网店数据分析

　　《网店数据分析》作为高等院校电子商务专业学生学习用书，注重理论与实践的结合，强调锻炼学生数据分析的应用能力，着眼于培养具备数据分析技能的网店运营人才。
　　《网店数据分析》采用面向岗位，项目引导，任务驱动的教学模式设计教学内容，即围绕着高等教育培养生产、管理、服务第一线需要的高等技术应用性专门人才的目标，将网店数据分析岗位的工作内容整合成九个教学项目，针对教学项目设计工作任务，基于工作任务拓展数据分析的应用。书中的内容紧扣岗位操作需要，分析的数据取自真实的网店，发布的工作任务源于网店运营数据分析岗位的实际工作。

项目一 网店数据分析认知
一、项目导人
二、知识准备
（一）网店数据分析概念
（二）网店数据分析流程
（三）网店数据分析方法
（四）网店数据分析工具
（五）网店数据分析模型
三、任务发布
（一）运用思维导图绘制淘宝网生意参谋的功能架构
（二）基于AARRR模型分析云集微店
四、任务拓展
（一）运用思维导图绘制京东智商的功能架构
（二）讲解一个大数据分析成功案例
项目结构
同步测试
能力测评

项目二 网店运营数据分析
一、项目导人
二、知识准备
（一）网店运营数据分析概念
（二）淘宝网店运营数据分析工具
（三）网店运营数据分析指标
三、任务发布
（一）网店初步诊断
（二）ROI试箕
四、任务拓展
（一）网店销售额诊断方案设计与实施
（二）直通车ROI诊断方案设计
项目结构
同步测试
能力测评

项目三 网店流量数据分析
一、项目导入
二、知识准备
（一）流量来源分析
（二）流量趋势分析
（三）流量质量评估
（四）流量价值计算
（五）爆款引流
（六）七天螺旋
（七）千人千面
三、任务发布
（一）流量来源对比分析
（二）SEO标题优化
四、任务拓展
（一）设置商品上下架时间
（二）商品类目优化
项目结构
同步测试
能力测评

项目四 网店转化率数据分析
一、项目导入
二、知识准备
（一）电商转化率
（二）成交转化漏斗模型
（三）转化路径
（四）转化率分析指标
（五）影响转化率的因素
（六）直通车转化分析
三、任务发布
（一）跳失率诊断与优化
（二）店铺首页装修因素分析
四、任务拓展
（一）点击率诊断与优化
（二）商品详情页装修因素分析
项目结构
同步测试
能力测评

项目五 网店客单价数据分析
一、项目导人
二、知识准备
（一）认识客单价
（二）客单价影响因素
（三）客单价分析指标
三、任务发布
（一）用Apriori算法做商品关联分析
（二）导购路线设计
四、任务拓展
（一）设计与评估提升客单价的促销方案
（二）分析小米公司的连带销售策略
项目结构
同步测试
能力测评

项目六 网店客户数据分析
一、项目导入
二、知识准备
（一）客户分析概述
（二）客户分析指标
（三）客户细分
（四）客户忠诚度分析
（五）客户生命周期
（六）访客特征分析
（七）访客行为分析
三、任务发布
（一）绘制访客的用户画像
（二）基于RFM模型细分客户
四、任务拓展
（一）SEM营销中的：更众分析
（二）退货客户数据分析
项目结构
同步测试
能力测评

项目七 网店商品数据分析
一、项目导人
二、知识准备
（一）商品分析认知
（二）商品销售分析
（三）商品价格分析
（四）商品功能组合分析
（五）用户体验分析
（六）商品生命周期分析
（七）商品毛利分析
（八）商品库存分析
三、任务发布
（一）商品价格带分析
（二）购物篮分析
四、任务拓展
（一）撰写产品分析报告
（二）商品用户需求分析
项目结构
同步测试
能力测评

项目八 市场行情数据分析
一、项目导入
二、知识准备
（一）市场行情认知
（二）市场供给分析
（三）市场需求分析
（四）市场价格分析
（五）经济周期分析
（六）生产要素分析
三、任务发布
（一）电商市场品牌竞争力分析
（二）利用百度指数分析市场行情
四、任务拓展
（一）利用阿里指数分析市场行情
（二）撰写市场调研报告
项目结构
同步测试
能力测评

项目九 竞争对手数据分析
一、项目导入
二、知识准备
（一）竞争对手认知
（二）竞争对手分析步骤
（三）竞争对手分析的层次和内容
（四）竞争对手识别
（五）竞争对手分析方法
（六）竞争对手数据收集
（七）竞争对手跟踪与监测
三、任务发布
（一）竞品分析
（二）顾客流失分析
四、任务拓展
（一）竞店分析
（二）店铺标杆管理
项目结构
同步测试
能力测评
参考文献

　　在互联网行业精益化运营的背景下.数据分析已成为网店运营的标配，大家都希望通过精细的数据分析来提高网店运营的效率。可很多网店运营人员对数据分析有一种淡淡疏远的心理，特别是非技术型的网店运营人员更是对数据敬而远之，好比一谈到数据分析，就需要.一些高大上的数据分析工具，抽象的建模、函数似的。
　　事实上，通常意义上的数据分析用不了多少专业的数学知识，大多时候用到的都是非常简单的加、减、乘、除。所以，大学生不要对数据分析有太多的畏难情绪，所谓的数据分析就是指从数据中提取有用的信息，并指导实践。比如说结合数据优化产品的用户体验，通过数据来进行用户画像，通过数据发现产品改进的关键点，以及产品改版、迭代是否在一个正确的方向上。而这些事情，在经过实践之后，都会变得简单且容易上手。
　　本书作为高等院校电子商务专业学生学习用书，注重理论与实践的结合。强调锻炼学生数据分析的应用能力，着眼于培养具备数据分析技能的网店运营人才。
　　本书采用面向岗位，项目引导，任务驱动的教学模式设计教学内容，即围绕着高等教育培养生产、管理、服务第一线需要的高等技术应用性专门人才的目标，将网店数据分析岗位的工作内容整合成九个教学项目，针对教学项目设计工作任务.基于工作任务拓展数据分析的应用。书中的内容紧扣岗位操作需要，分析的数据取自真实的网店，发布的工作任务源于网店运营数据分析岗位的实际工作。
　　对于网店运营人员来说，要想提升销售额，必须做好提高访客数、提高转化率、提高客单价这三项工作。而要提高访客数、转化率和客单价，关键在于对客户、商品、市场行情和竞争对手的分析。
　　本书在编写上的安排顺序是：学习目标、项目导人、知识准备、任务发布、任务拓展、项目结构、同步测试和能力测评。
　　学习目标包括知识目标、技能目标和基本素养，作为学生学习的指引。
　　项目导入是用案例引导学生进入本项目学习的情境.让学生在学习理论知识前有一个感性认识。
　　知识准备是为学生完成工作任务准备的相关理论知识，包括概念、内容、原理、模型、流程、方法、指标、工具等。
　　任务发布是学生在教师的帮助下完成工作任务。这有助于学生掌握完成工作任务的方法和技巧。
　　任务拓展要求学生在没有教师的指导下独立完成任务，目的是培养学生独立思考问题、分析问题和解决问题的能力。
　　项目结构的作用是帮助学生了解整个项目的内容结构。
　　同步测试用于检验学生对本项目知识点的掌握程度。
　　能力测评是学生在完成本项目的学习后，对本项目的核心知识点和技能点掌握程度的自评。通过能力测评，教师能够了解学生的学习效果。
　　本书在编写过程中，借鉴了国内外许多专家学者的学术观点，参阅了大量书籍、期刊和网络资料，在这儿对各位作者表示感谢。本书还得到学校各位同事与北京理工大学出版社姚朝晖和陈圆圆的大力支持，在此一并致以衷心的感谢！