電商數據分析淘寶實戰

上篇 做數據分析之前要先學會做淘 寶
業務能力是數據分析師成長最大的瓶頸之一，做淘 寶數據分析當然要先學會做淘 寶，只有了解淘 寶是如何操作的，才能更好地理解淘 寶數據。

第1章 什麽是淘商？未來如何布局 1
1.1 什麽是淘商 2
1.2 未來如何布局 2
1.3 電商媒體化和媒體人格化 4

第2章 讓店鋪活下來 5
2.1 小賣家的生存之道 6
2.2 中大賣家的生存之道 15
2.3 引火線——流量之戰16

下篇 跟著實戰學做數據分析
數據分析師必須實戰，只有把數據應用到業務上，然後通過市場反饋來驗證自己的分析結果，才能積累屬於自己的經驗。

第3章 市場分析——告訴你這個市場能不能做，能做多大 18
3.1 數據分析的五大思維方式 19
3.2 如何評判一個行業市場的規模 23
3.3 進一步研究市場的方法 85
3.4 通過競爭對手分析了解行業態勢 121

第4章 運營分析——萬變歸宗 138
4.1 了解運營數據 139
4.2 分析實例145

第5章 常見的數據挖掘方法152
5.1 預測 153
5.2 異常檢測 173
5.3 探索關系 183
5.4 聚類分析 192

第6章 數據分析報告撰寫思路 206

後記 215
附錄 A 安裝數據挖掘套件 216

數據有毒，包括我自己也會被數據誤導，因為平台提供的數據可能並不精准，甚至誤差極大。我在操作單品時發現過生意參謀里面統計的關鍵詞數據有錯誤，例如我通過實時訪客掌握了成交詞為A詞，並確認無誤，但第二天的單品統計數據告訴我昨天的成交詞是B詞，如果我沒有掌握真實的信息，那麼我就會着重去優化B詞，甚至在后面干脆就把A詞刪掉了，因為數據告訴我A詞沒有任何效果。

數據原本的作用是幫助我們做決策，一旦數據錯誤，就可能導致我們做出錯誤的決策。但沒有數據，我們又只能是一個瞎子，毫無方向感。所以，使用數據要慎重、膽大、心細，同時也要看我們利用數據來做什麼。對商家而言，數據有兩種用途，第一種，用來做預測，通過參考數據從而決定賣什麼貨；第二種，用來指導下一步的運營操作。對於第一種用途，數據僅作為參考，因為我們對市場的判斷，除數據外，還有自己的行業經驗。對於第二種用途，則建議多驗證數據，例如當我看到B詞有數據時，通過搜索B詞發現我的商品排名很靠后，用腳趾想都知道排名這麼靠后買家怎麼可能會找到我的商品並下單呢？

本書的上半部分主要介紹淘寶的操作方法，以及探討未來的電商布局之路。

本書的下半部分主要介紹淘寶賣家如何應用Excel和數據來做決策。數據從來都離不開業務層，數據分析師必不可少的4個要素是思維、業務、工具和數據，前兩者才是最重要的，希望讀者在閱讀本書時着重研究業務層面的內容。

說到業務層面，在電商人的眼里，一切皆流量，流量是電商賴以生存的食糧。平台流量和社交流量是可以相結合的。在電商運營中有一個6字真言——引流，轉化，留存，這6個字概括了電商運營的精髓，字字珠璣，都不簡單。無數的運營者夜以繼日地研究的是前4個字，而最后兩個字「留存」卻鮮有運營者鑽研。我們曾經統計過獲取一個新客戶的成本是維護老客戶的100倍。「引流，轉化」是讓電商暫時得以生存，「留存」則是決定了電商能存活多久。未來流量會越來越貴，如果我們做不出能夠黏着用戶的產品，那麼就用人去黏着人。

用人去黏着人的前提是消費者在我們這里有過很棒的購物體驗，做體驗其實並不難，關鍵是賣家要有做體驗的意識。我的淘寶集市店發貨用的是順豐快遞，甚至退換貨也用順豐快遞，我的換貨流程是：順豐快遞員到我們這里拿一個新品送到消費者手里的同時，把舊的送回給我們。所有產生換貨的消費者都會給我們100%好評，因為他們想不到一家集市店的購物體驗居然能做的和京東一樣，甚至超過京東（我是以京東的購物體驗作為標桿的）。消費者會因為物流的時效、贈品或者產品本身而感到震撼，他們在我這里爽過了之后，我的個人微信號的加粉率接近100%，因為好的購物體驗讓消費者對素未謀面的淘寶集市賣家產生了信任。

誰適合看這本書？
如果對下面的所有問題都能肯定地回答「是」，那麼本書適合你。
①你是不是淘寶店鋪的運營人員或者店長，目前還不會做數據分析，渴望提升自己？
②你是不是打算在淘寶開店，目前尚在學習中？
③你是不是對數據分析感興趣，尚在入門階段？
④你是不是更願意親自動手實操，在實踐中應用所學，而不是看我吹噓？

誰可能不適合看這本書？
如果滿足下面任何一種情況，那麼本書不適合你。
①你是不是已經擅長數據分析？
②你是不是看到數據就犯困，對數據毫無興趣？
③你是不是只願意花時間抱怨，做不好就找借口把責任推給他人？