電商數據分析與數據化運營 劉振華 電商數據分析師教程書籍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 機械工業

ISBN：9787111598190

商品編碼：29011709773

基本信息

作者： 劉振華   

 

叢書名： 數據分析與決策技術叢書

 

齣版社：機械工業齣版社

 

ISBN：9787111598190

 

上架時間：2018-6-7

 

齣版日期：2018 年5月

 

開本：16開

 

版次：1-1

 

所屬分類：計算機

 

目錄

前言 

引言 沒有數據支持的電商不好做001

招兵買馬，迎風起航004

Alex的帶教課程008

第1章 建立電商運營的“上帝視角”011

第1課 服裝與電商發展近史011

第2課 數據分析不是“造火箭”016

第3課 電商運營就是“開飛機”020

第4課 在正確的渠道賣正確的貨030

第5課 圖解渠道的運營節奏037

第6課 建立店鋪的說服邏輯與購買路徑047

小結062

第2章 像“堆積木”一樣認識數據指標065

第7課 能夠診斷業務的KOL數據指標065

第8課 人、貨、場下的數據指標庫080

小結092

第3章 錶作骨，美化為肉，方法是靈魂094

第9課 快速建立實用美觀的數據錶095

第10課 簡單而實用的三大分析方法105

小結115

第4章 嚮雙11進軍，數據分析實戰開始117

第11課 店鋪的診斷分析方法117

第12課 店鋪的流量分析128

第13課 店鋪的商品分析140

第14課 店鋪的用戶分析159

第15課 店鋪的活動分析167

第16課 店鋪的雙11年終大促182

後記193 

前言

本書對服飾行業的宏觀而重要的業務體係、多維而立體的數據化運營指標，以及被行業所證明的數據化運營實例進行瞭全麵、詳細、深刻且獨特的解析。書中涵蓋瞭“業務”“數據”“運營”三大模塊，並且三大模塊並不是各自為營的，而是采取瞭“業務中有數據，數據中有運營”的錶達思路——這纔是“數據化運營”的真正實踐。

本書采用瞭理論與實踐案例相結閤、理論與業務模型相結閤的介紹方法。從電商的發展史到天貓、京東、唯品會的特性與發展趨勢，從服飾行業的行業特性到服飾行業的運營框架，從運營框架到與運營息息相關的運營數據指標，從運營指標到數據分析方法，從數據分析方法到經典而實用的數據分析案例，幾乎每一個業務理論都會以一套業務模型來概括之，並且這套業務模型也將應用於後續的數據分析案例。

同時，本書最大的特色在於，這是一本職場紀實小說，也是一本電商數據分析師的成長日記。閱讀本書，你仿佛置身於一個虛擬而真實的電商公司，經曆著書中主人公所經曆的一切業務上、技術上，甚至心態上的進步。閱讀本書，你不會像閱讀其他專業書籍一樣感到枯燥而乏味，而是可以很輕鬆地將文字與故事場景中精深的業務模型與實戰案例轉化為自己的知識！

你可以是書中從零開始組建團隊、勇挑重擔、運籌帷幄的商業智能部門經理“Alex”，可以是從傳統服飾行業商品模塊轉型過來的“葉子”，也可以是從其他行業轉型到服飾行業，對服飾與電商一竅不通的“大白”。由於本書的紀實風格與故事性，你還可以是公司其他非電商類的管理者，或者是剛畢業的應屆學生。——隻要對電商、對電商數據分析有濃厚的興趣，你就能夠在閱讀本書的過程中找到學習的樂趣。

簡而言之，本書試圖以易讀、易懂、易用的手法，嚮讀者詮釋一位“精業務、精數據、精運營”的“三精”數據分析師的成長過程。因此，本書不會有Excel模闆、也沒有SQLServer與SPSS等專業工具的侵擾，而是專注於精英數據分析師必備的“業務、數據、運營”這三項能力，並盡可能試圖嚮你詮釋這三者之間的關聯與應用價值。作為在電商行業沉浸多年，並且帶領過兩個TOP級品牌的數據團隊的從業者，筆者自認正是這樣一位“三精”數據分析師，也一直是“數據化運營”的推動者與實踐者。筆者希望通過本書把自己在工作實踐中的所思所想整理成一個職場故事，分享給大傢。其中有些觀點可能與當前主流觀點類似，但這並不是抄襲，而是行業通用的標準與數據戰法。本書更多是筆者十餘年工作經驗的總結與積纍，並不是放之四海而皆準的“真理”。希望你在閱讀的過程中能夠邊讀邊想，邊實踐邊論證，邊求道邊證道！

與各位讀者共同學習，共勉之！ 

《引爆增長：精益電商運營與增長黑客實戰》 內容梗概： 本書是一本為電商從業者量身打造的實戰指南，旨在幫助讀者掌握一套係統化的電商運營方法論，並深度理解並運用增長黑客思維，實現業務的指數級增長。全書圍繞“數據驅動”、“用戶導嚮”和“持續迭代”三大核心原則展開，從戰略規劃、流量獲取、用戶轉化、復購提升到精益增長的全生命周期管理，提供瞭大量行之有效的策略、工具和案例。 第一部分：戰略基石——構建數據驅動的電商增長體係 第一章：電商增長的底層邏輯與戰略思維 核心概念解析： 深入剖析“增長黑客”的核心理念，區彆於傳統營銷，強調數據驅動、用戶洞察、實驗驗證和快速迭代。解釋增長黑客並非“黑魔法”，而是基於科學方法和精益思維的係統性工程。 增長體係構建： 介紹構建一套可持續增長的電商體係需要具備的要素：明確的增長目標（北極星指標、OKR）、清晰的用戶畫像、有效的增長漏鬥模型（AARRR、AIDA等）、強大的數據支撐以及敏捷的團隊協作。 戰略定位與細分： 如何在同質化競爭中找到獨特的價值主張？分析市場細分、目標用戶選擇、産品定位以及差異化競爭策略，為增長打下堅實的戰略基礎。 案例分析： 選取不同行業（服飾、3C、美妝、母嬰等）的成功電商案例，分析其增長的初期戰略如何支撐後續規模化發展。 第二章：數據洞察——解碼用戶行為與商業價值 電商數據體係搭建： 梳理電商運營中關鍵的數據維度，包括用戶數據、交易數據、商品數據、營銷數據、渠道數據、內容數據等。講解如何搭建一套完整、準確、可信的數據采集、存儲和分析流程。 核心指標體係構建： 詳細講解電商運營中的核心指標，如GMV、客單價、轉化率（不同環節）、復購率、用戶生命周期價值（LTV）、客戶獲取成本（CAC）、ROI、NPS等。解釋這些指標之間的相互關係以及如何根據業務階段設定和追蹤。 用戶行為分析： 運用RFM模型、用戶分群、用戶路徑分析、行為序列分析等方法，深入理解用戶從認知、興趣、購買到復購的全過程。識彆用戶流失的關鍵節點和潛在痛點。 數據可視化與解讀： 介紹常用的數據可視化工具（如Tableau, Power BI, FineReport等）的使用技巧，以及如何將復雜的數據轉化為易於理解的圖錶和報告，並從中提煉齣 actionable insights（可執行的洞察）。 案例分析： 分析某電商平颱如何通過用戶行為數據分析，發現“沉默用戶”的價值，並通過個性化推薦策略成功激活，提升復購率。 第二部分：增長引擎——打造全鏈路的用戶獲取與轉化體係 第三章：精準引流——低成本高效地獲取目標用戶 流量獲取渠道解析： 全麵分析主流電商流量獲取渠道，包括搜索引擎營銷（SEO/SEM）、社交媒體營銷（微信、微博、抖音、小紅書等）、內容營銷（博客、短視頻、直播）、KOL/KOC閤作、社區運營、CPS/CPA聯盟營銷、公域平颱（淘寶、京東、拼多多等）站內推廣、私域流量構建（社群、小程序）等。 渠道策略與優化： 針對不同渠道的特性，製定差異化的獲客策略。講解如何進行渠道ROI評估，優化廣告投放、內容創作和推廣活動，實現成本效益最大化。 搜索引擎優化（SEO）實戰： 深入講解關鍵詞研究、頁麵優化、內容建設、外鏈建設等SEO核心技巧，幫助網站獲得更多免費、高質量的自然搜索流量。 社交媒體增長策略： 如何在社交媒體平颱打造品牌聲量，吸引用戶互動，並通過社交裂變實現病毒式傳播。 內容營銷的力量： 創作有價值、有趣味的內容，吸引目標用戶，並將其引導至購買環節。 案例分析： 某個新品牌如何通過小紅書的內容營銷和KOL閤作，在短時間內快速積纍種子用戶，並實現首批銷售。 第四章：轉化加速——提升用戶購買意願與決策效率 落地頁（Landing Page）優化： 講解高轉化落地頁的設計原則，包括清晰的價值主張、引人注目的CTA（Call to Action）、信任狀展示、簡潔的錶單設計以及A/B測試的應用。 用戶體驗（UX）與界麵設計（UI）： 網站/APP的易用性、流暢性、視覺吸引力對轉化的重要性。如何通過優化導航、搜索、商品展示、購物車流程等環節，減少用戶操作阻力。 信任機製建設： 用戶評價、品牌背書、安全支付標識、退換貨政策等信任因素的構建，消除用戶購買顧慮。 個性化推薦與韆人韆麵： 基於用戶畫像和行為數據，提供個性化的商品推薦、內容推送和營銷信息，提升用戶相關性和購買興趣。 營銷自動化與營銷漏鬥： 運用自動化工具（如EDM、短信、APP推送）在用戶生命周期的不同階段進行精準觸達，引導用戶完成購買。 案例分析： 某電商平颱如何通過優化商品詳情頁的關鍵信息布局和用戶評價展示，顯著提升瞭商品頁麵轉化率。 第三部分：留存復購——構建用戶忠誠度與持續價值 第五章：激活用戶——提升用戶活躍度與參與感 用戶生命周期管理： 深入理解用戶生命周期的不同階段（新用戶、活躍用戶、沉睡用戶、流失用戶），並針對性地設計激活策略。 互動與社群運營： 如何通過社群、問答、投票、活動等方式，增強用戶粘性，提高用戶參與度。構建有溫度的品牌社區，讓用戶産生歸屬感。 內容營銷的復用： 持續輸齣有價值的內容，滿足用戶信息需求，引導用戶二次訪問和互動。 遊戲化與激勵機製： 引入積分、等級、勛章、排行榜等遊戲化元素，激發用戶參與熱情，提升活躍度。 案例分析： 某品牌通過建立高質量的用戶社群，圍繞産品使用、行業知識等內容進行深度互動，顯著提升瞭用戶粘性和口碑傳播。 第六章：復購驅動——挖掘用戶終身價值 客戶忠誠度計劃： 設計有效的會員體係、積分兌換、VIP特權、生日禮遇等，激勵用戶重復購買。 個性化復購提醒與關懷： 基於用戶的購買曆史和偏好，進行精準的復購提醒，例如“您的XX商品即將用完”、“為您推薦您可能喜歡的XX”等。 交叉銷售與嚮上銷售： 在用戶購買後，推薦相關的配套産品（交叉銷售）或更高價值的産品（嚮上銷售），提升客單價和用戶LTV。 情感連接與品牌故事： 講述品牌故事，傳遞品牌價值觀，與用戶建立情感共鳴，提升品牌忠誠度。 用戶反饋與迭代： 建立有效的用戶反饋渠道，認真傾聽用戶意見，並將其轉化為産品和服務優化的動力，不斷滿足和超越用戶期望。 案例分析： 某母嬰電商平颱如何通過精準的“育兒助手”內容推送和會員積分體係，成功鼓勵用戶在不同育兒階段持續復購。 第四部分：精益增長——以數據為驅動的迭代與創新 第七章：增長實驗與A/B測試 增長實驗思維： 介紹增長黑客的核心方法論——“增長實驗”，即提齣假設、設計實驗、執行測試、分析數據、得齣結論、付諸實踐的閉環。 A/B測試原理與應用： 詳細講解A/B測試的原理，如何設計科學的A/B測試方案，選取閤適的對照組和實驗組，以及如何解讀測試結果。 常用測試場景： 舉例說明在電商運營中可以進行A/B測試的常見場景，如落地頁文案、按鈕顔色、商品圖片、促銷信息、推薦算法、郵件主題等。 數據驅動的決策： 強調將A/B測試的結論作為決策依據，避免憑主觀臆斷做齣改變，真正實現數據驅動的精益增長。 案例分析： 某個電商網站如何通過一係列A/B測試，優化瞭注冊流程，將注冊轉化率提高瞭15%。 第八章：增長黑客工具箱與高效協同 數據分析工具： 推薦及講解常用數據分析工具，如Google Analytics, 百度統計, 神策數據, GrowingIO等，以及SQL、Python等數據處理和分析語言的基礎應用。 營銷自動化工具： 介紹常見的營銷自動化平颱（如HubSpot, Mailchimp, ActiveCampaign等），以及短信、郵件、APP推送等工具的使用。 用戶行為追蹤工具： 講解熱力圖、錄屏分析、用戶反饋收集等工具的應用（如Hotjar, UserTesting等）。 項目管理與協同工具： 介紹Trello, Asana, Jira等項目管理工具，以及Slack, 釘釘等溝通協作工具，提升團隊效率。 增長團隊的構建與協作： 討論如何組建一個高效的增長團隊，明確角色分工，建立跨部門協作機製，培養數據驅動的增長文化。 案例分析： 某科技公司如何通過引入一套集數據分析、營銷自動化和A/B測試為一體的增長工具鏈，實現瞭用戶增長效率的翻倍。 本書特色： 實戰導嚮： 理論與實踐相結閤，提供大量可落地的策略和方法。 數據驅動： 強調數據在電商運營中的核心地位，教授讀者如何從數據中發現機會。 增長黑客思維： 引入前沿的增長黑客理念，幫助讀者突破傳統運營瓶頸。 全鏈路覆蓋： 從戰略到執行，從流量到留存，係統性地講解電商增長的各個環節。 案例豐富： 結閤國內外真實電商案例，提供生動具體的參考。 工具與方法： 推薦並講解實用的增長工具和方法論，助力讀者快速上手。 目標讀者： 電商運營經理、總監 市場營銷從業者 産品經理 創業者 渴望通過數據驅動實現業務增長的電商相關從業人員 《引爆增長：精益電商運營與增長黑客實戰》 將成為您在激烈的電商競爭中脫穎而齣、實現可持續增長的必備指南。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書脊設計讓人眼前一亮，比市麵上很多同類書籍都更具辨識度。它給我的第一印象就是“專業”。翻開書頁，你能感受到一種嚴謹的學術態度，同時又不像某些過於枯燥的教材，它在保持專業性的同時，也融入瞭一些生動的語言和有趣的例子，讓學習過程不那麼乏味。 我尤其欣賞書中對於數據采集和清洗環節的詳細介紹。在實際工作中，數據的不準確性常常是分析的絆腳石。這本書在這方麵給齣瞭非常實用的指導，從數據源的選擇到數據去重、異常值處理，都講解得非常到位。它讓我意識到，高質量的數據是有效分析的前提，也為我後續的學習打下瞭堅實的基礎。 這本書的邏輯結構非常清晰，從宏觀的數據戰略到具體的分析工具和方法，層層遞進，非常有條理。它不僅僅是教你如何使用某個分析工具，而是更側重於讓你理解“為什麼”要這樣做，以及“如何”將分析結果轉化為實際的運營策略。這種“知其然，更知其所以然”的教學方式，對於我這種希望深入理解背後的原理的人來說，非常有價值。 閱讀這本書的過程，讓我對“數據驅動”有瞭更深刻的體會。以往我可能更多地依賴經驗和直覺，而這本書則教會我如何通過數據來驗證自己的想法，如何從海量的數據中挖掘齣有價值的信息，並將其轉化為可執行的行動方案。書中提供的思維框架和分析模型，對我來說是寶貴的財富，讓我能夠更係統、更科學地思考問題。 總而言之，這是一本非常值得推薦的電商數據分析領域的入門和進階書籍。它不僅內容豐富，方法實用，更重要的是它能夠幫助讀者建立起一套科學的數據分析思維體係，從而更好地應對電商運營中的各種挑戰。如果你也想在這個充滿競爭的領域脫穎而齣，那麼這本書一定能給你帶來意想不到的收獲。

評分☆☆☆☆☆

這本書的外觀樸實無華，但內容卻極其紮實。它就像一位經驗豐富的老兵，用最簡潔明瞭的方式，傳授他在戰場上摸爬滾打總結齣來的寶貴經驗。這本書沒有過多的修飾，直奔主題，讓你在最短的時間內獲得最有價值的信息。 我尤其對書中關於“A/B測試”的講解印象深刻。它不僅僅是介紹A/B測試的概念，更重要的是，它詳細闡述瞭如何設計一個有效的A/B測試，如何解讀測試結果，以及如何基於測試結果進行迭代優化。這對於提升電商網站的轉化率和用戶體驗，提供瞭非常切實可行的指導。 這本書最大的特點是它的“接地氣”。它不會講那些遙不可及的高深理論，而是從電商運營的實際痛點齣發，為你提供解決問題的思路和方法。書中穿插的許多小技巧和注意事項，都充滿瞭實戰經驗，能夠幫助你避免許多不必要的彎路。 在閱讀這本書的過程中，我常常會有一種“醍醐灌頂”的感覺。它讓我發現自己之前在數據分析和運營方麵的一些誤區，並且能夠及時地糾正。我開始學會用更係統、更科學的方式來分析問題，從而做齣更明智的決策。 總而言之，這本書是一本非常適閤電商從業者的實操指南。它用最直接、最有效的方式，幫助你提升數據分析和數據化運營的能力。如果你想讓你的電商業務更上一層樓，那麼這本書絕對是一個不錯的選擇。

評分☆☆☆☆☆

這本書的質感很好，拿在手裏很有分量，感覺是一本可以常讀常新的書。它給我的感覺就像一個經驗豐富的老中醫，能夠精準地“把脈”電商運營中的各種“癥狀”，並且開齣“對癥下藥”的“方子”。 我尤其喜歡書中關於“用戶生命周期價值（LTV）”的分析部分。它不僅僅是告訴我們LTV是什麼，更重要的是，它詳細講解瞭如何通過細分用戶、優化用戶留存、提升用戶復購率等方式，來最大化LTV。這讓我對如何留住和發展用戶有瞭更深入的理解。 這本書的另一個亮點在於它的“係統性”。它不是零散地介紹一些數據分析的技巧，而是構建瞭一個完整的數據分析和運營的框架，讓你能夠從全局的角度去理解電商運營的邏輯。這種係統性的講解，對於我這種希望建立完整知識體係的學習者來說，非常有幫助。 在閱讀過程中，我常常會把書中的理論與我正在進行的電商項目進行對照。我發現，書中提到的很多分析方法和運營策略，都能在實際工作中找到應用場景，並且能夠帶來切實的效益。這種“學以緻用”的感覺，讓我對學習的熱情更加高漲。 總而言之，這本書是一本非常具有指導意義的電商數據分析和數據化運營的“百科全書”。它能夠幫助你建立起全麵的數據分析能力，並將其應用於實際的電商運營中，從而實現業務的持續增長。強烈推薦給所有想要在這個領域有所成就的同行們。

評分☆☆☆☆☆

一本厚重的書，封麵設計雖然樸實，但卻透著一股紮實的專業氣息。翻開第一頁，一股淡淡的油墨香撲鼻而來，瞬間就拉近瞭與書本的距離。這本書更像是一位經驗豐富的導師，在你學習電商數據分析的道路上，細心地為你鋪陳前行的每一步。它沒有那些華而不實的理論堆砌，而是從最基礎的數據概念講起，一步步引導讀者去理解，去實踐。 我特彆喜歡書中對各個數據指標的拆解和應用場景的描述。比如，它會非常清晰地講解“用戶轉化率”這個指標，不僅僅是告訴我們它是什麼，更重要的是它會深入分析影響轉化率的各種因素，比如商品詳情頁的設計、客服的響應速度、促銷活動的力度等等，並且給齣相應的優化建議。讀到這些內容時，我常常會聯想到自己工作中遇到的實際問題，覺得這本書就像在為我量身定製解決方案一樣，非常有啓發性。 這本書的優點在於它的循序漸進和實用性。對於初學者來說，它就像一個完整的入門指南，讓你在理解基本概念的同時，能夠迅速上手。對於有一定基礎的讀者，它也能提供更深入的視角和更高級的分析方法。書中穿插的案例分析更是點睛之筆，那些真實的電商運營場景，讓我們能夠將理論知識與實際操作相結閤，真正做到學以緻用。 在閱讀的過程中，我時常會驚嘆於作者對電商數據細緻入微的洞察力。他不僅能準確地指齣問題所在，更能提供切實可行的解決方案。這本書就像一把鑰匙，為我打開瞭通往數據化運營的大門，讓我開始以一種全新的視角去審視和理解電商業務。我不再僅僅關注銷售額的數字，而是開始深入分析用戶行為、流量來源、營銷效果等各個環節，從而做齣更明智的決策。 這本書給我的感覺是，它不隻是提供瞭知識，更重要的是培養瞭一種思維方式。它教會我如何用數據說話，如何用數據驅動決策，如何在這個充滿變數的電商世界裏，找到穩健前行的方嚮。對於任何希望在電商領域深耕細作，希望提升運營效率和盈利能力的從業者來說，這本書都絕對是值得一讀的。它為我們提供瞭一個紮實的理論基礎和一套實用的方法論，讓我們能夠更自信地迎接未來的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計簡潔大氣，給人一種沉穩而可靠的感覺。當我在咖啡館裏翻閱它時，周圍的人似乎也對它投來瞭好奇的目光。這本書更像是一本“寶典”，它將電商數據分析的精髓濃縮其中，以一種易於理解和掌握的方式呈現給讀者。 我特彆喜歡書中對用戶畫像構建的講解。它不僅僅是簡單地羅列齣用戶的基本信息，而是深入探討瞭如何通過多維度的數據分析，去勾勒齣用戶的喜好、行為習慣、消費能力等特徵，並最終形成精準的用戶畫像。這對於我理解我的目標用戶，製定更具針對性的營銷策略，提供瞭非常關鍵的指引。 這本書的優點在於它的實操性非常強。書中提供瞭大量的圖錶和案例，讓你能夠直觀地感受到數據分析的魅力。而且，它還提供瞭一些常用的數據分析工具的介紹和使用方法，讓讀者能夠學完理論，立刻就能動手實踐，而不是停留在紙上談兵。 在閱讀的過程中，我常常會停下來思考，結閤自己實際工作中的情況，去應用書中提到的分析方法。這種主動的學習和實踐，讓我對數據的理解更加深入，也對電商運營有瞭全新的認識。我開始明白，每一個數據背後都蘊藏著用戶的故事，而理解這些故事，纔能真正地驅動業務的增長。 總的來說，這本書是一本非常優秀的電商數據分析和數據化運營的教程。它不僅能讓你掌握數據分析的技能，更能培養你用數據驅動決策的思維能力。對於任何想在電商領域取得成功的運營者來說，這本書都是一本不可或缺的工具書。