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電商流量數(shù)據(jù)化運營

電商流量數(shù)據(jù)化運營

定 價:¥99.00

作 者: 宋天龍 著
出版社: 機械工業(yè)出版社
叢編項:
標 簽: 暫缺

ISBN: 9787111690238 出版時間: 2021-09-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 328 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  這是一本系統(tǒng)講解數(shù)據(jù)如何在營銷與運營的全流程中發(fā)揮驅(qū)動作用和輔助決策價值的著作。是知名數(shù)據(jù)分析專家宋天龍的厚積薄發(fā)之作,得到了行業(yè)里多位專家的一致好評和推薦。 在內(nèi)容組織形式上,本書有宏觀和微觀兩條主線: 宏觀上,內(nèi)容圍繞流量數(shù)據(jù)化運營的全流程展開,涵蓋渠道策略與計劃管理、媒體投放與執(zhí)行管理、渠道投放效果評估與分析、流量運營監(jiān)控與效果復盤等各個環(huán)節(jié)。目標是指導企業(yè)如何通過數(shù)據(jù)實現(xiàn)低成本、大批量、高質(zhì)量的流量引入,這是流量運營的核心目標,也是本書要解決的核心問題。 微觀上,內(nèi)容根據(jù)流量數(shù)據(jù)化運營的業(yè)務操作過程來組織,以業(yè)務場景為切入點,依次按照業(yè)務問題、數(shù)據(jù)支持方案、實用工具實操的思路展開,通過案例介紹具體的實施過程,用數(shù)據(jù)解決具體業(yè)務問題。 這本書的重點不是數(shù)據(jù)分析的原理和方法,也不是數(shù)據(jù)分析工具的使用,更不是營銷等具體業(yè)務工作如何開展,相關的知識全部融合到具體的應用場景中,重點是如何讓數(shù)據(jù)在營銷與運營的全流程中發(fā)揮價值,真正實現(xiàn)業(yè)務與數(shù)據(jù)的互相促進與補充。 本書不要求讀者有數(shù)據(jù)分析基礎,也不要求有Python基礎。80%的數(shù)據(jù)處理工作通過Excel完成,余下的20%通過Python完成,即便沒有Python基礎,也能順利完成全書的實操。所有實操案例均提供源數(shù)據(jù)和完整代碼。

作者簡介

  宋天龍 資深大數(shù)據(jù)技術專家,有11年數(shù)據(jù)分析工作經(jīng)驗。觸脈咨詢合伙人,前Webtrekk(德國bigest在線數(shù)據(jù)分析服務提供商)中國區(qū)技術和咨詢負責人。 中國商業(yè)聯(lián)合會數(shù)據(jù)分析專業(yè)委員會《中國大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)體系標準》專家組成員、虎嗅獎聘委會委員、DMT數(shù)字營銷人才認證委員會認證委員。 擅長數(shù)據(jù)挖掘、建模、分析與數(shù)據(jù)化運營,精通端到端數(shù)據(jù)價值場景設計、業(yè)務需求轉換、數(shù)據(jù)結構梳理、數(shù)據(jù)建模與學習以及數(shù)據(jù)工程交付。在電子商務、零售、銀行、保險等多個行業(yè)擁有豐富的數(shù)據(jù)項目工作經(jīng)驗,參與過集團和企業(yè)級數(shù)據(jù)體系規(guī)劃、DMP與數(shù)據(jù)倉庫建設、大數(shù)據(jù)產(chǎn)品開發(fā)、網(wǎng)站流量系統(tǒng)建設、個性化智能推薦與精準營銷、企業(yè)大數(shù)據(jù)智能等。 著作頗豐,著有《Python數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)化運營》《企業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)構建實戰(zhàn):技術、架構、實施與應用》《網(wǎng)站數(shù)據(jù)挖掘與分析:系統(tǒng)方法與商業(yè)實踐》等暢銷著作。

圖書目錄

前言
第1章 全面認識流量數(shù)據(jù)化運營
1.1流量運營的3個核心概念
1.1.1什么是流量
1.1.2流量的來源
1.1.3流量的數(shù)據(jù)化運營
1.2流量運營的4個基本步驟
1.2.1營銷目標確定
1.2.2渠道策略與計劃管理
1.2.3媒體投放與執(zhí)行管理
1.2.4渠道投放效果評估與復盤
1.3流量運營的職能崗位
1.3.1部門劃分
1.3.2技能要求
1.4流量運營的4類數(shù)據(jù)來源
1.4.1通過廣告投放工具獲得的外部投放數(shù)據(jù)
1.4.2通過流量分析工具采集的自有流量數(shù)據(jù)
1.4.3通過大數(shù)據(jù)工具采集的自有數(shù)據(jù)
1.4.4通過第三方來源獲得的行業(yè)和競品數(shù)據(jù)
1.5本章小結
第2章 常見流量渠道全面盤點
2.1直接輸入流量渠道
2.1.1什么是直接輸入流量
2.1.2直接輸入流量的3個特征
2.1.3知識拓展:直接輸入流量4類業(yè)務抓手
2.2SEO渠道
2.2.1什么是SEO流量
2.2.2SEO流量在企業(yè)前、中、后期的角色
2.2.3國內(nèi)SEO市場的兩大陣營
2.2.4數(shù)據(jù)如何應用到SEO渠道運營
2.2.5知識拓展:SEO渠道的價值局限性
2.3SEM渠道
2.3.1什么是SEM
2.3.2SEM更多的價值在于“臨門一腳”
2.3.3SEO與SEM的相互促進和掣肘
2.3.4SEM渠道適用的營銷場景
2.3.5數(shù)據(jù)如何應用到SEM渠道運營
2.3.6知識拓展:SEM渠道的流量天花板
2.4硬廣告渠道
2.4.1什么是硬廣告
2.4.2為什么硬廣告不精準,我們依然要投
2.4.3如何評估線下硬廣告的實際效果
2.4.4硬廣告渠道適用的營銷場景
2.4.5數(shù)據(jù)如何應用到硬廣告渠道運營
2.4.6知識拓展:流量作弊,硬廣告之殤
2.5信息流廣告渠道
2.5.1什么是信息流廣告
2.5.2信息流廣告的精準體現(xiàn)在哪里
2.5.3場景化思維下的信息流廣告運營
2.5.4信息流廣告適用的營銷場景
2.5.5數(shù)據(jù)如何應用到信息流廣告運營
2.5.6知識拓展:如何消除“老板看不見廣告”的焦慮
2.6社群渠道
2.6.1什么是社群渠道
2.6.2社群中的圈層管理
2.6.3挖掘社群渠道裂變模式、節(jié)點與傳播路徑
2.6.4社群渠道適用的營銷場景
2.6.5數(shù)據(jù)如何應用到社群渠道運營
2.6.6知識拓展:證明社群運營的價值
2.7MCN渠道
2.7.1什么是MCN
2.7.2MCN直播帶貨模式的“?!迸c“機”
2.7.3企業(yè)與MCN的供應鏈合作
2.7.4MCN渠道適用的營銷場景
2.7.5數(shù)據(jù)如何應用到MCN渠道運營
2.7.6知識拓展:MCN渠道直播帶貨選品的考慮要素
2.8會員營銷渠道
2.8.1什么是會員營銷渠道
2.8.2會員營銷的精準優(yōu)勢來源于哪里
2.8.3會員營銷需要平衡用戶體驗與企業(yè)目標
2.8.4會員營銷渠道適用的營銷場景
2.8.5數(shù)據(jù)如何應用到會員營銷運營
2.8.6知識拓展:不做會員營銷的異類電商企業(yè)
2.9CPS渠道
2.9.1什么是CPS渠道
2.9.2第三方CPS渠道都是“劫道”的
2.9.3CPS對消費者的決策驅(qū)動力體現(xiàn)在哪里
2.9.4與其他渠道相比,CPS渠道的性價比如何
2.9.5CPS渠道適用的營銷場景
2.9.6數(shù)據(jù)如何應用到CPS渠道運營
2.9.7知識拓展:CPS渠道作弊與刷量
2.10其他流量渠道
2.10.1小程序
2.10.2快應用
2.10.3App流量渠道
2.10.4公關傳播
2.10.5LBS渠道
2.10.6線下實體網(wǎng)點
2.10.7BD合作渠道
2.11本章小結
第3章 渠道策略與計劃管理
3.1設計企業(yè)級流量渠道策略
3.1.1企業(yè)級流量渠道策略概述
3.1.2流量渠道策略的應用場景
3.1.3健康的流量結構的特征
3.1.4基于不同營銷目標的渠道貢獻度
3.1.5知識拓展:流量運營與整合營銷傳播的關系
3.2基于多指標綜合決策的渠道選擇
3.2.1基于多指標的綜合決策概述
3.2.2如何選擇多個決策指標
3.2.3如何設置多個指標的權重
3.2.4結合層次評分綜合評估渠道排名
3.2.5知識拓展:解決統(tǒng)一標準下不同渠道價值評估的公平問題
3.3發(fā)掘流量爆發(fā)力強的渠道
3.3.1流量爆發(fā)力概述
3.3.2流量爆發(fā)力強的兩個特征
3.3.3哪些渠道流量爆發(fā)力更強
3.3.4通過數(shù)據(jù)分析爆發(fā)力強的渠道
3.3.5知識拓展:如何評估未投放渠道的流量爆發(fā)力
3.4預測付費渠道效果并進行KPI管理
3.4.1付費渠道效果預測概述
3.4.2不同付費渠道預測的差異點
3.4.3通過回歸方法預測流量效果
3.4.4預測模式的可解釋性與限制性
3.4.5知識拓展:如何基于預測結果制定KPI
3.5預測直接輸入與SEO效果并設置合理預期
3.5.1直接輸入與SEO效果預測概述
3.5.2通過加權移動平均方法預測未來流量
3.5.3知識拓展:自動ARIMA在預測中的應用
3.6基于多因素限制的目標最大化的預算分配
3.6.1預算分配概述
3.6.2預算分配時的主要限制性因素
3.6.3通過規(guī)劃求解實現(xiàn)多因素約束下的目標最大化
3.6.4應用目標最大化規(guī)劃求解的限制性條件
3.6.5知識拓展:規(guī)劃求解的其他應用場景
3.7基于用戶行為模式的渠道組合管理
3.7.1用戶訪問行為的渠道概述
3.7.2如何識別用戶訪問的來源渠道
3.7.3通過序列關聯(lián)模式挖掘渠道組合策略
3.7.4基于用戶訪問行為的渠道組合策略的限制條件
3.7.5知識拓展:將渠道組合策略擴展到跨設備領域
3.8數(shù)據(jù)使用注意
3.8.1數(shù)據(jù)反映了過去,但不能100%說明未來
3.8.2濫用數(shù)據(jù)還不如不用
3.8.3業(yè)務方也要懂數(shù)據(jù)
3.9本章小結
第4章 媒體投放與執(zhí)行管理
4.1基于Lookalike的投放人群管理
4.1.1渠道投放人群概述
4.1.2基于Lookalike的ID列表實現(xiàn)投放人群管理
4.1.3基于Lookalike的人群規(guī)則實現(xiàn)投放人群管理
4.1.4知識拓展:在精準與規(guī)模之間尋找平衡點
4.2基于用戶喜好的投放內(nèi)容管理
4.2.1投放內(nèi)容管理概述
4.2.2基于不同動作傾向的商品喜好
4.2.3基于目標商品提煉的共性標簽
4.2.4知識拓展:廣告內(nèi)容個性化與動態(tài)素材管理
4.3基于效果的廣告觸達媒介優(yōu)選
4.3.1廣告觸達媒介優(yōu)選概述
4.3.2使用方差分析確定媒介效果的差異性
4.3.3基于方差對比判斷媒介的穩(wěn)定性
4.3.4知識拓展:假設檢驗在業(yè)務場景中的應用
4.4廣告投放的排期要素管理
4.4.1廣告投放的排期要素管理概述
4.4.2不同日期維度下的影響分析
4.4.3通過日歷標記管理日期性要素
4.4.4知識拓展:基于組合媒體的排期管理
4.5著陸頁測試與優(yōu)化
4.5.1著陸頁優(yōu)化概述
4.5.2著陸頁測試的3種類型
4.5.3著陸頁測試的8類主要對象
4.5.4著陸頁測試的4個實施要素
4.5.5著陸頁測試的貝葉斯評估方法
4.5.6知識拓展:著陸頁個性化設計策略
4.6渠道測試性投放
4.6.1渠道測試性投放概述
4.6.2測試性投放中的噪聲控制
4.6.3測試性投放的效果一致性驗證
4.6.4知識拓展:基于渠道相似性的策略應用
4.7渠道補量、扣量和余量
4.7.1渠道補量、扣量和余量概述
4.7.2補量的兩種操作方式
4.7.3廣告主扣量的優(yōu)化價值
4.7.4余量的數(shù)據(jù)反饋及成因
4.7.5知識拓展:數(shù)據(jù)度量標準與數(shù)據(jù)差異性原因
4.8數(shù)據(jù)使用注意
4.8.1多個數(shù)據(jù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)誤差
4.8.2小樣本數(shù)據(jù)
4.9本章小結
第5章 執(zhí)行常見問題的排查與解決
5.1渠道執(zhí)行問題排查常用維度
5.1.1渠道執(zhí)行問題概述
5.1.2渠道執(zhí)行問題排查的常用維度
5.1.3渠道執(zhí)行問題排查的先后邏輯
5.1.4知識拓展:排查問題時的5種思維模式
5.2排查實時流量驟降的原因并做好預防
5.2.1流量驟降概述
5.2.2如何獲得實時流量數(shù)據(jù)
5.2.3排查流量驟降的4個步驟
5.2.4預防流量數(shù)據(jù)丟失的4個步驟
5.2.5知識拓展:采集端數(shù)據(jù)丟失產(chǎn)生的影響
5.3排查實時流量驟增的原因并解除異常
5.3.1流量驟增概述
5.3.2排查流量驟增的4個步驟
5.3.3案例:某次大型促銷活動流量驟增100倍
5.3.4知識拓展:消除流量驟增對后續(xù)流量運營的影響
5.4排查流量下滑渠道并找到優(yōu)化點
5.4.1流量下滑概述
5.4.2細分并找到主要下滑渠道
5.4.3找到與下滑趨勢相反的異常渠道
5.4.4知識拓展:構建完整的渠道跟蹤結構
5.5排查ROI下降的原因并找到問題點
5.5.1ROI下降概述
5.5.2通過縮小ROI下滑渠道的范圍確定問題渠道
5.5.3通過計算收入和費用因子得分找到問題渠道
5.5.4知識拓展:將因子得分排查法拓展到更多場景
5.6數(shù)據(jù)使用注意
5.6.1流量運營也要對ROI負責
5.6.2不要到活動結束后才開始問題排查
5.6.3復雜的統(tǒng)計分析結果不是必要保證
5.7本章小結
第6章 營銷渠道的效果評估與基本分析
6.1如何評估渠道效果的好壞
6.1.1渠道效果評估概述
6.1.2判斷數(shù)據(jù)好壞的4種方法
6.1.3判斷數(shù)據(jù)好壞程度的2種方法
6.1.4知識拓展:渠道的數(shù)據(jù)重復計算問題
6.2如何通過歸因合理分配渠道轉化貢獻
6.2.1歸因模型概述
6.2.2歸因能解決的2類業(yè)務問題
6.2.35類常見的歸因模型
6.2.4針對不同場景選擇適合的歸因模型
6.2.5知識拓展:基于完整數(shù)據(jù)的自定義歸因
6.3如何分析渠道效果的邊際效應
6.3.1渠道效果邊際變化規(guī)律概述
6.3.2分析渠道回報效率的邊際遞減效應
6.3.3分析渠道單位成本的邊際遞增效應
6.3.4知識拓展:數(shù)據(jù)分組
6.4如何找到渠道轉化短板并提升轉化效果
6.4.1漏斗分析概述
6.4.2漏斗分析的主要業(yè)務場景
6.4.3漏斗分析的額外數(shù)據(jù)跟蹤
6.4.4漏斗分析的主要維度和方法
6.4.5案例:預約表單的漏斗分析與應用
6.4.6知識拓展:跨行為類型的漏斗跟蹤
6.5如何分析渠道留存效果
6.5.1渠道留存概述
6.5.2如何分析留存衰減趨勢
6.5.3如何分析留存穩(wěn)定期
6.5.4如何分析運營活動對留存的影響
6.5.5如何分析新用戶規(guī)模與留存率的關系
6.5.6知識拓展:通過留存發(fā)現(xiàn)的作弊問題
6.6如何分析渠道的時間特征
6.6.1時間特征概述
6.6.2分析渠道的長期趨勢、年度特征
6.6.3分析渠道的中期趨勢、季度特征
6.6.4分析渠道的短期趨勢、月度特征
6.6.5知識拓展:分析渠道的時間交叉特征
6.7如何對流量渠道做分組分析
6.7.1渠道分組分析概述
6.7.2按照渠道屬性的分組分析
6.7.3按照渠道效果的分組分析
6.7.4知識拓展:分組的目標是確定優(yōu)化方向,而非分組本身
6.8如何分析著陸頁數(shù)據(jù)
6.8.1分析著陸頁是否真的有問題
6.8.2分析注意力隨位置的變化規(guī)律
6.8.3分析頁面加載時間對轉化的影響
6.8.4知識拓展:著陸頁上的異常數(shù)據(jù)
6.9數(shù)據(jù)使用注意
6.9.1數(shù)據(jù)評估結果不是念數(shù)據(jù)
6.9.2看似正確實際卻錯誤的建議
6.9.3正確但沒用的建議
6.9.4基于片面數(shù)據(jù)歸納的偏頗結論
6.10本章小結
第7章 渠道效果專題性研究
7.1流量渠道的效果標桿研究
7.1.1渠道效果標桿概述
7.1.2渠道效果標桿設立的3個原則
7.1.3渠道效果標桿定義的3類方法
7.1.4知識拓展:“集中程度”還是“最佳實踐”
7.2渠道效果影響因素研究
7.2.1渠道效果影響因素概述
7.2.2分析特征對轉化目標的正負向影響
7.2.3分析特征如何影響單個樣本的預測結果
7.2.4知識拓展:渠道效果影響因素的落地應用
7.3轉化路徑的媒體組合規(guī)律研究
7.3.1轉化路徑的媒體組合概述
7.3.2單一渠道重復次數(shù)對效果的影響分析
7.3.3組合渠道首末次觸點對效果的影響分析
7.3.4增加新的渠道對原有投放組合的影響分析
7.3.5知識拓展:基于轉化路徑鏈接關系的規(guī)律分析
7.4渠道相似度研究
7.4.1渠道相似度概述
7.4.2基于渠道效果的最近鄰分析
7.4.3基于渠道效果的聚類分析
7.4.4知識拓展:基于訪問協(xié)同過濾的相似度分析
7.5虛假流量辨別與研究
7.5.1虛假流量概述
7.5.2通過流量屬性分布辨別虛假流量
7.5.3通過流量在線行為指標辨別虛假流量
7.5.4通過用戶離線行為指標辨別虛假流量
7.5.5通過用戶行為流序列關系辨別虛假流量
7.5.6通過業(yè)務投放與實際數(shù)據(jù)差異辨別虛假流量
7.5.7通過數(shù)據(jù)的質(zhì)量辨別虛假流量
7.5.8通過頁面熱力圖辨別虛假流量
7.5.9通過長期價值指標辨別虛假流量
7.5.10知識拓展:通過機器學習方法辨別虛假流量
7.6數(shù)據(jù)使用注意
7.6.1模型準確度并非高于一切,不能忽略業(yè)務落地性
7.6.2不能通過一次專題分析解決所有問題
7.6.3專題分析并非是一次性的
7.6.4重視數(shù)據(jù)過程,也要重視數(shù)據(jù)校驗
7.6.5模型并非萬能
7.7本章小結
第8章 流量運營的監(jiān)控與效果復盤
8.1流量日常監(jiān)控
8.1.1流量日常監(jiān)控概述
8.1.2如何實現(xiàn)自動化監(jiān)控
8.1.3監(jiān)控結果的信息告警
8.1.4知識拓展:流量的外部競爭監(jiān)控
8.2流量復盤
8.2.1流量復盤概述
8.2.2流量復盤的參與部門
8.2.3流量復盤的基本流程
8.2.4流量復盤的主要內(nèi)容
8.2.5知識拓展:有效復盤的重要支撐——執(zhí)行過程的數(shù)字化
8.3撰寫分析報告
8.3.1分析報告概述
8.3.2不同報告對象的內(nèi)容側重點
8.3.3不同類型報告的內(nèi)容側重點
8.3.4影響分析報告滿意度的因素
8.3.5知識拓展:分析報告的立場問題
8.4數(shù)據(jù)使用注意
8.4.1數(shù)據(jù)分析師并非只是寫報告
8.4.2不能使用“我覺得”代替數(shù)據(jù)論證
8.4.3數(shù)據(jù)分析不能過分依賴數(shù)據(jù)工具
8.4.4數(shù)據(jù)分析不能速成
8.5本章小結
附錄A 電商流量運營數(shù)據(jù)參考
附錄B Python安裝和部署

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