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杨伟强 著

图书标签:

• 电子商务
• 数据分析
• 大数据
• 营销
• 运营
• 流量转化
• 数字化营销
• 电商运营
• 数据驱动
• 商业分析

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115427281

版次：1

商品编码：11963689

包装：平装

丛书名： 高等院校电子商务职业细分化创新型规划教材

开本：16开

出版时间：2016-07-01

正文语种：中文

编辑推荐

内容实用，知识前沿:本教材介绍了电子商务数据分析的理论技术、实用工具和数据分析的前沿动态

立足岗位，突出技能:依据电子商务数据分析的岗位需求，设置相应的项目和任务，通过项目和任务来全方面了解电子商务数据分析的主要技能

着眼未来，创新驱动:本教材中介绍了电子商务数据分析的未来发展趋势和导向，以及运用数据分析来驱动和创新未来的商业模式和架构，力求在知识和技能打开学生的思路和视野

内容简介

电子商务的广泛应用使企业产生了大量的业务数据，如何更快、更好地利用各种有效的数据开展电子商务，受到企业的广泛重视。本书系统介绍了在电子商务环境下如何进行数据分析。首先，带领读者认识数据分析能力的重要性和熟悉数据分析工具，然后指导读者通过阅读和分析访问数据、消费数据，来理清商业规划的思路，学会处理数据，最后制作出商业报告。
本书引用了大量的案例资料，且每章均以任务驱动的方式来讲解，实操性强，使读者阅读时更加容易理解和掌握。
本书不仅可以作为高等院校电子商务、经济管理等相关专业的教材，也可供电子商务或网络经营管理从业人员学习和参考。

作者简介

本书的作者团队为上海科学技术职业学院电子商务团队与上海商派网络科技有限公司组织的国内行业专家。本书是专家们严格按照职业任务分析和技能要求而合作开发的系列教材之一。

目录

项目一 认识数据分析能力的重要性　1
项目导入　1
任务1．1 认识数据　2
任务目标　2
任务描述　2
任务实施　2
1．1．1 数据的含义　2
1．1．2 数据的分类　3
1．1．3 数据的作用　4
1．1．4 数据对企业的作用　6
任务评价　11
任务1．2 了解电子商务　12
任务目标　12
任务描述　12
任务实施　12
1．2．1 电子商务的概念　12
1．2．2 电子商务的模式　13
1．2．3 电子商务的功能　17
任务评价　19
任务1．3 各类岗位的数据分析　20
任务目标　20
任务描述　20
任务实施　20
1．3．1 推广类岗位的数据分析　20
1．3．2 客服类岗位的数据分析　21
1．3．3 采编类岗位的数据分析　22
任务评价　23
任务1．4 了解电子商务数据分析的重要性　25
任务目标　25
任务描述　25
任务实施　25
1．4．1 电子商务数据分析的原因　25
1．4．2 电子商务数据分析的指标　26
1．4．3 如何做好电子商务的数据分析　29
任务评价　29
项目小结　31

项目二 熟悉常用数据工具　32
项目导入　32
任务2．1 查看内部数据　33
任务目标　33
任务描述　33
任务实施　33
2．1．1 Google Analytics　33
2．1．2 生意参谋　38
2．1．3 CRM　43
任务评价　46
任务2．2 查看外部数据　47
任务目标　47
任务描述　47
任务实施　47
2．2．1 Alexa　47
2．2．2 淘宝指数　48
2．2．3 百度指数　54
任务评价　58
项目小结　59

项目三 阅读和分析访问数据　60
项目导入　60
任务3．1 阅读和分析内部数据　61
任务目标　61
任务描述　61
任务实施　61
3．1．1 阅读和分析网站跳出率　61
3．1．2 阅读和分析PV、UV　65
3．1．3 阅读和分析平均访问页面数　68
任务评价　69
任务3．2 阅读和分析外部数据　70
任务目标　70
任务描述　70
任务实施　71
3．2．1 阅读和分析搜索指数　71
3．2．2 阅读和分析网站权重　73
3．2．3 阅读和分析网站外链　74
任务评价　76
任务3．3 阅读和分析来源数据　77
任务目标　77
任务描述　77
任务实施　77
3．3．1 阅读和分析引荐来源　77
3．3．2 阅读和分析自然排名关键词来源　78
3．3．3 阅读和分析竞价排名关键词来源　79
任务评价　81
项目小结　83

项目四 阅读和分析销售数据　84
项目导入　84
任务4．1 阅读和分析订单数据　85
任务目标　85
任务描述　85
任务实施　85
4．1．1 阅读和分析订单状态数据　85
4．1．2 阅读和分析订单时间数据　86
4．1．3 阅读和分析订单地域数据　88
任务评价　90
任务4．2 阅读和分析销售额数据　92
任务目标　92
任务描述　92
任务实施　92
4．2．1 环比与同比的含义　92
4．2．2 阅读和分析总销售额　93
4．2．3 阅读和分析新客户销售额　93
4．2．4 阅读和分析回头客销售额　93
任务评价　94
任务4．3 阅读和分析客户数据　95
任务目标　95
任务描述　95
任务实施　96
4．3．1 客户购买频次　96
4．3．2 RFM客户分类　97
任务评价　100
任务4．4 阅读和分析商品关联数据　101
任务目标　101
任务描述　101
任务实施　102
4．4．1 阅读和分析关联订单数　102
4．4．2 阅读和分析关联比例　103
4．4．3 阅读和分析关联客户数　103
任务评价　104
项目小结　105

项目五 理清商业规划的思路　106
项目导入　106
任务5．1 了解电子商务网站规划　107
任务目标　107
任务描述　107
任务实施　107
5．1．1 了解和分析需求　107
5．1．2 了解建站规划　108
5．1．3 了解网站的风格设计　109
5．1．4 了解网站的计费方式和营销手段　110
5．1．5 了解网站的物流方式和基本投入　111
任务评价　112
任务5．2 明确商业规划的目标　113
任务目标　113
任务描述　113
任务实施　114
5．2．1 将感性目标转化为理性目标　114
5．2．2 将理性目标转化为数据目标　114
任务评价　117
任务5．3 设计数据结果的呈现方式　118
任务目标　118
任务描述　118
任务实施　118
5．3．1 明确数据内容　118
5．3．2 设计数据形式　119
任务评价　120
任务5．4 查找原始数据　121
任务目标　121
任务描述　121
任务实施　121
5．4．1 查找店铺排名　121
5．4．2 查找店铺详情　122
任务评价　125
项目小结　126

项目六 处理数据　127
项目导入　127
任务6．1 采集数据　128
任务目标　128
任务描述　128
任务实施　128
6．1．1 采集店铺排名数据　128
6．1．2 采集商品类目销售数据　131
6．1．3 采集商品品牌销售数据　132
任务评价　146
任务6．2 预处理数据　147
任务目标　147
任务描述　147
任务实施　147
6．2．1 预处理商品类目数据　147
6．2．2 预处理商品品牌数据　153
任务评价　154
任务6．3 汇总数据　155
任务目标　155
任务描述　155
任务实施　156
6．3．1 汇总商品类目数据　156
6．3．2 汇总商品品牌数据　159
6．3．3 汇总平台数据　159
任务评价　164
任务6．4 美化数据　165
任务目标　165
任务描述　165
任务实施　165
6．4．1 美化商品类目数据　165
6．4．2 美化商品品牌数据　167
6．4．3 美化平台数据　167
任务评价　169
项目小结　170

项目七 制作商业报告　171
项目导入　171
任务7．1 熟悉商业报告的主要内容　172
任务目标　172
任务描述　172
任务实施　172
7．1．1 公司简介　172
7．1．2 报告目标　172
7．1．3 制作流程　172
7．1．4 数据来源　173
7．1．5 数据展示　173
7．1．6 数据分析　173
7．1．7 结论　173
任务评价　173
任务7．2 制作商业报告　174
任务目标　174
任务描述　174
任务实施　175
7．2．1 制作公司简介　175
7．2．2 编写报告目标　175
7．2．3 编写报告流程　175
7．2．4 收集数据　175
7．2．5 显示报告中的数据　176
7．2．6 分析图表数据　178
7．2．7 得出报告结论　179
任务评价　180
项目小结　182

前言/序言

《深海掘金：互联网时代的增长密码》 内容简介 在这个信息爆炸、数据洪流的时代，传统的商业模式正经历着前所未有的颠覆。流量如生命之水，转化如催化剂，而数据，则是洞察一切、指引方向的北极星。本书《深海掘金：互联网时代的增长密码》并非一本简单的技术手册，而是一部深入剖析互联网时代商业增长底层逻辑的实践指南。它旨在帮助读者穿越迷雾，掌握在复杂多变的数字环境中识别机会、驾驭资源、实现跨越式增长的核心能力。 本书将带领读者从宏观的商业视角出发，深入理解互联网经济的脉络，以及数据如何在其中扮演着至关重要的驱动角色。我们将不仅仅关注“是什么”，更着重于“为什么”和“如何做”，以一种系统化、体系化的方式，揭示那些能够带来持续且指数级增长的“密码”。 第一部分：洞悉市场脉络——互联网商业的底层逻辑 在进入具体的分析方法之前，本书将首先构建一个坚实的宏观认知框架。我们将深入探讨互联网时代商业模式的演进，从信息不对称到用户中心，从产品驱动到数据驱动，分析不同阶段的关键特征与驱动力。读者将了解平台经济的崛起、共享经济的颠覆性力量，以及内容生态的构建如何重塑价值链。 互联网商业模式的演进与特征： 剖析从早期门户网站到社交媒体、电商平台、内容付费等不同商业模式的演变过程，理解它们各自的核心竞争力与盈利模式。 用户为中心的价值重塑： 深入探讨用户需求分析、用户画像构建的重要性，以及如何围绕用户需求设计产品和服务，建立用户忠诚度。 平台经济的逻辑与崛起： 分析平台如何通过连接供需双方、构建网络效应来实现规模化增长，以及平台生态内的竞争与合作。 内容生态的构建与变现： 探讨优质内容如何吸引用户、留存用户，以及内容分发、知识付费、IP运营等多种变现途径。 宏观经济环境与互联网的互动： 分析宏观经济政策、技术发展趋势如何影响互联网商业的走向，以及企业如何在变化中寻找机遇。 第二部分：驾驭数据洪流——从“零”到“一”的数据资产建设 数据是新时代的石油，但未经加工的原油无法直接使用。本书将详细阐述如何从零开始，系统性地构建企业的数据资产。这不仅包括技术层面的数据采集与存储，更重要的是数据治理、数据质量管理以及数据规范化建设。 数据采集的艺术与科学： 详细介绍各种数据采集的渠道与技术，包括网站日志、用户行为追踪、第三方数据接口、API调用等，并强调采集的合法性与合规性。 数据存储与管理的基础设施： 探讨不同类型的数据存储方案（关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库、数据湖），以及如何根据业务需求选择最合适的架构。 数据治理与质量保障： 强调数据治理的重要性，包括数据标准定义、元数据管理、数据血缘追溯、数据安全与隐私保护，确保数据的准确性、一致性和可靠性。 构建统一的数据视图： 讲解如何通过ETL/ELT流程、数据整合技术，将分散在各处的数据汇聚成统一的数据源，为后续分析奠定基础。 数据资产的价值化之路： 探讨如何将原始数据转化为有价值的数据资产，包括数据清洗、脱敏、标签化等过程，为业务应用提供高质量的数据支撑。 第三部分：流量的智慧——精准触达与高效获取 流量是互联网商业的血液，但盲目追求数量而非质量的流量，往往事倍功半。本书将深入剖析流量的获取、分发与优化策略，帮助读者理解如何以更低的成本，获取更高价值的流量。 用户旅程的深度解析： 详细描绘用户从认知、兴趣、决策到行动的完整旅程，并分析在每个阶段，如何通过不同的渠道和触点进行有效触达。 多渠道流量获取策略： 全面解析搜索引擎优化（SEO）、搜索引擎营销（SEM）、社交媒体营销、内容营销、KOL/KOC合作、联盟营销、信息流广告等主流流量获取渠道的原理、玩法与优化技巧。 流量的精准分发与归因： 讲解如何通过用户画像、行为分析，实现流量的精准匹配与分发，以及如何进行多渠道流量归因分析，评估各渠道的真实贡献。 提升用户生命周期价值（LTV）： 强调从单纯获取流量到关注用户长期价值的转变，探讨如何通过精细化运营，提升用户的留存率、复购率和口碑传播。 私域流量的构建与运营： 深入探讨如何通过社群、公众号、小程序等方式，构建和运营属于自己的私域流量池，实现与用户的深度连接和价值转化。 第四部分：转化的艺术——从“曝光”到“成交”的转化引擎 流量的最终目的是转化，但转化并非一蹴而就。本书将深入探讨用户转化的心理机制、关键触点以及优化方法，帮助读者打造高效的转化引擎。 用户心理与转化行为分析： 深入剖析用户在决策过程中的心理活动，如信任、稀缺、从众、互惠等原则，以及如何利用这些原理设计转化流程。 关键转化触点的设计与优化： 详细解析落地页（Landing Page）设计、产品详情页优化、购物车页面改进、支付流程简化等关键转化触点的要素与优化策略。 A/B测试与实验驱动的转化提升： 系统讲解A/B测试的原理、方法与应用，以及如何通过科学的实验方法，持续优化转化率。 个性化推荐与千人千面的转化路径： 探讨如何利用用户数据，实现个性化产品推荐、内容推送和营销活动，为不同用户提供定制化的转化体验。 跨渠道转化的协同与优化： 分析用户可能在不同渠道间流转，如何设计跨渠道的转化路径，实现不同触点之间的无缝衔接，提升整体转化效率。 第五部分：数据化运营的智慧——驱动持续增长的闭环 数据化运营是将前述流量获取和转化能力有机结合，并通过数据驱动，实现持续增长的闭环。本书将聚焦于如何将数据分析的能力落地到日常运营的各个环节，形成一套行之有效的运营体系。 构建数据驱动的运营体系： 讲解如何建立以数据为核心的运营决策流程，从目标设定、数据监控、问题诊断到策略调整，形成完整的闭环。 核心运营指标（KPI）的设定与追踪： 深入探讨不同业务场景下的关键运营指标，如用户增长率、活跃度、留存率、转化率、复购率、NPS（净推荐值）等，以及如何有效地追踪与分析。 精细化运营下的用户分层与画像： 讲解如何基于用户数据，对用户进行精细化分层，并为不同层级的用户设计差异化的运营策略，提升运营效率。 自动化营销与智能化运营： 探讨如何利用营销自动化工具，实现邮件营销、短信营销、推送消息等营销活动的自动化执行，以及如何利用AI技术提升运营智能化水平。 复盘与迭代： 强调运营工作中复盘的重要性，如何通过对运营效果的数据分析，总结经验教训，不断迭代优化运营策略，实现可持续增长。 结语 《深海掘金：互联网时代的增长密码》是一场关于商业智慧、数据洞察和实践智慧的探索之旅。它不仅仅是理论的堆砌，更是经验的提炼与方法的总结。本书希望帮助每一位渴望在数字时代取得成功的企业和个人，掌握一套真正可行的增长方法论，从数据中挖掘价值，从运营中提炼智慧，最终实现商业上的飞跃与成功。本书的目标是赋能读者，让他们能够独立地、持续地驱动业务增长，成为互联网时代的掘金者。

评分☆☆☆☆☆

我对于这本书中关于大数据营销的部分，总有一种“纸上谈兵”的感觉。书中洋洋洒洒地写了很多关于大数据如何赋能营销的宏大叙事，比如通过用户画像进行精准推送，通过算法优化广告投放等等，这些听起来都非常吸引人。然而，当我尝试在自己的实际工作中应用这些理念时，却发现很多细节上的挑战被大大忽略了。比如，构建一个准确的用户画像，需要收集哪些数据？如何清洗和整合这些数据？不同类型的数据（如行为数据、交易数据、社交数据）之间如何关联？书中对此的阐述都比较模糊。再者，关于如何利用大数据进行广告投放优化，文中提到了ROAS（广告支出回报率）和CPA（每次转化成本）等指标，但并没有深入讲解如何根据这些指标的变化，动态地调整出价策略、创意内容和投放渠道。很多时候，我们能看到数据，但不知道如何解读，更不知道如何基于数据做出决策。我觉得，一本真正有价值的书，应该不仅仅是介绍概念，更应该提供一套行之有效的落地方法论，帮助读者克服实际操作中的困难。尤其是大数据营销，其核心在于“转化”，而书中在如何提升转化效率的策略上，还是显得有些泛泛而谈，缺乏操作性的指导。

评分☆☆☆☆☆

我对书中关于流量转化这部分内容的预期，是希望能够看到一些“秘籍”或者“捷径”，但现实是，它提供的是一套“系统工程”的理论框架。书中详细地讲解了流量获取的各种渠道，以及提升流量转化率的各个环节，比如用户体验优化、页面设计、文案撰写等等。但是，这些内容对于有一定经验的从业者来说，可能并不算太新颖，而且很多时候，一个成功的流量转化，是多种因素综合作用的结果，很难找到一个单一的“关键点”来突破。我更希望书中能够提供一些更具象化的案例，展示在不同行业、不同产品环境下，如何通过精细化的运营和数据分析，实现流量转化的飞跃。例如，一个电商平台如何通过数据分析优化商品推荐算法，从而提高转化率；一个内容平台如何通过用户行为分析，调整内容分发策略，增加用户停留时间和互动。这些具体的实践经验，会比单纯的理论阐述更有价值。

评分☆☆☆☆☆

在阅读关于数据化运营的部分时，我最大的感受是，这本书似乎在描述一个理想化的运营场景，而对于现实中可能遇到的种种阻碍和权衡，着墨不多。比如，书中强调了数据驱动决策的重要性，并且列举了许多指标来衡量运营效果。但对于如何建立一套行之有效的数据采集和反馈机制，却显得不够具体。在实际工作中，数据的不准确性、采集的滞后性、以及不同部门之间的数据孤岛现象，都是普遍存在的难题。书中并没有提供太多关于如何克服这些挑战的实用建议。此外，数据化运营不仅仅是看数据、改策略，很多时候还需要与产品、技术、市场等多个团队进行沟通协调。书中对于这种跨部门协作的复杂性，以及如何通过数据建立共识、推动变革，这方面的内容相对较少。我期望看到更多关于如何设计一套数据化的运营流程，如何建立数据驱动的组织文化，以及如何运用数据解决运营中的实际矛盾和痛点的案例。毕竟，数据化运营的最终目的是提升效率、优化用户体验，而这本书在这方面的指导性，还有提升的空间。

评分☆☆☆☆☆

这本书我拿到手已经有一段时间了，断断续续地翻阅，总觉得有些地方似乎可以更深入地探讨。比如，在数据分析的章节里，作者提到了许多基础的指标，像是用户留存率、转化率、客单价等等，这些我都很熟悉，也一直在工作中实践。但让我感到有些意犹未尽的是，书中对于如何从这些基础指标中挖掘出更深层次的洞察，以及如何将这些洞察转化为切实可行的营销策略，描述得相对笼统。例如，当留存率出现波动时，书中给出了几种可能的原因，但对于如何系统性地诊断问题所在，并设计A/B测试来验证假设，这部分的处理就显得不够详尽。我期望能看到更多具体的案例分析，不仅仅是罗列数据，而是能够清晰地展示分析师是如何一步步地剥丝抽茧，找出问题的根源，并最终提出有效的解决方案。同时，对于一些新兴的分析方法，比如机器学习在用户行为预测方面的应用，虽然书中有所提及，但更希望能够有更具象化的讲解，哪怕是简化的模型和算法介绍，也能帮助读者对这些前沿技术有一个更直观的了解，不至于觉得它们离自己的工作太遥远。总体而言，这本书为我提供了一个不错的框架，但要真正成为解决实际问题的利器，还需要在深度和广度上再下点功夫。

评分☆☆☆☆☆

这本书在介绍大数据营销的概念时，给我一种“描绘蓝图”的感觉，但对于如何“建造”这座大厦，则显得不够详尽。书中列举了大数据在用户画像、个性化推荐、精准广告投放等方面的应用，听起来非常令人兴奋。然而，当我尝试在实际工作中落地这些应用时，却发现会遇到许多实际的困难，比如数据的质量问题、模型的准确性问题、以及技术实现的复杂性问题。书中对于如何克服这些困难，如何选择合适的技术工具，如何构建高效的数据团队，这些方面的内容，则显得相对薄弱。我期望书中能够提供更具操作性的指导，例如，如何从零开始构建一个用户画像系统？如何评估和选择适合自己业务的大数据分析平台？如何进行有效的广告投放和效果评估？这些都是从业者在实际工作中经常会遇到的问题，而本书在这方面的深入探讨，还有待加强。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我发现它在基础概念的梳理上做得比较到位，但对于一些更高级、更前沿的应用，则显得有些浅尝辄止。比如，在数据分析的部分，对常见的统计学方法和数据可视化工具都有提及，这对于初学者来说是一个不错的入门。但是，对于如何利用机器学习模型进行更复杂的预测分析，比如用户流失预测、个性化推荐等，书中仅仅是简单带过，并没有深入讲解其背后的原理、实现方法以及在实际业务中的应用场景。我期待这本书能更详细地阐述这些先进的技术，提供一些可以实际操作的案例，甚至是可以参考的代码示例。要知道，在大数据营销和数据化运营日益激烈的竞争环境下，掌握这些高级分析技能，是提升自身竞争力的关键。这本书在提供“是什么”和“为什么”的同时，更应该在“怎么做”上下功夫，给出更具操作性的指导，帮助读者从理论走向实践，真正掌握大数据分析的核心竞争力。

评分☆☆☆☆☆

我对书中关于流量转化的探讨，总觉得少了一点“火候”。作者确实提及了流量获取、用户行为分析、转化漏斗等关键环节，并且提出了一些优化流量转化率的思路。但是，在面对实际情况时，往往会遇到许多复杂而精细的问题，而这些问题在书中并未得到充分的解答。例如，当某个流量渠道的表现不佳时，书中可能会建议进行渠道优化，但具体应该如何分析该渠道的用户画像？应该从内容、创意、落地页哪个环节入手？如何进行有效的A/B测试来验证优化效果？这些都缺乏更细致的指导。我更希望看到书中能够提供更深入的分析框架，帮助读者理解流量转化的每一个触点，并针对每个触点设计出具体的优化方案。尤其是在移动端，用户行为更加碎片化，转化路径也更加多样化。书中在探讨这些复杂转化路径的分析和优化时，显得略有不足。能够有更具体的工具推荐、方法论拆解，或者是有经验的从业者分享如何巧妙地引导用户完成转化，那样会更有启发性。

评分☆☆☆☆☆

这本书在讲解数据分析和营销策略的结合上，给我一种“信息不对称”的感觉。书中描绘了一个理想化的场景：通过数据分析，我们可以精准地了解用户需求，从而制定出高效的营销策略。然而，在实际操作中，数据的获取、清洗、分析是一个耗时耗力的过程，而且很多时候，即使得到了分析结果，如何将其转化为具有执行力的营销方案，也需要大量的经验和智慧。书中在这方面的内容，给我的感觉是，它提供了一个“答案”，但并没有详细地展示“解题过程”。我更希望看到书中能够详细地讲解，如何从原始数据中提取出有价值的信息，如何利用这些信息来驱动营销策略的制定，以及如何不断地通过数据反馈来优化营销活动。例如，当某个营销活动效果不佳时，如何通过数据分析来找出问题所在，是渠道问题？创意问题？还是用户定位问题？这本书在这方面的具体指导，还需要加强。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题确实吸引人，包含了“电子商务”、“数据分析”、“大数据营销”、“数据化运营”、“流量转化”等热门词汇，让人对其内容充满了期待。然而，在翻阅过程中，我发现书中对这些概念的阐述，很多时候流于表面，缺乏深入的挖掘和具体的实践指导。例如，在提到大数据营销时，书中描绘了精准推送、个性化推荐等场景，但对于如何实际构建用户画像、如何设计有效的推荐算法、如何进行数据清洗和整合，这些关键的落地细节，则一带而过。同样，在数据化运营方面，书中提及了各种运营指标和优化思路，但对于如何建立数据采集和分析系统、如何诊断和解决运营中的实际问题，这些核心技能的培养，则显得不够系统。我感觉这本书更像是一个“概念罗列”的工具书，提供了一些行业内的关键词和基本框架，但对于希望学习具体方法、掌握核心技能、解决实际问题的读者来说，可能还需要寻找其他更深入的资源。

评分☆☆☆☆☆

对于数据化运营这部分，我更希望看到的是一些“实战出真知”的经验分享，而不是停留在理论层面。书中提到了许多数据化的运营理念，比如以数据驱动决策，以用户为中心优化体验，以效率提升为目标等等。这些理念本身是正确的，但如何将这些理念转化为具体的行动，如何在日常的运营工作中落地，书中给出的指导略显不足。例如，当运营数据出现异常时，如何系统性地进行诊断和分析？如何通过数据分析来发现潜在的运营风险？如何建立一套行之有效的数据反馈和预警机制？这些都是在实际运营中非常重要的问题，而本书在这方面的具体操作性指导，还有很大的提升空间。一本好的数据化运营书籍，应该能让读者在阅读后，立即知道如何在自己的工作中开始实践，而不是看完之后，还是不知道从何下手。