新媒体和电商数据化运营:用户画像+爆款打造+营销分析+利润提升
- ISBN:9787302515715
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:其他
- 页数:258
- 出版时间:2019-01-01
- 条形码:9787302515715 ; 978-7-302-51571-5
本书特色
《新媒体和电商数据化运营:用户画像+爆款打造+营销分析+利润提升》通过12章专题内容、36个经典案例、42个专家提醒、740张高清图片,以及180多分钟的视频讲座,用数据思维开启新媒体与电商之门,帮您轻松成为新媒体、电商运营数据分析高手。
内容简介
如何用Excel分析新媒体与电商运营数据? 《新媒体和电商数据化运营:用户画像+爆款打造+营销分析+利润提升》是新媒体与电商运营的集合,分为用户画像、爆款打造、营销分析与利润提升四个模块。全书通过12章专题内容、36个经典案例、42个专家提醒、740张高清图片,以及180多分钟的视频讲座,帮您轻松成为新媒体、电商运营数据分析高手。 《新媒体和电商数据化运营:用户画像+爆款打造+营销分析+利润提升》通过Excel来分析新媒体与电商运营数据,包括: 如何通过数据分析提高公众号中的活跃粉丝数? 如何通过数据分析打造月销上万的爆款产品? 如何选择性价比优选且有效的产品营销渠道? 如何在电商行业快速、有效地提高产品的利润? 《新媒体和电商数据化运营:用户画像+爆款打造+营销分析+利润提升》适合新媒体和电商平台的数据分析人员、新媒体和电商运营的创业人员、处于新媒体和电商运营低潮的商家或企业、对新媒体与电商运营感兴趣的人群、Excel数据分析的初学者或者爱好人员阅读,还可以作为各中、不错Excel用户的辅助教材。
目录
1 数据分析:知道你的精准用户是谁
1.1 学习预热4个要点
1.1.1 读者定位:本书适合人群
1.1.2 内容定位:重点知识阐述
1.1.3 特色定位:本书独特之处
1.1.4 写作思路:结构清晰明了
1.2 新媒体数据的分析流程
1.2.1 收集数据把握要点
1.2.2 整理数据*为关键
1.2.3 将数据转变为图形
1.2.4 分析新媒体运营数据
1.2.5 得出优化营销方式
1.3 分析与构建用户画像
1.3.1 用户画像的含义
1.3.2 用户画像的作用
1.3.3 构建用户画像的方法
1.4 用户画像数据分析
1.4.1 了解粉丝的重要性
1.4.2 分析后台用户数据
1.4.3 分析后台用户属性
1.4.4 分析用户兴趣指向
2 用户数量:洞悉用户人数的变化趋势
2.1 “新增用户”分析:了解粉丝增长趋势
2.1.1 导出Excel数据表
2.1.2 用折线图显示数据
2.1.3 分析新增用户趋势
2.2 “用户流失”分析:掌握人数流失趋势
2.2.1 创建用户流失趋势表
2.2.2 计算流失率、创建图表
2.2.3 设置流失率警戒线
2.3 “累积关注人数”分析:精确客户群体
2.3.1 整理Excel数据表
2.3.2 统计资深用户人数
2.3.3 分析用户累积趋势
3 用户属性:掌握特征实现更好的运营
3.1 “性别比例”分析:把握性别痛点
3.1.1 创建性别比例统计表
3.1.2 不同性别人数的占比
3.1.3 分析*佳推广的方式
3.2 “地域人数”分析:地域营销基础
3.2.1 创建地域人数统计表
3.2.2 对数据进行重新排序
3.2.3 分析地区用户关注度
3.3 “终端使用”分析:量变决定质变
3.3.1 创建终端使用人数统计表
3.3.2 插入复合条饼图查看数据
3.3.3 分析用户使用终端的性质
4 用户兴趣:掌握用户心理才能对症下药
4.1 “文章类型偏好”分析:决定文章方向
4.1.1 创建文章类型偏好统计表
4.1.2 计算偏好文章数量占比
4.1.3 设置图表分析占比数据
4.1.4 分析文章类型偏好情况
4.2 “热度关键词”分析:吸引用户视线
4.2.1 创建热度关键词统计表
4.2.2 分析热度关键词的占比
4.2.3 插入柱形图表分析数据
4.2.4 分析热度关键词的作用
4.3 “热度平台”分析:把握机会实现双赢
4.3.1 创建热度平台统计表
4.3.2 对热度平台进行排序
4.3.3 选择合作和增粉的平台
5 爆款行业:掌握现有市场和未来趋势
5.1 “行业市场容量”分析:了解市场行情
5.1.1 创建表格分析数据
5.1.2 创建数据透视表
5.1.3 插入数据透视图
5.2 “商家经营阶段”分析:把握商家运营情况
5.2.1 创建商家经营阶段统计表
5.2.2 插入散点图分析数量占比
5.2.3 设置散点图表的展示效果
5.3 “市场商品搜索”分析:了解客户需求
5.3.1 创建市场商品搜索趋势表
5.3.2 通过折线图分析市场商品趋势
5.3.3 设置趋势线展现搜索走向
6 爆款产品:分析月销上万的电商优品
6.1 “爆款产品属性”分析:精确客户喜好
6.1.1 创建爆款产品属性分析表
6.1.2 创建产品成交量透视表
6.1.3 创建产品销售额透视表
6.2 “爆款产品销量”分析:了解季节性热款
6.2.1 高亮显示产品销售数据
6.2.2 用图标集查看产品销量
6.2.3 用迷你图展现销量状况
6.3 “地区销量指数”分析:了解产品差异化
6.3.1 创建地区销量指数统计表
6.3.2 用色阶高亮显示销售指数
6.3.3 插入柱形图分析销售指数
6.4 “新老客户购买”分析:掌握消费人群变化
6.4.1 创建新老客户购买统计表
6.4.2 用函数统计老客户的数据
6.4.3 用函数统计新客户的数据
7 爆款流量:将浏览访问量转化为商品销量
7.1 “买家浏览量”分析:了解客户动态
7.1.1 创建买家浏览量统计表
7.1.2 设置折线图查看浏览量走势
7.1.3 分析店铺月平均浏览量走势
7.2 “不同渠道访问”分析:精确访问浏览量
7.2.1 创建不同渠道访问统计表
7.2.2 用函数计算付费渠道数据
7.2.3 用函数计算其他渠道数据
7.3 “成交转化率”分析:把握不同渠道访问数据
7.3.1 创建成交转化率统计表
7.3.2 通过柱形图表分析数据
7.3.3 分析各渠道成交转化率
8 广告营销:小投资、大回报的有效方法
8.1 “广告主信息”分析:选择*佳广告位
8.1.1 创建广告主信息统计表
8.1.2 设置饼图查看广告位信息
8.1.3 设置饼图的样式分析数据
8.2 “广告主关键指标”分析:寻找合适方案
8.2.1 创建广告关键指标统计表
8.2.2 插入圆环图查看曝光度信息
8.2.3 设置圆环图表的样式及轮廓
8.3 “流量主曝光数据”分析:选择*佳推广方式
8.3.1 创建流量主曝光数据统计表
8.3.2 插入折线图查看曝光量趋势
8.3.3 分析15天曝光量的发展趋势
8.4 “流量主关键指标”分析:得出广告收益
8.4.1 创建流量主关键指标统计表
8.4.2 插入组合图查看数据的走势
8.4.3 分析流量主点击率与收入趋势
9 指数分析:多方面提高平台运营能力
9.1 “指数维度数据”分析:了解平台运营情况
9.1.1 创建指数维度数据分析表
9.1.2 设置雷达图查看各项数据
9.2 “指数维度趋势”分析:了解数据变化趋势
9.2.1 创建指数维度趋势统计表
9.2.2 插入折线图查看维度趋势
9.2.3 分析头条号指数变化趋势
9.3 “入驻领域指数”分析:了解账号排行
9.3.1 创建入驻领域指数统计表
9.3.2 插入自定义组合图查看数据
9.3.3 分析人驻领域指数数据对比
10 提高利润:挑选热销商品的进货方法
10.1 “热销商品搜索”分析:了解客户需求趋势
10.1.1 创建热销商品搜索统计表
10.1.2 查看商品生命周期搜索趋势
10.1.3 设置工作表的图表样式
10.2 “热销商品利润”分析:了解盈利情况
10.2.1 创建热销商品利润统计表
10.2.2 设置组合图查看商品数据
10.2.3 分析商品周期的利润趋势
10.3 “热销商品款式”分析:找到*热产品
10.3.1 创建热销商品款式统计表
10.3.2 统计热销商品款式成交量
10.3.3 插入不同款式销售柱形图
10.4 “热销商品颜色”分析:精确成交比例
10.4.1 创建热销商品颜色统计表
10.4.2 统计热销商品不同颜色的成交量
10.4.3 插入复合条饼图分析数据
11 降低成本:提升商品利润的首要条件
11.1 “采购时机”分析:掌握*佳购买时间
11.1.1 创建商品采购时机选择表
11.1.2 用函数统计商品平均价格
11.1.3 插入折线图对比商品价格
11.2 “采购渠道”分析:掌握*佳购买渠道
11.2.1 创建采购商品渠道统计表
11.2.2 对合作商家进行排序
11.2.3 统计不同合作商的采购价格
11.3 “进价趋势”分析:了解商品价格走向
11.3.1 创建商品进价趋势统计表
11.3.2 插入折线图查看价格走势
11.3.3 设置折线图分析价格趋势
12 提高销量:用数据玩转商品销售盈利
12.1 “商品销售量”分析:了解销量数据详情
12.1.1 创建商品销售量统计表
12.1.2 冻结表头便于查看数据
12.1.3 设置表格密码保护数据
12.2 “亏本商品”分析:精确不盈利产品
12.2.1 创建亏本商品统计分析表
12.2.2 突出显示亏本的商品信息
12.3 “商品退货退款”分析:找到症结原因
12.3.1 创建商品退货退款统计表
12.3.2 删除工作表中的重复数据
12.3.3 用函数统计退货原因次数
12.3.4 创建条形图查看数据信息
附录1 知识点框架
附录2 本书技巧总结
作者简介
王力剑,资深电商人士,数据分析专家。具有10年以上数据挖掘和分析经验。现为新媒体数据分析服务商,为京东、苏宁、国美等电商企业进行过数据分析服务。特别擅长运用数据分析进行用户的精准定位、产品分析、打造爆款、引流涨粉、客户留存、成交转化等操作,同时为企业的营销运营降低了成本,提升了利润。熟悉Excel、Hadoop、Hive等数据分析工具及Oracle等主流数据库,能够对大数据条件下的消费者行为进行分析,并进行数据建模,实施结构化数据的管理。
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