238份数据文 113个细分章节，用户画像 商品画像精准剖析A9算法 本书通过作者自身电商从业经验及数据分析的专业知识，构建出一套高效且便捷的亚马逊平台精细化运营体系，向跨境电商从业者提供先的运营理念和技术操作指导。在创作形式上，本书结合视频、音频等多种多媒体形式以及电子文档、IT程序等素材帮助读者理解精细化运营的方法。
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内容简介
推荐序
前言
第1章 跨境电商的后起之秀——亚马逊
1.1 亚马逊平台简介
1.2 亚马逊平台的特点
1.2.1 庞大的Prime会员群体
1.2.2 便捷的FBA配送以及售后服务
1.2.3 稳定的14天回款周期
1.2.4 完善的平台规则
1.3 亚马逊品牌化的平台思路
1.3.1 从“书店”到百货商店
1.3.2 飞轮理论与用户体验
1.3.3 延续已久的品牌化思路
1.4 亚马逊平台的市场分析——以美国市场为例
1.4.1 美国人口结构与消费能力分析
1.4.2 美国东、西海岸与内地市场的区别
第2章 了解亚马逊精细化运营的概念
2.1 精细化运营、数据化运营、经验化运营的区别是什么
2.2 如何搭建“点、线、面”的立体式运营思维
2.2.1 经验化运营实现单点突破
2.2.2 数据化运营打通逻辑链路
2.2.3 精细化运营构建品牌体系
2.3 亚马逊运营的发展趋势及精细化运营的必要性
2.3.1 精细化运营的本质是提升服务
2.3.2 运营方法论“经验导向→数据导向”的进化
第3章 精细化运营中市场分析的利器——商品画像
3.1 什么是商品画像
3.2 商品画像数据的来源
3.2.1 亚马逊平台数据来源
3.2.2 第三方数据来源
3.3 商品画像数据的抓取方法
3.3.1 人工采集
3.3.2 第三方爬虫工具采集
3.3.3 自有编程爬虫脚本采集
3.4 商品画像数据的分析及运营应用
3.4.1 数据来源及数据维度说明
3.4.2 数据清洗及有效数据筛选
3.4.3 商品曝光价格分布分析
3.4.4 商品曝光价格趋势分析
3.4.5 商品review评分分布分析
3.4.6 商品review评分趋势分析
3.4.7 商品排名分布趋势
3.4.8 商品标题词频分析
3.4.9 商品review文本词频分析
3.4.10 商品评分、评分数量、曝光价格、价格差对排名的回归分析
第4章 亚马逊精细化选品方法——数据与经验的结合
4.1 数据化选品方法
4.1.1 数据采集
4.1.2 数据清洗
4.1.3 数据分析
4.1.4 运营复盘
4.2 经验化选品方法
4.2.1 多平台比较选品
4.2.2 同类目选品
第5章 精细化运营中分析用户的撒手锏——用户画像
5.1 什么是用户画像
5.2 用户画像数据的来源
5.2.1 平台方数据
5.2.2 订单数据
5.3 用户地区分布分析
5.3.1 订单地区分布的帕累托分析
5.3.2 不同地区市场占有指数分析
5.3.3 地区分布数据在选品上的应用
5.3.4 地区分布数据在多店铺管理上的应用
5.4 用户价格分布分析
5.4.1 价格时间分布分析
5.4.2 价格地区分布分析
5.4.3 价格敏感度分析
5.4.4 价格时间分布敏感度数据的应用
5.4.5 价格地区分布敏感度数据的应用
5.5 用户购物习惯分析
5.5.1 不同地区用户购物习惯分析
5.5.2 用户购物习惯数据的广告应用
5.5.3 用户购物习惯数据的listing优化应用
第6章 亚马逊精细化运营方法
6.1 产品生命周期
6.2 导入期运营
6.2.1 市场调研
6.2.2 定价策略
6.3 成长期运营
6.3.1 流量追踪
6.3.2 退货分析
6.3.3 退款率计算
6.4 成熟期运营
6.4.1 利润核定
6.4.2 成本控制
6.4.3 市场定价
6.4.4 下单策略
6.5 衰退期运营
6.5.1 库存售罄率
6.5.2 库存销售比
6.6 产品listing曝光流量转化模型
6.7 产品listing曝光优化方法
6.8 产品listing流量优化方法
6.8.1 流量报告分析方法
6.8.2 品牌店铺流量分析方法
6.8.3 根据曝光流量漏斗模型优化流量
6.9 产品listing转化率优化方法
6.9.1 转化率经验化优化方法
6.9.2 转化率数据化优化方法
6.10 产品listing图片分析
6.10.1 产品listing图片种类选择
6.10.2 产品图片细节优化
6.10.3 信息类图片的选择
6.11 产品listing的review数据化分析
第7章 亚马逊站内广告精细化优化方法
7.1 广告体系及相关分析模型
7.1.1 漏斗模型
7.1.2 搭建广告金字塔结构
7.2 不同广告的设置方法
7.2.1 商品推广
7.2.2 品牌推广
7.2.3 展示型推广
7.3 广告精细化分析方法
7.3.1 广告的用户画像分析
7.3.2 广告报表类型
7.3.3 广告报告分析方法
7.3.4 广告组合分析
7.3.5 广告组分析
7.3.6 多广告组的四象限分析法
第8章 亚马逊精细化运营数据分析进阶方法
8.1 仓储备货分析——数学仿真法
8.2 店铺群管理分析——四象限分析法与类目关联分析
8.2.1 店铺群管理的象限分析法
8.2.2 店铺群管理的类目关联性分析
8.3 业绩波动分析——周权重分析法
8.3.1 周权重指数介绍及计算
8.3.2 周权重指数的应用
第9章 亚马逊客服售后处理流程及方法论
9.1 买家消息
9.1.1 商品细节
9.1.2 物流问题
9.1.3 商品退换
9.1.4 订单修改和取消
9.1.5 Review与Q&A
9.2 业绩通知
9.2.1 客户服务绩效
9.2.2 商品政策合规性
9.2.3 配送绩效
第10章 亚马逊运营团队的搭建及管理
10.1 团队搭建
10.1.1 选人
10.1.2 调配
10.1.3 管理
10.1.4 培养
10.2 时间管理
10.2.1 每日工作流程表
10.2.2 时间管理工具
10.3 目标管理
10.3.1 周权重指数
10.3.2 职级管理
10.3.3 OKR工作法
10.4 现场管理
附录A
A.1 Python编程语言的环境搭建
A.1.1 Anaconda安装及配置
A.1.2 Anaconda中的Spyder
A.2 Python词云图相关代码
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