數據化營銷

引言
第1章 流量
1.1 流量來源分析詳解
1.1.1 店鋪流量來源總覽
1.1.2 站內流量(免費流量、付費流量和老客戶流量)
1.1.3 站外流量
1.1.4 關於流量的小結
1.2 優化精准流量，讓每一分錢花在刀刃上
1.2.1 付費直通車流量及優化案例
1.2.2 老客戶流量數據分析優化案例
1.2.3 按天分析流量優化案例
1.2.4 按地域流量分析案例
第2章 成交轉化率
2.1 成交轉化率漏斗模型理論介紹
2.2 店鋪指標對成交轉化率的影響
2.2.1 網店頁面組成
2.2.2 登錄頁面及跳失率
2.2.3 出店頁面及出店率
2.2.4 首頁及需要關注的指標
2.2.5 寶貝頁及需要關注的指標
2.2.6 分類頁及需要關注的指標
2.2.7 自定義頁及需要關注的指標
2.2.8 搜索頁及需要關注的指標
2.2.9 訪客來源對轉化率的細分
2.2.10 訪客地區對成交轉化率的細分
2.2.11 新老客戶的成交轉化率差異
2.2.12 靜默轉化率
2.2.13 旺旺咨詢轉化率
2.2.14 訂單支付率
2.3 淘寶店鋪轉化率優化
2.3.1 店鋪優化轉化率的思路
2.3.2 店鋪轉化率因素歸類
2.3.3 查看數據魔方中的數據指標
2.3.4 查看量子恆道統計中的數據指標
2.3.5 裝修數據記錄
2.4 店鋪頁面裝修因素
2.4.1 轉化率頁面因素優化流程
2.4.2 店鋪首頁裝修分析
2.4.3 寶貝頁面裝修分析
2.4.4 寶貝頁面裝修分析數據記錄
2.5 問題寶貝的轉化率
2.5.1 問題寶貝優化流程
2.5.2 落單寶貝的優化流程
2.5.3 客戶流失分析
2.6 自然流量轉化率
2.6.1 淘寶站內的免費流量
2.6.2 自然流量關鍵詞因素
2.6.3 自然流量關鍵詞優化流程
2.6.4 自然流量關鍵詞優化案例
2.7 付費流量轉化率
2.7.1 付費流量關鍵詞優化流程
2.7.2 付費流量關鍵詞優化案例
2.8 店鋪商品整體歸類因素
第3章 客單價
3.1 客單價
3.2 日均客單價
3.2.1 影響日均客單價的三個因素
3.2.2 關聯營銷
3.2.3 寶貝定價
3.2.4 訂單中同一寶貝的重復購買
3.3 購買頻次
3.3.1 客戶滿意度
3.3.2 重復購買
3.3.3 品牌認知的融入
3.3.4 建立全面的客戶關系管理體系
第4章 數據分析部門運營管理
4.1 網店數據分析部門的工作內容與工作職能
4.1.1 淘寶網店數據分析部門的工作內容
4.1.2 網店數據分析部門的工作職能
4.2 網店數據分析部門的運營模式
4.3 行業數據分析工作
4.4 店鋪數據分析
4.5 數據分析部門運營的注意事項
4.5.1 數據分析工作需要長期堅持
4.5.2 數據的保存和保護
4.6 小結
4.7 實例：「小也香水」店鋪數據分析部門運營實例
4.7.1 數據團隊的架構及崗位設置
4.7.2 小也數據團隊的崗位設置及對應職能
4.7.3 小也數據團隊的工作流程
4.7.4 小也數據團隊的數據保密制度
第5章 數據化營銷案例
案例1：爆款的打造
案例2：利用「跟隨購」來讓產品銷售量持續地增長
案例3：關聯銷售
案例4：投資轉換
附錄1 網店數據工具表格
附錄2 數據化營銷軟件工具表
附錄3 指標和術語