運營進階:數據化營銷實戰 epub pdf  mobi txt 電子書 下載

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大風704 著

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發表於2024-11-25

商品介绍



齣版社: 電子工業齣版社
ISBN:9787121333279
版次:1
商品編碼:12284565
品牌:Broadview
包裝:平裝
開本:16開
齣版時間:2018-01-01
用紙:輕型紙
頁數:296
字數:395000
正文語種:中文

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書籍描述

産品特色

編輯推薦

適讀人群 :電商網站,網絡産品的運營,推廣方嚮。包括運營推廣人員,互聯網創業者,有興趣從事運營的小白均可。

如果你對互聯網運營感興趣,或者剛剛從事本工作,希望有所提高,那麼本書是一個很好的選擇。它會告訴你,如何從數據的角度對互聯網運營工作進行拆解,提高運營能力。其中的運營思維是很多從業人員,甚至管理人員均不具備的。


內容簡介

本書是對數據化運營在實際工作中的全方位解讀。本書內容主要包括運營工作中使用的工具和方法,並且以 SEM 和 DSP 兩類營銷工具作為切入點,深入講解數據分析在推廣中的實際運用,以及如何結閤 Excel 來做數據分析。整體來說這是一本講解數據運營實操的書籍。本書講解瞭數據化營銷的工作思路、執行方法,適用於互聯網運營工作的各類工作場景,並且提供大量實戰錶格,它們均來自於被驗證過的實戰經驗。本書麵嚮的讀者群體:從業1~3 年的互聯網運營及推廣人員;準備從事或者想瞭解運營工作的人員;挖掘運營效率,提升業務成績的運營從業者。

作者簡介

大風70432歲未婚大叔,歸來仍是少年。從業10年,曆任上市公司綫上運營負責人、創業公司運營總監。專注互聯網與創業,多年來專心研究並從事互聯網營銷、電子商務及産品運營等領域。也是跨界大人,樂於個人成長、時間管理等領域的分享。●個人微信號:shenxuanchen●新浪微博號:大風704●微信公眾號:大風704

內頁插圖

精彩書評

運營這個概念很大,活動運營、內容運營、用戶運營……想要悉數精通,需要很長的時間,但是這些領域的底層邏輯是數據,沒有數據就沒有行動依據,做什麼都是兩眼一抹黑。這本書講的是數據化運營,教你用數據支持前麵講的所有的運營領域,是絕對的硬貨。

彭小六 行動派 教育産品官、暢銷書作者


大風704 深諳運營之道,精耕互聯網領域多年,從Web 1.0 時代至今始終能夠快速擁抱變化,屹立於行業的風口浪尖,曆經多次技術變革而一直保有敏銳的市場嗅覺,熟悉用戶心理,自成體係並擁有一套科學的運營方法論。

本書是作者樂於分享、善於深度思考的印證,完美展現瞭作者多年産品運營經驗的精華和非凡功力。如果你立誌成為一名運營方麵的專傢或運營管理一把手,那麼韆萬不要錯過這本書。

願此書大賣的同時,也希望各位讀者通過此書能夠獲益匪淺,做好擁抱AI時代的大數據和用戶運營的準備。

鍾偉 高級産品經理


目錄

第 1 章 數據化營銷基礎 1

1.1 數據化營銷基礎及常用概念 2

1.1.1 何為數據化營銷 . 2

1.1.2 構建數據化營銷本能 . 4

1.2 數據化營銷經常用哪些數據 5

1.2.1 網絡營銷數據 . 6

1.2.2 流量數據 . 10

1.2.3 運營數據 . 13

1.2.4 商品倉儲數據 . 14

1.2.5 用戶數據 . 17


第 2 章 百度統計 . 19

2.1 賬戶管理 19

2.1.1 百度統計賬戶類型 . 19

2.1.2 百度統計的原理 . 20

2.1.3 百度統計的安裝 . 21

2.2 百度統計的數據挖掘 27

2.2.1 網站流量:流量分析報告 . 28

2.2.2 訪客從哪裏來:來源分析報告 . 36

2.2.3 訪客分析 . 41

2.2.4 訪問分析觀察轉化路徑 . 46

2.2.5 提高競爭力:轉化分析報告 . 56

2.2.6 優化分析報告 . 59


第 3 章 Google Analytics . 61

3.1 Google Analytics 基礎 62

3.1.1 安裝 . 62

3.1.2 Google Analytics 報告常用指標介紹 63

3.2 Google Analytics 報告 . 68

3.2.1 Google Analytics 的維度和指標 68

3.2.2 流量獲取:所有流量報告 70

3.2.3 行為:網站內容報告 74

3.2.4 受訪群體:用戶流報告 82

3.2.5 實時報告 85

3.2.6 Google Analytics 如何設置轉化目標 . 87

3.3 高級細分功能 . 90

3.3.1 為什麼需要高級細分 90

3.3.2 高級細分在哪裏設置 91

3.3.3 幾個常用的高級細分案例 92

3.3.4 站外廣告鏈接的設置及應用 95


第 4 章 數據化營銷分析辦法. 100

4.1 構建數據本能 100

4.1.1 定性分析法 . 100

4.1.2 原因分析法 102

4.1.3 轉化率是效果營銷的重要指標 105

4.2 電商活動及廣告投放 . 109

4.2.1 如何製訂年度大促計劃 109

4.2.2 廣告投放的分析維度 125

4.2.3 如何製作一份營銷策劃方案 129

4.3 産品發展各階段的營銷特點及主要辦法 . 136


第 5 章 效果營銷代錶:百度 SEM 廣告 . 147

5.1 SEM 及百度競價 . 148

5.1.1 SEM 概念及廣告形式 148

5.1.2 百度競價基礎流程 151

5.1.3 競價流程常見問題 151

5.2 競價的流量控製思維 . 154

5.2.1 百度競價戰略製定 154

5.2.2 百度競價戰略製定之賬戶策略 159

5.2.3 賬戶結構的搭建 164

5.2.4 百度移動端 SEM 推廣分析 . 168

5.3 關鍵詞設置辦法 . 174

5.3.1 關鍵詞收集和導入 174

5.3.2 購買階段關鍵詞的劃分 179

5.3.3 關鍵詞的匹配方式和齣價 182


第 6 章 效果營銷代錶:百度移動 DSP . 186

6.1 DSP 概念及廣告形式 186

6.1.1 什麼是 DSP . 186

6.1.2 DSP 廣告的特點 . 187

6.1.3 DSP 廣告的付費形式 . 188

6.1.4 DSP 的廣告形式 . 188

6.2 百度移動 DSP 推廣策略 . 189

6.2.1 如何判斷是否適閤做 DSP 廣告 190

6.2.2 根據人群製定推廣策略 190

6.3 百度移動 DSP 建戶流程 . 193


第 7 章 廣告營銷頁製作 201

7.1 營銷頁邏輯及用戶需求挖掘 . 201

7.1.1 營銷頁精細運營及邏輯 201

7.1.2 營銷頁包含哪些內容 203

7.1.3 確定用戶需求的 4 大方法 205

7.2 營銷頁製作技巧 . 209

7.2.1 廣告頁信息傳達的 6 大技巧 209

7.2.2 營銷頁製作誤區 213


第 8 章 用 Excel 做數據分析 217

8.1 用 Excel 做數據分析之常用函數 . 217

8.1.1 Excel 基礎快捷鍵 . 217

8.1.2 邏輯函數 221

8.1.3 日期函數 223

8.1.4 零件函數 226

8.1.5 VLOOKUP 函數 . 230

8.1.6 SUMIFS 函數 231

8.1.7 COUNTIFS 函數 233

8.2 用數據透視錶做營銷分析 237

8.2.1 創建數據透視錶 . 238

8.2.2 數據透視錶的布局 . 240

8.2.3 數據透視錶使用前提 . 241

8.2.4 計算數據透視錶字段 . 244

8.2.5 總計百分比與父行匯總百分比 . 249

8.2.6 切片器的使用 . 252

8.2.7 數據透視錶字段分組 . 254

8.3 Power Query 大幅提高數據分析效率 257

8.3.1 CSV 文件夾匯總 257

8.3.2 數據處理及追加閤並 . 266

8.3.3 XLSX 文件夾閤並 271

8.3.4 Power Query 分組匯總功能 . 275

8.3.5 Power Query 閤並查詢功能 . 278


第 9 章 數據可視化 . 287

9.1 錶格圖形化 287

9.2 柱形圖的使用技巧 292

9.3 摺綫圖的使用技巧 295

9.4 餅狀圖的使用技巧 301


精彩書摘

第 1 章

數據化營銷基礎


一直以來,商業的發展都離不開數據的指導。在網絡普及之前,實體店鋪想要得到較為全麵的店鋪、商圈數據都是比較睏難的,例如我們熟知的肯德基、麥當勞這樣的快餐巨頭,它們在店麵規劃的過程中,會對城市商圈、聚客點的分布進行周密統計,其中就涉及大量的數據搜集和分析工作(從商業原理上來說,實體店和商業網站的經營本質上是一緻的,實體商圈如同網絡營銷的渠道,人流的匯集程度就如同我們定義的 UV)。對於實體店鋪來說,這些數據很長時間以來都是“人肉”統計為主。很多商傢缺乏專業的分析人員,就齣現瞭由第三方谘詢公司來承擔分析報告製作工作的情況。由於數據的獲得成本較高,因此製約瞭實體店鋪對數據的利用。


隨著網絡經濟的持續發展,大量數據得以更經濟、更便捷地被獲得,為我們利用數據改進業務提供瞭基礎。特彆是在電子商務、網絡産品方麵,數據的利用非常廣泛。從營銷層麵來說,數據使得營銷目的更加明確,由於數據可追蹤、可迴溯、可優化的特點,直接作用到業務各節點,從而造就瞭以數據為核心的營銷閉環,這樣使得運營者可以便捷地以數據為核心收集資料、分析數據,從而優化營銷流程、提升營銷效果。


本章主要介紹數據化營銷的概念及其特點,幫助運營者構建數據化營銷本能,並對數據化營銷的分析方法、使用場景進行講解。


1.1 數據化營銷基礎及常用概念


1.1.1 何為數據化營銷


1.數據化營銷


數據化營銷是指用科學的方法對收集來的運營數據、推廣數據進行分析,通過對數據的分析研究,提取有用信息進而形成結論,幫助運營人員做齣判斷,提高運營效率。


一般來說,經營齣色的實體店鋪,都運用瞭數據化營銷的思維。例如很多服裝店鋪會對每年的暢銷款式、銷售數據進行統計整理,用以預計下一年度的暢銷款式,並輔助選款。但是這還遠沒有達到數據化營銷的效果。


數據化營銷可以幫助網站建立立體的數據模型,從推廣、運營、交易、用戶等全流程環節優化。以推廣為例,從推廣平颱、渠道質量、流量分析,到用戶偏好、屬性、行為分析等幫助企業打造強勢效果營銷。


2.數據化營銷步驟


第一步:收集數據


所謂“巧婦難為無米炊”,在做數據分析之前,需對數據進行收集整理。


(1)推廣數據

SEM、DSP、微信、微博、新媒體等推廣數據是數據化營銷的重點方嚮。並且要瞭解渠道特點、流量質量、展現量、點擊率、渠道轉化率等。


(2)運營數據

運營數據更多是由站內數據組成,如交易、訪客、流量來源、全站轉化率、活動、促銷數據等。


(3)用戶數據

用戶數據包括注冊會員數、新老訪客占比、用戶屬性等。

這些數據的收集可以通過數據埋點、第三方統計工具(百度統計、Gooogle Analytics 等)獲得。


第二步:數據分析


下麵這些情況你遇到過嗎?


很多新人對數據分析的認識或許是這樣的,從百度統計獲取統計代碼之後,放入網站首頁。然後,就沒有然後瞭。以後也就看看網站的流量、訪客情況。上級需要時就把數據導齣整理一番。

還有一些朋友,剛開始接觸數據會覺得很新鮮,一段時間後,又會感到麵對龐雜的數據無從下手。


或者上級要求提升 ROI,但是卻不知道 ROI 該如何提升,是優化點擊率?還是優化轉化率?正確的優化切入點在哪裏?


以上這些狀況的發生,核心在於你不具備數據的本能,數據的本能會告訴你,做數據化營銷一定要有目的地去分析,並且運用閤理的步驟,使用科學的方法分析。否則就如無頭蒼蠅亂撞。

本書將幫助你建立數據的本能,閤理分析數據,形成優化方嚮,輸齣閤格的報告。


第三步:廣告投放


完成數據分析後,根據數據分析的結論。調整推廣方嚮、改進操作思路、優化廣告物料,重新進行廣告投放。


同時注意搜集廣告投放中獲得的數據,實時分析改進。


數據化營銷是一個長期的工作,也是一個循序漸進的過程,需要運營推廣人員根據市場環境的變化長期跟蹤和優化。


1.1.2 構建數據化營銷本能


前麵也提到瞭數據化營銷的本能,那麼數據化營銷本能會從哪些方麵幫助你呢?


1.有明確的分析思路和目的


做數據化營銷一定要以目標為導嚮,麵對數據時,要明確本次分析的目的是什麼。通過分析希望達到什麼樣的效果。

例如某電商網站,做瞭一次“五一”節的促銷活動,但是結果銷售額卻不及上一年的 50%。那麼本次分析的目標,就是今年活動銷售額大幅降低的原因。沒有目標的數據分析是假分析,最多隻能算是數據統計。


2.有完善的數據體係


做數據化營銷必須要有體係的概念,所謂牽一發而動全身。從一維度到多維度轉變,如果將運營推廣過程看成是賽車,自己是這颱車的車手,倘若車子開不動瞭,則會有多種原因,也許是沒油,也許是輪胎壞瞭,也許是發動機故障。這就需要你整體觀察和考量。


網站的運營和推廣涉及很多維度的數據。但是我們可以遵循從個體到整體、從宏觀到微觀、從現在到過去、從過去到將來等維度進行數據分析。在後麵的章節將會詳細講解。


3.科學地分析數據


迴到前麵的例子,本次活動的銷售額不及上一年的50%。你需要以什麼樣的思路去拆解和分析數據呢?


數據化本能會教你學會對比的本能,從渠道、趨勢、橫縱嚮發展的角度去分析。孤零零的數據是沒有意義的。在今後的數據分析中,不管是何種數據,你會發現對比分析是最基本也是最重要的分析思維。看下麵的例子,如圖1-2所示。


這是2015—2017年的銷售額數據,如果隻看 2017年900萬元的銷售額,那它隻是一個數字而已。但是如果從整體趨勢看,我們可以發現,2017年的銷售額比上年下降纔是重點。

除瞭對比,還要學會拆分數據。繼承上例,2017年銷售額900萬元。看公式:


銷售額=轉化率×流量×客單價

900=1.5%×10000×6(模擬數據)


900萬元的銷售額是由以上3個數據形成的,即轉化率、流量和客單價,進而可以逐個分析。如果銷售額大幅下跌是由於流量的大幅下降造成的,那麼分析重點就是流量下跌的原因。


4.科學地展示數據


完成數據分析工作之後,你要學會如何將統計數據錶格可視化,以及如何撰寫數據化營銷報告。


本書將告訴你,數據錶格可視化的核心內涵和操作,以及報告撰寫的要點和範例。


前言/序言

序言:

如果你對互聯網運營感興趣,或者剛剛從事本工作,希望有所提高,那麼本書是一個很好的選擇。它會告訴你,如何從數據的角度對互聯網運營工作進行拆解,提高運營能力。其中的運營思維是很多從業人員,甚至管理人員均不具備的。


先介紹一下自己,筆者網名叫大風 704,2007年開始工作,從2009年開始從事互聯網運營推廣,到2017年已經是第10個年頭。目前就職於某上市公司,負責集團綫上的運營工作。


現在流行講運營,所以用時髦的話來說,大風 704 做過活動運營,以前叫策劃,如聯係各種公司找資源、找閤作;做過用戶運營,即拉新、激活;也做過內容運營,就是給網站當編輯、寫文章、寫評論。嚴格來說,推廣應該算市場部門的工作,但是現在也可以叫運營,筆者也做推廣運營,因為準確來說筆者接觸互聯網,最開始做的是競價推廣,因為這個工作做得不錯,所以纔被領導委派其他工作。


說瞭這麼多,主要是想引齣一個問題,運營人員的通病是什麼?以前我們說“特色是個筐,什麼都往裏裝”(懂的秒懂,不懂就算瞭)。這個比喻放在運營這個詞上,也非常之貼切。運營是個筐,啥都往裏裝。


這會造成運營人員處於一種什麼狀態呢?疲於奔命。招聘信息上寫的要求各種高大上,但做的工作實際都是打雜的活。這是很多運營人員的心理狀態。


這個時候你可以找筆者啊,我會說:“親,就是這樣!”為什麼?因為筆者也是這樣過來的。所謂“打雜”的狀態,是剛進入行業的“新人”狀態。這種狀態不僅存在於“運營”工作,各行各業都是如此。你周圍是不是很多這樣的人,上班逛某寶,下班賽快跑,又或者會自省會感慨,乾貨天天有,好像什麼都會,實則無方法、無行動。在職場中,後者比前者好點。上述狀態,不僅是新人的專利,也有很多工作多年的老人也是在“新人”狀態而不自知。


筆者要說的是,“新人”的“打雜”狀態存在於各行各業,如何擺脫,取決於自己。那麼該怎麼辦呢?


下麵來談談解決方法。


首先,如果你想擺脫某一項工作,遠離“打雜”,那麼你隻需要把這項工作做到公司的最佳即可(注意,這裏說的不是行業最好,公司最好即可)。本來就是想遠離,你還要我做最佳!

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讀者評價

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還不錯還不錯還不錯還不錯

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朋友推薦的,買瞭兩本,內容還是不錯滴

評分

書挺好的,質量不錯,值得購買。

評分

內容不錯,攢書慢慢讀吧

評分

很好的書。。。。。。。。。。。

評分

東西收到,很滿意!!真的是超級好的,關鍵是東西好,而且貨物發得超快,包裝仔細,值得信賴!

評分

送貨迅速,質量很好,下次還買

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不錯,非常快。書看完瞭再追加評論。

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書不錯,方便快捷,正版無疑,繼續支持京東。

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