电商数据分析与数据化运营 刘振华 电商数据分析师教程书籍 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 机械工业

ISBN：9787111598190

商品编码：29011709773

基本信息

作者： 刘振华   

 

丛书名： 数据分析与决策技术丛书

 

出版社：机械工业出版社

 

ISBN：9787111598190

 

上架时间：2018-6-7

 

出版日期：2018 年5月

 

开本：16开

 

版次：1-1

 

所属分类：计算机

 

目录

前言 

引言 没有数据支持的电商不好做001

招兵买马，迎风起航004

Alex的带教课程008

第1章 建立电商运营的“上帝视角”011

第1课 服装与电商发展近史011

第2课 数据分析不是“造火箭”016

第3课 电商运营就是“开飞机”020

第4课 在正确的渠道卖正确的货030

第5课 图解渠道的运营节奏037

第6课 建立店铺的说服逻辑与购买路径047

小结062

第2章 像“堆积木”一样认识数据指标065

第7课 能够诊断业务的KOL数据指标065

第8课 人、货、场下的数据指标库080

小结092

第3章 表作骨，美化为肉，方法是灵魂094

第9课 快速建立实用美观的数据表095

第10课 简单而实用的三大分析方法105

小结115

第4章 向双11进军，数据分析实战开始117

第11课 店铺的诊断分析方法117

第12课 店铺的流量分析128

第13课 店铺的商品分析140

第14课 店铺的用户分析159

第15课 店铺的活动分析167

第16课 店铺的双11年终大促182

后记193 

前言

本书对服饰行业的宏观而重要的业务体系、多维而立体的数据化运营指标，以及被行业所证明的数据化运营实例进行了全面、详细、深刻且独特的解析。书中涵盖了“业务”“数据”“运营”三大模块，并且三大模块并不是各自为营的，而是采取了“业务中有数据，数据中有运营”的表达思路——这才是“数据化运营”的真正实践。

本书采用了理论与实践案例相结合、理论与业务模型相结合的介绍方法。从电商的发展史到天猫、京东、唯品会的特性与发展趋势，从服饰行业的行业特性到服饰行业的运营框架，从运营框架到与运营息息相关的运营数据指标，从运营指标到数据分析方法，从数据分析方法到经典而实用的数据分析案例，几乎每一个业务理论都会以一套业务模型来概括之，并且这套业务模型也将应用于后续的数据分析案例。

同时，本书最大的特色在于，这是一本职场纪实小说，也是一本电商数据分析师的成长日记。阅读本书，你仿佛置身于一个虚拟而真实的电商公司，经历着书中主人公所经历的一切业务上、技术上，甚至心态上的进步。阅读本书，你不会像阅读其他专业书籍一样感到枯燥而乏味，而是可以很轻松地将文字与故事场景中精深的业务模型与实战案例转化为自己的知识！

你可以是书中从零开始组建团队、勇挑重担、运筹帷幄的商业智能部门经理“Alex”，可以是从传统服饰行业商品模块转型过来的“叶子”，也可以是从其他行业转型到服饰行业，对服饰与电商一窍不通的“大白”。由于本书的纪实风格与故事性，你还可以是公司其他非电商类的管理者，或者是刚毕业的应届学生。——只要对电商、对电商数据分析有浓厚的兴趣，你就能够在阅读本书的过程中找到学习的乐趣。

简而言之，本书试图以易读、易懂、易用的手法，向读者诠释一位“精业务、精数据、精运营”的“三精”数据分析师的成长过程。因此，本书不会有Excel模板、也没有SQLServer与SPSS等专业工具的侵扰，而是专注于精英数据分析师必备的“业务、数据、运营”这三项能力，并尽可能试图向你诠释这三者之间的关联与应用价值。作为在电商行业沉浸多年，并且带领过两个TOP级品牌的数据团队的从业者，笔者自认正是这样一位“三精”数据分析师，也一直是“数据化运营”的推动者与实践者。笔者希望通过本书把自己在工作实践中的所思所想整理成一个职场故事，分享给大家。其中有些观点可能与当前主流观点类似，但这并不是抄袭，而是行业通用的标准与数据战法。本书更多是笔者十余年工作经验的总结与积累，并不是放之四海而皆准的“真理”。希望你在阅读的过程中能够边读边想，边实践边论证，边求道边证道！

与各位读者共同学习，共勉之！ 

《引爆增长：精益电商运营与增长黑客实战》 内容梗概： 本书是一本为电商从业者量身打造的实战指南，旨在帮助读者掌握一套系统化的电商运营方法论，并深度理解并运用增长黑客思维，实现业务的指数级增长。全书围绕“数据驱动”、“用户导向”和“持续迭代”三大核心原则展开，从战略规划、流量获取、用户转化、复购提升到精益增长的全生命周期管理，提供了大量行之有效的策略、工具和案例。 第一部分：战略基石——构建数据驱动的电商增长体系 第一章：电商增长的底层逻辑与战略思维 核心概念解析： 深入剖析“增长黑客”的核心理念，区别于传统营销，强调数据驱动、用户洞察、实验验证和快速迭代。解释增长黑客并非“黑魔法”，而是基于科学方法和精益思维的系统性工程。 增长体系构建： 介绍构建一套可持续增长的电商体系需要具备的要素：明确的增长目标（北极星指标、OKR）、清晰的用户画像、有效的增长漏斗模型（AARRR、AIDA等）、强大的数据支撑以及敏捷的团队协作。 战略定位与细分： 如何在同质化竞争中找到独特的价值主张？分析市场细分、目标用户选择、产品定位以及差异化竞争策略，为增长打下坚实的战略基础。 案例分析： 选取不同行业（服饰、3C、美妆、母婴等）的成功电商案例，分析其增长的初期战略如何支撑后续规模化发展。 第二章：数据洞察——解码用户行为与商业价值 电商数据体系搭建： 梳理电商运营中关键的数据维度，包括用户数据、交易数据、商品数据、营销数据、渠道数据、内容数据等。讲解如何搭建一套完整、准确、可信的数据采集、存储和分析流程。 核心指标体系构建： 详细讲解电商运营中的核心指标，如GMV、客单价、转化率（不同环节）、复购率、用户生命周期价值（LTV）、客户获取成本（CAC）、ROI、NPS等。解释这些指标之间的相互关系以及如何根据业务阶段设定和追踪。 用户行为分析： 运用RFM模型、用户分群、用户路径分析、行为序列分析等方法，深入理解用户从认知、兴趣、购买到复购的全过程。识别用户流失的关键节点和潜在痛点。 数据可视化与解读： 介绍常用的数据可视化工具（如Tableau, Power BI, FineReport等）的使用技巧，以及如何将复杂的数据转化为易于理解的图表和报告，并从中提炼出 actionable insights（可执行的洞察）。 案例分析： 分析某电商平台如何通过用户行为数据分析，发现“沉默用户”的价值，并通过个性化推荐策略成功激活，提升复购率。 第二部分：增长引擎——打造全链路的用户获取与转化体系 第三章：精准引流——低成本高效地获取目标用户 流量获取渠道解析： 全面分析主流电商流量获取渠道，包括搜索引擎营销（SEO/SEM）、社交媒体营销（微信、微博、抖音、小红书等）、内容营销（博客、短视频、直播）、KOL/KOC合作、社区运营、CPS/CPA联盟营销、公域平台（淘宝、京东、拼多多等）站内推广、私域流量构建（社群、小程序）等。 渠道策略与优化： 针对不同渠道的特性，制定差异化的获客策略。讲解如何进行渠道ROI评估，优化广告投放、内容创作和推广活动，实现成本效益最大化。 搜索引擎优化（SEO）实战： 深入讲解关键词研究、页面优化、内容建设、外链建设等SEO核心技巧，帮助网站获得更多免费、高质量的自然搜索流量。 社交媒体增长策略： 如何在社交媒体平台打造品牌声量，吸引用户互动，并通过社交裂变实现病毒式传播。 内容营销的力量： 创作有价值、有趣味的内容，吸引目标用户，并将其引导至购买环节。 案例分析： 某个新品牌如何通过小红书的内容营销和KOL合作，在短时间内快速积累种子用户，并实现首批销售。 第四章：转化加速——提升用户购买意愿与决策效率 落地页（Landing Page）优化： 讲解高转化落地页的设计原则，包括清晰的价值主张、引人注目的CTA（Call to Action）、信任状展示、简洁的表单设计以及A/B测试的应用。 用户体验（UX）与界面设计（UI）： 网站/APP的易用性、流畅性、视觉吸引力对转化的重要性。如何通过优化导航、搜索、商品展示、购物车流程等环节，减少用户操作阻力。 信任机制建设： 用户评价、品牌背书、安全支付标识、退换货政策等信任因素的构建，消除用户购买顾虑。 个性化推荐与千人千面： 基于用户画像和行为数据，提供个性化的商品推荐、内容推送和营销信息，提升用户相关性和购买兴趣。 营销自动化与营销漏斗： 运用自动化工具（如EDM、短信、APP推送）在用户生命周期的不同阶段进行精准触达，引导用户完成购买。 案例分析： 某电商平台如何通过优化商品详情页的关键信息布局和用户评价展示，显著提升了商品页面转化率。 第三部分：留存复购——构建用户忠诚度与持续价值 第五章：激活用户——提升用户活跃度与参与感 用户生命周期管理： 深入理解用户生命周期的不同阶段（新用户、活跃用户、沉睡用户、流失用户），并针对性地设计激活策略。 互动与社群运营： 如何通过社群、问答、投票、活动等方式，增强用户粘性，提高用户参与度。构建有温度的品牌社区，让用户产生归属感。 内容营销的复用： 持续输出有价值的内容，满足用户信息需求，引导用户二次访问和互动。 游戏化与激励机制： 引入积分、等级、勋章、排行榜等游戏化元素，激发用户参与热情，提升活跃度。 案例分析： 某品牌通过建立高质量的用户社群，围绕产品使用、行业知识等内容进行深度互动，显著提升了用户粘性和口碑传播。 第六章：复购驱动——挖掘用户终身价值 客户忠诚度计划： 设计有效的会员体系、积分兑换、VIP特权、生日礼遇等，激励用户重复购买。 个性化复购提醒与关怀： 基于用户的购买历史和偏好，进行精准的复购提醒，例如“您的XX商品即将用完”、“为您推荐您可能喜欢的XX”等。 交叉销售与向上销售： 在用户购买后，推荐相关的配套产品（交叉销售）或更高价值的产品（向上销售），提升客单价和用户LTV。 情感连接与品牌故事： 讲述品牌故事，传递品牌价值观，与用户建立情感共鸣，提升品牌忠诚度。 用户反馈与迭代： 建立有效的用户反馈渠道，认真倾听用户意见，并将其转化为产品和服务优化的动力，不断满足和超越用户期望。 案例分析： 某母婴电商平台如何通过精准的“育儿助手”内容推送和会员积分体系，成功鼓励用户在不同育儿阶段持续复购。 第四部分：精益增长——以数据为驱动的迭代与创新 第七章：增长实验与A/B测试 增长实验思维： 介绍增长黑客的核心方法论——“增长实验”，即提出假设、设计实验、执行测试、分析数据、得出结论、付诸实践的闭环。 A/B测试原理与应用： 详细讲解A/B测试的原理，如何设计科学的A/B测试方案，选取合适的对照组和实验组，以及如何解读测试结果。 常用测试场景： 举例说明在电商运营中可以进行A/B测试的常见场景，如落地页文案、按钮颜色、商品图片、促销信息、推荐算法、邮件主题等。 数据驱动的决策： 强调将A/B测试的结论作为决策依据，避免凭主观臆断做出改变，真正实现数据驱动的精益增长。 案例分析： 某个电商网站如何通过一系列A/B测试，优化了注册流程，将注册转化率提高了15%。 第八章：增长黑客工具箱与高效协同 数据分析工具： 推荐及讲解常用数据分析工具，如Google Analytics, 百度统计, 神策数据, GrowingIO等，以及SQL、Python等数据处理和分析语言的基础应用。 营销自动化工具： 介绍常见的营销自动化平台（如HubSpot, Mailchimp, ActiveCampaign等），以及短信、邮件、APP推送等工具的使用。 用户行为追踪工具： 讲解热力图、录屏分析、用户反馈收集等工具的应用（如Hotjar, UserTesting等）。 项目管理与协同工具： 介绍Trello, Asana, Jira等项目管理工具，以及Slack, 钉钉等沟通协作工具，提升团队效率。 增长团队的构建与协作： 讨论如何组建一个高效的增长团队，明确角色分工，建立跨部门协作机制，培养数据驱动的增长文化。 案例分析： 某科技公司如何通过引入一套集数据分析、营销自动化和A/B测试为一体的增长工具链，实现了用户增长效率的翻倍。 本书特色： 实战导向： 理论与实践相结合，提供大量可落地的策略和方法。 数据驱动： 强调数据在电商运营中的核心地位，教授读者如何从数据中发现机会。 增长黑客思维： 引入前沿的增长黑客理念，帮助读者突破传统运营瓶颈。 全链路覆盖： 从战略到执行，从流量到留存，系统性地讲解电商增长的各个环节。 案例丰富： 结合国内外真实电商案例，提供生动具体的参考。 工具与方法： 推荐并讲解实用的增长工具和方法论，助力读者快速上手。 目标读者： 电商运营经理、总监 市场营销从业者 产品经理 创业者 渴望通过数据驱动实现业务增长的电商相关从业人员 《引爆增长：精益电商运营与增长黑客实战》 将成为您在激烈的电商竞争中脱颖而出、实现可持续增长的必备指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书的外观朴实无华，但内容却极其扎实。它就像一位经验丰富的老兵，用最简洁明了的方式，传授他在战场上摸爬滚打总结出来的宝贵经验。这本书没有过多的修饰，直奔主题，让你在最短的时间内获得最有价值的信息。 我尤其对书中关于“A/B测试”的讲解印象深刻。它不仅仅是介绍A/B测试的概念，更重要的是，它详细阐述了如何设计一个有效的A/B测试，如何解读测试结果，以及如何基于测试结果进行迭代优化。这对于提升电商网站的转化率和用户体验，提供了非常切实可行的指导。 这本书最大的特点是它的“接地气”。它不会讲那些遥不可及的高深理论，而是从电商运营的实际痛点出发，为你提供解决问题的思路和方法。书中穿插的许多小技巧和注意事项，都充满了实战经验，能够帮助你避免许多不必要的弯路。 在阅读这本书的过程中，我常常会有一种“醍醐灌顶”的感觉。它让我发现自己之前在数据分析和运营方面的一些误区，并且能够及时地纠正。我开始学会用更系统、更科学的方式来分析问题，从而做出更明智的决策。 总而言之，这本书是一本非常适合电商从业者的实操指南。它用最直接、最有效的方式，帮助你提升数据分析和数据化运营的能力。如果你想让你的电商业务更上一层楼，那么这本书绝对是一个不错的选择。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计简洁大气，给人一种沉稳而可靠的感觉。当我在咖啡馆里翻阅它时，周围的人似乎也对它投来了好奇的目光。这本书更像是一本“宝典”，它将电商数据分析的精髓浓缩其中，以一种易于理解和掌握的方式呈现给读者。 我特别喜欢书中对用户画像构建的讲解。它不仅仅是简单地罗列出用户的基本信息，而是深入探讨了如何通过多维度的数据分析，去勾勒出用户的喜好、行为习惯、消费能力等特征，并最终形成精准的用户画像。这对于我理解我的目标用户，制定更具针对性的营销策略，提供了非常关键的指引。 这本书的优点在于它的实操性非常强。书中提供了大量的图表和案例，让你能够直观地感受到数据分析的魅力。而且，它还提供了一些常用的数据分析工具的介绍和使用方法，让读者能够学完理论，立刻就能动手实践，而不是停留在纸上谈兵。 在阅读的过程中，我常常会停下来思考，结合自己实际工作中的情况，去应用书中提到的分析方法。这种主动的学习和实践，让我对数据的理解更加深入，也对电商运营有了全新的认识。我开始明白，每一个数据背后都蕴藏着用户的故事，而理解这些故事，才能真正地驱动业务的增长。 总的来说，这本书是一本非常优秀的电商数据分析和数据化运营的教程。它不仅能让你掌握数据分析的技能，更能培养你用数据驱动决策的思维能力。对于任何想在电商领域取得成功的运营者来说，这本书都是一本不可或缺的工具书。

评分☆☆☆☆☆

一本厚重的书，封面设计虽然朴实，但却透着一股扎实的专业气息。翻开第一页，一股淡淡的油墨香扑鼻而来，瞬间就拉近了与书本的距离。这本书更像是一位经验丰富的导师，在你学习电商数据分析的道路上，细心地为你铺陈前行的每一步。它没有那些华而不实的理论堆砌，而是从最基础的数据概念讲起，一步步引导读者去理解，去实践。 我特别喜欢书中对各个数据指标的拆解和应用场景的描述。比如，它会非常清晰地讲解“用户转化率”这个指标，不仅仅是告诉我们它是什么，更重要的是它会深入分析影响转化率的各种因素，比如商品详情页的设计、客服的响应速度、促销活动的力度等等，并且给出相应的优化建议。读到这些内容时，我常常会联想到自己工作中遇到的实际问题，觉得这本书就像在为我量身定制解决方案一样，非常有启发性。 这本书的优点在于它的循序渐进和实用性。对于初学者来说，它就像一个完整的入门指南，让你在理解基本概念的同时，能够迅速上手。对于有一定基础的读者，它也能提供更深入的视角和更高级的分析方法。书中穿插的案例分析更是点睛之笔，那些真实的电商运营场景，让我们能够将理论知识与实际操作相结合，真正做到学以致用。 在阅读的过程中，我时常会惊叹于作者对电商数据细致入微的洞察力。他不仅能准确地指出问题所在，更能提供切实可行的解决方案。这本书就像一把钥匙，为我打开了通往数据化运营的大门，让我开始以一种全新的视角去审视和理解电商业务。我不再仅仅关注销售额的数字，而是开始深入分析用户行为、流量来源、营销效果等各个环节，从而做出更明智的决策。 这本书给我的感觉是，它不只是提供了知识，更重要的是培养了一种思维方式。它教会我如何用数据说话，如何用数据驱动决策，如何在这个充满变数的电商世界里，找到稳健前行的方向。对于任何希望在电商领域深耕细作，希望提升运营效率和盈利能力的从业者来说，这本书都绝对是值得一读的。它为我们提供了一个扎实的理论基础和一套实用的方法论，让我们能够更自信地迎接未来的挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书的质感很好，拿在手里很有分量，感觉是一本可以常读常新的书。它给我的感觉就像一个经验丰富的老中医，能够精准地“把脉”电商运营中的各种“症状”，并且开出“对症下药”的“方子”。 我尤其喜欢书中关于“用户生命周期价值（LTV）”的分析部分。它不仅仅是告诉我们LTV是什么，更重要的是，它详细讲解了如何通过细分用户、优化用户留存、提升用户复购率等方式，来最大化LTV。这让我对如何留住和发展用户有了更深入的理解。 这本书的另一个亮点在于它的“系统性”。它不是零散地介绍一些数据分析的技巧，而是构建了一个完整的数据分析和运营的框架，让你能够从全局的角度去理解电商运营的逻辑。这种系统性的讲解，对于我这种希望建立完整知识体系的学习者来说，非常有帮助。 在阅读过程中，我常常会把书中的理论与我正在进行的电商项目进行对照。我发现，书中提到的很多分析方法和运营策略，都能在实际工作中找到应用场景，并且能够带来切实的效益。这种“学以致用”的感觉，让我对学习的热情更加高涨。 总而言之，这本书是一本非常具有指导意义的电商数据分析和数据化运营的“百科全书”。它能够帮助你建立起全面的数据分析能力，并将其应用于实际的电商运营中，从而实现业务的持续增长。强烈推荐给所有想要在这个领域有所成就的同行们。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书脊设计让人眼前一亮，比市面上很多同类书籍都更具辨识度。它给我的第一印象就是“专业”。翻开书页，你能感受到一种严谨的学术态度，同时又不像某些过于枯燥的教材，它在保持专业性的同时，也融入了一些生动的语言和有趣的例子，让学习过程不那么乏味。 我尤其欣赏书中对于数据采集和清洗环节的详细介绍。在实际工作中，数据的不准确性常常是分析的绊脚石。这本书在这方面给出了非常实用的指导，从数据源的选择到数据去重、异常值处理，都讲解得非常到位。它让我意识到，高质量的数据是有效分析的前提，也为我后续的学习打下了坚实的基础。 这本书的逻辑结构非常清晰，从宏观的数据战略到具体的分析工具和方法，层层递进，非常有条理。它不仅仅是教你如何使用某个分析工具，而是更侧重于让你理解“为什么”要这样做，以及“如何”将分析结果转化为实际的运营策略。这种“知其然，更知其所以然”的教学方式，对于我这种希望深入理解背后的原理的人来说，非常有价值。 阅读这本书的过程，让我对“数据驱动”有了更深刻的体会。以往我可能更多地依赖经验和直觉，而这本书则教会我如何通过数据来验证自己的想法，如何从海量的数据中挖掘出有价值的信息，并将其转化为可执行的行动方案。书中提供的思维框架和分析模型，对我来说是宝贵的财富，让我能够更系统、更科学地思考问题。 总而言之，这是一本非常值得推荐的电商数据分析领域的入门和进阶书籍。它不仅内容丰富，方法实用，更重要的是它能够帮助读者建立起一套科学的数据分析思维体系，从而更好地应对电商运营中的各种挑战。如果你也想在这个充满竞争的领域脱颖而出，那么这本书一定能给你带来意想不到的收获。