺和产品定位
4.1消费人群数据分析定位店铺和产品
4.1.1根据目标消费人群定位店铺风格
4.1.2根据目标消费人群定位产品
4.1.3根据目标消费人群定位定价
4.2利用大数据挖掘店铺的潜力爆款
4.2.1潜在爆款的基本要素
4.2.2从市场容量开始分析
4.2.3分析产品销售趋势
4.2.4指标综合分析找出店铺爆款
4.3利用大数据分析提升店铺页面装修
4.3.1店铺页面分类
4.3.2店铺页面需要关注的数据指标
4.3.3店铺页面跳失率深度解析
本章小结
第5章利用大数据分析做好营销优化
5.1影响产品权重的重要因素
5.1.1影响产品权重的相关因素
5.1.2影响店铺权重的相关因素
5.2数据化营销活动提升店铺业绩
5.2.1精准的假日营销策划
5.2.2巧设竞品参照，捕获消费者
5.2.3巧用套餐法，提升连带销售
5.2.4让消费者占尽便宜——“赠送”促销法
5.2.5如何判断营销数据的健康程度
本章小结
第6章电商数据化运营是王道
6.1数据化运营必知的四大转化率
6.1.1店铺静默转化率
6.1.2询单转化率
6.1.3免费流量的转化率
6.1.4付费流量的转化率
6.2关注支付率和退款率，让店铺良性发展
6.2.1支付转化率是销售额的核心
6.2.2控制好退款率，提升店铺“权重”
6.3通过大数据分析提升付费推广效率
6.3.1分析直通车的投放
6.3.2分析钻展的投放
本章小结
第7章做好客服管理，提升产品销量
7.1客服的绩效考核与激励
7.1.1客服的绩效考核
7.1.2激励客服
7.2打造金牌客服
7.2.1如何管理客服
7.2.2如何培训客服
本章小结
第8章提升流量，做好个性化搜索分析
8.1揭开个性化搜索的神秘面纱
8.1.1手机电商的崛起
8.1.2大量的消费者标签
8.1.3丰富的产品属性
8.2万变不离其宗，个性化搜索的基础要素
8.2.1相关性匹配
8.2.2反作弊模型
8.2.3关键词的搜索转化效果
8.2.4销量递增模型
8.2.5店铺营销力层级模型
8.3个性化搜索的影响因素
8.3.1价格段
8.3.2地域分布
8.3.3购物记录
8.3.4人群标签
8.4玩转个性化搜索的实操办法
8.4.1两步做好类目布局
8.4.2卡好价格段争取买家人群
8.4.3商品关键词布局
8.4.4商品地域搜索布局
本章小结
第9章通过大数据，优化库存与会员营销
9.1找到商品备货、补货的核心
9.1.1分析商品的生命周期
9.1.2淘宝助理采集基础数据
9.1.3精准计算商品备货、补货量
9.2补什么样的货买家最喜欢
9.2.1备货时的商品属性选择
9.2.2补货时的商品属性选择
9.3为什么要分析会员数据
9.3.1会员分析让销售额一翻再翻
9.3.2在不得罪会员的基础上广告营销
9.4会员数据的获取与处理
9.4.1利用CRM软件和后台获取会员数据
9.4.2会员数据实操处理
9.53种方法管理与分析会员
9.5.1RFM分析法
9.5.2分组法
9.5.3等级细分法
本章小结

第3篇微店数据分析与运营篇

第10章利用生意参谋分析店铺无线端数据
10.1无线端店铺引流用这3招
10.1.1抓住每一个流量入口引流
10.1.2无线端精准引流好词
10.1.3同行对比学习
10.2有的放矢——无线端店铺访客分析
10.2.1无线端店铺访客时段分析
10.2.2无线端店铺访客地域分析
10.2.3无线端店铺访客分析
10.3无线端行业潜力商品分析
10.3.1通过品牌分析选择无线端潜力商品
10.3.2微店潜力爆款商品选择
本章小结
附录电子商务常见专业名词解释（内容见光盘）

精彩书摘

6.2关注支付率和退款率，让店铺良性发展
店铺的支付转化率及退款率是很重要的，支付转化率指的是固定时间段内支付买家数与访客数的比例，支付转化率与店铺及店铺的产品、服务等方面的质量有关。而退款率代表着店铺的售后服务如何，有的商家只管把店铺产品卖出去，对于售后问题，一律不管，这样的店铺必然不能够长久，想要让店铺长久的经营发展，需要做好店铺的售后，从而避免店铺出现过高的退款率。
6.2.1支付转化率是销售额的核心
支付转化率过低，会影响店铺的排名层级、权重等，支付转化率也是淘宝商家比较看重的一点，通过观察店铺的支付转化率，可以洞悉店铺目前的发展趋势如何。例如，支付转化率越低，说明销售额也不会高，反之，销售额才会高，销售额高了，那么卖出的产品就越多，销售量就越好，所以支付转化率对于店铺来讲是很重要的。如果店铺每天的访客数有500人，而下单购买的人数只有5人，支付转化率必然会很低，这也就意味着，淘宝平台给了这么多的流量，带来顾客进入你的店铺，但是店铺最终所带来的转化率很低，那么，淘宝平台就不会再给这么多的流量到你的店铺。也就是说，给了店铺流量，但是店铺没有产出，没有带来回报的价值。图6-25所示的是一家卖灯具的店铺在2016年12月16日的支付转化率页面。
从图6-25中，可以看出店铺的支付转化率明显是低于同行同层的平均转化率，同行同层的支付转化率达到1.63%，该店铺的支付转化率才0.27%，相差的比较多，而同行优秀的支付转化率就已经达到了5.12%。商家需要与同行同层的支付转化率持平，支付转化率是店铺需要考察的重点核心之一。

《数字商业洞察：从数据到增长》 第一章：数字时代的商业图景 在信息爆炸的浪潮中，商业的形态正经历前所未有的变革。传统的线下零售模式逐渐被线上平台所渗透，而线上商业生态的复杂性与日俱增。消费者行为的碎片化、信息获取渠道的多样化，以及竞争的白热化，都对企业提出了新的挑战。要想在数字经济的洪流中立足并实现可持续增长，深刻理解数字商业的本质，并掌握驾驭数据、洞察趋势的能力，已成为企业生存与发展的关键。 本章将为你勾勒出数字时代商业的宏大画卷，探讨线上交易平台的演变，从最初的简单信息发布到如今集营销、社交、服务于一体的生态系统。我们将深入分析不同类型数字商业模式的特点，例如C2C、B2C、B2B以及新兴的社交电商、内容电商等，理解它们各自的运作逻辑和核心竞争力。同时，本章还将聚焦消费者在数字空间的行为变迁，解析信息获取、决策过程、购买路径以及售后互动等方面的新变化，为后续的数据分析和营销策略打下坚实的基础。你将了解到，在海量的数据背后，隐藏着消费者真实的诉求和市场的潜在机遇，而如何有效地发掘和利用这些信息，将直接决定商业的成败。 第二章：数据基石：理解与采集 数据是数字商业的血液，更是驱动增长的核心动力。本章将引导你构建坚实的数据认知体系，理解不同类型数据的价值与局限。我们将从基础的数据概念出发，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，并介绍数据在商业活动中的常见形式，例如用户画像数据、交易流水数据、商品信息数据、营销活动数据、用户互动数据等。 接下来，我们将聚焦数据的采集过程。你将学习到如何从不同的数字商业环境中有效地获取数据。这意味着你需要了解数据采集的常用工具和技术，例如爬虫技术（仅限合法合规采集）、API接口的应用、第三方数据服务的使用，以及平台自身提供的数据统计后台。我们将详细讲解不同平台（例如综合电商平台、社交媒体平台、内容分享平台等）的数据采集特点和注意事项，强调数据采集的合法性、准确性和完整性。 此外，本章还将涉及数据的预处理和清洗。原始数据往往充斥着噪声、缺失值和异常值，如果不经过有效的处理，将严重影响后续的分析结果。你将学习到常用的数据清洗方法，例如数据去重、异常值检测与处理、缺失值填充、数据格式统一等。通过本章的学习，你将建立起一套系统性的数据认知和采集能力，为后续深入的数据分析和营销活动奠定可靠的基础。 第三章：数据洞察：分析与解读 拥有了丰富的数据，如何从中提炼出有价值的洞察，是决定商业决策是否明智的关键。本章将带你走进数据分析的殿堂，学习如何运用各种方法和工具，将冰冷的数据转化为驱动增长的智慧。 我们将从描述性统计分析入手，让你学会如何概括和呈现数据的基本特征，例如平均值、中位数、标准差、频率分布等，以便直观地理解数据的整体情况。在此基础上，我们将深入讲解常用的数据分析技术，包括但不限于： 用户行为分析： 探索用户的浏览、点击、加购、收藏、评论等行为模式，理解用户路径，识别高价值用户群体。 销售数据分析： 分析商品销售量、销售额、转化率、客单价等指标，找出畅销商品、滞销商品，评估营销活动的效果。 用户画像构建： 基于用户的基本信息、兴趣偏好、消费习惯、社交关系等维度，描绘出清晰的用户画像，为精准营销提供依据。 趋势预测与关联分析： 利用时间序列分析等方法，预测未来的销售趋势，并通过关联规则挖掘，发现商品之间的潜在联系，实现交叉销售和推荐。 A/B测试与实验设计： 学习如何设计和执行A/B测试，科学评估不同营销策略、页面布局、商品标题等因素对用户行为和转化率的影响。 在数据分析的过程中，我们将介绍各种实用工具，例如Excel的数据分析功能、SQL语言（用于数据库查询）、Python（及其pandas、numpy、matplotlib、seaborn等库）、R语言，以及一些成熟的数据可视化工具（如Tableau、Power BI等），帮助你更高效地进行数据处理和分析。 本章的重点在于培养你的数据思维和批判性分析能力，让你能够从数据中发现问题、识别机遇，并为制定有效的商业策略提供坚实的证据支持。 第四章：增长引擎：营销策略与实操 数据分析的最终目的是驱动业务增长。本章将聚焦于如何将数据洞察转化为具体的、可执行的营销策略，并通过实践操作，实现业务目标的突破。 我们将深入探讨各种主流的数字营销方式，并强调如何在数据分析的支持下，优化和提升这些营销活动的效率： 内容营销： 如何根据用户画像和兴趣偏好，创作吸引人的内容（文章、视频、图片等），并在合适的渠道进行分发，建立品牌影响力。 社交媒体营销： 如何利用社交平台进行用户互动、口碑传播、社群运营，并结合数据分析，评估社交媒体营销的效果。 搜索引擎优化（SEO）与搜索引擎营销（SEM）： 如何通过关键词分析、内容优化、链接建设等手段，提升网站或商品的搜索排名，以及如何通过付费广告精准触达目标用户。 用户生命周期管理与精细化运营： 如何通过数据分析，识别不同阶段的用户（新用户、活跃用户、流失用户等），并针对性地设计个性化的营销触达方案，提升用户留存和复购率。 个性化推荐与精准营销： 基于用户画像和行为数据，实现商品的个性化推荐，提高转化率。学习如何通过邮件、短信、站内信等渠道，进行精准的营销推送。 促销策略与活动设计： 如何根据销售数据和用户行为，设计有效的促销活动（如满减、优惠券、限时折扣等），并评估活动效果。 联盟营销与KOL/KOC合作： 如何通过合作推广，扩大品牌影响力，并利用数据追踪合作效果。 本章将强调“数据驱动”的营销理念，即每一项营销决策都应建立在数据分析的基础上，并通过数据反馈来不断优化营销策略。你将学习如何设定可衡量的营销目标（KPIs），如何追踪和评估营销活动的效果，以及如何根据效果反馈，迭代和调整营销方案。通过本章的学习，你将能够将所学的数据分析能力，转化为切实的业务增长动力。 第五章：风险与合规：安全可靠的数字商业 在数字商业飞速发展的背后，数据安全和合规性是不可忽视的基石。本章将引导你认识到在数据采集、分析和营销过程中可能面临的风险，并提供切实可行的应对策略，确保商业活动的稳健与可持续。 我们将探讨以下关键领域： 数据隐私保护： 深入理解国内外关于数据隐私保护的法律法规（如GDPR、CCPA等），以及国内相关的隐私政策要求。学习如何合法合规地采集、存储和使用用户数据，尊重用户隐私，避免数据泄露和滥用。 数据安全技术与实践： 了解常用的数据安全防护措施，例如数据加密、访问控制、安全审计等，以及如何防范黑客攻击、数据窃取等安全威胁。 网络营销的法律边界： 探讨广告法、反不正当竞争法等法律法规在网络营销中的应用，例如虚假宣传、诱导消费、刷单作弊等行为的法律风险，以及如何进行合规的广告投放和内容创作。 平台规则与政策： 了解主流电商平台、社交媒体平台的运营规则和政策，例如内容审核、商品发布、广告投放限制等，避免因违规操作导致账号受限或商品下架。 知识产权保护： 在内容创作和商品发布过程中，如何保护自身和他人的知识产权，避免侵权纠纷。 风险预警与应急处理： 学习如何识别潜在的商业风险，例如负面舆情、用户投诉、平台政策变动等，并建立有效的应急处理机制。 本章的目的是帮助你建立起一个安全、合规、负责任的数字商业运营框架。只有在合法合规的前提下，才能真正实现数字商业的长期健康发展，赢得用户的信任，并树立良好的品牌形象。 结语：持续学习，拥抱变革 数字商业的未来充满了无限可能，但也伴随着不断的变化和挑战。本章将为你提炼全书核心理念，并鼓励你保持持续学习的热情，紧跟行业发展趋势。 我们将重申数据分析与营销一体化的重要性，强调“以终为始”的策略思维，即从业务目标出发，反推数据分析的需求和营销策略的设计。同时，我们将鼓励你拥抱新技术和新工具，不断提升自身的专业技能。 数字时代的企业家和营销人员，需要具备敏锐的市场洞察力、扎实的数据分析能力、创新的营销思维，以及对风险的敬畏之心。通过不断实践、学习和反思，你将能够在数字商业的浪潮中，乘风破浪，实现卓越的增长。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚起步的电商从业者，我经常感到力不从心，尤其是在营销推广方面，感觉投入了很多精力，但效果却不尽如人意。这本书就像一盏指路明灯，为我解开了许多困惑。它没有空泛的理论，而是直接切入核心问题，比如如何精准定位目标客户，如何选择最有效的推广渠道，以及如何衡量营销活动的效果。书中关于“A/B测试”的讲解让我受益匪浅，我之前只是大概了解，但这本书详细解释了如何设计实验、收集数据、分析结果，并根据反馈进行优化，这对于提升广告投放效率和落地页转化率至关重要。我还特别喜欢关于“内容营销”的部分，它不仅仅是讲如何写好文案，更是从用户心理出发，分析什么类型的内容更能吸引用户，如何通过优质内容建立品牌信任，最终促成转化。书中的案例分析非常详尽，我能从中看到其他商家是如何运用这些营销策略取得成功的，这给了我很大的信心和动力。这本书让我明白，好的营销不仅仅是“吆喝”，更是基于数据洞察的科学决策。

评分☆☆☆☆☆

我觉得这本书最大的价值在于它提供了一个完整的“电商运营思维框架”。它不仅仅是教你一些零散的技巧，而是帮你建立起一套系统性的思考方式。从宏观的平台规则理解，到中观的营销策略制定，再到微观的商品优化和用户服务，这本书都给出了清晰的指导。它让我明白，网店的成功不是偶然，而是需要对市场、用户、数据和平台有深入的理解，并能够将这些理解转化为可执行的行动。书中关于“竞争对手分析”的部分，让我意识到仅仅关注自己的店铺是不够的，还需要时刻关注竞争对手的动态，学习他们的优点，改进自己的不足。它提供了一些方法论，比如如何通过抓取公开数据来分析对手的销量、价格、营销活动等。这种“内外兼修”的策略，我觉得对于在激烈的电商市场中生存和发展至关重要。这本书没有把重点放在某个单一的平台，而是涵盖了淘宝、天猫、微店等多个平台，这对于拥有多渠道业务的商家来说，更是非常有价值。它让我看到了不同平台之间的联动和互补的可能性。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的最大感受就是“落地”！我读过不少电商相关的书籍，但很多都停留在理论层面，读完之后感觉“知道了，但不知道怎么做”。这本书完全不同，它就像一本操作手册，每讲到一个概念，都会立刻跟上具体的实操步骤和案例。比如，在讲到如何优化商品标题时，它不仅仅是告诉你标题的重要性，更是提供了多种关键词挖掘和组合的技巧，并且给出了实际的案例对比，让你看到修改标题后流量和转化的提升。关于“退货率”的分析，书中也给出了非常详细的诊断方法，从商品描述、图片质量到物流配送，全方位地剖析了可能导致退货的原因，并提供了相应的解决方案。这对于提升用户满意度和降低运营成本非常有帮助。我尤其欣赏的是书中关于“数据可视化”的讲解，它让我明白如何将复杂的数据转化为直观易懂的图表，这样在向团队沟通时，或者向领导汇报时，都能更有效地传达信息，也更容易达成共识。这本书确实能帮助我把数据分析真正应用到日常工作中，而不是仅仅停留在“知道”的阶段。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一开始对“大数据分析”这个词有点望而却步，觉得它过于专业和复杂。但这本书的语言风格非常亲切，而且循序渐进，让我这个“小白”也能轻松理解。它没有使用太多晦涩难懂的技术术语，而是用了很多生动的比喻和图表来解释概念，让我一下子就明白了许多之前模糊的理解。尤其是在解释“用户画像”和“用户分层”时，作者举了很多贴合实际的例子，让我知道如何根据用户的属性、行为和偏好来构建不同类型的用户画像，并针对性地设计营销方案。这本书还提到了很多免费或低成本的数据分析工具，这对于预算有限的初创商家来说，真的是雪中送炭。我之前总觉得数据分析需要昂贵的软件和专业人员，但这本书让我看到了普通商家也能掌握这些技能的可能性。它鼓励读者从小处着手，先分析最核心的数据，再逐步深入，这种“由浅入深”的学习路径非常适合我。读完这本书，我感觉自己不再是电商的“盲人摸象”，而是对整个运营流程有了更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的让我眼前一亮！我一直对如何有效利用数据来优化网店运营感到困惑，尤其是在淘宝和天猫这样的平台，信息量巨大，如果没有系统的分析方法，很容易迷失方向。这本书恰好填补了我的知识空白。它不仅仅是罗列一些数据指标，而是从实际操作层面出发，教会我如何去识别、收集、清洗和分析那些真正有价值的数据。书中关于用户行为分析的部分尤其深入，详细讲解了用户是如何浏览、搜索、加购、下单的，以及如何根据这些行为模式来调整商品展示、促销策略，甚至改善用户体验。我印象深刻的是关于“复购率”的分析，作者给出了非常多实操性强的建议，比如如何通过精细化运营和个性化推荐来提升老客户的忠诚度，这对我来说是全新的思路。而且，微店的部分也给了我很多启发，对于一些小型商家来说，微店的灵活性和低成本是很大的优势，而这本书则教会我如何将大数据分析的理念应用到这些更灵活的平台，挖掘出不一样的增长点。总的来说，这本书的理论和实践结合得非常好，案例也很贴近实际，读起来一点都不枯燥，非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

磨破了，脏脏的

评分☆☆☆☆☆

很满意

评分☆☆☆☆☆

京东活动很给力，书折后很便宜，质量好，颜色鲜，物流快，支持网上购书，不出门也能买到满意的书

评分☆☆☆☆☆

现在在网店上看*店，有些不懂的，还是要看书学习。

评分☆☆☆☆☆

??????????

评分☆☆☆☆☆

非常烂的一本书。拷贝粘贴就能印刷出版，真的很可笑。不知道什么年代的文字乱拼一通，有些部分举例和标题没有关联，最多值三块钱。

评分☆☆☆☆☆

感觉没用，书不像正版，纸质不好，感觉地摊......难受，还这么贵。。。想学习的亲们不要买这个，买其他的吧。

评分☆☆☆☆☆

每个人在这个陌生而残酷的世界中停留的时间都那么短暂，却还要处心积虑地让自己如此地不快乐，实在是很奇怪的事情。

评分☆☆☆☆☆

书很棒，正在学习中