电商实战营：电商数据分析

第1章　拥抱电商运营的数据时代 1
1．1　数据时代，电商运营人员的路在何方 1
1．1．1　电商的现况 1
1．1．2　个人开店创业的未来 3
1．1．3　淘品牌中的大企业面临的困境 3
1．1．4　数据化运营的特点 4
1．1．5　电商运营人员应具备的基本能力 4
1．2　为什么要掌握数据化运营方法 4
1．2．1　电商商家及运营人员的普遍问题 5
1．2．2　数据的应用无处不在 5
1．2．3　我们真的读懂数据了吗 6
1．2．4　数据化运营的作用 8
1．2．5　数据化运营过程 10
1．2．6　数据化提高了决策正确率 11
1．2．7　数据化运营与传统运营的区别 12
1．2．8　数据是新的生产力 12
1．3　实践与练习 13
第2章　数据分析的思维、方法、流程和误区 14
2．1　数据分析的五大思维 14
2．1．1　拆分思维 14
2．1．2　对比思维 15
2．1．3　增维思维 16
2．1．4　降维思维 16
2．1．5　假设思维 17
2．2　电商数据分析的方法 18
2．2．1　对比分析法 18
2．2．2　细分分析法 22
2．2．3　AB测试法 24
2．2．4　漏斗分析法 24
2．2．5　聚类分析法 25
2．3　电商数据分析的基本流程 26
2．3．1　明确目的 26
2．3．2　收集数据 26
2．3．3　整理分析数据 27
2．3．4　提出优化方案 28
2．3．5　实施优化方案 29
2．4　电商数据分析中的五大误区 30
2．4．1　数据是决策的必要条件 30
2．4．2　数据完全反映了客观事实 31
2．4．3　数据产生的过程是合乎逻辑的 31
2．4．4　数据不会被误读 32
2．4．5　关注数据不会产生副作用 32
2．5　实践与练习 33
第3章　电商数据的收集、转化与展示 34
3．1　数据的收集 34
3．2　数据转化 37
3．2．1　数据转换的重要性 38
3．2．2　数据转换的4种方式 41
3．3　数据的展示方式 45
3．3．1　制作数据图表需遵循的4个原则 46
3．3．2　常见的图表形式 51
3．4　实践与练习 53
第4章　电商运营的核心数据指标 54
4．1　流量获取门槛指标—店铺DSR动态评分 55
4．1．1　店铺DSR动态评分的重要性 56
4．1．2　服务对店铺DSR动态评分的影响 56
4．2　销售业绩成交路径指标 57
4．2．1　点击率 57
4．2．2　收藏率和加购率 60
4．2．3　客单价 60
4．2．4　转化率 61
4．2．5　退款率 63
4．3　页面布局分析指标 64
4．3．1　访问深度 64
4．3．2　人均停留时间 64
4．3．3　详情页停留时间 65
4．4　商品分析的指标 65
4．4．1　上架SPU数 65
4．4．2　SPU的平均可分配流量 65
4．4．3　产品销售集中度 66
4．4．4　动销率、库销比 66
4．5　实践与练习 67
第5章　生意参谋的市场应用 68
5．1　通过市场大盘把控流量的变化 68
5．1．1　找出流量下滑的原因 68
5．1．2　监控不同阶段的行业数据 69
5．2　中小卖家如何制定销售目标 76
5．2．1　中小卖家销售目标的制定 76
5．2．2　TOP500卖家数据的获取方式 78
5．3　把握时机，成功打造爆款 81
5．3．1　找寻恰当的入市时机 82
5．3．2　规划店铺品类的运营节奏 83
5．3．3　时刻关注竞争商家进入市场的时间与节奏 86
5．4　需求量决定爆款的爆发力 88
5．4．1　市场容量大小 88
5．4．2　根据属性需求规划爆款 90
5．5　如何检验自身产品的潜力 93
5．5．1　产品的增长趋势 94
5．5．2　转化率的稳定性 95
5．5．3　良好的流量结构 95
5．5．4　同款产品的销量 96
5．6　定价 98
5．6．1　通过定价选择合适的人群 98
5．6．2　整体市场价格的竞争分析 98
5．6．3　细分市场的价格分布 100
5．6．4　价格区间对应的平台流量结构 101
5．7　更新迭代，做好备货深度思考 103
5．8　实践与练习 105
第6章　通过市场数据分析挖掘蓝海市场 106
6．1　市场数据分析的目的 106
6．2　挖掘蓝海市场 109
6．2．1　在市场中选择合适的类目 109
6．2．2　观察最近3年的市场增长情况，寻找市场增长点 110
6．2．3　如何判断类目市场的可操作空间 111
6．2．4　市场是否具有明显的季节性 112
6．2．5　了解产品特性 113
6．2．6　产品各年重叠度分析 115
6．2．7　数据的收集 116
6．3　分析市场数据时不要被数据所误导 118
6．3．1　分析沙发垫市场的容量 119
6．3．2　分析沙发垫市场近3年的销售情况 119
6．3．3　分析沙发垫市场不同材质的销售情况 120
6．3．4　沙发垫风格的选择 121
6．4　选择具有可操作性的类目 122
6．4．1　锁定目标类目 122
6．4．2　类目分配分析 123
6．4．3　市场垄断分析 125
6．4．4　真实卖家分析 125
6．4．5　流量价值分析 126
6．4．6　核心指标分析 128
6．4．7　销量基础分析 128
6．4．8　价格层分析 131
6．5　如何根据市场数据做好品类规划 132
6．5．1　店铺销售破局要做好品类规划 132
6．5．2　品类规划分解 133
6．5．3　不同品类的品牌市场格局 134
6．5．4　品类细分市场拓展分析 136
6．5．5　做好年度目标增长规划 148
6．6　实践与练习 149
第7章　用数据解析平台流量 150
7．1　如何打造店铺流量 150
7．1．1　店铺流量运营的实际操作 150
7．1．2　产品爆发的关键因素 152
7．1．3　把控获取流量的市场节点 154
7．2　从商业本质的角度思考搜索引擎变化 161
7．2．1　如何看待搜索流量 162
7．2．2　从商业本质的角度解读搜索引擎 163
7．2．3　卖方市场向买方市场的转变 163
7．2．4　平台如何获取更大利益 164
7．3　搜索引擎的排名和权重解析 166
7．3．1　搜索引擎排名解析新思路 166
7．3．2　排名的权重指标 168
7．3．3　搜索权重更新速度加快的影响 169
7．4　七天螺旋为什么会失效 170
7．4．1　销量权重不重要了吗 170
7．4．2　为什么七天螺旋有时有效有时无效 171
7．5　淘宝标签化流量解析 172
7．5．1　标签化的作用 172
7．5．2　标签化的形成过程 173
7．6　手淘首页流量的获取 176
7．6．1　手淘首页的流量入口 176
7．6．2　手淘流量的呈现 177
7．6．3　产品是否出现在“达人”快选池 177
7．6．4　内容运营市场报名须知 180
7．7　单品搜索起爆规划分析 181
7．7．1　数据分析思维在打造爆款中的运用 181
7．7．2　搜索排位权重影响对竞品的选择 181
7．7．3　收集竞争对手的数据及注意事项 182
7．7．4　起爆产品的选择 184
7．7．5　制作产品起爆规划表 187
7．8　实践与练习 191
第8章　店铺诊断 192
8．1　店铺诊断的常规问题解决思路 192
8．1．1　店铺没有流量 192
8．1．2　有展现量没有点击量 193
8．1．3　有流量没有成交量 193
8．1．4　有咨询量没有成交量 194
8．2　生意参谋数据分析基本框架 194
8．3　店铺常见问题的诊断 199
8．3．1　DSR评分诊断 199
8．3．2　店铺基础服务指标诊断 201
8．3．3　产品规划诊断 203
8．3．4　页面相关数据指标的诊断 205
8．3．5　流量数据指标的诊断 207
8．4　店铺诊断案例分享 210
8．5　实践与练习 221