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老夏 著

图书标签:

• 电商
• 数据分析
• 数据运营
• 数字化营销
• 用户增长
• 转化率优化
• 商业智能
• 精细化运营
• 营销策略
• 数据驱动

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121270222

版次：1

商品编码：11768598

品牌：Broadview

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-09-01

用纸：胶版纸

页数：268

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

　　

推荐购买：

　　

，电商及微电商双领域大咖龚文祥力作！电商、微商人值得一读的书！传统企业进军电商与微电商靠谱的行动指南!

　　

，电商运营理念、布局思路与落地方案，你一定读得进去，全是干货。

　　

《电商大数据——数据化管理与运营之道（第2版）》，一本专业定位电商领域数据挖掘和深入浅出数据分析的书！数据时代值得阅读！

　　

　　

内容简介

　　

淘宝规则又调整了，淘宝的很多规则都在变化。在这次改变中，成就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家；淘汰了那批不了解规则、不注重学习的商家。对读者来说，要想成为成功的商家，必须要学会理解平台的理念和商务的本质。__eol__本书汇集淘宝市场容量分析、年龄和买家等级分析、宝贝价格定位、上下架时间定位、淘宝搜索、无线淘宝搜索、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，可以使读者对淘宝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，是淘宝店铺必备的参考用书。__eol__

作者简介

夏嘉峰（本名）1977年生于浙江象山，天猫讲师、内训师，黄金台诊断师，天下网商资深分析师，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，他专注于研究淘宝自然搜索，精通数据化运营分析，擅长数据营销、淘宝SEO.，为国内多家知名企业网店做诊断师，并屡获好评！

目录

引 言
第1 章 淘/宝市场容量分析

第2 章 年龄和买家等级分析

第3 章 宝贝价格定位
3.1 买家的购物心理及对价格的认知
3.2 掌柜的定价心理及定价误区
3.3 影响淘/宝定价策略的因素
3.4 竞争对手价格及市场分析
3.5 定价策略及定价小技巧
3.5.1 定价策略①成本定价法
3.5.2 定价策略②价值定价法
3.5.3 定价策略③竞争定价法
3.5.4 定价策略④新商品定价
3.5.5 定价策略⑤ 618 定价法
3.5.6 定价小技巧

第4 章 上下架时间定位
4.1 什么是上下架时间
4.2 上下架时间的作用
4.3 上下架时间规则
4.4 上下架方法

第5 章 解读淘/宝搜索
5.1 什么是淘/宝搜索
5.1.1淘/宝搜索发展史
5.1.2 解读搜索结果页
5.2 十大搜索模型
5.2.1 类目模型：商品发布的淘/宝类目和属性
5.2.2 文本模型：商品匹配的对应标题关键词和属性
5.2.3 时间模型：上下架时间轮播展现排名
5.2.4 反作弊模型：商品严重违规及虚假交易处罚
5.2.5 价格模型：统计分析淘/宝价格区间和品牌限价规则
5.2.6 卖家模型：同层级同类目支付宝交易及店铺质量
5.2.7 服务模型：客户满意度及DSR 评分
5.2.8 人气模型：买家喜欢的宝贝热度, 评估消费者对产品的认可度
5.2.9 商业规则
5.2.10 个性化搜索: 个性化原则（千人千面原理）

第6 章 深度解读淘/宝搜索
6.1 无线电商的发展趋势
6.2 无线买家行为习惯
6.2.1 无线淘/宝需要关注的问题
6.2.2 无线移动用户行为新特征
6.2.3 买家喜欢在手机上淘/宝的原因
6.2.4 无线搜索买家行为消费轨迹
6.2.5 无线搜索宝贝页面最}受关注的信息排行榜
6.2.6 无线淘宝/消费行为习惯年龄群
6.3 无线搜索核心因素
6.3.1 什么是淘/宝无线搜索
6.3.2 无线搜索排名的基石：相关性
6.3.3 无线搜索的基础模型：人气模型
6.3.4 无线搜索的排名因素
6.3.5 无线搜索提高排名
6.4 无线淘/宝的运营管理
6.4.1 无线店铺装修：抓住淘/宝印象
6.4.2 吸引客户关注：站在用户角度思考
6.4.3 无线营销思路抓准营销时机，增加一切流量的方法
6.4.4 从流量运营、转化、客户维护和无线端分析方面总结手机淘/宝运营精华

第7 章 数据优化标题
7.1 标题优化五大原则
7.2 标题优化的作用
7.3 认识查找并巧选关键词
7.4 关键词的组合要素
7.5 关键词的组合方法
7.6 标题优化实操

前言/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，天猫变邀请制了，C店可以开企业店了……
很多淘/宝卖家反映淘/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家、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。最主要的问题是淘/宝发现自己的平台商家大多卖的是便宜货，还有很多是A货，淘/宝的口碑也就是东西比较便宜。随着淘/宝的发展，这也是淘/宝上市必须要解决的。/
怎么提升淘/宝的价值感，吸引更多有消费能力的买家到淘/宝平台来购物，成为淘/宝不得不解决的问题。
这也是淘/宝未来如何面对京东、苏宁、一号店等电商平台崛起的战略规划，淘/宝要教育他的商家，不能像过去一样经营，必须要做出改变，那么如何引导商家改变呢？淘/宝通过其搜索的调整，通过改变规则倒逼商家做出经营调整。2013年的“小而美”策略就是一次品质提升的调整，淘/宝不想让其商家什么都卖，而是想要商家变得高度专业化，想要商家做好用户购物体验。调整的结果就是那些没有及时改变经营策略的商家纷纷倒下了，那些还抱有大店思维、想要什么东西都卖的商家，他们的流量日渐减少，而那些卖单一类目、单一品类的小商家的流量反而慢慢多了起来，经营状况突然好起来了；那些买家评价好的店铺，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，商家真正实现了盈利。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，随着国民消费能力的提升，越来越多的高消费能力的买家进入淘宝，从而实现淘宝平台价值的提升，也是淘宝实现上市的前提。
在这次改变中，成就了能懂得淘/ 宝规则改变目的、平台理念的，并做出及时应对的商家，淘汰了那批不了解规则、不注重学习的商家。对读者来说，要想成为那批成功的商家，就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。
本书从第1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，教读者明白每一流量背后的人，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家都能放心下单。书中讲解了很多规则，有些规则是读者必须遵守的，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/宝应该这么做，其实电商并不难。

《算法驱动：精益增长的商业洞察》 内容梗概： 在信息爆炸、瞬息万变的数字时代，任何一家企业都无法忽视数据蕴含的巨大能量。然而，仅仅收集和存储数据是远远不够的。真正的挑战在于如何从海量的数据中提炼出有价值的洞察，并将其转化为可执行的商业策略，驱动企业实现持续、精益的增长。《算法驱动：精益增长的商业洞察》并非一本关于电子商务数据化运营的浅层指南，它将带领读者深入探究那些支撑现代商业决策的底层逻辑——算法。 本书的核心在于揭示算法如何超越简单的统计分析，成为理解用户行为、优化运营流程、预测市场趋势乃至重塑商业模式的关键驱动力。我们将聚焦于那些已经被广泛应用并被证明卓有成效的算法模型，以及它们如何在实际商业场景中落地应用，帮助企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。 第一部分：算法的商业基石——理解与应用 我们将从宏观视角出发，审视算法在现代商业环境中的角色和重要性。 数据时代的算法原力： 探讨算法为何成为数据时代的核心生产力。我们不会仅仅停留在“大数据”的概念层面，而是深入解析算法如何将原始数据转化为智能化的决策工具。这包括对机器学习、深度学习等核心概念的通俗化解释，以及它们如何赋能企业进行更深层次的分析。 商业智能的算法化升级： 传统商业智能（BI）往往侧重于事后分析，而算法则能实现预测性分析和规范性分析。本书将详细介绍如何利用算法构建更智能的BI系统，从“发生了什么”走向“为什么会发生”，再到“将会发生什么”以及“应该怎么做”。 关键算法模型速览（非电商场景）： 本章将聚焦于那些普遍适用于各行各业，但与电商运营的直接操作细节无关的通用算法模型。例如： 分类算法（如逻辑回归、支持向量机）： 讲解它们如何用于用户细分、风险评估（如信用评分）、市场预测等，重点在于其逻辑和应用框架。 回归算法（如线性回归、决策树回归）： 阐释它们如何用于预测销量（非具体电商商品）、经济指标、客户生命周期价值等，强调模型在数值预测上的能力。 聚类算法（如K-means）： 剖析其在市场细分、异常检测、内容推荐（通用场景）等方面的应用，帮助企业发现隐藏的用户群体或模式。 降维算法（如PCA）： 讲解其如何处理高维数据，提取关键特征，为后续分析提供更清晰的视角，例如在客户画像构建或市场趋势分析的初步阶段。 算法思维的培养： 强调培养一种“算法思维”的重要性，即用结构化、逻辑化的方式思考问题，并将潜在的解决方案转化为算法可以处理的形式。这包括如何定义问题、如何选择合适的算法、如何评估模型效果等，这些都将在非电商的具体案例中得到体现。 第二部分：精益增长的算法实践 本部分将深入探讨算法如何在不同的商业职能中发挥作用，驱动企业实现效率提升和营收增长，但着重于其背后的原理和通用方法论，而非电商的具体操作步骤。 用户行为的深度洞察（通用模型）： 用户画像的算法构建： 讲解如何利用聚类、关联规则等算法，基于用户的历史行为（如购买偏好、浏览习惯、互动模式等，但这里侧重于通用用户行为数据，而非特定电商平台数据）构建多维度、动态的用户画像。这些画像可以用于更精准的市场定位、个性化内容推送（非电商产品）、服务改进等。 用户生命周期价值（CLV）的预测： 介绍如何利用回归模型、时间序列分析等算法，预测用户的长期价值，从而指导资源分配，识别高价值用户群体，并制定相应的维系策略。 流失预警与挽回： 讲解如何利用分类算法建立用户流失预测模型，识别潜在流失用户，并基于预测结果设计差异化的挽回策略，重点在于模型构建和策略设计逻辑。 运营效率的算法优化（通用场景）： 流程自动化与决策优化： 探讨如何利用算法自动化重复性任务，例如智能客服的初步问答，内容审核的初步筛选，库存管理的预测性调度（非电商库存），以及定价策略的动态调整（基于市场供需，而非电商价格战）。 资源配置的最优化： 介绍如何利用优化算法（如线性规划）在有限资源下实现目标最大化，例如广告预算分配、人力资源调度、供应链网络优化等，这些都将通过通用商业案例来阐释。 风险管理与欺诈检测： 讲解如何利用分类、异常检测算法识别潜在的风险行为，如金融领域的欺诈交易、合同风险等，帮助企业规避损失。 市场洞察与战略决策的算法赋能： 趋势预测与市场细分： 阐述如何利用时间序列分析、自然语言处理（NLP，用于分析新闻、评论等公开信息）等算法，预测宏观市场趋势、识别新兴市场机会，并进行更精细化的市场细分。 竞品分析的算法视角： 介绍如何利用算法分析公开的竞品信息（如产品发布、营销活动、用户反馈等），洞察竞争对手的策略和市场动态。 产品与服务的创新洞察： 讲解如何利用算法挖掘用户在社交媒体、论坛等公开渠道表达的需求和痛点，为产品创新和服务优化提供方向。 第三部分：算法驱动的组织与未来 超越技术本身，本书还将探讨算法驱动的商业模式对组织结构、人才需求以及未来发展的影响。 数据驱动型组织的建设： 强调建立以数据为核心的决策文化，打破部门壁垒，促进数据共享，以及如何构建支持算法应用的IT基础设施。 算法人才的培养与引进： 探讨在数据科学、算法工程、商业分析等领域所需的关键人才，以及如何培养组织内部的数据素养。 负责任的算法应用： 关注算法伦理、数据隐私保护以及算法的公平性问题，强调在追求商业价值的同时，必须秉持负责任的态度。 算法驱动的未来商业图景： 展望算法将如何继续重塑商业格局，催生新的商业模式和增长引擎，以及企业应如何为未来的变化做好准备。 本书特点： 理论与实践并重： 在深入浅出的讲解算法原理的同时，辅以来自不同行业、不同规模企业的通用案例，展示算法的实际应用价值。 强调思维方式： 重点不在于具体的代码实现或工具操作，而在于培养读者运用算法思维解决商业问题的能力。 前瞻性视角： 关注算法在驱动企业精益增长方面的长期价值和发展趋势。 非行业局限： 尽管本书探讨的是商业驱动的算法应用，但其核心原理和方法论可以广泛应用于任何希望通过数据实现智能化决策的行业。 《算法驱动：精益增长的商业洞察》将是一本帮助您理解并驾驭算法力量，从而实现企业智能化转型和可持续增长的宝贵资源。本书将为您打开一扇通往未来商业世界的大门，让您不再被动地应对变化，而是主动地引领变革。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《电商数据化运营》后，我第一时间翻阅了目录，发现其结构安排非常合理，从基础概念到高级应用，层层递进，让人对接下来的内容充满期待。书中对于“用户画像”的构建和应用是否进行了深入的探讨？我非常好奇，因为在我看来，精准的用户画像是所有数据化运营策略的基石。了解用户是谁，他们的需求是什么，他们的购买习惯如何，才能做出更有效的营销推广和产品优化。我希望书中能够提供一些实用的方法论，比如如何通过用户的浏览记录、购买历史、社交媒体互动等数据来构建多维度的用户画像，并进一步说明如何将这些画像应用于个性化推荐、精准广告投放以及客户关系管理等方面。同时，我也关心书中是否会涉及如何衡量用户画像的准确性和有效性，以及如何根据市场变化和用户行为的演进而不断更新和优化用户画像。这些细节的处理，将直接决定这本书的实用价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最深刻的印象是其对“ A/B 测试”的详尽阐述。在电商运营中，不断地尝试和优化是提升转化率的关键，而A/B测试无疑是其中最科学、最可靠的方法之一。我特别想了解书中是如何讲解A/B测试的原理、流程以及注意事项的。例如，它是否会介绍如何设计科学的A/B测试方案，包括确定测试目标、分组策略、样本量计算等？对于测试结果的解读，书中是否会提供具体的分析方法和判断标准，以帮助运营人员区分真正的有效改变和随机波动？此外，我非常希望书中能够提供一些实际的A/B测试案例，比如在首页布局、商品详情页设计、营销活动文案等方面的优化，展示如何通过A/B测试来提升用户体验和销售额。如果书中还能提及一些常用的A/B测试工具，那就更好了，这样读者就能更方便地将学到的知识应用到实际工作中。

评分☆☆☆☆☆

这本书在“营销ROI分析”方面的内容，给我留下了深刻的印象。在当下竞争激烈的电商环境中，如何高效地利用营销预算，实现最大的产出，是每个运营人员都必须面对的挑战。我希望书中能够详细介绍如何准确地计算和评估各种营销活动的投资回报率（ROI）。这是否包括了对不同营销渠道的ROI进行比较分析，从而找出最有效的推广方式？此外，书中是否会提供一些关于如何优化营销活动，以提高ROI的具体方法和技巧？例如，如何通过数据分析来优化广告投放的关键词、受众定位，以及制定更具吸引力的营销策略？我也很想知道，书中是否会提及一些能够帮助我们进行长期营销效果预测和规划的工具或模型，以便我们能够更前瞻性地进行营销投入，避免不必要的浪费，并持续提升整体的营销效益。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计颇具匠心，简约而又不失专业感，书名“电商数据化运营”几个大字醒目地印在中央，传递出一种严谨、科学的氛围。我一直对电商领域充满兴趣，尤其是如何通过数据来指导运营，提升效率和转化率。市面上关于电商的书籍不少，但很多都停留在泛泛而谈的层面，缺乏实际可操作的指导。我尤其关注这本书是否能深入浅出地讲解数据分析的工具和方法，例如如何运用Excel、SQL，甚至是更进阶的数据可视化工具来解读用户行为、分析营销效果。我希望这本书能够提供一些具体的案例，展示如何在实际运营中，从海量的数据中提炼出有价值的信息，并将其转化为可执行的策略。比如说，能否介绍一些常用的电商数据指标，如ROI、AOV、LTV等，并详细说明它们的重要性以及计算方法。此外，我还希望书中能探讨如何构建一个数据驱动的电商运营体系，包括数据采集、清洗、分析、报告和应用等各个环节，让读者能够系统地掌握数据化运营的精髓。

评分☆☆☆☆☆

读完《电商数据化运营》后，我对“数据驱动的决策”有了更深刻的理解。书中关于“转化漏斗分析”的部分，我感觉非常具有启发性。我一直认为，要想提升电商平台的整体销售额，就必须找出用户在购买过程中流失的关键环节，并针对性地进行优化。我希望书中能够详细讲解如何构建不同维度的转化漏斗，例如从用户注册到下单，从浏览商品到加入购物车，再到最终支付的完整流程。同时，书中是否会介绍如何通过数据分析来识别漏斗中的瓶颈，并提供一些常见的优化策略？例如，当发现用户在某个环节流失率很高时，应该从哪些方面入手去改进？是产品页面不够吸引人？还是支付流程过于繁琐？我期待书中能够提供一些切实可行的解决方案，帮助我更好地利用转化漏斗分析来指导运营，提高用户的留存率和转化率，从而实现业务的持续增长。

评分☆☆☆☆☆

包装还好书本是新的！送货速度挺快的

评分☆☆☆☆☆

还没看呢，先收货

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

好评好评好评好评好评好评

评分☆☆☆☆☆

这本书期望值很高，但是，拿到手后，却有些很失望 ！废话很多！干货！不推荐购买 ！

评分☆☆☆☆☆

京东物流一直没得话说，书才收到质量不错，内容还没看，后期看了再追评！

评分☆☆☆☆☆

很不错，看了一些，还没看完，浅显易懂。

评分☆☆☆☆☆

印刷有点山寨，勉强好评吧！

评分☆☆☆☆☆

非常好的商品，下回还会买。