电商大数据

《电商大数据（数据化管理与运营之道第2版珍藏版）》侧重数据化思维和思路的介绍，大量的电商真实案例贯穿其中。笔者雪鹰传奇长期主持和负责大型电商公司数据化管理与运营工作。本书特意兼顾鲜活性、趣味性、真实性和实用性。
电商行业已经进入红海阶段，机会主义不在，技术洼地被填平，精细化运营和数据化管理已是电商决策者的必修课。电商企业的兴衰荣辱总能很先在数据层面窥见端倪，甚至可预见是否养痈成患。随着互联网业态不断深入发展，如今在互联网（含移动互联网）跟电力一样稀松平常作为生活、工作刚需之时，数据化管理与运营之道不是空心的概念，但是它需要成熟的应用场景和可复制的业务支撑套路，仅凭一些数据分析师的主观能动性是远远不够的。
本书内容共分为三个部分。靠前部分是从量化的角度去解析电商战略和战术的基本内容；第2部分讲解数据驱动的相关知识、工具和理念，对数据驱动的方法论及如何构建数据化体系做了深刻探讨；第3部分对电商常见的广告投放策略、艺术设计、管理运营和CRM四个构面进行了全新角度的阐述。
本书适合电商企业的管理层、互联网和电商相关行业的数据分析师阅读参考，也可作为电商专业在校大学生的参考读物。

李必文，毕业于安徽工程大学纺织服装学院，在校曾获大学生数学建模竞赛安徽赛区一等奖和全国一等奖。出版大学生计算机专业著作两部，目前已经成为众多高校本科生和研究生的教材或选修课教材。电商职业经理人和企业导师，担任多家电商企业的战略顾问,业余天使投资人。靠前电商大数据研究领域教父，已出版的《电商大数据——用数据驱动电商和商业案例解析》（软精装装帧）为靠前靠前本将大数据与电商完美结合的很好不错之作。目前担任上海陆家嘴一家金融集团高管之职。

第1章电子商务的战略解析／1
1.1三言两语电子商务／2
1.1.1电子商务的特质／2
1.1.2电子商务的整合效应／3
1.2电子商务的动态格局／4
1.2.1草根淘宝平台动了谁的奶酪／4
1.2.2猫与狗的战争／6
1.2.3线下传统企业大鳄的电商梦／9
1.3电子商务时代的品牌运作／13
1.3.1电商品牌的定位／13
1.3.2电商品牌的突围／17
1.3.3品牌与平台的达尔文进化论／18
1.4电子商务时代的“铁血”战争／19
1.4.1电子商务时代的价格之战／19
1.4.2电子商务时代的人才之战／20
1.4.3电子商务时代的流量之战／22
1.4.4电子商务时代的数据之战／24
1.5互联网+中最为关键的迭代思维与高等数学中的微积分关系／26
参考文献／28
第2章电子商务的战术解析／29
2.1关于电子商务创业／30
2.2电子商务十大营销学定律／31
2.2.1营销的前提是解除客户的心理抗拒／31
2.2.2非平台电商最好不要做互联性质的SNS／32
2.2.3营销过程中的价格与价值的“遛狗理论”／33
2.2.4用好一般等价物：优惠券、代金券、现金券和红包／35
2.2.5营销是一门转移注意力的艺术／36
2.2.6意料之外，情理之中，那是计／40
2.2.7营销需要两厢情愿／40
2.2.8客户生命周期是营销行为的“纵贯线”／41
2.2.9网络营销两种流量经营的基本模型／42
2.2.10营销方向之宏观与微观／43
2.3电子商务的十大心理学定律／44
2.4电子商务的十大败局定律／48
2.4.1运营大思路不清晰／48
2.4.2团队内讧，决策分歧／50
2.4.3人傻钱多烧钱砸广告，经济入不敷出而死／50
2.4.4痛失时机／51
2.4.5供应链孱弱／52
2.4.6品牌定位模糊不清／53
2.4.7传统企业触电，手段老套／54
2.4.8不注重商品品质和服务／55
2.4.9揠苗助长，团队豪华人员冗余／57
2.4.10舍不得投钱慢慢耗死／57
第3章数据驱动相关知识铺垫／59
3.1数据作用力的难点在于挖掘常识以外的价值／60
3.2三言两语大数据／64
3.2.1信息量泛滥的社会／64
3.2.2泛滥的数据如何有效存储／65
3.2.3迄今为止大数据成功的部分案例——没有啤酒+尿布／66
3.3根本没有任何新的技术构成云计算／70
3.4数据序列的小波分解定律——轮廓和细节／71
3.4.1数据的权重序列和单位权重序列／71
3.4.2将数据分解成权重序列的延伸阅读／74
第4章电商群雄逐鹿中原、数据驱动主宰沉浮／76
4.1你不知道的数据挖掘／77
4.1.1数据挖掘原来是这么回事／77
4.1.2孙子兵法曰：杂于利而务可信也，杂于害而患可解也／87
4.2数据挖掘在电子商务中的多面性／91
4.2.1数据挖掘在电子商务行业中广泛应用／91
4.2.2数据挖掘是有巨大价值的，但结论常常是错误的／95
4.2.3客观认识数据挖掘／97
4.3电子商务数据挖掘的“AVSM法则”／101
4.4数据挖掘的工具／105
4.4.1数据采集工具／106
4.4.2客户端数据分析工具／107
4.4.3客户端数据挖掘工具／108
4.4.4数据存储——数据库系统／109
参考文献／110
第5章搭建数据化体系／111
5.1绘制销售图谱／112
5.2运营常见的数据指标及体系／114
5.2.1指导日常运营的一些关键指标／114
5.2.2晴雨表的解读技巧／118
5.2.3组建流量漏斗模型／121
5.2.4诊断流量黑洞／126
5.2.5诊断流量骤变原因／128
5.3数据分析入门案例／129
5.4数据挖掘入门案例／135
5.4.1漫话统计学／135
5.4.2喜欢买连衣裙的客户比喜欢买卫衣的客户更有价值吗／136
5.5数学建模入门案例／138
参考文献／140
第6章广告投放策略／141
6.1互联网广告的特征／142
6.1.1定向性／142
6.1.2强化品牌印象的利器／143
6.1.3“鹬蚌相争，坐收渔翁之利”的蒙眼竞价／143
6.1.4非强迫性／144
6.2互联网广告的形态／145
6.2.1CPC广告及“通货膨胀”／145
6.2.2CPS广告及“高开低走”／149
6.2.3CPM广告及“创意无极限”／151
6.2.4硬广及“暴力拓展”／153
6.2.5通俗易懂理解RTB广告机理／154
6.3广告投放战略／158
6.3.1广告投放预算／158
6.3.2广告效果量化模型／160
6.3.3投放策略确定／164
6.4精准投放基础篇／166
6.4.1分时段投放／166
6.4.2分地域投放／171
6.4.3分品类投放／171
6.4.4关键词遴选／174
6.5广告投放高级策略／174
6.5.1CPC出价与点击率、转化率之间的理论数学模型／174
6.5.2深度解读CPC与点击率之间的意义／176
6.5.3CPC广告的三种平衡点／178
6.5.4广告投放非线性组合优化／182
6.6广告资源的整合和管理／186
参考文献／188
第7章数据驱动艺术设计／189
7.1数据驱动与艺术设计漫谈／190
7.2网站首页最优长度如何测定／192
7.3网页的结构布局策略／194
7.3.1经典的结构布局理论／194
7.3.2站内搜索的设置／196
7.3.3首页商品撤换的“ROI”原则／197
7.4商品详情页的“倒三角形”结构／198
7.5警惕搭配套餐的骗局／201
7.5.1人类最小心理感觉差／201
7.5.2搭配套餐的新陈代谢／202
7.6关联推荐的设计／204
7.6.1关联推荐的机理／204
7.6.2支持度、置信度和提升度／205
7.6.3小结／211
参考文献／212
第8章数据化管理／213
8.1任何一个团队或项目不能量化就不能管理／214
8.2客服团队数据化管理／215
8.2.1客服团队排班设计／216
8.2.2客服团队的绩效管理／219
8.2.3客服团队忠诚度激励方案／225
8.2.4客服团队数据化管理高级应用：测算咨询并发数／230
8.3供应链数据化管理／234
8.3.1供应链数据化管理的点和面／234
8.3.2大数据环境下供应链管理的通路／237
8.3.3商品结构如何布局／239
8.3.4销量预测的三种最基本的方法／241
8.3.5现货模式下的弹性补货策略／247
8.4大型促销活动促销节点的设计／249
参考文献／254
第9章不一样的客户关系管理／255
9.1客户关系管理的生死穴／256
9.2客户关系管理的流程／258
9.3客户关系管理五部曲／260
9.3.1数据库的组建／260
9.3.2数据库的加厚／265
9.3.3数据库的标签／267
9.3.4数据库的挖掘／271
9.3.5客户关系管理的落地／274
9.4基于KANO模型划分服务类型／276
9.5客户关系管理用好新媒体的新思维／280
9.6客户关系管理商业流小结／286
9.6.1了解客户需求的真实痛点／286
9.6.2对客户池进行过滤分层／287
9.6.3对池内客户张贴标签／289
9.6.4对服务进行分类／291
9.6.5强化与客户的链接节点／291
9.6.6整合CRM／292
参考文献／293
思考／294