對淘寶運營和推廣進行了深入講解，并分享資深店主的成功經(jīng)驗。
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適讀人群 ：學習數(shù)據(jù)分析和優(yōu)化的產(chǎn)品經(jīng)理、交互設計師、市場營銷、運營、增長、分析師、內(nèi)容創(chuàng)作者、用戶體驗專家、技術人員
紛析咨詢創(chuàng)始人、互聯(lián)網(wǎng)營銷技術與數(shù)據(jù)專家宋星及其團隊歷時一年，逐字逐句傾情翻譯，并認真校對，確保質(zhì)量。
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分析領域28位專家的深度分享
內(nèi)容簡介
這是一本完整介紹谷歌分析工具（Google Analytics）功能和報告的指南，先概括性地介紹報告的功能，然后介紹衡量的策略，再介紹賬戶的建立和跟蹤代碼的安裝，谷歌跟蹤代碼管理器，事件、虛擬頁面瀏覽、社交操作和錯誤報告，流量獲取，目標和電子商務跟蹤，數(shù)據(jù)視圖設置、數(shù)據(jù)視圖過濾器和訪問權限，細分，信息中心、自定義報告和智能提醒，實施的定制化，移動App的衡量，谷歌分析工具的集成，谷歌分析工具與CRM數(shù)據(jù)的集成，用第三方工具實現(xiàn)高級報告和可視化，數(shù)據(jù)導入和測量協(xié)議，*后介紹Analytics 360。每章*后都有要點回顧以及實戰(zhàn)與練習，每章更特別邀請了行業(yè)內(nèi)大咖及專家分享業(yè)務上的經(jīng)驗和技巧。 本書對于有些谷歌分析工具經(jīng)驗的讀者來說，能學到很多實戰(zhàn)案例、技巧以及思路。產(chǎn)品經(jīng)理、交互設計師、市場營銷、運營、增長、分析師、內(nèi)容創(chuàng)作者、用戶體驗專家、技術人員等崗位的讀者通過閱讀本書可以建立數(shù)據(jù)驅動的視角并優(yōu)化結果。對于數(shù)據(jù)科學家或者商業(yè)智能（BI）人員，閱讀關于數(shù)據(jù)集成和可視化的章節(jié)更受益。
章節(jié)目錄
- 封面
- 書名頁
- 版權頁
- 紀念希拉茲·阿西夫
- 譯者序
- 序
- 致謝
- 關于作者
- 關于貢獻者
- 目錄
- 第1章 引言
- 1.1 為什么要閱讀這本書
- 1.2 誰適合讀這本書
- 1.3 章節(jié)概覽
- 1.4 開啟學習之旅
- 嘉賓觀點 分析的三要素
- 第2章 Google Analytics報告概述：用戶特征和行為
- 2.1 Google Analytics報告：用戶特征和行為
- 2.1.1 “受眾群體”報告
- 2.1.2 “流量獲取”報告
- 2.1.3 “行為”報告
- 嘉賓觀點 提升移動端導航的三個小竅門
- 2.1.4 轉化報告
- 嘉賓觀點 Google Analytics是一種增長引擎
- 2.2 維度與指標
- 2.2.1 主要維度
- 2.2.2 指標組
- 2.2.3 次要維度
- 2.2.4 表格過濾器
- 2.2.5 加權排序
- 2.2.6 日期選擇
- 2.2.7 圖表顯示選項
- 2.2.8 附加報告
- 2.3 實時報告
- 嘉賓觀點 關于Google Analytics的三大竅門和資源
- 本章要點回顧
- 實戰(zhàn)與練習
- 第3章 衡量的策略
- 3.1 目標：業(yè)務影響力
- 3.1.1 優(yōu)化框架
- 3.1.2 評估你的分析狀態(tài)
- 3.1.3 流程和溝通的挑戰(zhàn)
- 3.1.4 商務和營銷發(fā)現(xiàn)
- 3.2 衡量的計劃
- 3.3 分析有效性的六個步驟
- 3.3.1 收集
- 3.3.2 匯總
- 3.3.3 細分
- 3.3.4 集成
- 3.3.5 可視化
- 3.3.6 解讀
- 嘉賓觀點 推下水、使用踏板，然后繼續(xù)前進：關于我們公司的增長分析訓練（你的公司也一樣）
- 本章要點回顧
- 實戰(zhàn)與練習
- 第4章 賬戶創(chuàng)建和跟蹤代碼安裝
- 4.1 創(chuàng)建Google Analytics賬戶
- 4.1.1 配置賬戶和媒體資源設置
- 4.1.2 賬戶和安裝術語
- 4.2 Google Analytics的賬戶結構
- 4.2.1 針對組織中每個額外增加的網(wǎng)站或App的新媒體資源
- 4.2.2 每個媒體資源的多個數(shù)據(jù)視圖
- 4.3 安裝跟蹤代碼
- 4.3.1 Google Analytics跟蹤代碼的位置
- 4.3.2 從Classic版遷移到Universal版
- 4.3.3 如何能辨別我是否仍在使用Classic版
- 嘉賓觀點 Google Analytics的十大注意事項
- 本章要點回顧
- 實戰(zhàn)與練習
- 第5章 谷歌跟蹤代碼管理器的概念
- 5.1 GTM的概念
- 5.1.1 賬戶
- 5.1.2 容器
- 5.1.3 跟蹤代碼
- 5.1.4 觸發(fā)器
- 5.1.5 變量
- 5.1.6 數(shù)據(jù)層
- 5.2 GTM帶來的好處
- 5.2.1 管理
- 5.2.2 靈活觸發(fā)
- 5.2.3 模板和開放格式代碼
- 5.2.4 自定義和更新
- 5.2.5 結構化變量保持一致
- 5.2.6 模塊化和可重用性
- 5.2.7 更多的市場/分析部門的參與
- 5.3 創(chuàng)建GTM賬戶和容器
- 5.3.1 創(chuàng)建賬戶
- 5.3.2 將容器代碼添加到網(wǎng)站
- 5.3.3 在WordPress中安裝GTM容器
- 5.4 通過GTM部署Google Analytics
- 5.4.1 創(chuàng)建Google Analytics PageNumberviews跟蹤器
- 5.4.2 預覽/調(diào)試
- 5.4.3 發(fā)布和版本控制
- 5.5 訪問權限
- 5.5.1 賬戶訪問
- 5.5.2 容器訪問
- 5.5.3 兩步驗證
- 5.6 從原生跟蹤遷移到GTM
- 5.6.1 GTM和升級Universal版本
- 5.6.2 維護原生GA代碼，同時構建GTM
- 5.7 GTM環(huán)境
- 創(chuàng)建自定義GTM環(huán)境
- 嘉賓觀點 與開發(fā)人員協(xié)作（當你不是開發(fā)人員時）
- 本章要點回顧
- 實戰(zhàn)與練習
- 第6章 事件、虛擬頁面瀏覽、社交操作和錯誤
- 6.1 事件跟蹤的必要性
- 6.1.1 點擊不會讓Google Analytics做出反應
- 6.1.2 DOM偵聽器
- 6.1.3 填充事件報告
- 6.1.4 不用跟蹤用戶的每一個交互
- 6.1.5 一致性至關重要
- 6.2 用GTM進行事件跟蹤
- 6.2.1 了解手動事件跟蹤，但當你可以避免時盡量避免它
- 6.2.2 通過GTM跟蹤下載PDF
- 6.2.3 跟蹤其他文件類型和出站鏈接
- 嘉賓觀點 處于后臺的GTM觸發(fā)器
- 6.2.4 測試PDF事件代碼
- 6.2.5 非互動事件和跳出
- 6.3 虛擬頁面瀏覽
- 多個AJAX屏幕的虛擬頁面瀏覽
- 6.4 通過GTM數(shù)據(jù)層和自定義事件觸發(fā)器跟蹤Google Analytics事件
- 嘉賓觀點 GoogleAnalytics事件自動跟蹤器：僅用兩個代碼將多種類型的鏈接點擊跟蹤為事件
- 6.4.1 將博客評論作為事件跟蹤
- 6.4.2 跟蹤頁面滾動和視頻嵌入
- 嘉賓觀點 滾動和嵌入式YouTube的事件跟蹤
- 6.4.3 使用事件跟蹤導航
- 6.5 跟蹤社交網(wǎng)絡
- 6.5.1 社交連接
- 6.5.2 社交內(nèi)容操作
- 6.5.3 區(qū)分社交連接和社交內(nèi)容操作
- 6.5.4 社交插件報告
- 6.5.5 Google Analytics跟蹤社交窗口小工具
- 6.6 錯誤跟蹤
- 6.6.1 跟蹤404和500錯誤
- 6.6.2 在“導航摘要”報告中查看引薦頁面
- 6.6.3 將錯誤作為事件進行跟蹤
- 6.6.4 跟蹤JavaScript錯誤
- 6.6.5 在事件報告中查看JavaScript錯誤
- 本章要點回顧
- 實戰(zhàn)與練習
- 第7章 “流量獲取”報告
- 7.1 關于流量獲取的術語和概念
- 7.1.1 媒介與來源
- 7.1.2 引薦
- 7.1.3 渠道
- 7.1.4 “樹狀圖”報告
- 7.1.5 廣告系列
- 7.2 廣告系列跟蹤：Google Analytics歸因需要你的幫助
- 7.2.1 將廣告系列參數(shù)添加至入站鏈接
- 7.2.2 一致性至關重要
- 7.3 自定義渠道
- 7.3.1 自定義默認渠道
- 7.3.2 對一個渠道進行重新排序
- 7.3.3 定義一個新渠道
- 7.3.4 定義自定義渠道分組
- 7.3.5 “多渠道路徑”和“歸因”報告中的渠道自定義
- 7.4 跟蹤自然搜索流量
- 7.4.1 未提供
- 7.4.2 品牌與非品牌自然搜索流量的異同
- 7.4.3 谷歌圖片與特定國家/地區(qū)的入站流量
- 7.4.4 谷歌搜索控制臺
- 嘉賓觀點 Google Analytics基準化分析報告
- 7.4.5 直接流量和歸因優(yōu)先
- 7.4.6 “多渠道路徑”報告中的直接會話
- 嘉賓觀點 https到http的引薦來源損失
- 本章要點回顧
- 實戰(zhàn)與練習
- 第8章 目標和電子商務跟蹤
- 8.1 目標跟蹤
- 配置目標
- 嘉賓觀點 做出一個有效的號召性用語（Call to Action）的7個技巧
- 嘉賓觀點 渠道（Funnel）前用戶的故事
- 嘉賓觀點 修復網(wǎng)頁分析中最大的盲點：電話
- 8.2 電子商務跟蹤
- 8.2.1 配置基本電子商務跟蹤
- 8.2.2 電子商務報告
- 8.2.3 增強型電子商務
- 8.2.4 安裝增強型電子商務跟蹤
- 嘉賓觀點 最后的妥協(xié)：使用高級Google Analytics增強型電子商務技術跟蹤基于可自定配置進行定價的商品的購買意向
- 8.2.5 基于購物及結賬行為渠道的細分和再營銷
- 8.3 “多渠道路徑”報告
- 8.3.1 最終點擊歸因模型
- 8.3.2 “多渠道路徑”報告
- 8.3.3 網(wǎng)頁價值
- 8.3.4 在網(wǎng)頁價值范圍內(nèi)區(qū)分目標價值和電子商務收入
- 8.4 與第三方購物車合作
- 嘉賓觀點 應向電子商務服務商提出的與GA跟蹤相關的問題
- 本章要點回顧
- 實戰(zhàn)與練習
- 第9章 數(shù)據(jù)視圖設置、數(shù)據(jù)視圖過濾器和訪問權限
- 9.1 為什么我們需要多個數(shù)據(jù)視圖
- 9.2 最佳實踐：工作、測試和未被過濾的數(shù)據(jù)視圖
- 9.3 數(shù)據(jù)視圖設置
- 9.3.1 默認頁面
- 9.3.2 排除URL查詢參數(shù)
- 9.3.3 阻止PII的“排除URL查詢參數(shù)”
- 9.3.4 網(wǎng)站搜索跟蹤
- 9.3.5 漫游器過濾
- 9.4 數(shù)據(jù)視圖過濾器
- 9.4.1 根據(jù)IP地址來排除內(nèi)部流量
- 9.4.2 把“媒介”中的“社交”重寫為“社交來源”
- 9.4.3 小寫過濾器
- 9.4.4 僅包含特定子目錄的流量
- 9.4.5 主機名過濾器
- 9.4.6 為非標準搜索結果的URL配置“網(wǎng)站搜索”
- 9.4.7 排除垃圾引薦流量
- 9.4.8 過濾器執(zhí)行順序
- 9.4.9 針對不同的數(shù)據(jù)視圖，應用相同的過濾器
- 9.5 訪問權限
- 9.5.1 “管理用戶”權限
- 9.5.2 “修改”權限
- 9.5.3 “協(xié)作”權限
- 9.5.4 “閱讀和分析”權限
- 9.5.5 通過數(shù)據(jù)視圖過濾器和用戶權限控制對數(shù)據(jù)子集的訪問
- 9.5.6 無直接訪問的權限
- 9.5.7 廣告代理商的用戶管理
- 9.6 更改歷史記錄
- 9.7 垃圾箱
- 本章要點回顧
- 實戰(zhàn)與練習
- 第10章 細分
- 10.1 為實現(xiàn)聚焦和放大進行的細分
- 10.1.1 應用內(nèi)置（“系統(tǒng)”）細分
- 10.1.2 創(chuàng)建自定義細分
- 10.2 繪制客戶組別作為自定義細分
- 10.3 抽樣
- 10.3.1 抽樣規(guī)模和基數(shù)
- 10.3.2 訪問非抽樣的數(shù)據(jù)
- 10.4 細分與已過濾的數(shù)據(jù)視圖的比較
- 本章要點回顧
- 實戰(zhàn)與練習
- 第11章 信息中心、自定義報告和智能提醒
- 11.1 信息中心
- 11.1.1 創(chuàng)建信息中心
- 11.1.2 共享
- 11.1.3 導出和發(fā)送電子郵件
- 11.2 自定義報告
- 嘉賓觀點 在數(shù)據(jù)中尋找故事
- 11.3 快捷方式
- 11.4 智能提醒
- 11.5 注釋
- 本章要點回顧
- 實戰(zhàn)與練習
- 第12章 實施的定制化
- 12.1 自定義維度
- 12.1.1 自定義維度：文章作者和類別
- 12.1.2 自定義維度：登錄狀態(tài)
- 12.1.3 自定義維度：表單選擇
- 嘉賓觀點 酒店預訂的計算指標和自定義維度
- 12.2 內(nèi)容分組
- 12.2.1 設置內(nèi)容分組
- 12.2.2 填充內(nèi)容組
- 12.3 自定義指標
- 12.3.1 設置自定義指標
- 12.3.2 填充自定義指標
- 12.3.3 格式設置類型和范圍
- 12.4 計算指標
- 12.4.1 基于用戶的轉化率
- 12.4.2 非跳出的轉化率
- 12.5 受眾特征和興趣
- 12.6 增強型鏈接歸因
- 12.7 跟蹤信息自定義
- 12.7.1 會話超時
- 12.7.2 廣告系列超時
- 12.7.3 自然搜索來源
- 12.7.4 引薦排除列表
- 12.7.5 搜索字詞排除列表
- 12.8 跨網(wǎng)域和匯總報告
- 12.8.1 跨網(wǎng)域跟蹤
- 12.8.2 匯總報告
- 12.8.3 移動App匯總
- 12.8.4 子域跟蹤
- 12.8.5 應用視圖過濾器來消除域名的歧義
- 12.8.6 每個網(wǎng)域或子域的專用視圖
- 12.9 使用User ID跨設備跟蹤
- 12.9.1 跨設備跟蹤的其他注意事項
- 12.9.2 “跨設備”報告
- 12.9.3 把User ID作為自定義維度
- 嘉賓觀點 Google Analytics與數(shù)據(jù)隱私
- 本章要點回顧
- 實戰(zhàn)與練習
- 第13章 移動App的衡量
- 13.1 跟蹤移動App
- 13.2 為什么移動設備非常重要
- 13.3 移動策略
- 13.4 衡量什么
- 13.5 Google Analytics中的移動設置
- 13.6 在App中設置Google Analytics
- 13.6.1 在應用程序中部署Google Analytics
- 13.6.2 應該通過移動SDK還是GTM SDK部署
- 13.7 移動媒體資源中賬戶結構的最佳實踐
- 13.8 App“實時”報告
- 13.9 集成
- 13.9.1 AdMob與Google Play和iTunes的集成
- 13.9.2 Google Play和Apple Store的集成
- 13.10 移動廣告系列跟蹤
- 13.10.1 安卓
- 13.10.2 iOS
- 13.11 移動隱私
- 嘉賓觀點 改進App的App測量
- 本章要點回顧
- 實戰(zhàn)與練習
- 第14章 Google Analytics的數(shù)據(jù)集成：整合的力量
- 14.1 AdWords
- 14.1.1 Google Analytics中的AdWords數(shù)據(jù)
- 14.1.2 AdWords中的Google Analytics數(shù)據(jù)
- 14.1.3 關聯(lián)AdWords和Google Analytics
- 14.1.4 Google展示廣告網(wǎng)絡廣告系列
- 14.1.5 最后一次觸達以外的歸因
- 14.1.6 Google Analytics的轉化與AdWords的轉化的比較
- 14.1.7 通過利用Google Analytics受眾群體進行AdWords再營銷
- 14.1.8 AdWords與Google Analytics的再營銷受眾群體比較
- 嘉賓觀點 再營銷的最佳實踐和專家提示
- 14.2 AdSense
- 14.2.1 Google Analytics集成的好處
- 14.2.2 鏈接賬戶
- 14.2.4 DoubleClick廣告發(fā)布管理系統(tǒng)與DoubleClick Ad Exchange
- 14.3 YouTube在Google Analytics中的應用
- 14.3.1 YouTube數(shù)據(jù)分析
- 14.3.2 Google Analytics YouTube渠道網(wǎng)頁
- 14.4 Analytics 360集成
- 14.5 附加集成
- 14.5.1 電子郵件服務供應商
- 14.5.2 社交媒體平臺
- 14.5.3 測試
- 14.5.4客戶之音——客戶反饋
- 14.5.5 營銷自動化
- 14.5.6 付費搜索管理平臺
- 14.5.7 商業(yè)智能/數(shù)據(jù)可視化
- 本章要點回顧
- 實戰(zhàn)與練習
- 第15章 將Google Analytics與CRM數(shù)據(jù)集成
- 15.1 長期觀察
- 15.2 計算每個合格銷售線索的成本
- 15.2.1 B2B案例：內(nèi)存芯片制造商的合格銷售線索
- 15.2.2 將廣告系列渠道與合格潛在客戶相關聯(lián)
- 嘉賓觀點 在Salesforce中記錄Google Analytics廣告系列數(shù)據(jù)
- 15.3 在Google Analytics和CRM數(shù)據(jù)中加入訪問者ID
- 15.3.1 導出Google Analytics數(shù)據(jù)
- 15.3.2 將Google Analytics數(shù)據(jù)導入CRM
- 15.3.3 借助CRM數(shù)據(jù)將Google Analytics行為和受眾群體數(shù)據(jù)合并
- 15.3.4 在Google Analytics中使用CRM ID作為訪問者ID
- 嘉賓觀點 實施長期價值（LTV）和單位獲客成本（CPA）以獲得競爭優(yōu)勢的案例
- 本章要點回顧
- 實戰(zhàn)與練習
- 第16章 使用第三方工具制作高級報告和可視化
- 16.1 聚焦問題：如何從Google Analytics獲取數(shù)據(jù)
- 16.1.1 核心報告API
- 16.1.2 非抽樣請求API
- 16.1.3 第三方工具
- 嘉賓觀點 Google Analytics的突破：從零塑造商業(yè)影響力
- 16.2 ETLV——完整的報告自動化周期
- 16.3 BigQuery/Tableau的高級案例
- 16.3.1 案例1：路徑分析
- 16.3.2 案例2：電子商務
- 16.3.3 案例3：先進的渠道（funnel）分析
- 嘉賓觀點 高級渠道（funnel）分析——下一級
- 嘉賓觀點 使用R訪問Google Analytics數(shù)據(jù)
- 嘉賓觀點 ShufflePoint
- 本章要點回顧
- 實戰(zhàn)與練習
- 第17章 數(shù)據(jù)導入和測量協(xié)議
- 17.1 數(shù)據(jù)導入
- 17.1.1 將CRM數(shù)據(jù)導入Google Analytics
- 17.1.2 通過管理API上傳
- 17.1.3 在Google Analytics報告中使用導入數(shù)據(jù)
- 17.1.4 導入內(nèi)容數(shù)據(jù)到Google Analytics
- 17.1.5 導入廣告系列數(shù)據(jù)到Google Analytics
- 17.1.6 導入成本數(shù)據(jù)到Google Analytics
- 17.1.7 對比廣告系列成本和效果
- 17.1.8 將產(chǎn)品數(shù)據(jù)導入Google Analytics
- 17.1.9 導入Google Analytics地理數(shù)據(jù)
- 17.2 測量協(xié)議
- 嘉賓觀點 對于測量協(xié)議的技術考量
- 嘉賓觀點 測量協(xié)議的兩個案例
- 本章要點回顧
- 實戰(zhàn)與練習
- 第18章 Analytics 360
- 18.1 為什么要用Analytics 360
- 18.2 提升數(shù)據(jù)容量
- 18.2.1 10倍以上的自定義維度和自定義指標
- 18.2.2 以12倍速度更新數(shù)據(jù)
- 18.2.3 提升數(shù)據(jù)量的上限
- 18.3 服務級協(xié)議
- 18.3.1 支持、升級和條款
- 18.3.2 自定義渠道（funnel）
- 18.3.3 BigQuery導出
- 18.3.4 匯總報告
- 18.3.5 DoubleClick集成
- 嘉賓觀點 在處理高級歸因之前需要回答的4個問題
- 18.4 Analytics 360獨有的功能
- 18.4.1 門戶
- 18.4.2 培訓資源
- 18.4.3 發(fā)布版和測試版功能
- 18.4.4 賬單和層
- 18.5 在哪里買——是通過經(jīng)銷商還是Google直接購買
- 本章要點回顧
- 實戰(zhàn)與練習
- 附錄
- 附錄A 擴充你的優(yōu)化項目
- A.1 定性輸入
- 嘉賓觀點 通過訪問者調(diào)查增強Google Analytics
- 嘉賓觀點 用戶研究和定性優(yōu)化
- A.2 疊加熱圖報告
- 嘉賓觀點 快速獲得顯著結果
- A.3 測試
- 嘉賓觀點 利用LIFT模型創(chuàng)建強有力的實驗假設
- 嘉賓觀點 通過文檔和測試后分析，更好地使用分組測試
- 嘉賓觀點 A/B測試成功的技巧
- 嘉賓觀點 使用Optimizely測試移動App
- A.4 營銷自動化和個性化
- 嘉賓觀點 營銷自動化與Google Analytics：集成和個性化
- 附錄B 資源
- 封底
展開全部
谷歌分析寶典：數(shù)據(jù)化營銷與運營實戰(zhàn)是2019年由機械工業(yè)出版社出版,作者(美)Feras。
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得書感謝您對《谷歌分析寶典：數(shù)據(jù)化營銷與運營實戰(zhàn)》關注和支持，如本書內(nèi)容有不良信息或侵權等情形的，請聯(lián)系本網(wǎng)站。
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電子商務的廣泛應用使企業(yè)產(chǎn)生了大量的業(yè)務數(shù)據(jù)，如何更快、更好地利用各種有效的數(shù)據(jù)開展電子商務，受到企業(yè)的廣泛重視。本書系統(tǒng)介紹了在電子商務環(huán)境下如何進行數(shù)據(jù)分析。首先，帶領讀者認識數(shù)據(jù)分析能力的重要性和熟悉數(shù)據(jù)分析工具，然后指導讀者通過閱讀和分析訪問數(shù)據(jù)、消費數(shù)據(jù)，來理清商業(yè)規(guī)劃的思路，學會處理數(shù)據(jù)，**后制作出商業(yè)報告。本書引用了大量的案例資料，且每章均以任務驅動的方式來講解，實操性強，使讀者閱
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本書深入剖析了快手平臺的特點，介紹了內(nèi)容策劃、短視頻內(nèi)容制作、直播技巧、運營變現(xiàn)等實用內(nèi)容。本書共10章，先對快手平臺的使用操作與賬號定位進行了講解，方便讀者快速上手；隨后詳細介紹了短視頻內(nèi)容制作、素材拍攝、后期剪輯的相關技巧；然后本書著重介紹了快手賬號的運營策略，比如運營創(chuàng)收、自營電商等綜合性的運營技巧；最后，本書還分享了快手小店、快手直播等運營者切實關心的內(nèi)容，使讀者能夠了解并掌握運營快手賬號
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本書分為4篇13章。其中，第1章到第4章屬于基礎篇，主要介紹大數(shù)據(jù)概述、大數(shù)據(jù)營銷概述、大數(shù)據(jù)時代的消費者行為分析、大數(shù)據(jù)廣告營銷等內(nèi)容。第5章、第6章屬于工具篇，主要介紹精準營銷、大數(shù)據(jù)搜索營銷等內(nèi)容。第7章到第11章屬于智能應用篇，主要介紹當前熱門的大數(shù)據(jù)營銷應用領域，包括App營銷、微信營銷、微博營銷、O2O營銷、短視頻與直播營銷等內(nèi)容。第12章、第13章屬于拓展篇，主要介紹跨界營銷、其他大
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本書主要從電子商務的數(shù)據(jù)分析入手，系統(tǒng)介紹在電子商務環(huán)境下進行數(shù)據(jù)分析的各種思路和方法。全書共分為12章，主要內(nèi)容包括電商運營與數(shù)據(jù)分析、使用數(shù)據(jù)分析工具、利用市場數(shù)據(jù)選擇商品、競爭對手數(shù)據(jù)分析、商品定價分析、流量數(shù)據(jù)分析、運營與銷售數(shù)據(jù)分析、庫存數(shù)據(jù)分析、會員數(shù)據(jù)分析、利潤數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)商業(yè)報告的制作等。最后一章還以綜合案例的形式進一步介紹了網(wǎng)店數(shù)據(jù)分析的綜合運用。
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在本書中，作者為我們揭開了智能互聯(lián)網(wǎng)時代企業(yè)營銷的新賽道和流量池，找到了賦能企業(yè)跨越式發(fā)展的核心武器。通過“取勢、明道、優(yōu)術”三個步驟，通過直白的營銷人語言，為我們闡述了全民營銷法則。本書不僅深度解析了小米米兔、熊本熊、三只松鼠的品牌IP營銷之道，對比了安踏與特步、蘇寧與國美、七匹狼與九牧王、尚品宅配與慕斯床墊等競品的差異化IP營銷法則，還揭示了微信、拼多多、抖音等平臺社交裂變、私域變現(xiàn)的秘密。
