商务数据分析与应用课件.pptx
,商务数据分析与应用,商务数据分析与应用概述,CHAPTER ONE,商务数据分析在电子商务中具有重要的意义，因为通过数据分析不仅可以发现企业内部的不足，客户体验的不足，营销手段的不足等，还可以了解客户的内在需求。在电子商务行业中，掌握商务数据的分析与应用方法是电子商务从业人员的必备技能。,掌握商务数据的涵义。掌握商务数据的来源与采集要点。掌握商务数据的分析方法。,学习目标,Contents,目录,一、商务数据的涵义,商务数据的基本概念,1,商务数据的应用领域,2,商务数据的作用,3,一、商务数据的涵义,数据的定义：数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合，是构成信息或者知识的原始材料。,商务数据的定义：商务数据主要是指记载商业、经济等活动领域的数据符号。当然，不同数据的获取途径、分析目的、分析方法都不尽相同，不同行业、不同企业在数据分析中也都各有偏好。,一、商务数据的涵义,一、商务数据的涵义,大数据的“大”首先体现在数据量上。大数据是海量数据，而对于海量具体是多少，目前尚无标准的说法。,大数据不仅包括机构内部的数据，还包括机构外部的数据。,大数据涉及的类型不仅有结构化的数据，还有非结构化的数据。一般情况下，计算机处理的都是标准化、结构化的数据，但像文本、视频、语音等非标准化、非结构化的数据，则需要通过一定的技术手段将其转换成结构化的数据进行处理。,一、商务数据的涵义,勾勒用户画像,通过勾勒用户画像，打通用户行为和业务数据之间的关系，还原用户全貌。,提升营销转化,通过分析拉新流量和付费转化，甄别优质投放渠道。,精细化运营,分群筛选特定用户群，精准运营，提升留存。,优化产品,通过数据指引核心流程优化，版本迭代验证最佳效果。,一、商务数据的涵义,一、商务数据的涵义,商品关联挖掘营销,社会网络营销,地理营销,用户行为分析营销,个性化推荐营销,Contents,目录,商务数据的涵义,1,商务数据的来源与采集,2,商务数据分析方法,3,商务数据的来源,1,商务数据采集流程,2,商务数据采集方法,3,二、商务数据的来源与采集,商务数据清洗方法,4,二、商务数据的来源与采集,经过自己直接收集整理，以及直接经验所获得的资料。,借用他人经验或者成果。,来源：用户访谈情况、问卷调研情况、产品前台反馈的数据和后台数据、用户的行为数据。,来源：主要包括研究报告和文献资料。,二、商务数据的来源与采集,二、商务数据的来源与采集,二、商务数据的来源与采集,二、商务数据的来源与采集,二、商务数据的来源与采集,对于第三方统计平台，其分类如表所示：,二、商务数据的来源与采集,二、商务数据的来源与采集,二、商务数据的来源与采集,二、商务数据的来源与采集,以Excel为例，对于重复数据的查找一般采用以下四种方法。,二、商务数据的来源与采集,在完成重复数据的查找后，即可删除重复数据。删除重复数据主要有以下三种方法。,二、商务数据的来源与采集,Contents,目录,商务数据的涵义,1,商务数据的来源与采集,2,商务数据分析方法,3,商务数据分析意义,1,商务数据分析方法,2,商务数据分析流程,3,三、商务数据分析方法,三、商务数据分析方法,三、商务数据分析方法,对于精细化运营以及业务增长的问题，AARRR这个方法论是非常契合的。那么，如何使用AARRR模型来分析数据呢？,三、商务数据分析方法,三、商务数据分析方法,三、商务数据分析方法,三、商务数据分析方法,三、商务数据分析方法,三、商务数据分析方法,三、商务数据分析方法,明确分析目的和思路,数据收集,数据处理,数据分析,数据展现,报告撰写,三、商务数据分析方法,三、商务数据分析方法,50%以上的数据挖掘工具采用的都是1996年提出的CRISP-DM跨行业数据挖掘标准流程。,三、商务数据分析方法,项目习题,商务数据分析工具及应用,CHAPTER TWO,在网络时代，数据来自各个方面，庞大而复杂。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程，都需要进行数据分析。“工欲善其事，必先利其器”，选择合适的数据分析工具是非常必要的，这样可以更快速地获得精准的数据结果。,掌握Excel在商务数据分析中的应用方法。掌握Power BI在商务数据分析中的应用方法。掌握爬虫软件在商务数据分析中的应用方法。,学习目标,Contents,目录,Excel在商务数据分析中的应用,1,Power BI在商务数据分析中的应用,2,爬虫软件在商务数据分析中的应用,3,一、Excel在商务数据分析中的应用,Excel的数据统计功能,1,Excel的数据分析功能,2,Excel的数据可视化功能,3,Excel的统计分析函数,4,数据透视表,5,一、Excel在商务数据分析中的应用,一、Excel在商务数据分析中的应用,利用Excel的数据统计功能可以自动计算每种商品的金额，具体操作方法如下：,1.计算第一种商品的金额,一、Excel在商务数据分析中的应用,2.填充公式,一、Excel在商务数据分析中的应用,3.插入求和公式,一、Excel在商务数据分析中的应用,4.得出总价结果,一、Excel在商务数据分析中的应用,5.计算另一个表中的数据,一、Excel在商务数据分析中的应用,6.汇总表,一、Excel在商务数据分析中的应用,Excel描述单变量数据的方式主要有以下三种：,一、Excel在商务数据分析中的应用,【案例】使用描述统计和直方图分析工具制定销售目标,某保险公司2016年主要业务数据,一、Excel在商务数据分析中的应用,【案例】使用描述统计和直方图分析工具制定销售目标,销售人员月均销售额统计数据,一、Excel在商务数据分析中的应用,【案例】使用描述统计和直方图分析工具制定销售目标,使用Excel数据分析工具的具体操作：,1.“Excel选项”对话框,一、Excel在商务数据分析中的应用,【案例】使用描述统计和直方图分析工具制定销售目标,2.“加载项”对话框,一、Excel在商务数据分析中的应用,【案例】使用描述统计和直方图分析工具制定销售目标,3.启动描述统计分析工具,一、Excel在商务数据分析中的应用,【案例】使用描述统计和直方图分析工具制定销售目标,4.设置描述统计输入/输出区域,一、Excel在商务数据分析中的应用,【案例】使用描述统计和直方图分析工具制定销售目标,5.描述统计数据分析结果,一、Excel在商务数据分析中的应用,【案例】使用描述统计和直方图分析工具制定销售目标,6.分组启动直方图分析工具,一、Excel在商务数据分析中的应用,【案例】使用描述统计和直方图分析工具制定销售目标,7.设置输入/输出选项,一、Excel在商务数据分析中的应用,【案例】使用描述统计和直方图分析工具制定销售目标,8.各个区域间的月均销售额频率分布图表,一、Excel在商务数据分析中的应用,1.选择数据,一、Excel在商务数据分析中的应用,2.选择数据条样式,一、Excel在商务数据分析中的应用,3.选择“管理规则”选项,一、Excel在商务数据分析中的应用,4. “条件格式规则管理器”对话框,一、Excel在商务数据分析中的应用,5. “编辑格式规则”对话框,一、Excel在商务数据分析中的应用,6.应用数据条样式效果,一、Excel在商务数据分析中的应用,一、Excel在商务数据分析中的应用,1.单击“数据透视表”按钮,一、Excel在商务数据分析中的应用,2. “创建数据透视表”对话框,一、Excel在商务数据分析中的应用,3. “数据透视表字段列表”窗格,一、Excel在商务数据分析中的应用,4.拖动字段,一、Excel在商务数据分析中的应用,5.按人员查看各名称的汇总数,一、Excel在商务数据分析中的应用,6.取消显示汇总数量,一、Excel在商务数据分析中的应用,7.单击“数据透视图”按钮,一、Excel在商务数据分析中的应用,8. “插入图表”对话框,一、Excel在商务数据分析中的应用,9.生成数据透视图,一、Excel在商务数据分析中的应用,10.数据透视图显示效果,一、Excel在商务数据分析中的应用,Contents,目录,Excel在商务数据分析中的应用,1,Power BI在商务数据分析中的应用,2,爬虫软件在商务数据分析中的应用,3,初识Power BI,1,Power BI软件适用场景,2,Power BI商务数据分析案例,3,二、Power BI在商务数据分析中的应用,二、Power BI在商务数据分析中的应用,二、Power BI在商务数据分析中的应用,二、Power BI在商务数据分析中的应用,二、Power BI在商务数据分析中的应用,1.选择导入文件格式,二、Power BI在商务数据分析中的应用,2. “打开”对话框,二、Power BI在商务数据分析中的应用,3.选择工作表,二、Power BI在商务数据分析中的应用,4.导入数据,二、Power BI在商务数据分析中的应用,5. Power Query编辑器,二、Power BI在商务数据分析中的应用,6.将第一行用作标题,二、Power BI在商务数据分析中的应用,7.删除空行,二、Power BI在商务数据分析中的应用,8.删除多余列,二、Power BI在商务数据分析中的应用,9.选择百分比类型,二、Power BI在商务数据分析中的应用,10.更改数据类型,二、Power BI在商务数据分析中的应用,11.将查询追加为新查询,二、Power BI在商务数据分析中的应用,12.追加表,二、Power BI在商务数据分析中的应用,13.合并数据,二、Power BI在商务数据分析中的应用,14.重命名表,二、Power BI在商务数据分析中的应用,15.工作表关系图,二、Power BI在商务数据分析中的应用,16.删除关系,二、Power BI在商务数据分析中的应用,17.插入条形图,二、Power BI在商务数据分析中的应用,18.插入饼图,二、Power BI在商务数据分析中的应用,19.插入切片器,二、Power BI在商务数据分析中的应用,20.设置图表格式,二、Power BI在商务数据分析中的应用,21.创建的报表效果,二、Power BI在商务数据分析中的应用,财务业绩,收入和盈利率,资本支出管理,费用管理,二、Power BI在商务数据分析中的应用,市场活动分析,Web和社交分析,电子邮件分析,市场占有率,二、Power BI在商务数据分析中的应用,定额管理,趋势,销售业绩,渠道报表,二、Power BI在商务数据分析中的应用,合规性训练,员工人数摘要,二、Power BI在商务数据分析中的应用,IT支出,技术支持,安全性和合规性,二、Power BI在商务数据分析中的应用,生产,商店业绩,申报额分析,二、Power BI在商务数据分析中的应用,Contents,目录,Excel在商务数据分析中的应用,1,Power BI在商务数据分析中的应用,2,爬虫软件在商务数据分析中的应用,3,常见的爬虫软件,1,爬虫软件应用案例,2,三、爬虫软件在商务数据分析中的应用,三、爬虫软件在商务数据分析中的应用,三、爬虫软件在商务数据分析中的应用,三、爬虫软件在商务数据分析中的应用,三、爬虫软件在商务数据分析中的应用,通过爬虫来收集网页信息的一些典型应用场景：,三、爬虫软件在商务数据分析中的应用,1.选择“自定义采集”模式,三、爬虫软件在商务数据分析中的应用,2.保存网址,三、爬虫软件在商务数据分析中的应用,3.在八爪鱼采集器中打开网页,三、爬虫软件在商务数据分析中的应用,4.单击页码按钮,三、爬虫软件在商务数据分析中的应用,5.单击“选中全部”超链接,三、爬虫软件在商务数据分析中的应用,6.循环点击每个链接,三、爬虫软件在商务数据分析中的应用,7.采集字段信息,三、爬虫软件在商务数据分析中的应用,8.字段信息采集完成,三、爬虫软件在商务数据分析中的应用,9.编辑字段名称,三、爬虫软件在商务数据分析中的应用,10.保存并开始采集,三、爬虫软件在商务数据分析中的应用,11.启动本地采集,三、爬虫软件在商务数据分析中的应用,12.开始提取数据,三、爬虫软件在商务数据分析中的应用,13.数据采集完成,三、爬虫软件在商务数据分析中的应用,14.去除重复数据,三、爬虫软件在商务数据分析中的应用,15.选择导出方式,项目习题,商务数据可视化,CHAPTER THREE,通过观察数字和统计数据的转换来获得清晰的结论并不是一件容易的事情，数据必须以一种合乎逻辑、易于理解的方式来呈现。而人类的大脑对视觉信息的处理要优于对文本的处理，所以使用图表、图形等设计元素可以让数据更加简明易懂。对于解释趋势和统计数据来说，数据可视化是一种较为轻松的方法。,掌握商务数据可视化的意义。掌握商务数据可视化的步骤。掌握提升商务数据可视化视觉效果的方法。掌握商务数据可视化的种类。,学习目标,Contents,目录,商务数据可视化概述,1,商务数据可视化的种类,2,一、商务数据可视化概述,商务数据可视化的意义,1,商务数据可视化的步骤,2,商务数据可视化的视觉效果,3,一、商务数据可视化概述,一、商务数据可视化概述,一、商务数据可视化概述,Contents,目录,商务数据可视化概述,1,商务数据可视化的种类,2,反映发展趋势的可视化图表,1,反映比例关系的可视化图表,2,反映相关性的可视化图表,3,二、商务数据的来源与采集,反映差异化的可视化图表,4,反映空间关系的可视化图表,5,反映工作流程的可视化图表,6,二、商务数据可视化的种类,二、商务数据可视化的种类,二、商务数据可视化的种类,二、商务数据可视化的种类,二、商务数据可视化的种类,二、商务数据可视化的种类,项目习题,消费者行为分析用户画像,CHAPTER FOUR,消费者行为分析，也就是通常所说的用户画像。用户画像又称用户角色，最初就是在电商领域得到应用的。在大数据的时代背景下，用户信息充斥于网络中，将用户的每个具体信息抽象成标签，并利用这些标签将用户形象具体化，可以为用户提供更有针对性的服务。如今，用户画像作为一种勾画目标用户特征、联系用户诉求与设计方向的有效工具，已经在各个领域得到了广泛的应用。,掌握构建用户画像的流程。掌握用户画像的方法。了解用户画像的应用。,学习目标,Contents,目录,用户画像概述,1,基于大数据的用户画像,2,一、用户画像概述,初识用户画像,1,构建用户画像流程,2,一、用户画像概述,一、用户画像概述,产品设计人员以及运营人员从用户群体中抽象出来的典型用户。,根据每个产品中的用户行为数据产出描述用户的标签的集合。,一、用户画像概述,从产品生命周期理论的角度来认识用户画像。,一、用户画像概述,一、用户画像概述,一、用户画像概述,一、用户画像概述,一、用户画像概述,一、用户画像概述,一、用户画像概述,一、用户画像概述,一、用户画像概述,Contents,目录,用户画像概述,1,基于大数据的用户画像,2,用户画像的方法,1,用户画像的应用,2,二、基于大数据的用户画像,二、基于大数据的用户画像,定性研究,1,定量研究,2,A,B,C,用户,利用话题获取信息,CRM数据分析,A,B,调查问卷,日志分析,二、基于大数据的用户画像,细分用户的基本方法,1,C,定量细分（聚类细分）,A,B,定性细分,定性细分+定量验证,二、基于大数据的用户画像,细分用户群具体操作,2,C,用定量数据细分用户群（聚类分析）,A,B,用定性数据细分用户群,用定量数据验证细分,二、基于大数据的用户画像,二、基于大数据的用户画像,二、基于大数据的用户画像,二、基于大数据的用户画像,二、基于大数据的用户画像,用户画像完善产品设计,1,用户画像推动精准营销,2,项目习题,市场行情数据分析,CHAPTER FIVE,数据分析就像巡航导弹上的卫星定位系统，能够精确地分析竞争对手的信息，自家产品的优缺点，用户的喜恶程度，还可以分析没成功的原因，以及带来收入的方法等。电商市场行情数据分析同样如此，它对于店铺经营与产品销售来说具有非常重要的意义。,掌握产品类目数据的分析方法。掌握品牌数据的分析方法。掌握竞争店铺数据的分析方法。掌握竞品数据的分析方法。掌握关键词数据的分析方法。,学习目标,Contents,目录,产品类目数据分析,1,品牌数据分析,2,竞争店铺数据分析,3,竞品数据分析,4,关键词数据分析,5,一、产品类目数据分析,产品类目数据的来源,1,产品类目数据的分析指标,2,产品类目数据分析的一般方法,3,一、产品类目数据分析,一、产品类目数据分析,一、产品类目数据分析,一、产品类目数据分析,1.行业大盘,2.时间轴入口,3.产品类目入口,一、产品类目数据分析,4.终端入口,5.平台入口,一、产品类目数据分析,一、产品类目数据分析,一、产品类目数据分析,一、产品类目数据分析,1. “市场行情”专业版页面,2. “行业直播”页面,一、产品类目数据分析,3.行业TOP500店铺和TOP100商品,4.关注店铺和关注商品,5.数据曲线,一、产品类目数据分析,6.行业大盘数据指标和比率指标,一、产品类目数据分析,11.行业大盘各个指标的数据报表,一、产品类目数据分析,13.卫浴用品数据指标和比率指标曲线,14.卫浴用品数据指标曲线,一、产品类目数据分析,15.卫浴用品子行业交易排行,16.卫浴用品二级类目教育指数曲线,17.数据报表,Contents,目录,产品类目数据分析,1,品牌数据分析,2,竞争店铺数据分析,3,竞品数据分析,4,关键词数据分析,5,品牌数据的来源,1,品牌数据的分析方法,2,二、品牌数据分析,二、品牌数据分析,二、品牌数据分析,二、品牌数据分析,二、品牌数据分析,二、品牌数据分析,二、品牌数据分析,二、品牌数据分析,4.选择平台维度,6.箭牌最近一天的热销商品,二、品牌数据分析,二、品牌数据分析,二、品牌数据分析,2.单品流量渠道分析,二、品牌数据分析,二、品牌数据分析,二、品牌数据分析,二、品牌数据分析,二、品牌数据分析,二、品牌数据分析,二、品牌数据分析,二、品牌数据分析,Contents,目录,产品类目数据分析,1,品牌数据分析,2,竞争店铺数据分析,3,竞品数据分析,4,关键词数据分析,5,竞争店铺的数据来源,1,竞争店铺的配置和添加,2,三、竞争店铺数据分析,竞争店铺的数据分析方法,3,三、竞争店铺数据分析,三、竞争店铺数据分析,2.竞店群体分类,3.竞店和本店加购人数曲线,4.竞店和本店访客数曲线,5.竞店和本店商品收藏人数曲线,三、竞争店铺数据分析,2. yczx旗舰店竞店商品榜,3. yczx旗舰店TOP商品榜,三、竞争店铺数据分析,三、竞争店铺数据分析,三、竞争店铺数据分析,2.竞店和本店在“我的淘宝”流量入口访客数据对比,3.竞店和本店在“我的淘宝”流量入口转化率数据对比,三、竞争店铺数据分析,三、竞争店铺数据分析,1.竞店配置,2.新增店铺监控,三、竞争店铺数据分析,三、竞争店铺数据分析,三、竞争店铺数据分析,三、竞争店铺数据分析,三、竞争店铺数据分析,三、竞争店铺数据分析,三、竞争店铺数据分析,三、竞争店铺数据分析,三、竞争店铺数据分析,Contents,目录,产品类目数据分析,1,品牌数据分析,2,竞争店铺数据分析,3,竞品数据分析,4,关键词数据分析,5,竞品数据的来源,1,竞品的配置和添加,2,四、竞品数据分析,竞品对比案例分析,3,四、竞品数据分析,四、竞品数据分析,四、竞品数据分析,四、竞品数据分析,四、竞品数据分析,四、竞品数据分析,四、竞品数据分析,四、竞品数据分析,四、竞品数据分析,四、竞品数据分析,四、竞品数据分析,四、竞品数据分析,四、竞品数据分析,Contents,目录,产品类目数据分析,1,品牌数据分析,2,竞争店铺数据分析,3,竞品数据分析,4,关键词数据分析,5,关键词数据的来源,1,关键词数据的分析指标,2,五、关键词数据分析,关键词数据分析的一般方法,3,五、关键词数据分析,在宝贝标题中，设置的关键词都有一个核心词，这就是常说的“词根”，这个词根就是售卖商品的名称，一般都是产品类目名称。,要想充分利用宝贝标题60个字节的空间，就要在词根的基础上加上其他关键词，共同组成宝贝标题。其他关键词主要包含以下几种类型：,五、关键词数据分析,宝贝标题就是这些关键词的组合,五、关键词数据分析,在淘宝网的生意参谋中，搜索词的数据来源主要来自以下几个方面：,五、关键词数据分析,五、关键词数据分析,五、关键词数据分析,五、关键词数据分析,五、关键词数据分析,五、关键词数据分析,五、关键词数据分析,五、关键词数据分析,五、关键词数据分析,搜索词详情数据分析,1,五、关键词数据分析,五、关键词数据分析,五、关键词数据分析,项目习题,店铺运营数据分析,CHAPTER SIX,无数据，不淘宝。要想运营好店铺，就需要先做好数据分析。每一个运营人员，都要成为“数据狂人”，只有对店铺数据有了足够的了解，才能搞清店铺的问题出在哪里。不看数据，却想发现并分析店铺的问题是非常难的。店铺数据分析的实质是对店铺运营效果进行全面总结，店铺运营产生数据，数据分析的结果则用于指导店铺运营实践，两者相辅相成。因此，学会店铺数据的分析与应用是做好店铺运营的重中之重。,掌握店铺实时数据的分析方法。掌握店铺交易结构数据的分析方法。掌握店铺售后服务数据的分析方法。掌握店铺物流服务数据的分析方法。掌握店铺视觉设计数据的分析方法。,学习目标,Contents,目录,店铺实时数据分析,1,店铺交易结构数据分析,2,店铺售后服务数据分析,3,店铺物流服务数据分析,4,店铺视觉设计数据分析,5,一、店铺实时数据分析,店铺实时概况分析,1,店铺流量实时来源分析,2,店铺流量单品数据分析,3,访客人群结构数据分析,4,店铺推广效果数据分析,5,店铺实时榜单数据分析,6,一、店铺实时数据分析,一、店铺实时数据分析,一、店铺实时数据分析,在店铺的实时概况分析中，主要包括以下五大指标。,一、店铺实时数据分析,这五大指标背后的意义：,一、店铺实时数据分析,一、店铺实时数据分析,一、店铺实时数据分析,一、店铺实时数据分析,一、店铺实时数据分析,一、店铺实时数据分析,一、店铺实时数据分析,一、店铺实时数据分析,一、店铺实时数据分析,一、店铺实时数据分析,一、店铺实时数据分析,一、店铺实时数据分析,一、店铺实时数据分析,一、店铺实时数据分析,一、店铺实时数据分析,Contents,目录,店铺实时数据分析,1,店铺交易结构数据分析,2,店铺售后服务数据分析,3,店铺物流服务数据分析,4,店铺视觉设计数据分析,5,店铺交易数据来源,1,店铺交易结构数据分析,2,二、店铺交易结构数据分析,二、店铺交易结构数据分析,二、店铺交易结构数据分析,二、店铺交易结构数据分析,二、店铺交易结构数据分析,1.交易趋势（非比较分析）,二、店铺交易结构数据分析,2.交易趋势（比较分析）,二、店铺交易结构数据分析,二、店铺交易结构数据分析,Contents,目录,店铺实时数据分析,1,店铺交易结构数据分析,2,店铺售后服务数据分析,3,店铺物流服务数据分析,4,店铺视觉设计数据分析,5,店铺评价数据分析,1,店铺退换货数据分析,2,三、店铺售后服务数据分析,店铺维权数据分析,3,三、店铺售后服务数据分析,三、店铺售后服务数据分析,DSR（Detail Seller Rating），即卖家服务评级。淘宝DSR主要指的是其动态评分系统，主要分为描述、服务和物流。,三、店铺售后服务数据分析,三、店铺售后服务数据分析,1.评价分析,2.评价内容分析,3.单品评价分析,4.单品评价内容趋势,三、店铺售后服务数据分析,1.维权分析,2.退款商品,3.单品趋势分析,4.重点服务指标总览,三、店铺售后服务数据分析,5.单品服务分析,6.退款原因分析,7.商品评分分析,8.评价内容分析,三、店铺售后服务数据分析,Contents,目录,店铺实时数据分析,1,店铺交易结构数据分析,2,店铺售后服务数据分析,3,店铺物流服务数据分析,4,店铺视觉设计数据分析,5,物流评价,1,物流管家的使用,2,四、店铺物流服务数据分析,四、店铺物流服务数据分析,四、店铺物流服务数据分析,四、店铺物流服务数据分析,四、店铺物流服务数据分析,四、店铺物流服务数据分析,四、店铺物流服务数据分析,四、店铺物流服务数据分析,四、店铺物流服务数据分析,Contents,目录,店铺实时数据分析,1,店铺交易结构数据分析,2,店铺售后服务数据分析,3,店铺物流服务数据分析,4,店铺视觉设计数据分析,5,页面分析,1,页面配置,2,五、店铺视觉设计数据分析,五、店铺视觉设计数据分析,五、店铺视觉设计数据分析,五、店铺视觉设计数据分析,项目习题,项目习题,营销推广数据分析,CHAPTER SEVEN,现在网店之间的竞争变得越来越激烈，网店运营策略也由以前单一的拼价格到现在的拼提升客户购物体验等。因此，在网店运营中需要更加重视营销推广数据分析。建立和运用营销数据分析，可以更精准地预测市场需求，满足客户的需求，从而牢牢地把握住客户，把握住市场，增强店铺的核心竞争力。,掌握电子商务运营中主要的推广工具有几种，各自的原理分别是什么。掌握如何通过直通车推广的数据分析指导店铺的运营方向。掌握如何通过智钻推广工具的数据分析得到最佳的推广效果。掌握如何通过对淘宝客推广的数据分析让店铺销量提升。,学习目标,Contents,目录,直通车数据分析,1,智钻数据分析,2,淘宝客数据分析,3,一、直通车数据分析,直通车策略的数据分析,1,直通车质量得分的数据分析,2,直通车精准人群推广,3,一、直通车数据分析,一、直通车数据分析,常用的直通车策略有以下三个：,一、直通车数据分析,直通车质量得分可以分为三个维度：,一、直通车数据分析,一、直通车数据分析,一、直通车数据分析,一、直通车数据分析,设置精准人群投放需要三个步骤：,一、直通车数据分析,Contents,目录,直通车数据分析,1,智钻数据分析,2,淘宝客数据分析,3,智钻的扣费原理,1,智钻推广的适用商家,2,二、智钻数据分析,智钻的应用场景与投放策略,3,智钻的创意优化,4,二、智钻数据分析,智钻的扣费模式有两种：,按展现收费，即按照每千次展现收费，点击不收费。,按点击收费，即展现免费，点击收费。,二、智钻数据分析,二、智钻数据分析,二、智钻数据分析,智钻图片的设计原则：,Contents,目录,直通车数据分析,1,智钻数据分析,2,淘宝客数据分析,3,淘宝客的操作策略,1,淘宝客的基本设置,2,三、淘宝客数据分析,淘宝客维护数据分析,3,店铺营销活动数据分析,4,三、淘宝客数据分析,三、淘宝客数据分析,三、淘宝客数据分析,三、淘宝客数据分析,淘系主流的营销活动有四类数据需要进行分析并在店铺中应用：,三、淘宝客数据分析,如何分析天天特价、大促活动的数据呢？,1.销售趋势,2.流量来源,3.商品页,三、淘宝客数据分析,项目习题,
