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电商数据分析与数据化营销电子书

这套“绿皮书”已经影响了100万名以上的电商从业者和学员,经历了从2011年始的电商行业大发展,2次获得电子工业出版社zui佳品牌奖……丛书内容扎实,随着每一次版本的升级行优化、迭代。 2019年升级的版本,知识体系更契合前沿,更加符合移动互联网时代及全球化电商运营的现实场景,能为电商从业人员提供更系统化的基础知识。 产教融合更加突出。丛书邀请在实操层面有丰富经验的电商企业家和创业者作为写作团队,同时邀请来自教育部高等学校电子商务类专业教学指导委员会的专家、高等院校的一线教师参与到图书内容的创作与完善当中,既保证了图书内容的切实指导性和可操作性,也保证了图书内容的逻辑性和条理性。

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作       者:阿里巴巴商学院

出  版  社:电子工业出版社有限公司

出版时间:2019-09-01

字       数:9.6万

所属分类: 经管/励志 > 管理 > 电商/新媒体/产品

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“电商精英系列教程”自从2011年问世以来,随着电子商务大潮在国内的兴起,成为全国范围内颇具影响力的电子商务系列教程,是几代电商人和院校学员学习的“绿色记忆”。2016年,电子工业出版社推出丛书升级版本“新电商精英系列教程”。这两套丛书累计销售100多万册,并且两次荣获电子工业出版社*品牌奖。 2019年,“新电商精英系列教程”升级版问世!本套书均配有PPT课件,由阿里巴巴商学院召集多位优秀电商讲师和电商领域的专家学者编写,吸取了旧版丛书的经验,对于主流电子商务知识行了更加细致、合理的规划设计,更符合新时期读者的知识需求。除升级原有的《网店客服》《网店美工》《网店推广》《数据化营销》《电商运营》五本书外,还新增了《内容营销:图文、短视频与直播运营》《跨境电商运营实务:跨境营销、物流与多平台实践》两本书。 《电商数据分析与数据化营销》主要介绍了在主流电子商务环境下网店营销推广的知识。本书涵盖了数据化营销的概念和价值、市场数据分析、市场竞争数据分析、市场人群数据分析等内容。 本书可作为各类院校电子商务专业及相关专业的教材,也可作为网络创业者和电子商务从业人员的参考用书。 “电商精英系列教程”自从2011年问世以来,随着电子商务大潮在国内的兴起,成为全国范围内颇具影响力的电子商务系列教程,是几代电商人和院校学员学习的“绿色记忆”。2016年,电子工业出版社推出丛书升级版本“新电商精英系列教程”。这两套丛书累计销售100多万册,并且两次荣获电子工业出版社*品牌奖。 2019年,“新电商精英系列教程”升级版问世!本套书均配有PPT课件,由阿里巴巴商学院召集多位优秀电商讲师和电商领域的专家学者编写,吸取了旧版丛书的经验,对于主流电子商务知识行了更加细致、合理的规划设计,更符合新时期读者的知识需求。除升级原有的《网店客服》《网店美工》《网店推广》《数据化营销》《电商运营》五本书外,还新增了《内容营销:图文、短视频与直播运营》《跨境电商运营实务:跨境营销、物流与多平台实践》两本书。 《电商数据分析与数据化营销》主要介绍了在主流电子商务环境下网店营销推广的知识。本书涵盖了数据化营销的概念和价值、市场数据分析、市场竞争数据分析、市场人群数据分析等内容。 本书可作为各类院校电子商务专业及相关专业的教材,也可作为网络创业者和电子商务从业人员的参考用书。
【推荐语】
这套“绿皮书”已经影响了100万名以上的电商从业者和学员,经历了从2011年始的电商行业大发展,2次获得电子工业出版社zui佳品牌奖……丛书内容扎实,随着每一次版本的升级行优化、迭代。 2019年升级的版本,知识体系更契合前沿,更加符合移动互联网时代及全球化电商运营的现实场景,能为电商从业人员提供更系统化的基础知识。 产教融合更加突出。丛书邀请在实操层面有丰富经验的电商企业家和创业者作为写作团队,同时邀请来自教育部高等学校电子商务类专业教学指导委员会的专家、高等院校的一线教师参与到图书内容的创作与完善当中,既保证了图书内容的切实指导性和可操作性,也保证了图书内容的逻辑性和条理性。 学习使用更加便利。编写团队在创作初期便充分考虑如何让升级版教材既适合市场零售读者阅读,又能够更广泛地应用到高等院校中。因此,本套丛书根据对高校学生培养的特做了相关设计,如在大部分章节安排有练习题,每本书都配有PPT课件等。 本书是“新电商精英系列教程”升级版中的一本,全套丛书包括: 《电商运营(第2版)》ISBN 978-7-121-36618-5 《网店客服(第2版)》ISBN 978-7-121-36633-8 《网店美工(第2版)》ISBN 978-7-121-36616-1 《电商数据分析与数据化营销》ISBN 978-7-121-36613-0 《网店推广(第2版)》ISBN 978-7-121-36617-8 《跨境电商运营实务:跨境营销、物流与多平台实践》ISBN 978-7-121-36615-4 《内容营销:图文、短视频与直播运营》ISBN 978-7-121-36614-7
【作者】
阿里巴巴商学院是杭州师范大学与阿里巴巴(中国)有限公司合作共建的一所校企合作学院,学院立志于改变传统的学历式教育为创业式教育,兴办一所以互联网商务见长的创业者学院。目前已搭建了电子商务专业群,设有电子商务、国际商务、网络营销、物流管理四个本科专业。在互联网大数据、电子商务服务、互联网经济与产业模式等研究方向上特色和优势明显,在国内有较大的影响力。 王鹏,13年淘宝商家,关注互联网技术给传统商业模式带来的多层次变革。 丁菲,资深电商从业者,制定和执行多个标品行业的营销推广方案,擅长标品的选品、推广、运营管理、资源整合和电商架构搭建。 段洪斌,阿里巴巴数据学院金牌讲师,天猫商家成长顾问,数友电商创始人,风格店铺商家。擅长品牌数据运营管理、品牌数据营销。获得天猫商家成长部杰出贡献奖、数据学院风云奖。 李韩力,资深数据营销分析师,阿里巴巴商学院创业中心创业导师,从事淘宝官方金牌服务商推广工作,曾担任多家类目头部TOP店铺和独角兽企业旗舰店的运营与顾问。擅长店铺运营和精细化推广。 徐豪,阿里巴巴商学院创业中心创业导师,尚柯电子商务创始人,从事电商行业5年,操作过7个类目,造了一系列爆款。擅长品牌数据运营、店铺运营与推广、爆款造。
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内容简介

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“新电商精英系列教程”编写委员会

前言

第1章 数据化营销的概念和价值

1.1 什么是营销

1.2 营销常见的三种模式

1.3 数据化营销的价值

1.3.1 传统营销无法实现数字化

1.3.2 数据化营销的边界

1.3.3 “人”“货”“场”在数据化营销中的思考

本章小结

第2章 市场数据分析

2.1 什么是市场数据分析

2.2 市场大盘数据分析

2.2.1 市场行情数据分析

2.2.2 市场大盘数据采集与分析流程

2.3 市场营销数据分析

2.3.1 搜索排行数据分析

2.3.2 搜索关键词分析

2.3.3 搜索关键词属性分析

2.3.4 搜索人群分析

2.4 市场品类结构数据分析

本章小结

本章习题

第3章 市场竞争数据分析

3.1 什么是市场竞争数据分析

3.2 市场竞争品牌分析

3.2.1 市场竞争品牌监控分析

3.2.2 市场竞争品牌识别分析

3.2.3 市场竞争品牌数据分析

3.3 竞争店铺分析

3.3.1 竞争店铺抓取

3.3.2 竞争店铺流量结构数据分析

3.3.3 竞争店铺品类结构数据分析

3.3.4 竞争店铺流量数据操作分析

3.4 竞争商品数据分析

3.4.1 竞争商品数据监控分析

3.4.2 竞争商品流量数据分析

3.4.3 竞争商品流量玩法

本章小结

本章习题

第4章 市场人群数据分析

4.1 什么是市场人群数据分析

4.2 如何做品类人群数据分析

4.3 如何做关键词人群数据分析

本章小结

本章习题

第5章 产品规划

5.1 产品规划的概念和意义

5.1.1 什么是产品规划

5.1.2 产品规划的意义

5.2 产品规划的流程与方法

5.2.1 明确营销需求

5.2.2 产品测试

5.2.3 产品营销定位

本章小结

本章习题

第6章 客户画像

6.1 客户画像的概念和目的

6.1.1 什么是客户画像

6.1.2 客户画像的目的

6.2 客户画像的流程和方法

6.2.1 明确营销需求

6.2.2 确定客户画像的维度和度量指标

6.2.3 客户画像和营销分析

6.3 客户画像人群特征的应用

6.3.1 客户属性及属性值设定

6.3.2 设计客户标签

6.3.3 客户标签的常见应用

本章小结

本章习题

第7章 数据营销规划

7.1 营销规划的概念和目的

7.1.1 什么是营销规划

7.1.2 营销规划的目的

7.2 营销资源分析

7.2.1 营销资源分析的意义

7.2.2 资金分析

7.2.3 产品分析

7.2.4 客户管理分析

7.3 营销规划的流程与方法

7.3.1 年度销售额目标的制定与拆解

7.3.2 流量目标的拆解

7.3.3 营销费用预算

7.3.4 营销规划的制订

本章小结

本章习题

第8章 数据监控

8.1 数据监控的概念和目的

8.1.1 什么是数据监控

8.1.2 数据监控的目的

8.2 数据监控维度分析

8.2.1 店铺营销数据的监控

8.2.2 竞品数据的监控

8.3 数据营销复盘

8.3.1 店铺数据反馈

8.3.2 数据指导营销决策

本章小结

本章习题

第9章 新零售时代的营销展望

9.1 新零售的背景

9.1.1 传统经营模式的渠道冲突

9.1.2 新零售理念的定义和意义

9.1.3 新零售的落地效果分析

9.2 突破传统营销模式的局限性

9.2.1 传统营销模式的局限性

9.2.2 新零售中的线下体验与线上融合

9.2.3 新零售中的品牌用户绑定

9.3 新零售时代的全域营销思维

9.3.1 新技术助力用户分析

9.3.2 新技术助力商家营销转型

9.3.3 基于数据技术的营销思路

9.4 未来

本章小结

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