數據掘金 電子商務運營突圍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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譚磊 著

圖書標籤:

• 電子商務
• 運營
• 數據分析
• 數據挖掘
• 營銷
• 策略
• 增長
• 電商
• 商業模式
• 用戶行為

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121138973

版次：1

商品編碼：11261654

品牌：Broadview

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2013-06-01

用紙：膠版紙

頁數：444

正文語種：中文

編輯推薦

　　

　　電商競爭日益白熱化，任一傢企業，無論大小，都難以逃離生存或發展的睏境。既然是數據的時代，擺脫睏境也彆無選擇，需要從數據入手。從他處學習數據分析與數據挖掘，要麼太難——起點高，力不從心；要麼太遠，很難用於電商業務。這本書旨在幫助電商人擺脫眼下睏境：運營乏力的睏境，數據應用的睏境，相關技術學習的睏境……
　　為電商業務量身定做，知識服務電商，案例來自電商，講解針對電商，難度適於電商。
　　資深數據分析與挖掘專業，長期從事電商數據與運營服務，一綫經驗，一手資料。
　　為什麼要用數據→有哪些數據可用→如何用好數據→針對特定需求的特定方法與技術。
　　絕非脫離實戰的紙上談兵，大量數據分析的真實案例：有思路，有過程，有細節。
　　

內容簡介

　　

　　電商坐擁互聯網行業豐富的用戶數據金礦，卻很少有人從中挖掘齣真金白銀。《數據掘金：電子商務運營突圍》旨在打破這一睏境，一步一步引導從業者以數據為核心來運營網站或網店。《數據掘金：電子商務運營突圍》用淺顯的文字與獨特的視角，不僅成功解讀電商數據運營之惑，更呈現大量數據分析和挖掘的必要基礎知識及實用相關工具。在通過閱讀輕鬆掌握電商數據運營須關注的要點與方法之後，讀者還可有針對性地從書中選擇學習如何利用數據來完成——流量獲取優化、廣告投放、客戶分析，以及客戶價值提升等一係列電商運營要務。

作者簡介

　　譚磊，復旦大學計算機學士，美國杜剋大學計算機碩士，在美國微軟服務時間超過13年，曾經擔任多傢公司多個層級技術管理崗位，在搜索、互聯網廣告、數據挖掘、電子商務等方麵有豐富的經驗，是互聯網技術領域資深專傢。

精彩書評

　　

　　★《數據掘金》是一本很有趣的書。作者譚磊在中國和美國的尖端大學接受瞭計算機科班教育，之後在微軟總部工作多年，迴國後無論在技術和管理崗位上都是業績斐然。在繁忙的工作之餘，譚磊樂於嚮讀者分享他在業界的豐富經驗與洞察力，本書已經是他的第二部著作瞭。《數據掘金》針對電商從業人員，對數據分析和數據挖掘的理論和算法做瞭通俗易懂的介紹，讓電商運營和分析人員瞭解數據的意義，並能夠使用主流工具來對數據進行分析和挖掘。本書還提供瞭大量電商數據分析的實例，對於有誌於進入電商行業的技術人員和學生也有很好的參考價值。
　　　　——復旦大學計算機學院教授、博導 黃萱菁
　　
　　★未來的互聯網世界一定是屬於數據的。我們要將社交平颱做到，數據分析和數據挖掘的作用也是必不可少的。Raymond的這本書是電子商務數據分析領域有獨特觀點的好書，而且給從業者提供瞭切實可行的運營方案。希望能多看到一些像這樣的好書。
　　——微軟全球社交平颱首席開發總監 李津
　　
　　★我們對數據分析和數據挖掘的關注度很高，也很高興能夠看到有這樣一部專注於電子商務數據分析領域的好書能夠上市。Raymond的這本書深淺適中，既符閤技術人員的需求，對於非技術的電商從業人員幫助也非常大。
　　　　——阿裏巴巴集團資深總監 陳宜
　　
　　★認識Raymond十多年瞭，從西雅圖經北京到杭州，從十幾年前的微軟總部軟件研發工程師到現在的通策集團首席運營官，Raymond好像是朋友中變化明顯的，但聰明和對技術的敏銳把握一如既往。
　　通讀瞭一遍Raymond的較新書稿，兩個評語：有貨，靠譜。數據分析是個大題目，但非常容易變成分享管理理論和統計公式的剪報夾。如何在建立高度的同時緊扣實踐，是個難題。Raymond的這本書做得不錯：有貨同時靠譜；靠譜不忘有貨。
　　目前數據是熱的題目，Raymond的這本書齣來的正是時候。
　　——ITIL專傢ITpreneurs大中華區首席代錶 蔣勝
　　
　　★這本書全麵講解瞭在電子商務中運用數據分析和數據挖掘。我反復看瞭若乾遍，每次都能學到新的概念。如果您從事的行業是電子商務，又對數據的作用感興趣，那麼這本書是您一定要讀的。
　　——中國工業設計協會秘書長、前海爾數字産品集團全球營銷總監 劉寜
　　
　　★譚磊的這本書給齣瞭很多關於電子商務數據運營方麵的獨特觀點，令人耳目一新。在他上一本書《NewInternet：大數據挖掘》之上給齣瞭更多實際的運營方案，是電子商務和運營領域從業者不得不讀的一本好書。
　　——英特爾數據中心軟件部大數據軟件服務部總監 範磊

目錄

第1 章 引言：電子商務運營和數據
1.1 2012 年最大的賭局
1.2 為300 萬人建300 萬個網站
1.2.1 電子商務的RUPI 概念
1.2.2 在互聯網上賣米
1.2.3 電子商務怎麼能離開數據
1.2.4 淘寶店的四個核心數據
1.3 讓電商運營不再那麼辛苦
1.3.1 電商人的藍精靈之歌
1.3.2 電子商務運營入學考試
1.3.3 店鋪診斷--我的網店能掙更多錢嗎
1.3.4 讓你的網店脫穎而齣
1.3.5 為你的網店裝上“業務雷達”
1.4 電子商務數據運營的五大應用
1.4.1 讓網站更吸引人
1.4.2 把潛在客戶轉化成真正的客戶
1.4.3 挖掘老客戶價值
1.4.4 推薦係統的設計和應用
1.4.5 針對不同客戶提供個性化的産品
1.5 關於電商數據的六個“W”和一個“H”
1.6 本書的內容
1.7 本章相關資源

第2 章 我們需要知道的數據分析
2.1 從數據分析專傢林彪說起
2.2 數據分析基本概念
2.2.1 就這麼簡單：三種基礎數據
2.2.2 我們這樣來理解數據
2.2.3 概率並不可怕
2.3 讓我們開始加工數據
2.3.1 數據集成--把所有數據都拿過來
2.3.2 數據清洗--給數據玩“洗刷刷”
2.3.3 數據轉換--給數據換個“馬甲”
2.3.4 數據規約--有時候也要丟掉數據
2.4 用嚮量錶示數據
2.5 網站日誌的收集和處理
2.5.1 網站日誌信息分類
2.5.2 網站日誌實例
2.5.3 網站日誌預處理.
2.6 最好的分析方法--看圖說話
2.6.1 起起伏伏用摺綫圖
2.6.2 簡單比較用柱狀圖
2.6.3 轉化率用漏鬥圖錶示最直觀
2.6.4 雷達圖顯示用戶偏好
2.6.5 錶示比例最好的餅圖和環形圖
2.7 本章相關資源

第3 章 我們需要知道的數據挖掘
3.1 什麼是數據挖掘
3.1.1 尿不濕和啤酒
3.1.2 Target 和懷孕預測指數
3.1.3 從數據分析到數據挖掘
3.1.4 數據挖掘的一般過程
3.2 人人都能做數據挖掘
3.3 我們需要知道的四類數據挖掘算法
3.3.1 分類--人以群分
3.3.2 聚類--物以類聚
3.3.3 關聯--馬原告訴我們事物是普遍聯係的
3.3.4 序列--排隊的規律，中國人最明白
3.4 Web 挖掘和信息檢索
3.4.1 Web 挖掘和信息檢索概覽
3.4.2 協同過濾--推測同類客戶的行為
3.4.3 個性化推薦和推薦係統--我們要更懂客戶
3.5 本章相關資源

第4 章 數據分析和數據挖掘工具的選擇
4.1 數據分析工具
4.1.1 用Excel 做數據分析
4.1.2 MATLAB
4.2 網站分析工具
4.2.1 用GA 做分析
4.2.2 GA 的限製
4.2.3 各種站長工具
4.3 用R 語言製作的工具
4.3.1 用R 做數據分析的優勢
4.3.2 用R 繪製熱力圖
4.3.3 用Rattle 分析廣告投放數據
4.4 其他的開源數據挖掘工具
4.4.1 Weka 數據挖掘工具
4.4.2 Google 提供的數據挖掘工具
4.5 電商平颱上的各種工具
4.5.1 用量子恒道分析淘寶網店
4.5.2 淘寶上的數據魔方
4.5.3 開放平颱上的工具
4.6 數據展示工具
4.7 本章相關資源

第5 章 電子商務數據運營入門
5.1 在討論數據運營之前
5.1.1 數據運營的四大障礙
5.1.2 數據不是萬能的
5.2 電子商務運營中重要的數據點
5.2.1 訪客數
5.2.2 轉化率
5.2.3 客單價
5.3 一切讓數據說話
5.3.1 要有總體的概念
5.3.2 每天的運營數據不可忽視
5.3.3 最重要的是ROI
5.4 有哪些數據分析需要做
5.4.1 網站流量分析
5.4.2 商品銷售分析
5.4.3 定期數據分析
5.4.4 內容分析
5.5 從零開始打造電子商務企業
5.5.1 Bootstrapping，一步一步來
5.5.2 商品選擇
5.5.3 平颱選擇
5.5.4 經營策略和定位的選擇
5.5.5 推廣選擇
5.5.6 開店嘍.
5.6 本章相關資源

第6 章 電子商務數據運營的方法
6.1 用數據解決運營中的問題
6.1.1 商品評估
6.1.2 流量評估
6.1.3 頁麵評估
6.1.4 網站評估
6.1.5 服務評估
6.2 客戶分析數據模型
6.2.1 數據模型的建立和應用
6.2.2 客戶生命周期模型
6.2.3 RFM 客戶數據模型
6.2.4 基於客戶訪問信息的分析模型
6.2.5 基於訪客係統屬性的分析模型
6.3 WAMM 模型.
6.4 如何針對獨立B2C 做數據運營
6.5 數據運營的考核--KPI
6.5.1 KPI 的SMART 原則
6.5.2 電子商務運營的KPI 設定
6.6 本章相關資源

第7 章 電商運營之免費流量獲取
7.1 免費的自然流量--SEO
7.1.1 為什麼需要做SEO
7.1.2 SEO 站內優化
7.1.3 SEO 站外優化
7.1.4 SEO 小實操
7.2 淘寶SEO
7.3 企業官網和官博
7.4 口碑和互動營銷
7.5 本章相關資源

第8 章 電商運營流量獲取--做有效的廣告
8.1 做有效的廣告
8.1.1 互聯網廣告的優勢
8.1.2 網站聯盟廣告
8.1.3 互聯網廣告分析
8.1.4 廣告優化和定嚮投放
8.2 淘寶上的廣告
8.2.1 淘寶直通車
8.2.2 鑽石展位
8.3 搜索引擎競價排名和SEM
8.3.1 搜索廣告的類型
8.3.2 搜索廣告的效果
8.3.3 通過數據分析做SEM
8.4 EDM
8.4.1 EDM 和客戶生命周期
8.4.2 EDM 的KPI.
8.4.3 EDM 中的延時效應性
8.4.4 EDM 中的數據篩選
8.4.5 EDM 上的RFM 模型應用
8.5 多管齊下
8.5.1 整閤營銷
8.5.2 多渠道運營
8.6 本章相關資源

第9 章 把流量變成真實客戶
9.1 流量分析
9.1.1 訪客量的分析
9.1.2 分析流量來源特點
9.1.3 分析訪客時空屬性
9.1.4 分析訪客的人群屬性
9.1.5 分析客戶興趣屬性
9.2 頁麵分析
9.2.1 網站上的內容
9.2.2 頁麵跳齣率和二跳率
9.2.3 頁麵熱度分析
9.3 網站分析
9.3.1 網站日誌分析
9.3.2 提升網站質量
9.4 提升網站轉化率
9.4.1 抓住每一個環節的數據
9.4.2 怎樣吸引客戶下訂單
9.4.3 找迴被放棄的購物車
9.4.4 不盲目追求轉化率
9.5 本章相關資源

第10 章 深度挖掘客戶價值
10.1 最有價值客戶的特徵
10.1.1 建立CRM（客戶關係管理）
10.1.2 構建客戶綜閤價值模型
10.1.3 用客戶生命周期模型提升收入
10.1.4 用RFM 算法找齣MVC
10.2 如何把客戶黏在我們的網站
10.2.1 提升客戶平均停留時間
10.2.2 客戶活躍度分析
10.2.3 做客戶流失分析
10.3 客戶需要什麼商品
10.3.1 找齣熱門商品
10.3.2 用推薦係統提高客單價
10.4 商品相關的數據挖掘
10.4.1 用決策樹分析商品.
10.4.2 用聚類算法對商品分類
10.4.3 用關聯算法做商品匹配
10.4.4 用序列算法分析商品上下架時間
10.5 本章相關資源

第11 章 電子商務運營還有哪些事兒
11.1 相關管理係統
11.2 移動電商和數據
11.2.1 移動電商的特殊性
11.2.2 數據挖掘和LBS
11.2.3 移動廣告
11.2.4 移動互聯網數據麵臨的問題
11.3 電商和Big Data
11.3.1 Big Data 是什麼
11.3.2 電商的大數據可以怎麼“玩”
11.3.3 Big Data 上的技術
11.3.4 聯機分析處理（OLAP）
11.4 電子商務網絡安全
11.5 企業競爭與反競爭
11.6 本章相關資源

第12 章 電子商務數據運營的未來
附錄

前言/序言

　　還記得1998年我第一次在網上購買DELL電腦，從我在網上做電腦的配置選擇開始，一直到組裝成的電腦從德剋薩斯州寄送到西雅圖的傢裏，大概有兩個星期的時間。那個時候我頗為驚嘆DELL的效率，而DELL公司確實也因為高效配送而在第一次互聯網泡沫（InternetBubble）中引領所有的硬件製造商。可到瞭今天，這個速度顯然會被人給差評的。早上在電子商務網站下的訂單，最快當天下午甚至中午可能就已經收到貨瞭。
　　周圍有不少做電商的朋友，有一些做得還是頗為成功的。不過其中成功運用數據提升運營效果的卻是少之又少。他們對“數據挖掘”都很感興趣，不過缺的是“know-how”，不知道怎麼做。
　　我在給一些企業做谘詢的時候也發現企業傢朋友們對於是否需要進入電商領域這個疑問基本上已經沒有瞭，但是對於怎麼做和是否能夠做好還是頗有不解的，特彆對於電子商務數據運營的概念是很模糊的。
　　本書主要針對的人群是對數據運營感興趣的電商朋友們，目的就是為瞭解讀和電子商務有關的各類數據，讓讀者能夠深入瞭解數據的意義，並能夠使用一些工具來做數據分析和數據挖掘。對於還沒有做過電商運營的讀者，本書可能有一定的難度。亞馬遜的總裁JeffBezos曾說過，“如果我在網上有300萬個客戶，我將要建立300萬個商店”，這個想法在不久的將來會實現，靠的就是數據。
　　電子商務既充滿挑戰，也蘊涵機遇。在數據分析和數據挖掘的幫助下，我們希望能夠幫助朋友們以最少的投入在最短的時間內引入最大的流量、提高新增客戶數量、找齣高價值用戶、提高客單價、提高重復購買率等。
　　這個世界唯一不變的就是變化，互聯網的變化本身就很大，而本書講述的電子商務又是在互聯網領域中變化較大的一塊。在筆者寫作的時候是夠準確和新穎的運營方法，很有可能在圖書齣版之際就會發生變化。如果你對書中的說法和提齣的數據運營方法有不同的觀點，歡迎和我交流。
　　這本書不好寫，俠少和我在寫作初期討論瞭很久，數據分析和數據挖掘的理論和算法如果講述得太深，主要工作是電子商務運營的讀者可能會知難而退；而另一方麵，數據分析和數據挖掘概念如果說得太淺，有技術背景的讀者可能又會覺得無聊。另外從內容角度來說，我們並不想把這本書做成泛泛的知識羅列和知識點的堆砌，而是以實際案例和運作方式為主。我們的整體提綱經過瞭十數次的修改，最後勉強達到我們想要的效果，既相對淺顯，又能給各種背景的讀者符閤他們要求的知識。如果用戶能夠從本書中獲得一些有用的信息，餘願足矣。
　　在本書的寫作過程中，得到瞭很多人的幫助。首先要感謝韓鼕、曹曉波、江峰、荷鐵勇、汪華、王海、樓建強、李嘉驊、牛文軍和王磊等同學幫我查找數據分析和數據挖掘相關資料，還要感謝微軟搜索中心的李津同學和通策集團呂筍同學提齣的寶貴意見，感謝戴霖和李悌等同學幫我校驗一些章節，以及姚中偉和彭毅同學指齣書中的一些修改環節。另外，特彆要鳴謝鮑佳和王劍同學為本書配的部分插圖。
　　聚流電商的周為同學、思美傳媒的江山同學、淘寶開放平颱的馮光同學、UTC的曹軼寜和於振偉同學、MyGift.com的StephenLai及首正信息的羅俊峰同學為本書提供瞭大量精彩的案例和數據，在此一並錶示特彆的謝意。

　　Raymond

　　推薦序
　　譚磊寫瞭一本叫《數據掘金》的書，叫我做序。我知道他是客氣，給我個待遇，但我這個電子商務的門外漢，卻老實不客氣，把這活兒應承下來瞭。這一應承不要緊，雙方就都犯瞭難：我這邊不知怎麼寫，他那邊是熱鍋上的螞蟻，書等著開印呢。這可是寫電商的書，互聯網電子商務的發展，一夜韆裏，說不定被我一耽擱，書還在印刷廠裏，書中的不少東西已經作古瞭。這也是我佩服譚磊的地方，這玩藝兒也敢寫！今年春節期間幾次見到他，都是在咖啡館裏，每次我都不能確定準確的時間，我很內疚地以為他等瞭我一兩個小時，誰知他一杯咖啡已經喝瞭半天瞭，號稱是在等我，其實是在寫他這本美其名曰“掘金”的書。我是讀中文齣身，對方塊字始終懷著一種敬畏，若打算將它們一個一個碼起來時，就有流芳的想頭，最起碼也會意淫到20年以後去。這會兒我就像一個穿瞭長衫馬褂的學究，走在橫陳瞭無數比基尼美女的沙灘上，腦子是過時瞭，內心卻“雞凍”著。前幾天在陸兆禧的婚宴上聽馬雲談網絡，與10年前聽他講黃頁，感覺隔瞭好幾個世紀。互聯網是一種新的世界觀，它沒有停留，更沒有永久，大量的東西還未齣生，便已過時。這天咱估摸著，瞬息要變。於是我就央著譚磊老弟，扶我起來，咱把長衫這就脫瞭，到水裏去練練。是為序。
　　通策集團董事長 呂建明
　　電子商務和數據挖掘，這兩個在最近一年很火的詞，都覆蓋在Raymond這本書裏瞭。我認同Raymond書中的觀點，在未來的若乾年，電子商務運營一定會轉嚮以數據為基礎的運營，而社會化電商和移動電商會是電子商務未來發展的兩個大方嚮。
　　社交網絡與移動互聯時代給媒體帶來瞭極大的演變，2013年紙媒和中小電視媒體將麵臨生死挑戰。定位在稀缺資訊、智慧與思想供應商角色的鳳凰網，以主流網民為首選用戶，做品質內容提供商。隨著ifeng.com的移動收入占比迅速提升，我們正在努力打造中國移動互聯網廣告的新格局。鳳凰網如何能夠更好地為電子商務服務，也是我們一直在思索的問題。
　　認識Raymond快20年瞭，腦中的印象還是他當年在杜剋大學意氣風發文藝青年的樣子。作為理工科齣身的Raymond，書中的文字能夠有這樣的水準應當說是相當難能可貴的。
　　鳳凰新媒體CEO 劉爽
　　“內容為王”，這條蛇曾經盤踞在我大腦中很久。2006以前，我一直小心翼翼地用虔誠和敬畏喂養它。2006年19樓網絡公司正式創立以後，我開始每天都與這條蛇搏鬥。去年，在堅持瞭18年之後，我辭去瞭《都市快報》的日常采編工作，全身心投入19樓。那條蛇終於徹底從我的腦海中消失。
　　譚磊說，數據是最底層的東西，它是0和1，是對事物最原始的記錄，數據之上纔有信息。我恍然：數據之上纔有信息，信息之上纔有內容。如果內容是王，那麼數據就是王的王。如果內容是傳統媒體的王，那麼數據就是互聯網的王。
　　相比傳統媒體，互聯網是一個更加紛繁而深邃的世界，蘊含著無限的可能。任何一位互聯網用戶，你可以不生産內容，但你不可能不生産數據。因此，你可以是互聯網的奴隸，但同時又可以是這個世界的主人。
　　19樓CEO 林煜
　　在互聯網、金融領域工作瞭將近二十年，數據挖掘、數據分析、數據倉庫、商務智能的概念一直很熱，但一直是一個美好的烏托邦，可望而不可及。兩個最大的問題是無法做到精準和快速。最賺錢的金融行業和最潮的互聯網行業，如何能夠有效結閤，並利用好數據，一直是我思考的問題。
　　我一直堅信精準的營銷是服務，錯誤的營銷是垃圾短信。之前，給美國一傢大銀行做谘詢的時候，我們曾經設計過一個精準營銷的規則，先從各傢實體超市及網上商城搜集數據，如果一個20～40歲之間的人，在一個月內買瞭兩次或兩次以上的嬰兒奶粉或尿布，這個人很有可能是傢裏有小孩（如果一個月隻買一次，可能是買瞭送給生小孩的朋友），就嚮這個人營銷可以免稅的兒童教育基金産品。結果，有個朋友後來過來聊天，很高興地告訴我，這傢銀行真貼心，他太太剛生瞭小孩，以前並不知道這種免稅方法，得到推薦信息後，馬上去買瞭基金，一年省瞭不少稅。當時，我心裏非常開心，甚至有些小得意。不幸的是，這種正麵的例子並不多，而錯誤的營銷，被當成垃圾短信的反麵例子，在3.15消費者權益日的時候，我們聽得太多瞭，這裏就不再贅述瞭。
　　時效性方麵，傳統的數據分析技術，往往分析起來，要進行批處理，要半天、一天，甚至好幾天的時間纔能齣結果。上麵這個例子，時效性要求並不高。但是，在互聯網上，這樣的速度就是災難瞭。現在的互聯網用戶打開一個網站，往往隻瀏覽幾分鍾時間，如果網站不能精準地推薦用戶感興趣的産品，用戶就跑掉瞭。用戶下瞭訂單，在最終的訂單顯示頁，如果沒有推薦很好的相關産品，用戶幾秒鍾就關掉網頁瞭。
　　所幸，現在的大數據技術，終於可以比較好地解決精準和快速的問題瞭。具體怎麼做，Raymond在書中做瞭非常好的解答。
　　其實，IT、互聯網方麵的書也需要做到準確和快速。很不幸的是，齣書的人，往往是學院派，沒有實際的經驗，信息和內容也比較滯後，所以，準確度和時效性比較差。而實戰派的人，往往因為沉不下心來，或者沒有時間，或者沒有文字的功底，寫不齣書來。難得Raymond，寫齣瞭這樣有實戰經驗、實際、實在的一本書。認識Raymond24年瞭，每一次，都以為已經很瞭解他瞭，可是每一次，他都讓我對他新的潛能和能力驚訝不已。
　　高偉達集團副總經理兼首席技術官 程勵箭

《數字浪潮下的商機：精準營銷與智能增長》 在這個信息爆炸、技術飛速迭代的時代，傳統商業模式正經曆著前所未有的變革。消費者行為日趨碎片化，市場競爭愈發激烈，如何在新一輪的數字浪潮中抓住機遇，實現商業的持續增長，成為每一個企業和創業者亟需解決的課題。本書《數字浪潮下的商機：精準營銷與智能增長》正是一本為應對這一挑戰而生的深度指南。它並非聚焦於某一特定行業或平颱，而是著眼於當下和未來商業發展的普遍性規律與核心驅動力，旨在幫助讀者構建一套係統性的數字營銷思維，掌握行之有效的增長策略，從而在充滿不確定性的商業環境中脫穎而齣。 本書的核心價值在於其對“精準”與“智能”兩大關鍵詞的深刻挖掘和係統闡釋。在數字時代，粗放式的營銷已難以為繼，數據成為驅動決策的基石。本書將帶領讀者深入理解如何從海量數據中提煉有價值的信息，洞察消費者真實需求與潛在偏好。這不僅僅是關於收集數據，更是關於如何解讀數據、分析數據，並將其轉化為可執行的營銷策略。從用戶畫像的精細化構建，到行為軌跡的深度分析，再到個性化推薦的算法邏輯，本書將一一剖析，幫助讀者建立起一套科學的用戶理解體係。 在此基礎上，本書將重點闡述“精準營銷”的落地實踐。這意味著將閤適的信息，在閤適的時間，通過閤適的渠道，傳遞給閤適的人。這涉及到內容營銷的策略設計，從吸引眼球的文案創作到引人入勝的視覺呈現，如何讓內容直擊用戶痛點，引發共鳴，是本書探討的重要內容。同時，搜索引擎優化（SEO）與搜索引擎營銷（SEM）的策略優化，社交媒體營銷的互動玩法，以及私域流量的精細化運營，都將在本書中得到詳盡的解讀。作者將結閤大量真實案例，分析不同營銷渠道的特點與適用場景，並提供一套可操作的執行框架，幫助讀者在實踐中規避誤區，提升營銷ROI。 “智能增長”是本書的另一大核心概念，它強調通過數據驅動的迭代優化，實現業務的持續、規模化增長。本書將深入探討增長黑客（Growth Hacking）的核心理念與方法論，介紹AARRR模型、PMF（産品市場契閤度）等經典增長框架，並在此基礎上，結閤AI和大數據技術，講解如何構建智能增長閉環。例如，如何利用A/B測試不斷優化産品功能和營銷活動，如何通過用戶生命周期管理提升用戶留存率和復購率，以及如何運用自動化營銷工具提升運營效率，實現規模化增長。本書將引導讀者思考，如何將技術賦能與商業邏輯相結閤，創造齣可持續的競爭優勢。 本書的結構設計嚴謹而富有邏輯。首先，它將從宏觀層麵，梳理數字經濟時代的商業變革趨勢，為讀者建立起宏觀認知框架。接著，將深入剖析數據驅動決策的底層邏輯，以及如何構建強大的數據分析能力。隨後，將逐一展開精準營銷的各個維度，包括內容創作、渠道選擇、用戶溝通等，並提供一係列實用的工具和方法。在精準營銷的基礎上，本書將轉嚮智能增長，介紹各種增長模型和技術手段，並重點強調如何構建一套持續優化的增長體係。最後，本書還將展望未來，探討人工智能、元宇宙等新興技術將如何進一步重塑商業格局，為讀者提供前瞻性的思考。 本書的語言風格力求清晰、直觀，避免過於晦澀的專業術語，即使是初學者也能輕鬆理解。作者通過大量生動形象的案例，將抽象的概念具象化，幫助讀者快速掌握核心要點。同時，本書也注重理論與實踐的結閤，提供的策略和方法均經過反復驗證，具有很強的實操性。讀者可以通過書中的指導，對照自身的業務場景，進行落地應用，並根據實際反饋進行調整優化。 《數字浪潮下的商機：精準營銷與智能增長》不僅僅是一本營銷手冊，更是一本幫助企業和個人提升數字時代核心競爭力的戰略讀物。它將幫助讀者： 洞察本質： 深刻理解數字經濟的核心驅動力，識彆商業機會。 掌握工具： 熟悉並運用各種數據分析工具和營銷技術。 構建策略： 製定符閤自身業務特點的精準營銷與智能增長方案。 實現增長： 提升營銷效果，優化用戶體驗，驅動業務持續增長。 擁抱未來： 把握新興技術帶來的機遇，為長遠發展奠定基礎。 無論您是希望轉型升級的傳統企業經營者，尋求突破的創業者，還是渴望提升專業技能的市場營銷從業者，本書都將為您提供寶貴的啓示和實用的方法。它將幫助您撥開數字時代的迷霧，找到屬於您的商機，實現從“流量為王”到“價值為王”的轉變，最終在激烈的市場競爭中，實現真正意義上的“突圍”。 本書所探討的內容，涵蓋瞭從用戶行為分析、內容策略、渠道管理，到增長模型、技術應用，再到未來趨勢的方方麵麵。它強調的是一種係統性的思維方式，一種持續優化的工作流程，以及一種以用戶為中心的服務理念。在內容創作上，本書將打破信息孤島，將市場營銷、數據分析、産品運營等多個領域融會貫通，為您提供一個全麵的、立體的視角。 例如，在數據分析部分，本書將詳細講解如何構建用戶畫像，如何利用RFM模型、用戶分群等方法，深入理解不同用戶群體的需求與價值。在內容營銷部分，將不僅僅停留在“寫好內容”的層麵，而是深入探討如何根據用戶畫像和營銷目標，設計有吸引力的內容主題、內容形式，以及如何通過多渠道分發，最大化內容的傳播效果。在渠道管理方麵，本書將深入分析各大主流營銷渠道的特點，包括搜索引擎、社交媒體、短視頻平颱、直播電商、私域社群等，並提供一套科學的渠道選擇和組閤策略。 本書還將重點關注“轉化率提升”和“用戶生命周期管理”。在競爭日益激烈的當下，獲取流量的成本不斷攀升，如何將有限的流量轉化為實際的銷量和服務，以及如何通過精細化運營，提升用戶的生命周期價值，成為企業能否持續盈利的關鍵。本書將提供一係列行之有效的轉化率優化技巧，以及用戶留存、復購、裂變等環節的策略設計。 此外，本書還將大膽觸及一些前沿技術在商業應用中的潛力，例如如何利用人工智能進行個性化推薦、智能客服、內容生成；如何理解和布局元宇宙可能帶來的新的商業模式和營銷場景。這些內容並非是遙不可及的未來暢想，而是作者基於對行業發展趨勢的深入洞察，為讀者描繪的未來商業藍圖，並提供瞭初步的探索方嚮。 總而言之，《數字浪潮下的商機：精準營銷與智能增長》是一本集理論深度、實踐指導和前瞻視野於一體的重量級著作。它將幫助您構建一套麵嚮未來的商業增長體係，讓您在數字化轉型的大潮中，抓住機遇，贏得未來。它不隻是關於“賣什麼”，更是關於“如何賣得好”、“如何持續增長”，以及“如何在不斷變化的商業世界中，保持領先”。

評分☆☆☆☆☆

一看到《數據掘金 電子商務運營突圍》這個書名，就感覺一股濃濃的“乾貨”氣息撲麵而來。現在的電商運營，如果沒有數據作為支撐，感覺就像是在黑暗中行走，不知道方嚮在哪裏，更不知道如何纔能找到那塊“金子”。我特彆希望能在這本書裏找到一套係統化的方法論，幫助我能夠科學地分析和利用數據，從而在激烈的市場競爭中脫穎而齣。我期望書中能夠深入淺齣地講解如何從海量的電商數據中挖掘齣有價值的信息，比如用戶畫像、消費偏好、購買路徑等等，並且能夠提供切實可行的運營策略，指導我們如何將這些數據洞察轉化為具體的行動，最終提升銷售額和用戶滿意度。例如，書中是否會介紹如何利用數據分析來優化廣告投放策略，如何提升商品轉化率，如何進行精準的社群營銷，如何提高用戶復購率等等？我非常期待這本書能夠成為我運營工作中的“寶典”，為我指明方嚮，助我一臂之力。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我之前對“數據”這個詞，總是有點望而卻步，覺得它過於專業和枯燥。但隨著電商競爭的白熱化，我越來越意識到，不擁抱數據，就等於主動放棄瞭提升的空間。這本書的齣現，讓我看到瞭一個全新的視角，一個能夠讓數據變得生動有趣、並且能直接解決實際問題的方嚮。我期待它能幫助我這樣的運營新手，甚至是經驗豐富的從業者，建立起一種全新的數據思維模式。不僅僅是學習一些工具的使用，更重要的是理解數據背後的邏輯，學會如何提齣正確的問題，以及如何從數據的反饋中找到答案。我希望這本書能夠打破“數據=高深莫測”的壁壘，用清晰易懂的語言，豐富的案例，將復雜的數據分析過程變得觸手可及。例如，書中會不會講解如何利用A/B測試來驗證各種運營策略的有效性？如何通過用戶行為數據來預測用戶的購買意圖，從而提前進行乾預？如何構建一套完善的數據監控體係，及時發現運營中的問題和機會？這些都是我迫切需要瞭解的內容，也相信這本書能夠滿足我的期待，讓我真正成為一個“懂數據”的電商運營者。

評分☆☆☆☆☆

《數據掘金 電子商務運營突圍》這本書，單看名字就覺得一股撲麵而來的實操感和乾貨氣息。我一直覺得，現在的電商運營，如果還停留在“拍腦袋”的階段，那基本就是慢性自殺。流量越來越貴，轉化越來越難，用戶畫像也越來越模糊，這時候，不深入挖掘數據，不讓數據說話，還能靠什麼去突圍？我特彆期待這本書能在我迷茫的時候，點亮一盞指路明燈。想象一下，當我們在麵對琳琅滿目的數據報錶時，不再是無從下手，而是能夠精準地找到那些被忽略的“金礦”，並知道如何將它們轉化為實實在在的銷售額和用戶增長。這需要一套係統的方法論，一套能夠指導我們從海量數據中提煉齣核心洞察的流程。我希望這本書能提供這樣的“武功秘籍”，讓我們擺脫“經驗主義”的束縛，真正用數據驅動決策，讓每一個運營動作都更有針對性，更有效率。比如，如何在眾多數據維度中找到最能反映用戶真實需求的指標？如何利用數據進行用戶分層，從而實現更精準的營銷推送？如何通過數據分析來優化産品頁麵，提升轉化率？這些都是我目前非常想解決的問題，也相信這本書能給我帶來啓發。

評分☆☆☆☆☆

讀瞭《數據掘金 電子商務運營突圍》這本書的書名，我的腦海裏 immediately 浮現齣“精細化運營”和“智能化決策”這些關鍵詞。在競爭激烈的電商戰場上，粗放式的增長模式已經難以為繼，唯有深入挖掘數據價值，纔能找到可持續增長的突破口。我特彆希望這本書能夠提供一些非常具體、可落地的數據分析方法和運營策略。比如，如何通過分析用戶的搜索行為，來優化關鍵詞策略，提升搜索排名？如何利用用戶畫像數據，來打造更具吸引力的産品詳情頁和營銷活動？我更關注的是，這本書能否教會我們如何構建一套完整的“數據閉環”，讓數據能夠指導前期的策略製定，並能在執行過程中不斷被驗證和優化。例如，書中會不會涉及如何利用用戶反饋數據，來指導産品的迭代和創新？如何通過數據分析，來評估不同渠道的ROI，從而更閤理地分配營銷預算？我期待這本書能給我帶來醍醐灌頂的啓發，讓我能夠真正將數據轉化為看得見的收益。

評分☆☆☆☆☆

我對《數據掘金 電子商務運營突圍》這本書抱有極高的期望，尤其是在當前這個瞬息萬變的電商市場環境下。感覺很多時候，我們都在“感覺”和“經驗”中摸索，雖然也取得過一些成績，但總覺得像是在大海裏撈針，效率不高，而且風險也比較大。我特彆想知道，這本書是如何將“數據”這個抽象的概念，轉化為能夠指導實際運營工作的具體方法和工具的。我希望它能提供一套係統性的流程，讓我們能夠從源頭開始，就建立起以數據為導嚮的運營體係。比如說，如何有效地采集和清洗各類運營數據？如何運用不同的數據分析模型，比如RFM模型、漏鬥模型等，來分析用戶的生命周期和轉化路徑？更重要的是，如何將這些數據分析的結果，轉化為可執行的運營策略，比如如何優化廣告投放，如何進行內容營銷，如何提升用戶復購率等等。我期待這本書能像一個資深的“數據偵探”，帶領我們一步步揭開用戶行為的神秘麵紗，找到那些隱藏的增長點。

評分☆☆☆☆☆

書還沒看。看起來應該不錯

評分☆☆☆☆☆

對我這個電商運營主管來說，很有用處。

評分☆☆☆☆☆

瞭解到的越多，纔發現自己知道的太少瞭

評分☆☆☆☆☆

需要加強乾貨分享瞭。

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯不錯不錯不錯

評分☆☆☆☆☆

這是這次買的6本書裏麵最好的，無論是書的材質和內容。

評分☆☆☆☆☆

好好學習~~天天嚮上~~~~·

評分☆☆☆☆☆

給力,值得一看,但評價係統太復雜瞭,還要打字.

評分☆☆☆☆☆

物美價廉，送貨上門。