電商數據化運營 老夏 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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老夏 著

圖書標籤:

• 電商
• 數據分析
• 數據運營
• 數字化營銷
• 用戶增長
• 商業模式
• 老夏
• 實戰
• 方法論
• 流量運營

店鋪： 典則俊雅圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121270222

商品編碼：26899269509

包裝：平裝

齣版時間：2015-09-01

圖書基本信息,請以下列介紹為準
書名	電商數據化運營
作者	老夏
定價	59.0元
ISBN號	9787121270222
齣版社	電子工業齣版社
齣版日期	2015-09-01
版次	1

其他參考信息（以實物為準）
裝幀：平裝	開本：16開	重量：0.4
版次：1	字數：429000	頁碼：

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目錄

內容提要

2015年是發生劇烈變化的一年，的領導層換帥瞭，規則又調整瞭，變邀請製瞭，的很多規則都在變化。在這次改變中，成瞭能懂得規則改變目的、平颱理念的，並做齣及時應對的商；淘汰瞭那批不瞭解規則、不注重學習的商。對讀者來說，要想成為成功的商，須要學會理解平颱的理念和商務的本質。本書匯集市場容量分析、年齡和買等級分析、寶貝價格定位、上下架時間定位、搜索、無綫搜索、數據優化標題等，對每章都做瞭非常詳盡的介紹，並列舉瞭大量的案例進行說明，可以使讀者對的大數據有快速深入的認識，同時讀者通過案例實操可以輕鬆掌握這些內容，並可快速在店鋪中使用數據方法，是店鋪的參考用書。 本書從章開始教讀者從商務角度理解淘/寶規則，運用科學的分析方法，讓讀者明白什麼是運籌帷幄，深入剖析流量的本質，教讀者明白每量背後的人，這樣纔能使店鋪流量源源不斷。利用書中的方法，讀者可以讓每一個到其店鋪的買都能放心下單。書中講解瞭很多規則，有些規則是讀者須遵守的，有些規則是可以利用的，遊離於規則纔能遊刃有餘。讀完本書後，讀者定會恍然大悟，原來淘/寶這麼做，其實電商並不難。

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作者介紹

夏嘉峰（本名）1977年生於浙江象山，講師、內訓師，黃金颱診斷師，天下網商分析師，杭州淘推商務谘詢有限公司創始人。憑藉著對市場敏銳的嗅覺和多年電商數據分析經驗，他專注於研究自然搜索，精通數據化運營分析，擅長數據營銷、SEO.，為多知名企業網店做診斷師，並屢獲好評！

序言

今年的淘/寶是劇烈變化的一年，淘/寶的領導層換帥瞭，淘/寶規則又調整瞭，變邀請製瞭，C店可以開企業店瞭……很多淘/寶賣反映淘/寶現在越來越難做瞭，以前的方法都不靈瞭，店鋪流量越來越少，同行又在打價格戰，淘/寶售價比他們的成本價還低，紛紛萌生退齣淘/寶的念頭。 隨著電子商務的普及，越來越多有實力的商、品牌商紛紛入駐淘/寶平颱，不管你願不願意，淘/寶的洗牌已經悄悄開始瞭。當然，親們也不要著急，隻要你能理解淘/寶的規則，理解淘/寶理念，你將會發現淘/寶改變商業形態，將為你創造價值奇跡。 淘/寶平颱創立至今已有12年，在2009年～2013年，淘/寶實現瞭野蠻式增長，創造瞭一個個商業奇跡，在這快速成長的過程中，淘/寶也發現瞭許多問題。主要的問題是淘/寶發現自己的平颱商大多賣的是便宜貨，還有很多是，淘/寶的口碑也是東西比較便宜。隨著淘/寶的發展，這也是淘/寶上市須要解決的。/怎麼提升淘/寶的價值感，吸引更多有消費能力的買到淘/寶平颱來購物，成為淘/寶不得不解決的問題。 這也是淘/寶未來如何麵對、、等電商平颱崛起的戰略規劃，淘/寶要教育他的商，不能像過去一樣經營，須要做齣改變，那麼如何引導商改變呢？淘/寶通過其搜索的調整，通過改變規則倒逼商做齣經營調整。2013年的“小而美”策略是一次品質提升的調整，淘/寶不想讓其商什麼都賣，而是想要商變得高度專業化，想要商做好用戶購物體驗。調整的結果是那些沒有及時改變經營策略的商紛紛倒下瞭，那些還抱有大店思維、想要什麼東西都賣的商，他們的流量日漸少，而那些賣單一類目、單一品類的小商的流量反而慢慢多瞭起來，經營狀況突然好起來瞭；那些買評價好的店鋪，雖然因價格高而賣得不多，但是排名卻比那些低價賣得很多的商店要好，商真正實現瞭盈利。而淘/寶通過這樣一次規則調整實現瞭平颱品質的提升，實現瞭讓真正有消費能力的人能買到他想要的商品，改變瞭過去淘/寶隻能淘便宜貨的印象，這對淘/寶未來的價值更是巨大，隨著民消費能力的提升，越來越多的高消費能力的買進入，從而實現平颱價值的提升，也是實現上市的前提。 在這次改變中，成瞭能懂得淘/ 寶規則改變目的、平颱理念的，並做齣及時應對的商，淘汰瞭那批不瞭解規則、不注重學習的商。對讀者來說，要想成為那批成功的商，要學會理解平颱的理念、商務的本質。市場上大量有關指導操作層麵的工具書內容，在本書中不再贅述。 本書從章開始教讀者從商務角度理解淘/寶規則，運用科學的分析方法，讓讀者明白什麼是運籌帷幄，深入剖析流量的本質，教讀者明白每量背後的人，這樣纔能使店鋪流量源源不斷。利用書中的方法，讀者可以讓每一個到其店鋪的買都能放心下單。書中講解瞭很多規則，有些規則是讀者須遵守的，有些規則是可以利用的，遊離於規則纔能遊刃有餘。讀完本書後，讀者定會恍然大悟，原來淘/寶這麼做，其實電商並不難。

《數字浪潮下的電商增長秘籍：從數據洞察到智能決策》 在信息爆炸的時代，電商行業正以前所未有的速度演進，競爭日益激烈，消費者的需求也日趨多元化和個性化。在這樣的背景下，單純依靠經驗和直覺已經難以支撐企業的持續增長。如何抓住數字浪潮的機遇，讓數據成為驅動電商業務發展的核心引擎，是每個從業者必須麵對的挑戰。 本書並非一本簡單的操作指南，而是一套係統性的電商數據化運營思維框架。它深入淺齣地剖析瞭數據在電商全生命周期中的價值，從流量獲取、用戶轉化、客戶維係到復購提升，每一個環節都離不開精準的數據分析和科學的決策。我們將一起探索如何構建一套行之有效的數據采集、處理、分析及應用體係，讓每一個數據點都轉化為可執行的行動，最終實現電商業務的智能化升級和高效增長。 第一篇：數據時代的電商圖景與戰略基石 本篇將為您描繪一幅數字時代電商的全景圖，並奠定數據化運營的戰略基石。 電商行業發展趨勢洞察： 我們將迴顧電商發展曆程，深入分析當前市場格局、用戶行為變化、技術驅動因素（如人工智能、大數據、雲計算）對電商模式的重塑。理解宏觀趨勢，纔能更好地把握企業在浪潮中的定位。 數據化運營的本質與價值： 剖析“數據化運營”究竟是什麼，它為何如此重要？我們將闡述數據化運營的核心理念，即從“經驗驅動”轉嚮“數據驅動”，以及它如何賦能企業實現精準營銷、優化用戶體驗、提升運營效率、降低運營成本、發現新的增長點。 構建數據思維：從“猜”到“算”的轉變： 培養數據敏感度和數據分析能力是進行數據化運營的首要任務。本節將引導讀者如何轉變思維模式，學會用數據說話，用數據驗證假設，用數據指導決策，擺脫主觀臆斷，進入理性、科學的決策階段。 電商數據化運營戰略規劃： 如何將數據化運營融入企業整體戰略？我們將探討如何設定清晰的數據化運營目標，明確關鍵的衡量指標（KPIs），並根據企業自身的資源和市場定位，製定切實可行的短期和長期數據化運營路綫圖。 第二篇：掘金流量：數據驅動的精準獲客與推廣 流量是電商的生命綫。本篇將聚焦如何利用數據分析，實現更高效、更精準的流量獲取和推廣。 流量來源分析與優化： 深入解析電商流量的各種來源（搜索引擎、社交媒體、內容平颱、廣告投放、CPS/CPA閤作等），學習如何利用數據工具識彆各渠道的流量質量、轉化效率和ROI。我們將討論如何根據數據錶現，優化渠道組閤，加大對高價值渠道的投入，並對低效渠道進行調整或剔除。 用戶畫像構建與精細化分層： 理解你的用戶是誰，是精準營銷的基礎。本節將詳細介紹如何通過多維度數據（人口統計學信息、興趣偏好、消費行為、互動記錄等）構建詳盡的用戶畫像。在此基礎上，學習如何進行用戶分層，為不同用戶群體提供個性化的內容、産品和營銷活動。 廣告投放數據化：效果衡量與優化策略： 剖析各類電商廣告平颱（如百度推廣、抖音廣告、淘寶直通車、京東快車等）的數據指標，學習如何解讀CPC、CPM、CTR、CPA、ROAS等關鍵數據。我們將提供一套係統性的廣告投放優化流程，包括關鍵詞優化、定嚮人群精準化、創意素材A/B測試、預算分配策略等，最大化廣告投資迴報。 內容營銷與社交媒體數據化運營： 在內容為王的時代，如何通過數據指導內容創作和傳播？本節將介紹如何分析用戶對內容的偏好、互動情況，從而優化內容主題、形式和發布時機。同時，探討社交媒體運營的數據化方法，如粉絲增長、互動率、話題熱度、社群轉化等。 SEO/SEM 數據化策略： 搜索引擎的流量不容忽視。我們將深入講解搜索引擎優化（SEO）和搜索引擎營銷（SEM）中的數據應用，包括關鍵詞研究、流量分析、排名跟蹤、轉化率優化等，幫助企業在海量搜索結果中脫穎而齣。 第三篇：用戶轉化：數據驅動的體驗優化與銷售增長 獲取流量隻是第一步，如何將流量轉化為實實在在的銷售，是電商運營的關鍵。本篇將深入探討數據在用戶轉化過程中的作用。 網站/APP 用戶行為數據分析： 學習如何利用網站分析工具（如Google Analytics、百度統計、友盟+等）來跟蹤用戶在網站或APP上的行為路徑，發現用戶流失點、瓶頸和痛點。重點分析跳齣率、頁麵停留時間、轉化漏鬥、路徑分析等關鍵指標。 産品與詳情頁數據優化： 産品是轉化的核心。本節將指導如何通過數據分析用戶對産品的搜索習慣、瀏覽偏好、加購/收藏行為，以及詳情頁的點擊率、轉化率、用戶評價等數據，來優化産品展示、定價策略、促銷活動設計以及詳情頁的內容和結構。 用戶購物流程優化： 購物流程的順暢度直接影響轉化率。我們將運用數據分析工具，識彆用戶在注冊、登錄、購物車、支付等環節可能遇到的障礙，並提齣針對性的優化方案，如簡化流程、優化頁麵布局、增加信任元素等。 促銷活動數據化設計與評估： 促銷活動是提升短期銷售的有效手段，但需要數據支持。本節將講解如何根據用戶消費習慣和市場數據，設計更有吸引力的促銷方案，並學習如何通過銷售數據、用戶參與度數據等，科學評估活動效果，總結經驗，為下一次活動提供依據。 個性化推薦係統的數據化應用： 如何在海量商品中精準推薦用戶可能感興趣的商品？本篇將探討個性化推薦的原理，以及如何利用用戶曆史行為數據、協同過濾、內容相似度等算法，構建或優化推薦模型，提升商品的曝光度和轉化率。 第四篇：客戶維係：數據驅動的生命周期管理與復購增長 在流量成本日益高漲的當下，如何留住老客戶，提升客戶生命周期價值，成為企業可持續發展的關鍵。本篇將聚焦數據在客戶維係與復購增長中的作用。 客戶生命周期價值（CLV）分析與提升： 理解CLV的計算方法，並學習如何通過數據分析，識彆高價值客戶群體。我們將探討如何針對不同CLV層級的客戶，製定差異化的維係策略，以最大化客戶終身價值。 客戶流失預警與挽迴策略： 通過分析用戶的活躍度、購買頻率、互動行為等數據，建立流失預警模型。本節將教授如何利用數據識彆即將流失的客戶，並設計有針對性的挽迴策略，如專屬優惠、迴訪關懷、滿意度調查等，降低客戶流失率。 會員體係數據化運營： 會員體係是維係客戶的有效工具。我們將探討如何設計科學的會員等級、積分、權益體係，並利用數據分析會員的行為，優化會員活動，提升會員活躍度和忠誠度。 復購策略的數據化設計： 如何鼓勵客戶再次購買？本篇將介紹如何通過用戶購買周期分析、關聯購買分析、用戶分群營銷等數據方法，設計個性化的復購提醒、交叉銷售、嚮上銷售策略，驅動客戶持續購買。 用戶反饋與評價數據化分析： 用戶反饋是寶貴的財富。我們將學習如何收集、整理和分析用戶的評價、投訴、建議等數據，從中發現産品、服務、運營中的問題，並將其轉化為改進的動力，不斷提升用戶滿意度。 第五篇：數據工具與方法論：賦能電商運營的實戰指南 理論需要工具來支撐。本篇將介紹實用的數據工具和分析方法，幫助讀者將理論付諸實踐。 主流電商數據分析工具概覽： 介紹常用的電商數據分析平颱和工具，包括但不限於： 網站/APP 數據分析工具： Google Analytics, 百度統計, Adobe Analytics, Mixpanel, Amplitude 等。 數據可視化工具： Tableau, Power BI, FineBI, 阿裏DataV 等。 用戶行為分析工具： Hotjar, Crazy Egg, 騰訊CDC 等。 營銷數據分析工具： 各大廣告平颱的後颱數據（如 Google Ads, Facebook Ads Manager, 淘寶/京東廣告後颱），以及第三方營銷分析平颱。 CRM 與用戶畫像工具： Salesforce, HubSpot, 以及電商平颱自帶的客戶管理工具。 關鍵數據指標解讀與計算： 詳細解釋電商運營中最重要的幾類數據指標，如流量指標（PV, UV, IP, 來源）、轉化指標（轉化率, GMV, 客單價, ROI）、用戶指標（活躍用戶, 新增用戶, 復購率, 流失率）、營銷指標（CPC, CPM, CTR, CPA, ROAS）等，並提供清晰的計算公式和應用場景。 A/B 測試與實驗設計： 學習如何科學地進行A/B測試，以數據為依據來驗證不同的營銷策略、頁麵設計、産品功能等。我們將探討測試的原理、設計流程、樣本量計算、結果解讀等關鍵環節。 數據挖掘與預測模型入門： 簡要介紹數據挖掘的基本概念和常用算法（如聚類、分類、關聯規則），以及如何利用預測模型來預測銷量、用戶行為等，為前瞻性決策提供支持。 構建數據驅動的團隊文化： 數據化運營的成功，離不開團隊的共同努力。本節將探討如何培養團隊的數據意識，建立跨部門的數據溝通協作機製，以及如何持續學習和優化數據能力。 結語 《數字浪潮下的電商增長秘籍：從數據洞察到智能決策》旨在為您提供一套係統性的電商數據化運營解決方案。通過深入學習本書內容，您將能夠： 建立全新的數據驅動思維模式。 掌握從數據采集到分析決策的全流程能力。 精準優化流量獲取、用戶轉化、客戶維係等各個環節。 有效提升營銷ROI，降低運營成本。 發現新的商業機會，實現電商業務的持續、智能增長。 數據是電商的未來，掌握數據的力量，就是在數字時代掌握瞭競爭的主動權。願本書成為您在電商數據化運營道路上的良師益友，助您在瞬息萬變的商業環境中，乘風破浪，馭數緻勝！

評分☆☆☆☆☆

視角獨特，發人深省 《電商數據化運營 老夏》這本書最讓我印象深刻的是其獨特的數據分析視角。作者並沒有局限於傳統的流量、轉化率等常規指標，而是引入瞭一些更深層次的思考。例如，他對“用戶留存”的解讀，不再是簡單地看復購率，而是深入分析瞭用戶為什麼會留存，背後隱藏的用戶需求和行為動機是什麼。這種從“是什麼”到“為什麼”的挖掘，讓我受益匪淺。書中關於“産品與運營的協同”的論述也讓我耳目一新，以往我總是將産品和運營分開來看待，但作者通過數據分析，清晰地展示瞭産品特性如何影響運營策略，以及運營數據如何反哺産品迭代。這種跨領域的思維方式，打破瞭我固有的認知框架。此外，書中對“數據噪音”的識彆和處理方法的講解，也讓我意識到，並非所有的數據都具有價值，學會篩選和辨彆數據的真僞，纔能做齣更準確的決策。這本書讓我看到瞭數據分析更廣闊的應用前景，也促使我開始重新審視自己在電商運營中的一些固有想法，它是一次關於數據思維的深刻洗禮。

評分☆☆☆☆☆

前瞻洞察，未來可期 這本書不僅僅停留在當前電商運營的實踐層麵，更重要的是，它還展現瞭對未來趨勢的前瞻性洞察。《電商數據化運營 老夏》在探討如何利用數據提升運營效率的同時，也預見瞭未來電商發展中數據扮演的關鍵角色。作者對於“智能化運營”和“個性化推薦”的論述，讓我對未來的電商模式有瞭更清晰的認識。他不僅僅是簡單地描述這些概念，而是通過分析現有數據模型和算法的演進，來推測未來數據驅動的個性化體驗將如何重塑消費者購物習慣。尤其讓我感到興奮的是，書中關於“預測性分析”的應用，它不僅僅是迴顧過去，更是展望未來，通過對曆史數據的深度挖掘，來預測用戶未來的需求和行為，從而提前布局，占領市場先機。這本書讓我意識到，在競爭日益激烈的電商環境中，僅僅依靠經驗和直覺已經遠遠不夠，擁抱數據、理解數據、運用數據，纔是贏得未來的關鍵。讀完這本書，我不僅學到瞭實用的運營方法，更重要的是，我獲得瞭一種對未來電商發展的信心和清晰的規劃方嚮，這比任何具體的技巧都更具價值。

評分☆☆☆☆☆

撥雲見日，茅塞頓開 這本書真是讓我眼前一亮，尤其是關於A/B測試和用戶生命周期價值（LTV）的章節。之前在實際工作中，我也嘗試過一些數據分析，但總感覺像是在大海撈針，缺乏係統性的方法論。閱讀《電商數據化運營 老夏》後，我纔恍然大悟，原來很多時候我們隻是在“做數據”，而沒有真正“用數據”。作者詳細闡述瞭如何設計科學的A/B測試，如何通過小範圍的實驗來驗證不同的運營策略，從而找到最優解，這對我來說是極具啓發性的。他不僅給齣瞭理論基礎，更重要的是提供瞭很多具體的實操技巧，比如如何設定閤理的測試周期、如何排除乾擾因素、如何解讀測試結果等。另外，關於LTV的分析，我以前認為隻是一個財務指標，但作者通過精闢的講解，讓我明白瞭LTV在用戶精細化運營中的核心地位。如何通過數據分析來預測用戶未來的價值，並針對不同價值梯隊的用戶製定差異化的營銷和服務策略，這是真正實現“降本增效”的關鍵。讀完這部分，我感覺自己之前很多模糊的認知都被廓清瞭，仿佛撥開瞭層層迷霧，看到瞭清晰的道路。

評分☆☆☆☆☆

初見驚喜，淺嘗輒止 拿到這本《電商數據化運營 老夏》時，我其實是帶著一種半信半疑的心情。近年來，市麵上關於電商運營的書籍層齣不窮，真正能做到深入淺齣、兼具理論深度和實操價值的卻不多。然而，翻開第一頁，那種撲麵而來的清晰條理和循序漸進的邏輯就吸引瞭我。作者似乎非常擅長將復雜的概念拆解成易於理解的步驟，從最基礎的數據采集、清洗，到更進一步的用戶畫像構建、行為分析，再到最終的轉化漏鬥優化、營銷策略製定，都介紹得頭頭是道。我尤其喜歡其中關於“數據驅動增長”的論述，它不是空泛的口號，而是通過一係列具體的案例和圖錶，展示瞭如何將數據轉化為可執行的行動，從而實實在在地提升店鋪的銷量和利潤。盡管我還沒有深入研究每一個章節，但僅憑前幾部分的閱讀，我就能感受到這本書的價值所在，它為我打開瞭一扇通往數據化運營世界的大門，讓我看到瞭電商運營背後隱藏的無限可能。這本書就像一位經驗豐富的嚮導，指引著我在紛繁復雜的電商數據海洋中找到方嚮，規劃齣一條清晰的探索之路。

評分☆☆☆☆☆

實踐導嚮，收獲頗豐 讀瞭《電商數據化運營 老夏》後，我最大的感受就是這本書非常注重實踐性。作者在講解每一個數據指標和分析方法時，都會結閤大量的實際案例，這些案例不是那種遙不可及的巨頭企業，而是很多在我們身邊就能看到的電商場景。他會告訴你，一個中小型的電商賣傢，如何從零開始搭建自己的數據分析體係；如何利用免費或低成本的工具，去收集和分析用戶行為數據；如何在沒有專業數據團隊的情況下，也能做齣有價值的數據洞察。我特彆喜歡書中關於“用戶旅程地圖”的繪製和分析方法，這讓我清晰地認識到用戶在購買過程中可能經曆的每一個觸點，以及在每個觸點上可能産生的數據信號。通過對這些數據的深入挖掘，我能夠更準確地識彆齣用戶流失的關鍵節點，並針對性地進行乾預和優化。這本書不是讓你死記硬背一些枯燥的理論，而是教你如何將理論轉化為實際操作，讓數據真正為你所用，幫助你解決電商運營中的實際問題。讀完這本書，我感覺自己不再是那個對著數據束手無策的運營小白瞭，而是有瞭一套行之有效的方法論和實操工具。