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内容简介:
本书内容主要围绕数据分析与数据化运营展开,其中包含运营、产品、市场、营销
等多个体系。全书共分为 11 章,其中第 1~3 章主要讲述亚马逊数据化运营的概念和有关
图表的基础知识,同时阐明了数据化运营的四大步骤。第 4~10 章为亚马逊数据化运营的
主体部分,分别从用户、运营、市场、产品、营销、库存、管理这七个角度,详细讲解
数据化运营的思路和方法。第 11 章结合全书内容阐述未来数据化运营的发展趋势,以及
数据化运营无法触及的运营实际操作中的细节问题。
本书针对亚马逊跨境电商从业者和创业者阅读使用,亦可作为刚入门想要学习跨境
电商知识的读者使用,还可作为大中专院校电子商务专业的教材使用。
书籍目录:
目录
第1章
了解亚马逊数据化运营的概念(数据化运营和传统经验化运营的区
别是什么?数据化运营有什么作用?数据化运营的优势有哪些?)
1.1? 什么是亚马逊数据化运营? /1
1.2? 跨境电商和国内电商数据化运营的区别? /2
1.2.1? 数据处理工具的精细化程度不同? /2
1.2.2? 数据化运营的用途不同? /4
1.3? 亚马逊数据化运营和经验化运营的区别? /4
1.3.1? 适用团队及场景的不同? /4
1.3.2? 适用运营环节的不同? /4
1.3.3? 适用技术门槛不同? /5
1.4? 数据化运营有什么要求? /6
1.4.1? 数据的要求? /6
1.4.2? 分析的要求? /9
1.5? 数据化运营有什么优势? /10
1.6? 亚马逊数据化运营的体系及其作用? /12
1.6.1? 用户体系数据化? /12
1.6.2? 运营体系数据化? /12
1.6.3? 市场体系数据化? /12
1.6.4? 产品体系数据化? /13
1.6.5? 营销体系数据化? /13
1.6.6? 库存体系数据化? /13
1.6.7? 管理体系数据化? /13
1.7? 数据化运营入门思路讲解:过程标准化,结果可视化? /13
第2章
搭建数据图表的认知体系(哪些数据图表是运营过程中很常用
的?不同的数据图表有什么差别?)
2.1? 利用柱状图比较数据大小? /16
2.1.1? 利用二维柱状图比较数值大小? /16
2.1.2? 利用三维柱状图比较地区差异? /18
2.1.3? 利用排列图分析累加数值? /21
2.2? 利用散点图表示数据关系? /23
2.2.1? 利用散点图比较信息对象? /23
2.2.2? 利用气泡图观察多指标间的关系? /26
2.3? 利用折线图观察时间序列数据? /28
2.4? 利用雷达图展现多维数据? /32
2.5? 利用漏斗图分析数据转化? /35
第3章
掌握数据化运营的步骤(数据化运营要分几个步骤完成?每个
步骤的意义是什么?每个步骤分别需要怎样的技能?)
3.1? 数据采集? /41
3.1.1? 人工采集? /41
3.1.2? 报表采集? /44
3.1.3? 自动化抓取采集? /46
3.2? 数据清洗? /46
3.3? 数据分析? /48
3.4? 决策优化? /51
第4章
用户体系数据化(我们的用户是谁?我们的用户有怎样的特征?
如何通过亚马逊后台的数据,抽丝剥茧一步步构建属于自己的
用户画像?)
4.1? 用户画像介绍? /53
4.2? 用户地区分布分析? /54
4.3? 用户地区数据的应用? /61
4.3.1? 针对化选品? /61
4.3.2? 多店铺市场差额比较与运营能力分析? /62
4.4? 用户价格分布分析? /64
4.4.1? 价格时间分布分析? /64
4.4.2? 价格地区分布分析? /70
4.5? 用户价格敏感度分析? /73
4.6? 用户价格敏感度数据的应用? /74
4.6.1? 价格时间分布敏感度数据的应用? /74
4.6.2? 价格地区分布敏感度数据的应用? /75
4.7? 用户购物习惯分析? /76
4.8? 用户购物习惯数据的广告应用? /80
4.9? 用户购物习惯数据的 listing 优化应用? /81
4.10? 用户复购率分析及其应用? /85
第5章
运营体系数据化(站内广告如何通过数据化运营的方式做到精
准优化? listing 的转化率如何通过数据分析找到优化重心?)
5.1? 站内广告数据化运营思路? /86
5.1.1? 广告类别区分——品牌广告和效果广告? /86
5.1.2? 亚马逊站内 CPC 广告数据的分析技巧? /88
5.1.3? 亚马逊站内 CPC 广告的优化顺序与节奏? /89
5.2? 广告曝光流量转化漏斗模型? /91
5.2.1? 效果广告营销漏斗分析 ( 主要针对 CPC 广告优化 )? /91
5.2.2? 如何通过广告投放漏斗模型来优化站内 CPC 广告? /92
5.3? listing 广告单次点击出价优化? /93
5.3.1? 根据不同时间段分析订单与广告支出变化? /93
5.3.2? 根据数据分析推导出最优单次点击竞价? /96
5.4? 多广告组的象限分析法? /99
5.4.1? 广告效果量化方法分类? /99
5.4.2? 为什么要从宏观角度量化广告效果? /99
5.4.3? 波士顿矩阵概念及其分析方法? /100
5.4.4? 如何从宏观角度量化广告效果? /101
5.4.5? 使用象限分析法时的常见误区? /104
5.5? 单广告组的关键字选择? /104
5.5.1? 概率矩阵匹配法? /104
5.5.2? 广告结构细分法? /110
5.6? 产品 listing 数据化运营思路? /112
5.7? 产品 listing 运营决策模型? /112
5.7.1? 产品 listing 曝光流量转化模型? /112
5.7.2? 用户购买链路模型? /113
5.8? 产品 listing 曝光优化方法? /115
5.9? 产品 listing 流量优化方法? /116
5.9.1? 流量报告分析方法? /116
5.9.2? 品牌店铺流量分析方法? /117
5.9.3? 根据曝光流量漏斗模型优化流量? /118
5.10? 产品 listing 转化率优化方法? /119
5.10.1? 转化率经验化优化方法? /119
5.10.2? 转化率数据化优化方法? /125
5.11? listing 关键字的数据化优化方法? /128
5.11.1? 关键字词库的建立与管理? /128
5.11.2? 如何选取基本关键字? /129
5.11.3? 如何扩展关键字词库? /129
5.11.4? 如何使用及更新词库? /131
5.11.5? 如何对关键字进行数据化评分? /131
第6章
市场体系数据化(不同的类目市场具有怎样的数据波动规律?
市场竞争度、市场容量如何通过亚马逊平台数据进行计算?)
6.1? 市场体系包含的不同数据维度? /140
6.2? 销售波动周趋势分析? /140
6.2.1? 周权重指数介绍及计算? /140
6.2.2? 周权重指数的应用? /143
6.3? 淡季旺季更替的数据表现及规律? /145
6.3.1? 类目宏观流量数据分析? /145
6.3.2? 产品微观销售量数据分析? /148
6.4? 不同 keyword 有效曝光市场容量分析? /150
6.5? 不同 keyword 市场竞争度分析? /153
第7章
产品体系数据化(如何确定自己的产品定位?如何实现数据化
选品?如何在众多产品中做出取舍?)
7.1? 产品类目市场的选择? /154
7.2? 产品价格定位? /156
7.2.1? 成本定价? /156
7.2.2? 现行价格定价。? /157
7.2.3? 心理定价? /157
7.2.4? 产品价格区间及竞争度判断? /158
7.3? 产品图片分析? /163
7.3.1? 产品图片种类选择? /163
7.3.2? 产品图片细节优化? /168
7.3.3? 信息类图片的选择? /169
7.4? 产品 review 数据化分析? /171
7.5? 铺货类运营模式的产品取舍方法? /174
7.6? 数据化选品与经验化选品的对比? /175
7.6.1? 数据分析 + 经验判断类选品? /175
7.6.2? 纯经验判断类选品? /180
7.7? 数据化选品的数据抓取方法? /184
7.7.1? 利用爬虫程序抓取排名数据? /185
7.7.2? 简易代码? /188
7.8? 数据化选品的数据分析方法? /189
第8章
营销体系数据化(线下营销和线上营销孰轻孰重?不同营销渠
道的效率到底该如何对比?)
8.1? 站内营销思路及营销策略选择? /192
8.1.1? 站内营销思路简析? /193
8.1.2? 促销策略选择? /194
8.2? 站外营销技巧及数据分析方法? /195
8.2.1? 如何从站内走向站外? /195
8.2.2? 如何辨别“网红”类型? /197
8.2.3? 如何获取免费流量? /199
8.3? 实体营销册效率分析? /202
第9章
库存体系数据化(面对海量的 SKU 库存,到底该如何对库存
信息进行数据分析?针对不同的商品未来应该如何进行备货和
生产?)
9.1? 仓储备货的经验化思路? /205
9.1.1? 销售量叠加法? /205
9.1.2? 多阶段销售量加权法? /206
9.1.3? 销售量一般计量法? /207
9.2? 仓储备货的数据化思路? /208
9.2.1? 稳定款自配送库存管理策略? /208
9.2.2? 稳定款 FBA 库存管理策略? /208
9.3? 仿真型仓储备货分析? /210
第10章
管理体系数据化(当面对大量管理维度上的宏观数据时如何做
出有效的判断?亚马逊运营管理者该如何形成高效的数据化管
理思路?)
10.1? 店铺群数据化管理? /215
10.1.1? 店铺群管理的象限分析法? /215
10.1.2? 店铺群管理的类目关联性分析? /217
10.1.3? 店铺群资金回报率分析? /221
10.2? 业务渠道数据化管理? /222
10.2.1? 产品供应链的管理与优化? /222
10.2.2? 物流供应链的管理与优化? /222
10.2.3? 营销渠道引流效率优化? /224
10.3? 业务饱和度数据分析? /234
第11章
亚马逊数据化运营总述(除了前十章中提到的内容,还有其他
数据化运营的技巧吗?数据化运营是万能的吗?有什么环节不
能只依赖数据呢?)
11.1? 数据化运营技巧总结? /236
11.2? 数据化运营不是万能的? /236
11.2.1? 亚马逊站内的 review 营销? /237
11.2.2? 亚马逊店铺 AZ 投诉处理? /239
11.2.3? 平台新功能利用——自动投放匹配度分析? /240
11.3? 数据化运营的进阶思维及技能讲解? /240
11.3.1? 一维数据的筛选和应用? /241
11.3.2? 二维数据的筛选和应用? /241
11.3.3? 三维数据的筛选和应用? /242
11.3.4? 多维数据的筛选和应用? /242
11.3.5? 多维数据的获取? /243
11.3.6? 外部数据的分析? /245
11.3.7? IT 技术在数据化运营中的应用? /247
11.4? 未来跨境电商领域的运营发展方向概述? /250
11.4.1? 精细化运营? /250
11.4.2? 垂直类目运营? /250
11.4.3? 品牌化运营? /250目录
第1章
了解亚马逊数据化运营的概念(数据化运营和传统经验化运营的区
别是什么?数据化运营有什么作用?数据化运营的优势有哪些?)
1.1? 什么是亚马逊数据化运营? /1
1.2? 跨境电商和国内电商数据化运营的区别? /2
1.2.1? 数据处理工具的精细化程度不同? /2
1.2.2? 数据化运营的用途不同? /4
1.3? 亚马逊数据化运营和经验化运营的区别? /4
1.3.1? 适用团队及场景的不同? /4
1.3.2? 适用运营环节的不同? /4
1.3.3? 适用技术门槛不同? /5
1.4? 数据化运营有什么要求? /6
1.4.1? 数据的要求? /6
1.4.2? 分析的要求? /9
1.5? 数据化运营有什么优势? /10
1.6? 亚马逊数据化运营的体系及其作用? /12
1.6.1? 用户体系数据化? /12
1.6.2? 运营体系数据化? /12
1.6.3? 市场体系数据化? /12
1.6.4? 产品体系数据化? /13
1.6.5? 营销体系数据化? /13
1.6.6? 库存体系数据化? /13
1.6.7? 管理体系数据化? /13
1.7? 数据化运营入门思路讲解:过程标准化,结果可视化? /13
第2章
搭建数据图表的认知体系(哪些数据图表是运营过程中很常用
的?不同的数据图表有什么差别?)
2.1? 利用柱状图比较数据大小? /16
2.1.1? 利用二维柱状图比较数值大小? /16
2.1.2? 利用三维柱状图比较地区差异? /18
2.1.3? 利用排列图分析累加数值? /21
2.2? 利用散点图表示数据关系? /23
2.2.1? 利用散点图比较信息对象? /23
2.2.2? 利用气泡图观察多指标间的关系? /26
2.3? 利用折线图观察时间序列数据? /28
2.4? 利用雷达图展现多维数据? /32
2.5? 利用漏斗图分析数据转化? /35
第3章
掌握数据化运营的步骤(数据化运营要分几个步骤完成?每个
步骤的意义是什么?每个步骤分别需要怎样的技能?)
3.1? 数据采集? /41
3.1.1? 人工采集? /41
3.1.2? 报表采集? /44
3.1.3? 自动化抓取采集? /46
3.2? 数据清洗? /46
3.3? 数据分析? /48
3.4? 决策优化? /51
第4章
用户体系数据化(我们的用户是谁?我们的用户有怎样的特征?
如何通过亚马逊后台的数据,抽丝剥茧一步步构建属于自己的
用户画像?)
4.1? 用户画像介绍? /53
4.2? 用户地区分布分析? /54
4.3? 用户地区数据的应用? /61
4.3.1? 针对化选品? /61
4.3.2? 多店铺市场差额比较与运营能力分析? /62
4.4? 用户价格分布分析? /64
4.4.1? 价格时间分布分析? /64
4.4.2? 价格地区分布分析? /70
4.5? 用户价格敏感度分析? /73
4.6? 用户价格敏感度数据的应用? /74
4.6.1? 价格时间分布敏感度数据的应用? /74
4.6.2? 价格地区分布敏感度数据的应用? /75
4.7? 用户购物习惯分析? /76
4.8? 用户购物习惯数据的广告应用? /80
4.9? 用户购物习惯数据的 listing 优化应用? /81
4.10? 用户复购率分析及其应用? /85
第5章
运营体系数据化(站内广告如何通过数据化运营的方式做到精
准优化? listing 的转化率如何通过数据分析找到优化重心?)
5.1? 站内广告数据化运营思路? /86
5.1.1? 广告类别区分——品牌广告和效果广告? /86
5.1.2? 亚马逊站内 CPC 广告数据的分析技巧? /88
5.1.3? 亚马逊站内 CPC 广告的优化顺序与节奏? /89
5.2? 广告曝光流量转化漏斗模型? /91
5.2.1? 效果广告营销漏斗分析 ( 主要针对 CPC 广告优化 )? /91
5.2.2? 如何通过广告投放漏斗模型来优化站内 CPC 广告? /92
5.3? listing 广告单次点击出价优化? /93
5.3.1? 根据不同时间段分析订单与广告支出变化? /93
5.3.2? 根据数据分析推导出最优单次点击竞价? /96
5.4? 多广告组的象限分析法? /99
5.4.1? 广告效果量化方法分类? /99
5.4.2? 为什么要从宏观角度量化广告效果? /99
5.4.3? 波士顿矩阵概念及其分析方法? /100
5.4.4? 如何从宏观角度量化广告效果? /101
5.4.5? 使用象限分析法时的常见误区? /104
5.5? 单广告组的关键字选择? /104
5.5.1? 概率矩阵匹配法? /104
5.5.2? 广告结构细分法? /110
5.6? 产品 listing 数据化运营思路? /112
5.7? 产品 listing 运营决策模型? /112
5.7.1? 产品 listing 曝光流量转化模型? /112
5.7.2? 用户购买链路模型? /113
5.8? 产品 listing 曝光优化方法? /115
5.9? 产品 listing 流量优化方法? /116
5.9.1? 流量报告分析方法? /116
5.9.2? 品牌店铺流量分析方法? /117
5.9.3? 根据曝光流量漏斗模型优化流量? /118
5.10? 产品 listing 转化率优化方法? /119
5.10.1? 转化率经验化优化方法? /119
5.10.2? 转化率数据化优化方法? /125
5.11? listing 关键字的数据化优化方法? /128
5.11.1? 关键字词库的建立与管理? /128
5.11.2? 如何选取基本关键字? /129
5.11.3? 如何扩展关键字词库? /129
5.11.4? 如何使用及更新词库? /131
5.11.5? 如何对关键字进行数据化评分? /131
第6章
市场体系数据化(不同的类目市场具有怎样的数据波动规律?
市场竞争度、市场容量如何通过亚马逊平台数据进行计算?)
6.1? 市场体系包含的不同数据维度? /140
6.2? 销售波动周趋势分析? /140
6.2.1? 周权重指数介绍及计算? /140
6.2.2? 周权重指数的应用? /143
6.3? 淡季旺季更替的数据表现及规律? /145
6.3.1? 类目宏观流量数据分析? /145
6.3.2? 产品微观销售量数据分析? /148
6.4? 不同 keyword 有效曝光市场容量分析? /150
6.5? 不同 keyword 市场竞争度分析? /153
第7章
产品体系数据化(如何确定自己的产品定位?如何实现数据化
选品?如何在众多产品中做出取舍?)
7.1? 产品类目市场的选择? /154
7.2? 产品价格定位? /156
7.2.1? 成本定价? /156
7.2.2? 现行价格定价。? /157
7.2.3? 心理定价? /157
7.2.4? 产品价格区间及竞争度判断? /158
7.3? 产品图片分析? /163
7.3.1? 产品图片种类选择? /163
7.3.2? 产品图片细节优化? /168
7.3.3? 信息类图片的选择? /169
7.4? 产品 review 数据化分析? /171
7.5? 铺货类运营模式的产品取舍方法? /174
7.6? 数据化选品与经验化选品的对比? /175
7.6.1? 数据分析 + 经验判断类选品? /175
7.6.2? 纯经验判断类选品? /180
7.7? 数据化选品的数据抓取方法? /184
7.7.1? 利用爬虫程序抓取排名数据? /185
7.7.2? 简易代码? /188
7.8? 数据化选品的数据分析方法? /189
第8章
营销体系数据化(线下营销和线上营销孰轻孰重?不同营销渠
道的效率到底该如何对比?)
8.1? 站内营销思路及营销策略选择? /192
8.1.1? 站内营销思路简析? /193
8.1.2? 促销策略选择? /194
8.2? 站外营销技巧及数据分析方法? /195
8.2.1? 如何从站内走向站外? /195
8.2.2? 如何辨别“网红”类型? /197
8.2.3? 如何获取免费流量? /199
8.3? 实体营销册效率分析? /202
第9章
库存体系数据化(面对海量的 SKU 库存,到底该如何对库存
信息进行数据分析?针对不同的商品未来应该如何进行备货和
生产?)
9.1? 仓储备货的经验化思路? /205
9.1.1? 销售量叠加法? /205
9.1.2? 多阶段销售量加权法? /206
9.1.3? 销售量一般计量法? /207
9.2? 仓储备货的数据化思路? /208
9.2.1? 稳定款自配送库存管理策略? /208
9.2.2? 稳定款 FBA 库存管理策略? /208
9.3? 仿真型仓储备货分析? /210
第10章
管理体系数据化(当面对大量管理维度上的宏观数据时如何做
出有效的判断?亚马逊运营管理者该如何形成高效的数据化管
理思路?)
10.1? 店铺群数据化管理? /215
10.1.1? 店铺群管理的象限分析法? /215
10.1.2? 店铺群管理的类目关联性分析? /217
10.1.3? 店铺群资金回报率分析? /221
10.2? 业务渠道数据化管理? /222
10.2.1? 产品供应链的管理与优化? /222
10.2.2? 物流供应链的管理与优化? /222
10.2.3? 营销渠道引流效率优化? /224
10.3? 业务饱和度数据分析? /234
第11章
亚马逊数据化运营总述(除了前十章中提到的内容,还有其他
数据化运营的技巧吗?数据化运营是万能的吗?有什么环节不
能只依赖数据呢?)
11.1? 数据化运营技巧总结? /236
11.2? 数据化运营不是万能的? /236
11.2.1? 亚马逊站内的 review 营销? /237
11.2.2? 亚马逊店铺 AZ 投诉处理? /239
11.2.3? 平台新功能利用——自动投放匹配度分析? /240
11.3? 数据化运营的进阶思维及技能讲解? /240
11.3.1? 一维数据的筛选和应用? /241
11.3.2? 二维数据的筛选和应用? /241
11.3.3? 三维数据的筛选和应用? /242
11.3.4? 多维数据的筛选和应用? /242
11.3.5? 多维数据的获取? /243
11.3.6? 外部数据的分析? /245
11.3.7? IT 技术在数据化运营中的应用? /247
11.4? 未来跨境电商领域的运营发展方向概述? /250
11.4.1? 精细化运营? /250
11.4.2? 垂直类目运营? /250
11.4.3? 品牌化运营? /250
作者介绍:
叶鹏飞,网络IP及笔名为“旭鹏”,书籍《亚马逊跨境电商运营实战》与《亚马逊跨境电商数据化运营》作者。知乎、喜马拉雅FM、网易云课堂等平台知名跨境电商内容创作者,亚马逊官方广告培训课程卖家讲师、多家跨境电商企业内训主讲人,亚马逊跨境电子商务运营专家,拥有行业关注者及粉丝超过5万人,擅长精细化运营与数据化运营。
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其它内容:
书籍介绍
本书内容主要围绕数据分析与数据化运营展开,其中包含运营、产品、市场、营销
等多个体系。全书共分为 11 章,其中第 1~3 章主要讲述亚马逊数据化运营的概念和有关
图表的基础知识,同时阐明了数据化运营的四大步骤。第 4~10 章为亚马逊数据化运营的
主体部分,分别从用户、运营、市场、产品、营销、库存、管理这七个角度,详细讲解
数据化运营的思路和方法。第 11 章结合全书内容阐述未来数据化运营的发展趋势,以及
数据化运营无法触及的运营实际操作中的细节问题。
本书针对亚马逊跨境电商从业者和创业者阅读使用,亦可作为刚入门想要学习跨境
电商知识的读者使用,还可作为大中专院校电子商务专业的教材使用。
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- 网友 詹***萍: ( 2025-01-11 01:28:55 )
好评的,这是自己一直选择的下载书的网站
- 网友 融***华: ( 2025-01-13 08:33:26 )
下载速度还可以
- 网友 陈***秋: ( 2025-01-03 14:26:37 )
不错,图文清晰,无错版,可以入手。
- 网友 国***芳: ( 2025-01-06 23:34:09 )
五星好评
- 网友 相***儿: ( 2025-01-02 10:32:17 )
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- 网友 谭***然: ( 2024-12-27 12:40:51 )
如果不要钱就好了
- 网友 利***巧: ( 2024-12-25 09:56:26 )
差评。这个是收费的
- 网友 曾***玉: ( 2025-01-10 03:18:47 )
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书籍真实打分
故事情节:9分
人物塑造:5分
主题深度:6分
文字风格:3分
语言运用:8分
文笔流畅:7分
思想传递:8分
知识深度:6分
知识广度:4分
实用性:5分
章节划分:5分
结构布局:3分
新颖与独特:9分
情感共鸣:3分
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