电商数据化运营 老夏 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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老夏 著

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• 流量运营

店铺： 典则俊雅图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121270222

商品编码：26899269509

包装：平装

出版时间：2015-09-01

图书基本信息,请以下列介绍为准
书名	电商数据化运营
作者	老夏
定价	59.0元
ISBN号	9787121270222
出版社	电子工业出版社
出版日期	2015-09-01
版次	1

其他参考信息（以实物为准）
装帧：平装	开本：16开	重量：0.4
版次：1	字数：429000	页码：

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目录

内容提要

2015年是发生剧烈变化的一年，的领导层换帅了，规则又调整了，变邀请制了，的很多规则都在变化。在这次改变中，成了能懂得规则改变目的、平台理念的，并做出及时应对的商；淘汰了那批不了解规则、不注重学习的商。对读者来说，要想成为成功的商，须要学会理解平台的理念和商务的本质。本书汇集市场容量分析、年龄和买等级分析、宝贝价格定位、上下架时间定位、搜索、无线搜索、数据优化标题等，对每章都做了非常详尽的介绍，并列举了大量的案例进行说明，可以使读者对的大数据有快速深入的认识，同时读者通过案例实操可以轻松掌握这些内容，并可快速在店铺中使用数据方法，是店铺的参考用书。 本书从章开始教读者从商务角度理解淘/宝规则，运用科学的分析方法，让读者明白什么是运筹帷幄，深入剖析流量的本质，教读者明白每量背后的人，这样才能使店铺流量源源不断。利用书中的方法，读者可以让每一个到其店铺的买都能放心下单。书中讲解了很多规则，有些规则是读者须遵守的，有些规则是可以利用的，游离于规则才能游刃有余。读完本书后，读者定会恍然大悟，原来淘/宝这么做，其实电商并不难。

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作者介绍

夏嘉峰（本名）1977年生于浙江象山，讲师、内训师，黄金台诊断师，天下网商分析师，杭州淘推商务咨询有限公司创始人。凭借着对市场敏锐的嗅觉和多年电商数据分析经验，他专注于研究自然搜索，精通数据化运营分析，擅长数据营销、SEO.，为多知名企业网店做诊断师，并屡获好评！

序言

今年的淘/宝是剧烈变化的一年，淘/宝的领导层换帅了，淘/宝规则又调整了，变邀请制了，C店可以开企业店了……很多淘/宝卖反映淘/宝现在越来越难做了，以前的方法都不灵了，店铺流量越来越少，同行又在打价格战，淘/宝售价比他们的成本价还低，纷纷萌生退出淘/宝的念头。 随着电子商务的普及，越来越多有实力的商、品牌商纷纷入驻淘/宝平台，不管你愿不愿意，淘/宝的洗牌已经悄悄开始了。当然，亲们也不要着急，只要你能理解淘/宝的规则，理解淘/宝理念，你将会发现淘/宝改变商业形态，将为你创造价值奇迹。 淘/宝平台创立至今已有12年，在2009年～2013年，淘/宝实现了野蛮式增长，创造了一个个商业奇迹，在这快速成长的过程中，淘/宝也发现了许多问题。主要的问题是淘/宝发现自己的平台商大多卖的是便宜货，还有很多是，淘/宝的口碑也是东西比较便宜。随着淘/宝的发展，这也是淘/宝上市须要解决的。/怎么提升淘/宝的价值感，吸引更多有消费能力的买到淘/宝平台来购物，成为淘/宝不得不解决的问题。 这也是淘/宝未来如何面对、、等电商平台崛起的战略规划，淘/宝要教育他的商，不能像过去一样经营，须要做出改变，那么如何引导商改变呢？淘/宝通过其搜索的调整，通过改变规则倒逼商做出经营调整。2013年的“小而美”策略是一次品质提升的调整，淘/宝不想让其商什么都卖，而是想要商变得高度专业化，想要商做好用户购物体验。调整的结果是那些没有及时改变经营策略的商纷纷倒下了，那些还抱有大店思维、想要什么东西都卖的商，他们的流量日渐少，而那些卖单一类目、单一品类的小商的流量反而慢慢多了起来，经营状况突然好起来了；那些买评价好的店铺，虽然因价格高而卖得不多，但是排名却比那些低价卖得很多的商店要好，商真正实现了盈利。而淘/宝通过这样一次规则调整实现了平台品质的提升，实现了让真正有消费能力的人能买到他想要的商品，改变了过去淘/宝只能淘便宜货的印象，这对淘/宝未来的价值更是巨大，随着民消费能力的提升，越来越多的高消费能力的买进入，从而实现平台价值的提升，也是实现上市的前提。 在这次改变中，成了能懂得淘/ 宝规则改变目的、平台理念的，并做出及时应对的商，淘汰了那批不了解规则、不注重学习的商。对读者来说，要想成为那批成功的商，要学会理解平台的理念、商务的本质。市场上大量有关指导操作层面的工具书内容，在本书中不再赘述。 本书从章开始教读者从商务角度理解淘/宝规则，运用科学的分析方法，让读者明白什么是运筹帷幄，深入剖析流量的本质，教读者明白每量背后的人，这样才能使店铺流量源源不断。利用书中的方法，读者可以让每一个到其店铺的买都能放心下单。书中讲解了很多规则，有些规则是读者须遵守的，有些规则是可以利用的，游离于规则才能游刃有余。读完本书后，读者定会恍然大悟，原来淘/宝这么做，其实电商并不难。

《数字浪潮下的电商增长秘籍：从数据洞察到智能决策》 在信息爆炸的时代，电商行业正以前所未有的速度演进，竞争日益激烈，消费者的需求也日趋多元化和个性化。在这样的背景下，单纯依靠经验和直觉已经难以支撑企业的持续增长。如何抓住数字浪潮的机遇，让数据成为驱动电商业务发展的核心引擎，是每个从业者必须面对的挑战。 本书并非一本简单的操作指南，而是一套系统性的电商数据化运营思维框架。它深入浅出地剖析了数据在电商全生命周期中的价值，从流量获取、用户转化、客户维系到复购提升，每一个环节都离不开精准的数据分析和科学的决策。我们将一起探索如何构建一套行之有效的数据采集、处理、分析及应用体系，让每一个数据点都转化为可执行的行动，最终实现电商业务的智能化升级和高效增长。 第一篇：数据时代的电商图景与战略基石 本篇将为您描绘一幅数字时代电商的全景图，并奠定数据化运营的战略基石。 电商行业发展趋势洞察： 我们将回顾电商发展历程，深入分析当前市场格局、用户行为变化、技术驱动因素（如人工智能、大数据、云计算）对电商模式的重塑。理解宏观趋势，才能更好地把握企业在浪潮中的定位。 数据化运营的本质与价值： 剖析“数据化运营”究竟是什么，它为何如此重要？我们将阐述数据化运营的核心理念，即从“经验驱动”转向“数据驱动”，以及它如何赋能企业实现精准营销、优化用户体验、提升运营效率、降低运营成本、发现新的增长点。 构建数据思维：从“猜”到“算”的转变： 培养数据敏感度和数据分析能力是进行数据化运营的首要任务。本节将引导读者如何转变思维模式，学会用数据说话，用数据验证假设，用数据指导决策，摆脱主观臆断，进入理性、科学的决策阶段。 电商数据化运营战略规划： 如何将数据化运营融入企业整体战略？我们将探讨如何设定清晰的数据化运营目标，明确关键的衡量指标（KPIs），并根据企业自身的资源和市场定位，制定切实可行的短期和长期数据化运营路线图。 第二篇：掘金流量：数据驱动的精准获客与推广 流量是电商的生命线。本篇将聚焦如何利用数据分析，实现更高效、更精准的流量获取和推广。 流量来源分析与优化： 深入解析电商流量的各种来源（搜索引擎、社交媒体、内容平台、广告投放、CPS/CPA合作等），学习如何利用数据工具识别各渠道的流量质量、转化效率和ROI。我们将讨论如何根据数据表现，优化渠道组合，加大对高价值渠道的投入，并对低效渠道进行调整或剔除。 用户画像构建与精细化分层： 理解你的用户是谁，是精准营销的基础。本节将详细介绍如何通过多维度数据（人口统计学信息、兴趣偏好、消费行为、互动记录等）构建详尽的用户画像。在此基础上，学习如何进行用户分层，为不同用户群体提供个性化的内容、产品和营销活动。 广告投放数据化：效果衡量与优化策略： 剖析各类电商广告平台（如百度推广、抖音广告、淘宝直通车、京东快车等）的数据指标，学习如何解读CPC、CPM、CTR、CPA、ROAS等关键数据。我们将提供一套系统性的广告投放优化流程，包括关键词优化、定向人群精准化、创意素材A/B测试、预算分配策略等，最大化广告投资回报。 内容营销与社交媒体数据化运营： 在内容为王的时代，如何通过数据指导内容创作和传播？本节将介绍如何分析用户对内容的偏好、互动情况，从而优化内容主题、形式和发布时机。同时，探讨社交媒体运营的数据化方法，如粉丝增长、互动率、话题热度、社群转化等。 SEO/SEM 数据化策略： 搜索引擎的流量不容忽视。我们将深入讲解搜索引擎优化（SEO）和搜索引擎营销（SEM）中的数据应用，包括关键词研究、流量分析、排名跟踪、转化率优化等，帮助企业在海量搜索结果中脱颖而出。 第三篇：用户转化：数据驱动的体验优化与销售增长 获取流量只是第一步，如何将流量转化为实实在在的销售，是电商运营的关键。本篇将深入探讨数据在用户转化过程中的作用。 网站/APP 用户行为数据分析： 学习如何利用网站分析工具（如Google Analytics、百度统计、友盟+等）来跟踪用户在网站或APP上的行为路径，发现用户流失点、瓶颈和痛点。重点分析跳出率、页面停留时间、转化漏斗、路径分析等关键指标。 产品与详情页数据优化： 产品是转化的核心。本节将指导如何通过数据分析用户对产品的搜索习惯、浏览偏好、加购/收藏行为，以及详情页的点击率、转化率、用户评价等数据，来优化产品展示、定价策略、促销活动设计以及详情页的内容和结构。 用户购物流程优化： 购物流程的顺畅度直接影响转化率。我们将运用数据分析工具，识别用户在注册、登录、购物车、支付等环节可能遇到的障碍，并提出针对性的优化方案，如简化流程、优化页面布局、增加信任元素等。 促销活动数据化设计与评估： 促销活动是提升短期销售的有效手段，但需要数据支持。本节将讲解如何根据用户消费习惯和市场数据，设计更有吸引力的促销方案，并学习如何通过销售数据、用户参与度数据等，科学评估活动效果，总结经验，为下一次活动提供依据。 个性化推荐系统的数据化应用： 如何在海量商品中精准推荐用户可能感兴趣的商品？本篇将探讨个性化推荐的原理，以及如何利用用户历史行为数据、协同过滤、内容相似度等算法，构建或优化推荐模型，提升商品的曝光度和转化率。 第四篇：客户维系：数据驱动的生命周期管理与复购增长 在流量成本日益高涨的当下，如何留住老客户，提升客户生命周期价值，成为企业可持续发展的关键。本篇将聚焦数据在客户维系与复购增长中的作用。 客户生命周期价值（CLV）分析与提升： 理解CLV的计算方法，并学习如何通过数据分析，识别高价值客户群体。我们将探讨如何针对不同CLV层级的客户，制定差异化的维系策略，以最大化客户终身价值。 客户流失预警与挽回策略： 通过分析用户的活跃度、购买频率、互动行为等数据，建立流失预警模型。本节将教授如何利用数据识别即将流失的客户，并设计有针对性的挽回策略，如专属优惠、回访关怀、满意度调查等，降低客户流失率。 会员体系数据化运营： 会员体系是维系客户的有效工具。我们将探讨如何设计科学的会员等级、积分、权益体系，并利用数据分析会员的行为，优化会员活动，提升会员活跃度和忠诚度。 复购策略的数据化设计： 如何鼓励客户再次购买？本篇将介绍如何通过用户购买周期分析、关联购买分析、用户分群营销等数据方法，设计个性化的复购提醒、交叉销售、向上销售策略，驱动客户持续购买。 用户反馈与评价数据化分析： 用户反馈是宝贵的财富。我们将学习如何收集、整理和分析用户的评价、投诉、建议等数据，从中发现产品、服务、运营中的问题，并将其转化为改进的动力，不断提升用户满意度。 第五篇：数据工具与方法论：赋能电商运营的实战指南 理论需要工具来支撑。本篇将介绍实用的数据工具和分析方法，帮助读者将理论付诸实践。 主流电商数据分析工具概览： 介绍常用的电商数据分析平台和工具，包括但不限于： 网站/APP 数据分析工具： Google Analytics, 百度统计, Adobe Analytics, Mixpanel, Amplitude 等。 数据可视化工具： Tableau, Power BI, FineBI, 阿里DataV 等。 用户行为分析工具： Hotjar, Crazy Egg, 腾讯CDC 等。 营销数据分析工具： 各大广告平台的后台数据（如 Google Ads, Facebook Ads Manager, 淘宝/京东广告后台），以及第三方营销分析平台。 CRM 与用户画像工具： Salesforce, HubSpot, 以及电商平台自带的客户管理工具。 关键数据指标解读与计算： 详细解释电商运营中最重要的几类数据指标，如流量指标（PV, UV, IP, 来源）、转化指标（转化率, GMV, 客单价, ROI）、用户指标（活跃用户, 新增用户, 复购率, 流失率）、营销指标（CPC, CPM, CTR, CPA, ROAS）等，并提供清晰的计算公式和应用场景。 A/B 测试与实验设计： 学习如何科学地进行A/B测试，以数据为依据来验证不同的营销策略、页面设计、产品功能等。我们将探讨测试的原理、设计流程、样本量计算、结果解读等关键环节。 数据挖掘与预测模型入门： 简要介绍数据挖掘的基本概念和常用算法（如聚类、分类、关联规则），以及如何利用预测模型来预测销量、用户行为等，为前瞻性决策提供支持。 构建数据驱动的团队文化： 数据化运营的成功，离不开团队的共同努力。本节将探讨如何培养团队的数据意识，建立跨部门的数据沟通协作机制，以及如何持续学习和优化数据能力。 结语 《数字浪潮下的电商增长秘籍：从数据洞察到智能决策》旨在为您提供一套系统性的电商数据化运营解决方案。通过深入学习本书内容，您将能够： 建立全新的数据驱动思维模式。 掌握从数据采集到分析决策的全流程能力。 精准优化流量获取、用户转化、客户维系等各个环节。 有效提升营销ROI，降低运营成本。 发现新的商业机会，实现电商业务的持续、智能增长。 数据是电商的未来，掌握数据的力量，就是在数字时代掌握了竞争的主动权。愿本书成为您在电商数据化运营道路上的良师益友，助您在瞬息万变的商业环境中，乘风破浪，驭数致胜！

评分☆☆☆☆☆

初见惊喜，浅尝辄止 拿到这本《电商数据化运营 老夏》时，我其实是带着一种半信半疑的心情。近年来，市面上关于电商运营的书籍层出不穷，真正能做到深入浅出、兼具理论深度和实操价值的却不多。然而，翻开第一页，那种扑面而来的清晰条理和循序渐进的逻辑就吸引了我。作者似乎非常擅长将复杂的概念拆解成易于理解的步骤，从最基础的数据采集、清洗，到更进一步的用户画像构建、行为分析，再到最终的转化漏斗优化、营销策略制定，都介绍得头头是道。我尤其喜欢其中关于“数据驱动增长”的论述，它不是空泛的口号，而是通过一系列具体的案例和图表，展示了如何将数据转化为可执行的行动，从而实实在在地提升店铺的销量和利润。尽管我还没有深入研究每一个章节，但仅凭前几部分的阅读，我就能感受到这本书的价值所在，它为我打开了一扇通往数据化运营世界的大门，让我看到了电商运营背后隐藏的无限可能。这本书就像一位经验丰富的向导，指引着我在纷繁复杂的电商数据海洋中找到方向，规划出一条清晰的探索之路。

评分☆☆☆☆☆

实践导向，收获颇丰 读了《电商数据化运营 老夏》后，我最大的感受就是这本书非常注重实践性。作者在讲解每一个数据指标和分析方法时，都会结合大量的实际案例，这些案例不是那种遥不可及的巨头企业，而是很多在我们身边就能看到的电商场景。他会告诉你，一个中小型的电商卖家，如何从零开始搭建自己的数据分析体系；如何利用免费或低成本的工具，去收集和分析用户行为数据；如何在没有专业数据团队的情况下，也能做出有价值的数据洞察。我特别喜欢书中关于“用户旅程地图”的绘制和分析方法，这让我清晰地认识到用户在购买过程中可能经历的每一个触点，以及在每个触点上可能产生的数据信号。通过对这些数据的深入挖掘，我能够更准确地识别出用户流失的关键节点，并针对性地进行干预和优化。这本书不是让你死记硬背一些枯燥的理论，而是教你如何将理论转化为实际操作，让数据真正为你所用，帮助你解决电商运营中的实际问题。读完这本书，我感觉自己不再是那个对着数据束手无策的运营小白了，而是有了一套行之有效的方法论和实操工具。

评分☆☆☆☆☆

前瞻洞察，未来可期 这本书不仅仅停留在当前电商运营的实践层面，更重要的是，它还展现了对未来趋势的前瞻性洞察。《电商数据化运营 老夏》在探讨如何利用数据提升运营效率的同时，也预见了未来电商发展中数据扮演的关键角色。作者对于“智能化运营”和“个性化推荐”的论述，让我对未来的电商模式有了更清晰的认识。他不仅仅是简单地描述这些概念，而是通过分析现有数据模型和算法的演进，来推测未来数据驱动的个性化体验将如何重塑消费者购物习惯。尤其让我感到兴奋的是，书中关于“预测性分析”的应用，它不仅仅是回顾过去，更是展望未来，通过对历史数据的深度挖掘，来预测用户未来的需求和行为，从而提前布局，占领市场先机。这本书让我意识到，在竞争日益激烈的电商环境中，仅仅依靠经验和直觉已经远远不够，拥抱数据、理解数据、运用数据，才是赢得未来的关键。读完这本书，我不仅学到了实用的运营方法，更重要的是，我获得了一种对未来电商发展的信心和清晰的规划方向，这比任何具体的技巧都更具价值。

评分☆☆☆☆☆

视角独特，发人深省 《电商数据化运营 老夏》这本书最让我印象深刻的是其独特的数据分析视角。作者并没有局限于传统的流量、转化率等常规指标，而是引入了一些更深层次的思考。例如，他对“用户留存”的解读，不再是简单地看复购率，而是深入分析了用户为什么会留存，背后隐藏的用户需求和行为动机是什么。这种从“是什么”到“为什么”的挖掘，让我受益匪浅。书中关于“产品与运营的协同”的论述也让我耳目一新，以往我总是将产品和运营分开来看待，但作者通过数据分析，清晰地展示了产品特性如何影响运营策略，以及运营数据如何反哺产品迭代。这种跨领域的思维方式，打破了我固有的认知框架。此外，书中对“数据噪音”的识别和处理方法的讲解，也让我意识到，并非所有的数据都具有价值，学会筛选和辨别数据的真伪，才能做出更准确的决策。这本书让我看到了数据分析更广阔的应用前景，也促使我开始重新审视自己在电商运营中的一些固有想法，它是一次关于数据思维的深刻洗礼。

评分☆☆☆☆☆

拨云见日，茅塞顿开 这本书真是让我眼前一亮，尤其是关于A/B测试和用户生命周期价值（LTV）的章节。之前在实际工作中，我也尝试过一些数据分析，但总感觉像是在大海捞针，缺乏系统性的方法论。阅读《电商数据化运营 老夏》后，我才恍然大悟，原来很多时候我们只是在“做数据”，而没有真正“用数据”。作者详细阐述了如何设计科学的A/B测试，如何通过小范围的实验来验证不同的运营策略，从而找到最优解，这对我来说是极具启发性的。他不仅给出了理论基础，更重要的是提供了很多具体的实操技巧，比如如何设定合理的测试周期、如何排除干扰因素、如何解读测试结果等。另外，关于LTV的分析，我以前认为只是一个财务指标，但作者通过精辟的讲解，让我明白了LTV在用户精细化运营中的核心地位。如何通过数据分析来预测用户未来的价值，并针对不同价值梯队的用户制定差异化的营销和服务策略，这是真正实现“降本增效”的关键。读完这部分，我感觉自己之前很多模糊的认知都被廓清了，仿佛拨开了层层迷雾，看到了清晰的道路。