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Excel電商數據分析與運營實戰

  • 作者：編者:鄭常員//鄧竹//舒軍|責編:張雲靜//劉沈君
  • 出版社：北京大學
  • ISBN：9787301320235
  • 出版日期：2021/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：238
人民幣：RMB 79 元      售價：元
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內容大鋼
    本書作為一本電商數據分析的實戰手冊，利用使用範圍較廣的Excel工具，結合豐富的實戰案例，系統、全面地介紹了電商運營過程中會涉及的各種數據分析方法和技巧。
    本書共6章，第1章主要介紹電商數據分析的基礎知識；第2章主要講解Excel公式與函數的應用；第3章主要講解Excel數據透視表與圖表的應用；第4?6章分別從商品類目與市場行情、網店流量和轉化率3個方面來講解電商數據分析的具體方法。
    本書將理論與實戰相結合，以豐富、典型的實戰案例演示操作步驟，內容全面，專業性較強，能夠有效幫助電商運營人員和管理者掌握電商數據分析的方法，為實際的電商運營工作提供指導。本書特別適合從事電商運營工作的人員、電子商務專業學生，或者想要自學電商數據分析的讀者閱讀使用。
作者介紹
編者:鄭常員//鄧竹//舒軍|責編:張雲靜//劉沈君
    鄭常員，花名「阿正」，百寶電商學院創始人，中國國際電子商務中心認證講師，從2009年開始從事電商行業，是很早一批電商運營操盤手，目前是多家年銷售額達千萬級的天貓店和淘寶店的運營顧問與合夥人。
目錄
第1章  認識電商數據分析
  1.1  電商數據分析的定義
  1.2  電商數據分析的作用
  1.3  電商數據分析的思維
    1.3.1  對比思維
    1.3.2  拆分思維
    1.3.3  增維思維
    1.3.4  降維思維
    1.3.5  假設思維
  1.4  電商數據分析的方法
    1.4.1  對比分析法
    1.4.2  細分分析法
    1.4.3  AB測試法
    1.4.4  漏斗分析法
    1.4.5  類聚分析法
  1.5  電商數據分析的陷阱
  1.6  電商數據分析的基本流程
  1.7  電商數據分析的常見數據
    1.7.1  行業數據
    1.7.2  商品數據
    1.7.3  客服數據
    1.7.4  收藏和加購數據
    1.7.5  店鋪首頁數據
    1.7.6  店鋪整體數據
  1.8  電商數據分析人員的基本要求
  1.9  高手支招
第2章  Excel公式與函數的應用
  2.1  公式的應用
    2.1.1  認識公式
    2.1.2  在表格中插入公式
  2.2  函數必備基礎
    2.2.1  認識函數
    2.2.2  輸入函數
    2.2.3  複製函數
    2.2.4  修改函數
  2.3  Excel函數在電商運營中的應用
    2.3.1  VLOOKUP函數
      實戰：使用VLOOKUP函數查找直通車的關鍵詞
    2.3.2  SUM、SUMIF、SUMIFS函數
      實戰：使用SUM函數對所有產品銷量求和
      實戰：使用SUMIF函數對「316保溫杯」的銷量求和
      實戰：使用SUMIFS函數對訂單數小於100的「304保溫杯」的點擊量進行求和
    2.3.3  COUNT、COUNTIF、COUNTIFS函數
      實戰：使用COUNT函數統計數字單元格的個數
      實戰：使用COUNTIF函數統計「304保溫杯」的產品種類數量
      實戰：使用COUNTIFS函數統計銷量大於100的「316保溫杯」種類數量
    2.3.4  OFFSET函數
      實戰：使用OFFSET函數獲取資料庫中的搜索人數和搜索次數
    2.3.5  MATCH函數
      實戰：MATCH函數在指定區域中搜索指定項的相對位置

    2.3.6  ROW、COLUMN函數
      實戰：利用ROW和COLUMN函數實現行列的置換
    2.3.7  使用IF、AND、OR函數
      實戰：判斷產品是否具有爆款潛質
    2.3.8  MAX、MIN、LARGE、SMALL函數
      實戰：利用MAX函數和MIN函數找到點擊量的最大值和最小值
      實戰：利用LARGE函數和SMALL函數獲取數據中第幾個最大值或最小值
    2.3.9  使用AVERAGE函數
      實戰：計算淘寶網店商品的月平均銷量
    2.3.10  INT、ROUND函數
      實戰：利用ROUND函數對數據進行四捨五入運算
    2.3.11  YEAR、MONTH、DAY函數
      實戰：使用YEAR函數、MONTH函數和DAY函數提取年、月、日
    2.3.12  WEEKDAY函數
      實戰：利用WEEKDAY函數將日期轉化成星期
    2.3.13  NOW、TODAY函數
      實戰：NOW函數和TODAY函數的使用方法及效果
    2.3.14  INDEX函數
      實戰：INDEX函數兩種形式的使用方法及其效果
    2.3.15  LEFT、LEFTB、RIGHT、RIGHTB、MID、MIDB函數
    2.3.16  FIND、FINDB函數
    2.3.17  LEN、LENB函數
    2.3.18  SUMPRODUCT函數
  2.4  高手支招
第3章  Excel數據透視表與圖表的應用
  3.1  Excel數據透視表的應用
    3.1.1  認識Excel數據透視表
    3.1.2  實戰：創建手淘搜索流量匯總數據透視表
    3.1.3  實戰：用數據透視表計算店鋪每月的流量百分比
    3.1.4  實戰：利用數據透視表同比/環比計算店鋪訪客數的增長趨勢和情況
    3.1.5  實戰：用數據透視表按季度對店鋪商品的搜索次數進行數據分組統計
    3.1.6  實戰：使用切片器對數據進行篩選
  3.2  Excel圖表的應用
    3.2.1  認識Excel圖表
    3.2.2  Excel基本圖表樣式的應用
      實戰：使用餅圖展示淘寶男裝市場幾個子類目的占比情況
      實戰：使用柱形圖展示男裝市場幾個子類目的市場容量構成
      實戰：使用折線圖展示女裝打底褲類目的市場容量變化趨勢
      實戰：使用散點圖展示產品點擊量和成交量的情況
      實戰：使用條形圖展示男裝市場幾個子類目的銷售額
    3.2.3  Excel特殊圖表樣式的應用
      實戰：使用雙坐標圖展示關鍵詞的訪客數和轉化率的趨勢
      實戰：使用漏斗圖展示店鋪買家的轉化率和流失率的情況
      實戰：使用波士頓矩陣圖展示9月份服裝子類目的市場佔有率和環比增長率情況.
      實戰：使用帕累托圖展示主要影響店鋪流量的產品情況
  3.3  高手支招
第4章  網店賺不賺錢，選品是關鍵
  4.1  選擇適合網店的商品類目
    4.1.1  選擇有市場的類目
    4.1.2  選擇有價值的類目

    4.1.3  選擇有優勢的類目
  4.2  市場容量分析
    4.2.1  明確市場容量分析的目標與內容框架
    4.2.2  採集餐飲具市場各子類目的成交數據
    4.2.3  創建市場容量分析數據透視表
    4.2.4  插入餅圖展現子類目的市場占比情況
    4.2.5  根據市場容量取捨類目
  4.3  市場趨勢分析
    4.3.1  明確市場趨勢分析的目標與內容框架
    4.3.2  採集女裝市場各子類目的成交數據
    4.3.3  創建市場趨勢分析數據透視表
    4.3.4  插入折線圖展現市場商品趨勢
    4.3.5  根據趨勢預判類目銷售前景
  4.4  市場競品分析
    4.4.1  搜索趨勢分析
    4.4.2  類目構成分析
    4.4.3  人群畫像分析
  4.5  市場潛力分析
    4.5.2  分析類目下每個子行業的市場容量
    4.5.3  分析每一個行業的蛋糕指數
    4.5.4  分析行業的環比/同比增長趨勢
    4.5.5  分析子行業的趨勢
  4.6  高手支招
第5章  網店流量分析
  5.1  認識流量結構
    5.1.1  自主訪問流量
    5.1.2  付費流量
    5.1.3  站內流量
    5.1.4  站外流量
  5.2  網店引流的方法
    5.2.1  利用活動引流
    5.2.2  社交平台引流
    5.2.3  淘寶客引流
    5.2.4  直通車引流
    5.2.5  智鑽引流
    5.2.6  超級推薦引流
  5.3  不同渠道流量分析
    5.3.1  創建不同渠道流量統計表
    5.3.2  計算付費流量數據
    5.3.3  計算其他渠道流量數據
  5.4  客戶瀏覽量分析.
    5.4.1  創建客戶瀏覽量統計表
    5.4.2  用折線圖查看每月瀏覽量走勢
    5.4.3  分析店鋪月平均瀏覽量
  5.5  高手支招
第6章  轉化率分析
  6.1  認識網店的轉化率
    6.1.1  靜默轉化率
    6.1.2  詢單轉化率
    6.1.3  免費流量轉化率

    6.1.4  付費流量轉化率
  6.2  影響網店轉化率的因素
  6.3  網店訪客分析
    6.3.1  訪客分佈
    6.3.2  訪客對比
  6.4  人群畫像分析
    6.4.1  客戶的性別占比分析
    6.4.2  客戶的年齡段占比分析
    6.4.3  客戶的愛好占比分析
    6.4.4  客戶的會員等級占比分析
    6.4.5  客戶的購物終端偏好占比分析
  6.5  會員分析與營銷
    6.5.1  會員分析的目的
    6.5.2  會員數據的獲取
    6.5.3  RFM模型數據分析
    6.5.4  會員等級設置
  6.6  不同流量渠道的成交轉化率分析
    6.6.1  創建成交轉化率統計表
    6.6.2  用柱形圖分析數據
    6.6.3  分析各渠道的成交轉化率
  6.7  高手支招

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