Excel电商数据分析与运营实战

图书标准信息

• 作者 郑常员；邓竹；舒军
• 出版社 北京大学出版社
• 出版时间 2021-04
• 版次 1
• ISBN 9787301320235
• 定价 79.00元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 248页
• 字数 317千字

【内容简介】

本书作为一本电商数据分析的实战手册，利用使用范围较广的 Excel 工具，结合丰富的实战案例，系统、全面地介绍了电商运营过程中会涉及的各种数据分析方法和技巧。
  本书共 6 章，第 1 章主要介绍电商数据分析的基础知识；第 2 章主要讲解 Excel 公式与函数的应用；第 3 章主要讲解 Excel 数据透视表与图表的应用；第 4～6 章分别从商品类目与市场行情、网店流量和转化率 3 个方面来讲解电商数据分析的具体方法。
  本书将理论与实战相结合，以丰富、典型的实战案例演示操作步骤，内容全面，专业性较强，能够有效帮助电商运营人员和管理者掌握电商数据分析的方法，为实际的电商运营工作提供指导。本书特别适合从事电商运营工作的人员、电子商务专业学生，或者想要自学电商数据分析的读者阅读使用。

【作者简介】

郑常员，花名“阿正”，阿里数据学院特聘讲师，百宝电商学院创始人，中国电子商务中心认证讲师，从2009年开始从事电商行业，是最早一批电商运营操盘手，目前是多家销售额达千万级的电商的运营顾问与合伙人。

【目录】

目 录 CONTENTS

第 1 章 　认识电商数据分析 1

1.1　电商数据分析的定义2

1.2　电商数据分析的作用 2

1.3　电商数据分析的思维 5

1.3.1 对比思维 5

1.3.2 拆分思维 5

1.3.3 增维思维 6

1.3.4 降维思维 7

1.3.5 假设思维 8

1.4　电商数据分析的方法 8

1.4.1 对比分析法 8

1.4.2 细分分析法 10

1.4.3 AB测试法11

1.4.4 漏斗分析法 11

1.4.5 类聚分析法 12

1.5　电商数据分析的陷阱13

1.6　电商数据分析的基本流程15

1.7　电商数据分析的常见数据 17

1.7.1 行业数据18

1.7.2 商品数据 18

1.7.3 客服数据 20

1.7.4 收藏和加购数据 20

1.7.5 店铺首页数据22

1.7.6 店铺整体数据 23

1.8　电商数据分析人员的基本要求24

1.9　高手支招 25

第 2 章 　Excel 公式与函数的应用 29

2.1　公式的应用30

2.1.1 认识公式 30

2.1.2 在表格中插入公式 31

2.2　函数必备基础34

2.2.1 认识函数34

2.2.2 输入函数 36

2.2.3 复制函数 37

2.2.4 修改函数38

2.3　Excel 函数在电商运营中的应用 39

2.3.1 VLOOKUP 函数 40

实战：使用VLOOKUP 函数查找直通车的关键词 40

2.3.2 SUM、SUMIF、SUMIFS 函数 42

实战：使用SUM函数对所有产品销量求和 43

实战：使用SUMIF函数对“316保温杯”的销量求和 45

实战：使用SUMIFS函数对订单数小于100的“304保温杯”的点击量进行求和 46

2.3.3 COUNT、COUNTIF、COUNTIFS 函数 46

实战：使用COUNT函数统计数字单元格的个数 47

实战：使用COUNTIF函数统计“304保温杯”的产品种类数量48

实战：使用COUNTIFS函数统计销量大于100的“316保温杯”种类数量48

2.3.4 OFFSET函数49

实战：使用OFFSET函数获取数据库中的搜索人数和搜索次数 49

2.3.5 MATCH函数51

实战：MATCH函数在指定区域中搜索指定项的相对位置 51

2.3.6 ROW、COLUMN函数53

实战：利用ROW和COLUMN函数实现行列的置换54

2.3.7 使用IF、AND、OR函数 56

实战：判断产品是否具有爆款潜质 57

2.3.8 MAX、MIN、LARGE、SMALL函数58

实战：利用MAX函数和MIN函数找到点击量的最大值和最小值 59

实战：利用LARGE函数和SMALL函数获取数据中第几个最大值或最小值60

2.3.9 使用AVERAGE函数 61

实战：计算淘宝网店商品的月平均销量61

2.3.10 INT、ROUND函数 62

实战：利用ROUND函数对数据进行四舍五入运算62

2.3.11 YEAR、MONTH、DAY函数 64

实战：使用YEAR函数、MONTH函数和DAY函数提取年、月、日64

2.3.12 WEEKDAY函数65

实战：利用WEEKDAY函数将日期转化成星期65

2.3.13 NOW、TODAY函数68

实战：NOW函数和TODAY函数的使用方法及效果68

2.3.14 INDEX函数69

实战：INDEX函数两种形式的使用方法及其效果 69

2.3.15 LEFT、LEFTB、RIGHT、RIGHTB、MID、MIDB函数 70

2.3.16 FIND、FINDB函数73

2.3.17 LEN、LENB函数74

2.3.18 SUMPRODUCT函数 75

2.4　高手支招 76

第 3 章 　Excel 数据透视表与图表的应用 79

3.1　Excel 数据透视表的应用 80

3.1.1 认识Excel数据透视表 80

3.1.2 实战：创建手淘搜索流量汇总数据透视表 80

3.1.3 实战：用数据透视表计算店铺每月的流量百分比83

3.1.4 实战：利用数据透视表同比/环比计算店铺访客数的增长趋势和情况 84

3.1.5 实战：用数据透视表按季度对店铺商品的搜索次数进行数据分组统计 86

3.1.6 实战：使用切片器对数据进行筛选88

3.2　Excel 图表的应用 89

3.2.1 认识Excel图表90

3.2.2 Excel基本图表样式的应用91

实战：使用饼图展示淘宝男装市场几个子类目的占比情况91

实战：使用柱形图展示男装市场几个子类目的市场容量构成94

实战：使用折线图展示女装打底裤类目的市场容量变化趋势95

实战：使用散点图展示产品点击量和成交量的情况 96

实战：使用条形图展示男装市场几个子类目的销售额 99

3.2.3 Excel特殊图表样式的应用99

实战：使用双坐标图展示关键词的访客数和转化率的趋势100

实战：使用漏斗图展示店铺买家的转化率和流失率的情况102

实战：使用波士顿矩阵图展示9月份服装子类目的市场占有率和环比增长率情况 .107

实战：使用帕累托图展示主要影响店铺流量的产品情况114

3.3　高手支招116

第 4 章 　网店赚不赚钱，选品是关键 121

4.1　选择适合网店的商品类目122

4.1.1 选择有市场的类目122

4.1.2 选择有价值的类目 123

4.1.3 选择有优势的类目 125

4.2　市场容量分析125

4.2.1 明确市场容量分析的目标与内容框架125

4.2.2 采集餐饮具市场各子类目的成交数据 126

4.2.3 创建市场容量分析数据透视表128

4.2.4 插入饼图展现子类目的市场占比情况 130

4.2.5 根据市场容量取舍类目 136

4.3　市场趋势分析 136

4.3.1 明确市场趋势分析的目标与内容框架 136

4.3.2 采集女装市场各子类目的成交数据 137

4.3.3 创建市场趋势分析数据透视表137

4.3.4 插入折线图展现市场商品趋势139

4.3.5 根据趋势预判类目销售前景141

4.4　市场竞品分析 142

4.4.1 搜索趋势分析142

4.4.2 类目构成分析 143

4.4.3 人群画像分析144

4.5　市场潜力分析146

4.5.2 分析类目下每个子行业的市场容量147

4.5.3 分析每一个行业的蛋糕指数148

4.5.4 分析行业的环比/同比增长趋势 151

4.5.5 分析子行业的趋势 153

4.6　高手支招156

第 5 章 　网店流量分析 159

5.1　认识流量结构 160

5.1.1 自主访问流量 160

5.1.2 付费流量163

5.1.3 站内流量164

5.1.4 站外流量166

5.2　网店引流的方法166

5.2.1 利用活动引流 166

5.2.2 社交平台引流168

5.2.3 淘宝客引流170

5.2.4 直通车引流 172

5.2.5 智钻引流174

5.2.6 超级推荐引流175

5.3　不同渠道流量分析 177

5.3.1 创建不同渠道流量统计表 177

5.3.2 计算付费流量数据179

5.3.3 计算其他渠道流量数据 180

5.4　客户浏览量分析 .182

5.4.1 创建客户浏览量统计表182

5.4.2 用折线图查看每月浏览量走势 185

5.4.3 分析店铺月平均浏览量188

5.5　高手支招191

第 6 章 　转化率分析 205

6.1　认识网店的转化率206

6.1.1 静默转化率 206

6.1.2 询单转化率207

6.1.3 免费流量转化率 207

6.1.4 付费流量转化率 208

6.2　影响网店转化率的因素 208

6.3　网店访客分析 213

6.3.1 访客分布 214

6.3.2 访客对比 217

6.4　人群画像分析218

6.4.1 客户的性别占比分析 219

6.4.2 客户的年龄段占比分析219

6.4.3 客户的爱好占比分析220

6.4.4 客户的会员等级占比分析220

6.4.5 客户的购物终端偏好占比分析221

6.5　会员分析与营销222

6.5.1 会员分析的目的 222

6.5.2 会员数据的获取 223

6.5.3 RFM模型数据分析 .. 224

6.5.4 会员等级设置226

6.6　不同流量渠道的成交转化率分析228

6.6.1 创建成交转化率统计表 228

6.6.2 用柱形图分析数据 231

6.6.3 分析各渠道的成交转化率232

6.7 高手支招235