電商大數(shù)據(jù)：用數(shù)據(jù)驅動電商和商業(yè)案例解析

上篇 電商戰(zhàn)略戰(zhàn)術
第1章 電子商務的戰(zhàn)略解析
1.1 三言兩語電子商務
1.1.1 電子商務的特質
1.1.2 電子商務的整合效應
1.2 電子商務的動態(tài)格局
1.2.1 草根淘寶平臺動了誰的奶酪
1.2.2 貓與狗的戰(zhàn)爭
1.2.3 線下傳統(tǒng)企業(yè)大鱷的電商夢
1.3 電子商務時代的品牌運作
1.3.1 電商品牌的定位
1.3.2 電商品牌的突圍
1.3.3 品牌和平臺的對立面
1.4 電子商務時代的“鐵血”戰(zhàn)爭
1.4.1 電子商務時代的價格之戰(zhàn)
1.4.2 電子商務時代的人才之戰(zhàn)
1.4.3 電子商務時代的流量之戰(zhàn)
1.4.4 電子商務時代的數(shù)據(jù)之戰(zhàn)
參考文獻
第2章 電子商務的戰(zhàn)術解析
2.1 關于電子商務創(chuàng)業(yè)
2.2 電子商務10大營銷學定律
2.3 電子商務的10大敗局定律
2.3.1 正式運營已經錯失銷售旺季
2.3.2 人云亦云，草根小賣家沒有清晰的電商運作策略
2.3.3 不注重商品品質和服務
2.3.4 企業(yè)發(fā)展過程中團隊有分歧，紅利分配不公平
2.3.5 過分燒錢砸廣告，忽視PV轉化率，經濟入不敷出而死
2.3.6 缺乏高質量、穩(wěn)健的供貨商，供應鏈孱弱
2.3.7 舍不得投錢慢慢耗死
2.3.8 品牌定位模糊不清
2.3.9 實體企業(yè)向天貓商城轉型缺少經驗，用傳統(tǒng)行業(yè)手段指導商城運營
2.3.10 電商一上馬，業(yè)務全面鋪開和團隊組建冗余
2.4 電子商務的10大心理學定律
第3章 電商大鱷逐鹿中原、數(shù)據(jù)驅動主宰沉浮
3.1 你不知道的數(shù)據(jù)挖掘
3.1.1 數(shù)據(jù)挖掘原來是這么回事
3.1.2 孫子兵法曰：雜于利而務可信也，雜于害而患可解也
3.2 數(shù)據(jù)挖掘在電子商務中的多面性
3.2.1 數(shù)據(jù)挖掘在電子商務行業(yè)中廣泛應用
3.2.2 數(shù)據(jù)挖掘是有巨大價值的，但結論常常是錯誤的
3.2.3 客觀認識數(shù)據(jù)挖掘
3.3 電子商務數(shù)據(jù)挖掘的“AVSM法則”
3.4 數(shù)據(jù)挖掘的工具
3.4.1 數(shù)據(jù)采集工具
3.4.2 客戶端數(shù)據(jù)分析工具
3.4.3 客戶端數(shù)據(jù)挖掘工具
3.4.4 數(shù)據(jù)存儲--數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)
3.5 延伸閱讀
3.5.1 谷歌與Facebook的數(shù)據(jù)挖掘之戰(zhàn)
3.5.2 軍事戰(zhàn)略上的數(shù)據(jù)分析
參考文獻
中篇 基礎商業(yè)案例
第4章 搭建數(shù)據(jù)化體系
4.1 繪制銷售圖譜
4.2 數(shù)據(jù)化指標及體系
4.2.1 晴雨表體系的建立
4.2.2 晴雨表的解讀技巧
4.2.3 組建流量漏斗模型
4.2.4 診斷流量黑洞
4.2.5 診斷流量驟變原因
4.3 數(shù)據(jù)分析入門案例
4.4 數(shù)據(jù)挖掘入門案例
4.4.1 漫話統(tǒng)計學
4.4.2 喜歡買連衣裙的客戶比喜歡買衛(wèi)衣的客戶更有價值嗎
4.5 數(shù)學建模入門案例
參考文獻
第5章 廣告投放策略
5.1 互聯(lián)網(wǎng)廣告的特征
5.1.1 定向性
5.1.2 強化品牌印象的利器
5.1.3 一把雙刃劍
5.1.4 非強迫性
5.2 互聯(lián)網(wǎng)廣告的形態(tài)
5.2.1 CPC廣告及“通貨膨脹”
5.2.2 CPS廣告及“高開低走”
5.2.3 CPM廣告及“創(chuàng)意無極限”
5.2.4 硬廣及“暴力拓展”
5.3 廣告投放戰(zhàn)略
5.3.1 廣告投放預算
5.3.2 廣告效果量化模型
5.3.3 投放策略確定
5.4 精準投放基礎篇
5.4.1 分時段投放
5.4.2 分地域投放
5.4.3 分品類投放
5.4.4 關鍵詞遴選
5.5 廣告投放高級策略
5.5.1 CPC出價與點擊率、轉化率之間的理論數(shù)學模型
5.5.2 深度解讀CPC與點擊率之間的意義
5.5.3 CPC廣告的三種平衡點
5.5.4 廣告投放線性組合優(yōu)化
5.6 廣告資源的整合和管理
參考文獻
第6章 數(shù)據(jù)驅動藝術設計
6.1 數(shù)據(jù)驅動與藝術設計漫談
6.2 網(wǎng)站首頁最優(yōu)長度如何測定
6.3 網(wǎng)頁的結構布局策略
6.3.1 經典的結構布局理論
6.3.2 站內搜索的設置
6.3.3 首頁商品撤換的“ROI”原則
6.4 商品詳情頁的“倒三角形”結構
6.5 警惕搭配套餐的騙局
6.5.1 人類最小心理感覺差
6.5.2 搭配套餐的新陳代謝
6.6 關聯(lián)推薦的設計
6.6.1 關聯(lián)推薦的機理
6.6.2 支持度、置信度和提升度
6.6.3 小結
參考文獻
下篇 大數(shù)據(jù)驅動
第7章 數(shù)據(jù)化管理
7.1 任何一個團隊或項目不能量化就不能管理
7.2 客服團隊數(shù)據(jù)化管理
7.2.1 客服團隊排班設計
7.2.2 客服團隊的績效管理
7.2.3 客服團隊忠誠度激勵方案
7.2.4 客服團隊數(shù)據(jù)化管理高級應用：測算咨詢并發(fā)數(shù)
7.3 供應鏈數(shù)據(jù)化管理
7.3.1 供應鏈數(shù)據(jù)化管理的點和面
7.3.2 大數(shù)據(jù)環(huán)境下供應鏈管理的通路
7.3.3 商品結構如何布局
7.3.4 銷量預測的三種最基本的方法
7.3.5 現(xiàn)貨模式下的彈性補貨策略
7.3.6 智能化倉庫揀貨路徑的設計
7.4 大型促銷活動促銷節(jié)點的設計
參考文獻
第8章 客戶“怪誕行為”研究
8.1 商品預售是顛覆了零售模式還是電商之殤
8.2 客戶手機號和電子郵箱里隱藏的秘密
8.2.1 手機號與客戶購買力之間的關系
8.2.2 從Mail地址里窺探那些不能說的秘密
8.3 數(shù)學模型量化客戶行為
8.3.1 冪函數(shù)解析客戶流失概率
8.3.2 對數(shù)函數(shù)解析客戶究竟會點擊網(wǎng)頁幾次
8.4 “7次購物原則”與客戶忠誠度
8.4.1 知識儲備：條件概率
8.4.2 Logistic回歸模型解析客戶流失概率分布
8.5 客戶生命周期貫穿銷售始終
參考文獻
第9章 客戶關系管理
9.1 客戶關系管理沒那么簡單
9.1.1 客戶關系管理的生死穴
9.1.2 客戶關系管理的流程
9.2 客戶關系的五部曲
9.2.1 數(shù)據(jù)庫的組建
9.2.2 數(shù)據(jù)庫的加厚
9.2.3 數(shù)據(jù)庫的標簽
9.2.4 數(shù)據(jù)庫的挖掘
9.2.5 客戶關系管理的落地
9.3 與時俱進的客戶關系管理
9.3.1 客戶服務的類型
9.3.2 客戶關系管理用好現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)新媒體
9.3.3 客戶關系管理商業(yè)流小結
9.4 客戶關系管理商業(yè)案例
9.4.1 用決策樹為有價值的客戶畫像
9.4.2 基于神經網(wǎng)絡建立客戶流失預警機制
參考文獻
第10章 數(shù)據(jù)驅動高級商業(yè)案例
10.1 基于網(wǎng)絡爬蟲技術架上庫存調整項目
10.1.1 背景
10.1.2 架上庫存調整的意義
10.1.3 調整方案的流程圖
10.1.4 三言兩語：網(wǎng)絡爬蟲是什么
10.1.5 架上庫存調整臨界點的設置
10.1.6 架上庫存調整結果展示
10.2 淘品牌資本化運作所面對的局勢
10.3 數(shù)據(jù)驅動小結
10.3.1 電商數(shù)據(jù)驅動團隊組建
10.3.2 學好數(shù)據(jù)驅動的方法
10.3.3 實施數(shù)據(jù)驅動的四大障礙
教材習題
重要附錄 神經網(wǎng)絡訓練和測試優(yōu)質商業(yè)樣本