淘寶天貓服裝網店運營秘笈：SEO·直通車·數據化精准營銷·爆款打造學習教程

前言
如何獲取雲空間資料
1.1市場：佛靠金裝，人靠衣裝
1.1.1變化中的細分需求
1.1.2旺盛需求背后的缺陷
1.2現狀：為什麼80%的淘 寶服裝賣家不賺錢
1.3趨勢：買家體驗至上
1.3.1解決買家體驗的思路
1.3.2將新客戶轉變為老客戶
1.4未來：競爭中求生存，生存中求發展
1.4.1服裝店鋪的生存之道
1.4.2服裝店鋪的競爭法則
1.4.3多平台同步運營
2.1分析用戶：百度指數全面分析
2.1.1服裝行業趨勢研究
2.1.2服裝行業需求圖譜
2.1.3服裝行業人群畫像
2.2分析同行：阿里指數行業大盤
2.2.1服裝細分的采購指數
2.2.2服裝細分的熱門屬性
2.2.3服裝細分的采購商素描分析
2.2.4服裝細分的采購排行
2.3分析商品：服裝、鞋包類目的划分
2.3.1女裝類
2.3.2男裝類
2.3.3鞋包類
2.3.4其他
3.1分析機制：不同機制下的商品展現
3.1.1不同的買家搜索習慣
3.1.2不同的系統展現機制
第4章從主圖到詳情頁的設計攻略
4.1主圖：吸引點擊的關鍵
4.1.1服裝商品主圖的三忌
4.1.2高點擊率主圖的設計秘訣
4.1.3移動端主圖的五要素
4.2詳情頁：留住買家的主戰場
4.2.1商品詳情頁設計的FABE原則
4.2.2PC端詳情頁布局
4.2.3移動端詳情頁布局
4.3描述：刺激購買的細節
4.3.1商品詳情頁中的組圖
4.3.2商品詳情頁中的細節
4.3.3商品詳情頁中的特色
4.4優化：移動賣場的視覺營銷
4.4.1店鋪輪播圖的優化
4.4.2優惠券的優化
4.4.3商品分類導航的優化
4.4.4商品分類展現的優化
第5章視覺營銷的五大黃金定律
5.1聚焦定律：激發關注度
5.1.1利用色彩搭配聚焦主體
5.1.2通過勢能引導買家目光
5.2細分定律：凸顯營銷力
5.2.1特色細分讓買家信賴
5.2.2需求細分具有針對性
5.3融合定律：加深感知力
5.3.1品牌細分中的融合展現
5.3.2融合營銷下的視覺設計
5.4犧牲定律：傳遞感染力
5.4.1犧牲信息不拉低點擊率
5.4.2圍繞賣點「犧牲」會更吸引買家
5.4.3「犧牲」受眾制造賣點
5.5情感定律：增強凝聚力
5.5.1品牌推廣中的情感展現
5.5.2回頭客營銷中的情感展現
第6章用對推廣方式快速引爆流量
6.1聚划算：「搶」不完的流量
6.1.1聚划算的價值
6.1.2從應季角度選商品
6.1.3從競拍中搶占展現位
6.1.4提升聚划算的價值
6.2鑽展：服裝品牌推廣的焦點
6.2.1從鑽展位置分析流量
6.2.2鑽展出價的四個維度
6.2.3鑽展創意圖設計原則
6.2.4移動鑽展URL的轉換
6.3淘 寶客：社會化營銷部落
6.3.1淘 寶客推廣的六大優勢
6.3.2如何讓淘 寶客主動上門
6.3.3設置淘 寶客佣金有妙招
第7章推廣工具中的殺手鐧——直通車
7.1從搜索方式看直通車推廣
7.1.1搜索資源下的直通車推廣
7.1.2非搜索資源下的直通車推廣
7.2淘 寶直通車的操作流程
7.2.1選擇適合直通車推廣的商品
7.2.2采集適合直通車推廣的關鍵詞
7.2.3設計適合直通車推廣的主圖
7.2.4直通車投放的地域和時間
7.3淘 寶直通車的運營策略
7.3.1出價調整直通車排名
7.3.2關鍵詞競價的三個核心
7.4強化移動端直通車推廣
7.4.1PC端直通車與移動端直通車的差異
7.4.2不一樣的移動端直通車選詞
7.5提高質量得分的3種新方法
第8章完善店鋪服務，留住老顧客
8.1從咨詢到轉化分析客服的意義
8.1.1客服能塑造店鋪形象
8.1.2客服能促成咨詢轉化
8.1.3客服能招攬回頭客
8.2用好客服手中的三大特權
8.2.1合理表述促轉化
8.2.2關聯銷售多出單
8.2.3關聯推薦利潤款
8.3新老客戶的維護和管理
8.3.1客戶數據的整理
8.3.2客戶關系的維護
8，4更人性化的細節服務
8.4.1微視頻讓服務更貼心
8.4.2用最前沿的格調服務
第9章打造單品爆款
9.1爆款的三大優勢
9.2爆款必備的五要素
9.3爆款打造的五部曲
9.3.1根據店鋪數據選款
9.3.2根據市場因素定款
9.3.3用直通車測圖養詞
9.3.4爆款詳情頁的經典布局
9.3.5選擇利潤款進行關聯
9.4在活動中成就爆款
9.4.1活動促銷的四個要點
9.4.2把握好促銷活動的折扣度
9.4.3常見的三種活動促銷形式
第10章用數據化分析優化運營策略
10.1解析「生意參謀」的功能
10.1.1首頁中的六大版塊
10.1.2直播中的「實時趨勢」
10.1.3「經營分析」中的細節
10.1.4「市場行情」中的大盤
10.1.5自助取數
10.1.6專題工具
10.2流量結構的綜合分析
10.2.1付費流量
10.2.2淘內免費流量
10.2.3自主訪問流量
10.3商品數據的多維度分析
10.3.1流量與轉化率、支付金額數據
10.3.2流量與銷量、收藏量數據
10.3.3流量與停留時間、銷量數據
10.4店鋪數據的多維度分析