从零开始学新电商数据分析

图书标准信息

• 作者 王力建
• 出版社 清华大学出版社
• 出版时间 2022-10
• 版次 1
• ISBN 9787302618805
• 定价 59.80元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 228页
• 字数 249千字

【内容简介】

《从零开始学新电商数据分析》总共10章内容，涉及16种分析工具，帮助新手从零开始学习电商数据分析，快速成为数据分析高手。 《从零开始学新电商数据分析》主要从两条线进行介绍：第一条是工具线，详细介绍了常用的Excel工具、新榜数据平台、神策数据、百度指数、360趋势、站长工具等16种电商数据分析工具的使用方法和技巧，让读者在最短的时间内从菜鸟变为电商数据分析达人；第二条是平台线，对淘宝天猫、京东、拼多多、抖音、快手、小红书、B站和视频号8个电商平台的数据分析进行了详细解读，帮助平台运营人员完成数据分析工作，从而达到盈利的目的，实现数据化运营。 《从零开始学新电商数据分析》结构清晰、语言简洁、图解丰富，适合三类人群阅读：一是对电商行业感兴趣，初学数据分析的新手；二是从事数据电商相关行业的个人或者公司；三是学习数据分析相关专业的院校及培训机构。

【作者简介】

王力建

知名电商人士，数据分析专家，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，对新电商各平台，如抖音、快手、拼多多、小红书等平台的数据分析经验丰富

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

曾出版图书《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》

【目录】

第1章　入门：快速掌握新电商数据分析的基础知识   1

1.1　在哪里查看数据    2

1.1.1　账号主页    2

1.1.2　官方平台    2

1.1.3　第三方平台        3

1.2　数据分析的具体步骤      3

1.2.1　明确分析目的      3

1.2.2　数据采集    4

1.2.3　数据处理整合      4

1.2.4　数据分析评估      5

1.2.5　数据归纳总结      7

1.3　数据分析的常见方法      7

1.3.1　直接评判法        7

1.3.2　分组分析法        8

1.3.3　对比分析法        8

1.3.4　结构分析法        9

1.3.5　平均分析法      10

1.3.6　矩阵分析法      11

1.3.7　漏斗分析法      12

1.3.8　雷达分析法      13

第2章　工具：新媒体电商数据分析的常用工具集合      15

2.1　互联网数据分析工具    16

2.1.1　新榜        16

2.1.2　神策数据        17

2.1.3　百度指数        21

2.1.4　360 趋势         25

2.1.5　站长工具        28

2.2　Excel 处理的可视化数据      29

2.2.1　使用图表增加数据直观性    29

2.2.2　将数据变为好看的图表      31

2.2.3　将数据转化为各种图形      35

第3章　淘宝天猫：用数据做指引让品牌赢得客户口碑      43

3.1　用数据来分析店铺运营      44

3.1.1　为什么做数据分析     44

3.1.2　如何选择核心数据     45

3.1.3　如何掌握核心指标     46

3.1.4　如何掌握核心方法     47

3.2　生意参谋数据分析工具      48

3.2.1　工具首页数据分析     48

3.2.2　实时直播数据分析     49

3.2.3　数据作战室分析       51

3.2.4　流量纵横分析工具     52

3.2.5　品类罗盘分析工具     53

3.2.6　店铺交易分析工具     55

3.2.7　店铺内容分析工具     56

3.3　数据选品工具阿里指数      57

3.3.1　区域指数分析选款     57

3.3.2　行业指数分析选款     59

3.4　店铺的推广数据分析    60

3.4.1　历史数据分析    60

3.4.2　实时数据分析    62

3.4.3　预测数据分析    63

第4章　京东：从海量电商数据中挖掘价值如此简单    67

4.1　京东数据分析的重要意义    68

4.1.1　为什么要做数据分析     68

4.1.2　市场定位分析    69

4.1.3　产品定位        74

4.1.4　店铺搜索数据分析     77

4.1.5　用数据分析超越竞争对手    78

4.2　京东商智数据分析工具      80

4.2.1　实时洞察        80

4.2.2　流量分析        81

4.2.3　商品分析        81

4.2.4　交易分析        82

4.2.5　客户分析        82

4.2.6　服务分析        83

4.2.7　供应链分析      83

4.2.8　市场行情分析    83

4.2.9　品牌分析        84

4.2.10　属性分析        84

4.2.11　行业关键词分析       85

4.2.12　搜索分析        85

4.2.13　爆款孵化分析         86

4.2.14　单品分析        86

4.2.15　体检中心功能         87

4.2.16　热力图功能      87

第5章　拼多多：以可视化数据的形式制定电商策略    89

5.1　拼多多的数据分析工具      90

5.1.1　DMP 营销工具         90

5.1.2　人群洞悉工具    92

5.1.3　商品诊断工具    94

5.2　拼多多的推广数据分析      95

5.2.1　搜索推广数据分析     95

5.2.2　场景推广数据分析     96

5.2.3　直播推广数据分析     97

5.2.4　活动推广数据分析     98

5.2.5　明星店铺推广数据分析      99

5.2.6　多多进宝推广数据分析      100

5.3　利用数据提升推广效果      101

5.3.1　优化折扣分时         102

5.3.2　优化投放地域         105

5.3.3　优化人群定向         105

5.3.4　优化产品款式         107

5.3.5　优化商品标题         108

第6章　抖音：用大数据追踪短视频流量趋势       111

6.1　抖音的基础数据分析    112

6.1.1　基础数据        112

6.1.2　粉丝趋势        113

6.1.3　视频和直播数据       113

6.1.4　点赞和评论趋势       114

6.2　抖音的推广数据分析    115

6.2.1　视频作品数据分析       115

6.2.2　直播数据分析         119

6.2.3　直播带货分析         121

6.2.4　粉丝特征分析         126

6.2.5　带货商品数据分析       127

第7章　快手：实现精准选人和投放效果最大化      133

7.1　快手的账号数据分析    134

7.1.1　账号数据概览         134

7.1.2　账号粉丝分析         137

7.1.3　账号视频数据         139

7.1.4　账号直播数据         141

7.1.5　账号推广商品         142

7.1.6　账号对比分析         143

7.2　快手的直播带货分析    145

7.2.1　实时直播数据分析       145

7.2.2　直播数据复盘分析       147

7.2.3　直播数据对比分析       150

7.3　快手的商品数据分析    151

第8章　小红书：实现品牌营销投放的新增长     155

8.1　小红书的达人数据分析功能      156

8.1.1　达人搜索功能         156

8.1.2　直播达人搜索功能       161

8.1.3　MCN 机构搜索功能     162

8.2　小红书的内容数据分析功能      164

8.2.1　投放管理数据分析       164

8.2.2　竞品投放数据分析       164

8.2.3　热门笔记数据分析       166

8.2.4　笔记监控数据分析       166

8.3　小红书的营销数据分析功能      167

8.3.1　数据大盘功能         167

8.3.2　热搜词搜索功能       170

8.3.3　话题搜索功能         170

8.3.4　舆情监控功能         171

8.3.5　关键词对比功能       171

8.3.6　品牌搜索功能         172

8.3.7　商品搜索功能         173

8.3.8　关键词数据导出功能        175

8.3.9　“我的关注”和“我的收藏”功能      175

第9章　B 站：挖掘潜力博主掌握热销商品趋势     177

9.1　B 站的内容创作数据分析    178

9.1.1　今日热点数据分析       178

9.1.2　视频素材数据分析       179

9.1.3　爆款视频数据分析       179

9.1.4　平台热榜数据分析       180

9.2　B 站的运营涨粉数据分析    180

9.2.1　热门活动数据分析       180

9.2.2　热门标签数据分析       181

9.2.3　视频监测数据分析       182

9.2.4　直播监测数据分析       182

9.2.5　B 站流量数据分析       183

9.3　B 站的营销推广数据分析    185

9.3.1　自定义搜索UP 主    185

9.3.2　通过榜单寻找UP 主    186

9.3.3　UP 主报价数据分析     187

9.3.4　B 站UP 主数据分析    188

9.3.5　UP 主粉丝数据分析     188

9.3.6　UP 主作品画像分析     189

9.3.7　UP 主商业价值分析     190

9.3.8　不同UP 主对比分析    191

9.3.9　品牌曝光排行榜分析        192

9.3.10　商品推广视频数据分析    192

9.3.11　竞品数据分析       193

第10章　视频号：利用数据驱动业务决策和品牌营销      197

10.1　视频号的数据分析工具      198

10.1.1　微信指数      198

10.1.2　友望数据      200

10.2　视频号的账号概况分析      205

10.2.1　日新榜指数分析     205

10.2.2　历史表现分析       206

10.2.3　直播数据分析       207

10.2.4　带货数据分析       208

10.3　视频号的作品数据分析      209

10.3.1　整体数据表现       209

10.3.2　查看作品列表       210

10.3.3　作品特征分析       211

10.3.4　作品发布分析       211

10.3.5　作品获赞分布       212

10.3.6　挂链概况分析       212

10.4　视频号的营销数据分析      213

10.4.1　直播带货风向       213

10.4.2　品牌营销推广       215