前言
如何獲取雲空間資料
第1章 數據，網店管理與運營的基礎
1.1 解密大數據時代的網店管理與運營2
1.2 數據分析四步走3
1.2.1 收集數據4
1.2.2 整理數據10
1.2.3 分析數據18
1.2.4 得出結論21
1.3 數據和網店管理與運營的結合22
1.3.1 賣家必須明白的指標22
1.3.2 網店數據化管理與運營PDCA循環法24
1.3.3 網店問題數據化解決思路26
1.4 從宏觀上監控數據27
1.4.1 借助淘 寶指數27
1.4.2 借助淘 寶排行榜29
1.4.3 借助阿里指數30
1.4.4 借助百度指數33
第2章 市場怎麼樣，數據說了算
2.1 快速找到行業的藍海37
2.1.1 有市場潛力的商品長什麼樣37
2.1.2 快速找准所需數據39
2.1.3 整理收集到的市場數據42
2.1.4 從整理好的數據中發現潛力商品45
2.2 掌握市場需求變化的節奏51
2.2.1 商品什麼時候該上貨51
2.2.2 驗證結論54
2.3 多維度發現市場需求55
2.3.1 不要錯過熱門事件帶來的商機56
2.3.2 關注淘 寶不同時期的推廣58
2.4 找到有市場潛力的商品屬性60
2.4.1 分析商品屬性的價值60
2.4.2 商品屬性數據的收集與整理61
2.4.3 找准優質屬性提升店鋪業績64
第3章 做好商品上架離不開淘 寶SEO
3.1 價格與淘 寶搜索權重的關系69
3.2 定價需要考慮的5大因素70
3.2.1 店鋪商品定位70
3.2.2 消費人群72
3.2.3 商品的銷售意義73
3.2.4 市場需求量和供應量74
3.2.5 競爭對手價格75
3.3 定價不能憑感覺78
3.3.1 從數據出發對價格「錙銖必較」79
3.3.2 從心理學出發讓價格深得買家人心82
3.4 SEO的核心要素——商品標題83
3.4.1 標題與淘 寶搜索權重的關系84
3.4.2 找尋關鍵詞渠道全解析85
3.4.3 通過數據分析篩選候選關鍵詞88
3.4.4 用萬能公式打造黃金標題91
3.4.5 從數據和技術層面分析標題的可行性93
3.5 萬事俱備，只欠上架時間96
3.5.1 賣家信用中蘊含的秘密97
3.5.2 買家到底什麼時候來98
3.5.3 競爭商品到底什麼時候上架102
3.5.4 不同賣家分析上架時間的側重點105
第4章 用好數據利器玩透店鋪流量
4.1 找到關鍵點提高流量很簡單107
4.1.1 店鋪流量來源大盤查107
4.1.2 店鋪流量數據統計108
4.1.3 找到流量問題，一招制勝111
4.2 直通車地域投放的高級玩法116
4.2.1 研究店鋪的地域流量數據116
4.2.2 研究淘 寶指數的地域數據118
4.2.3 多維度地域數據結合121
4.3 掌控新老客戶的流量是一種技巧123
4.3.1 健康的新老客戶流量比例124
4.3.2 讓新客戶自然流量節節升高124
4.3.3 老客戶流量直線下降怎麼辦127
4.4 流量價值的計算132
4.4.1 獲取計算流量價值所需數據132
4.4.2 用Excel快速計算流量價值133
第5章 轉化率——讓流量價值產生質的飛躍
5.1 深刻認識轉化率數據背后的意義137
5.1.1 靜默轉化率137
5.1.2 咨詢轉化率140
5.1.3 與下單支付相關的轉化率141
5.1.4 與關鍵詞相關的轉化率142
5.2 訪客的不同對轉化率產生的影響143
5.2.1 訪客來源、類型的不同144
5.2.2 訪客地區的不同146
5.3 找准轉化率不能提高的致命傷146
5.3.1 如何有條有理地分析轉化率數據147
5.3.2 如何有條有理地提高轉化率149
5.4 從買家的需要出發提升轉化率154
5.4.1 引流能力強的關鍵詞不一定是好詞155
5.4.2 根據買家需求安排詳情頁元素的比重157
5.5 流量軌跡暗藏的秘密159
5.5.1 流量軌跡與轉化率間的關系160
5.5.2 分析流量軌跡的目的是提高轉化率161
5.6 最快最輕松提高轉化率的方法164
5.6.1 下單—支付轉化率中的貓膩164
5.6.2 讓買家付款不掌握技巧怎麼行166
第6章 提升店鋪業績的數據營銷法
6.1 讓節假日來拯救網店數據172
6.1.1 節假日營銷法的精髓172
6.1.2 節假日營銷甘特圖你也可以做173
6.2 讓營銷數據保持健康趨勢177
6.2.1 健康的營銷活動數據是什麼樣的177
6.2.2 健康營銷活動案例178
6.3 投入產出比最小的營銷法181
6.3.1 你的買家長什麼樣181
6.3.2 精明地選擇Bao you地區188
6.3.3 幫助店鋪獲得更多有利評價188
6.3.4 針對目標買家精准投放廣告190
6.3.5 做好VIP老客戶營銷192
6.4 減小損失最有效的營銷法195
6.4.1 整理店鋪退貨數據195
6.4.2 從地域着手減少退貨198
6.4.3 從快遞着手減少退貨201
6.4.4 從退貨原因着手減少退貨203
第7章 生財有道——多維度數據綜合應用
7.1 地域流量與轉化率數據的結合206
7.1.1 流量與轉化率數據結合的意義206
7.1.2 如何利用流量與轉化率數據207
7.2 商品數據的多維度分析209
7.2.1 商品多維度數據的整理210
7.2.2 數據結合——流量、轉化率、支付金額211
7.2.3 數據結合——流量、銷量、收藏量212
7.2.4 數據結合——流量、停留時長、銷量214
7.2.5 數據結合挑選店鋪潛力爆款216
7.3 店鋪數據的多維度分析221
7.3.1 店鋪多維度數據的獲取方法221
7.3.2 店鋪多維度數據的整理223
7.3.3 多維度數據分析店鋪問題224
第8章 賣家不可忽視的庫存數據
8.1 商品生命周期全掌控229
8.1.1 分析商品生命周期的意義229
8.1.2 用淘 寶指數分析商品的生命周期231
8.1.3 用阿里指數分析商品的生命周期232
8.1.4 用百度指數分析商品的生命周期233
8.1.5 用生e經分析商品的生命周期234
8.2 合理備貨、補貨235
8.2.1 網店庫存數據一步采集到位235
8.2.2 商品備貨、補貨數據計算236
8.3 補什麼樣的貨買家最喜歡237
8.3.1 備貨時的商品屬性選擇237
8.3.2 補貨時的商品屬性選擇240
第9章 不用實時監督，用數據就能管理好客服
9.1 合理的KPI制度讓客服高效工作244
9.1.1 周全思考客服KPI制度組成244
9.1.2 科學制定績效考核表247
9.2 從客服數據中找到每個客服的短板250
9.2.1 初步分析客服數據250
9.2.2 可視化分析客服數據252
9.3 打造店鋪金牌客服254
9.3.1 培養金牌客服從招聘開始254
9.3.2 金牌客服都有什麼好習慣256
9.3.3 客服解決差評的方法257
