電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析理論與實踐

第1章 電商數(shù)據(jù)分析概述 1
1.1 電商數(shù)據(jù)分析認知 2
1.1.1 電商數(shù)據(jù)分析的概念 2
1.1.2 電商數(shù)據(jù)分析的流程 2
1.1.3 電商數(shù)據(jù)分析的作用 5
1.2 電商數(shù)據(jù)分析模型 6
1.2.1 用于戰(zhàn)略分析的SWOT模型 6
1.2.2 用于環(huán)境分析的PEST模型 7
1.2.3 用于思路分析的5W2H模型 8
1.2.4 用于問題分析的邏輯樹模型 9
1.2.5 用于流程分析的漏斗圖模型 10
1.3 電商數(shù)據(jù)分析方法與工具 11
1.3.1 電商數(shù)據(jù)分析方法 11
1.3.2 電商數(shù)據(jù)分析工具 17
第2章 電商數(shù)據(jù)的采集與預處理 22
2.1 電商數(shù)據(jù)的采集 23
2.1.1 電商數(shù)據(jù)采集的概念 23
2.1.2 電商數(shù)據(jù)采集的方法 23
【案例分析】電商數(shù)據(jù)采集 32
【案例背景】 32
【案例分析過程】 33
【案例總結(jié)與應(yīng)用】 37
【拓展實訓】采集電商平臺數(shù)據(jù) 38
2.2 電商數(shù)據(jù)的預處理 39
2.2.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量 39
2.2.2 數(shù)據(jù)清洗 40
2.2.3 數(shù)據(jù)的集成、轉(zhuǎn)換與消減 59
【案例分析】電商數(shù)據(jù)預處理 64
【案例背景】 64
【案例分析過程】 64
【案例總結(jié)與應(yīng)用】 67
【拓展實訓】數(shù)據(jù)預處理輔助分析 67
第3章 市場數(shù)據(jù)與競爭數(shù)據(jù)分析 69
3.1 市場數(shù)據(jù)分析 70
3.1.1 市場數(shù)據(jù)分析的概念 70
3.1.2 市場數(shù)據(jù)分析的內(nèi)容與指標 70
3.1.3 市場數(shù)據(jù)分析的方法 77
3.2 競爭數(shù)據(jù)分析 78
3.2.1 競爭數(shù)據(jù)分析的概念 78
3.2.2 競爭數(shù)據(jù)分析的內(nèi)容與維度 79
3.2.3 競爭數(shù)據(jù)的獲取與分析方法 82
【案例分析】女裝行業(yè)市場數(shù)據(jù)分析 83
【案例背景】 83
【案例分析過程】 84
【案例總結(jié)與應(yīng)用】 89
【拓展實訓】利用對比分析了解市場發(fā)展趨勢 91
第4章 商品數(shù)據(jù)分析 92
4.1 商品數(shù)據(jù)分析概述 93
4.1.1 商品數(shù)據(jù)分析的概念 93
4.1.2 商品數(shù)據(jù)分析的內(nèi)容與指標 93
4.2 商品需求與定價分析 94
4.2.1 商品需求分析的內(nèi)容與流程 94
4.2.2 商品定價的影響因素與策略 96
4.2.3 商品組合的基礎(chǔ)知識與常用方法 101
4.2.4 商品組合的優(yōu)化原則與營銷策略 103
4.3 商品利潤與商品生命周期分析 105
4.3.1 商品的成本 105
4.3.2 商品利潤預測的方法與流程 106
4.3.3 商品各生命周期的營銷策略 108
【案例分析】天貓商品購物籃分析 111
【案例背景】 111
【案例分析過程】 112
【案例總結(jié)與應(yīng)用】 118
【拓展實訓】商品購買關(guān)聯(lián)分析 119
第5章 流量與轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)分析 120
5.1 流量數(shù)據(jù)分析 121
5.1.1 流量的來源 121
5.1.2 流量的趨勢 124
5.1.3 流量質(zhì)量評估與價值計算 125
5.2 轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)分析 126
5.2.1 轉(zhuǎn)化率概述 126
5.2.2 成交轉(zhuǎn)化漏斗模型的操作步驟 127
5.2.3 轉(zhuǎn)化的路徑 129
5.2.4 轉(zhuǎn)化率分析的指標 130
5.2.5 影響轉(zhuǎn)化率的因素 133
【案例分析】淘寶葡萄酒賣家轉(zhuǎn)化率影響因素挖掘 138
【案例背景】 138
【案例分析過程】 138
【案例總結(jié)與應(yīng)用】 148
【拓展實訓】會員聚類分析提升轉(zhuǎn)化率 148
第6章 電商采購與銷售數(shù)據(jù)分析 150
6.1 電商采購數(shù)據(jù)分析 151
6.1.1 電商采購概述 151
6.1.2 電商采購的模式、流程及管理系統(tǒng) 154
6.1.3 采購成本數(shù)據(jù)分析 157
【案例分析】賣家采購方案的制定 157
【案例背景】 157
【案例分析過程】 158
【案例總結(jié)與應(yīng)用】 164
【拓展實訓】利用決策樹制定原材料采購方案 166
6.2 銷售數(shù)據(jù)分析 167
6.2.1 交易數(shù)據(jù)分析 167
6.2.2 店鋪運營數(shù)據(jù)分析 168
【案例分析】某天貓店鋪銷售額預測 172
【案例背景】 172
【案例分析過程】 173
【案例總結(jié)與應(yīng)用】 177
【拓展實訓】利用時間序列預測銷售額 180
第7章 庫存數(shù)據(jù)分析 182
7.1 電商庫存概述 183
7.1.1 電商庫存的相關(guān)概念 183
7.1.2 電商庫存的分類 184
7.1.3 電商庫存的管理方式 185
7.1.4 電商庫存的管理策略與指標 189
7.2 電商庫存數(shù)據(jù) 191
7.2.1 庫存數(shù)據(jù)分析指標 191
7.2.2 庫存預測的方法 192
【案例分析】電商企業(yè)庫存需求預測 193
【案例背景】 193
【案例分析過程】 193
【案例總結(jié)與應(yīng)用】 200
【拓展實訓】電商企業(yè)庫存需求預測 203
第8章 客戶畫像分析 204
8.1 客戶畫像分析概述 205
8.1.1 客戶畫像的概念 205
8.1.2 客戶畫像分析的流程 206
8.1.3 客戶畫像分析的指標 207
8.2 客戶特征與購買行為分析 210
8.2.1 客戶特征分析的概念 210
8.2.2 客戶特征分析的內(nèi)容 210
8.2.3 客戶購買行為分析的概念 212
8.2.4 客戶購買行為分析的內(nèi)容與流程 212
【案例分析】淘寶賣家數(shù)據(jù)分析案例 214
【案例背景】 214
【案例分析過程】 214
【案例總結(jié)與應(yīng)用】 221
【拓展實訓】RFM分析與精準客戶營銷 223
第9章 電商數(shù)據(jù)可視化 224
9.1 電商數(shù)據(jù)可視化概述 225
9.1.1 電商數(shù)據(jù)可視化圖表 225
9.1.2 電商數(shù)據(jù)可視化報表 239
9.2 電商數(shù)據(jù)報告 250
9.2.1 電商數(shù)據(jù)商業(yè)報告 250
9.2.2 電商數(shù)據(jù)分析報告 252
【拓展實訓】某淘寶賣家的商業(yè)數(shù)據(jù)分析報告 256
參考文獻 257