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電商流量數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)

電商流量數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)

定 價(jià):¥99.00

作 者: 宋天龍 著
出版社: 機(jī)械工業(yè)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787111690238 出版時(shí)間: 2021-09-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁(yè)數(shù): 328 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  這是一本系統(tǒng)講解數(shù)據(jù)如何在營(yíng)銷與運(yùn)營(yíng)的全流程中發(fā)揮驅(qū)動(dòng)作用和輔助決策價(jià)值的著作。是知名數(shù)據(jù)分析專家宋天龍的厚積薄發(fā)之作,得到了行業(yè)里多位專家的一致好評(píng)和推薦。 在內(nèi)容組織形式上,本書有宏觀和微觀兩條主線: 宏觀上,內(nèi)容圍繞流量數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的全流程展開,涵蓋渠道策略與計(jì)劃管理、媒體投放與執(zhí)行管理、渠道投放效果評(píng)估與分析、流量運(yùn)營(yíng)監(jiān)控與效果復(fù)盤等各個(gè)環(huán)節(jié)。目標(biāo)是指導(dǎo)企業(yè)如何通過數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)低成本、大批量、高質(zhì)量的流量引入,這是流量運(yùn)營(yíng)的核心目標(biāo),也是本書要解決的核心問題。 微觀上,內(nèi)容根據(jù)流量數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)的業(yè)務(wù)操作過程來組織,以業(yè)務(wù)場(chǎng)景為切入點(diǎn),依次按照業(yè)務(wù)問題、數(shù)據(jù)支持方案、實(shí)用工具實(shí)操的思路展開,通過案例介紹具體的實(shí)施過程,用數(shù)據(jù)解決具體業(yè)務(wù)問題。 這本書的重點(diǎn)不是數(shù)據(jù)分析的原理和方法,也不是數(shù)據(jù)分析工具的使用,更不是營(yíng)銷等具體業(yè)務(wù)工作如何開展,相關(guān)的知識(shí)全部融合到具體的應(yīng)用場(chǎng)景中,重點(diǎn)是如何讓數(shù)據(jù)在營(yíng)銷與運(yùn)營(yíng)的全流程中發(fā)揮價(jià)值,真正實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)的互相促進(jìn)與補(bǔ)充。 本書不要求讀者有數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ),也不要求有Python基礎(chǔ)。80%的數(shù)據(jù)處理工作通過Excel完成,余下的20%通過Python完成,即便沒有Python基礎(chǔ),也能順利完成全書的實(shí)操。所有實(shí)操案例均提供源數(shù)據(jù)和完整代碼。

作者簡(jiǎn)介

  宋天龍 資深大數(shù)據(jù)技術(shù)專家,有11年數(shù)據(jù)分析工作經(jīng)驗(yàn)。觸脈咨詢合伙人,前Webtrekk(德國(guó)bigest在線數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供商)中國(guó)區(qū)技術(shù)和咨詢負(fù)責(zé)人。 中國(guó)商業(yè)聯(lián)合會(huì)數(shù)據(jù)分析專業(yè)委員會(huì)《中國(guó)大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)體系標(biāo)準(zhǔn)》專家組成員、虎嗅獎(jiǎng)聘委會(huì)委員、DMT數(shù)字營(yíng)銷人才認(rèn)證委員會(huì)認(rèn)證委員。 擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)挖掘、建模、分析與數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng),精通端到端數(shù)據(jù)價(jià)值場(chǎng)景設(shè)計(jì)、業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)梳理、數(shù)據(jù)建模與學(xué)習(xí)以及數(shù)據(jù)工程交付。在電子商務(wù)、零售、銀行、保險(xiǎn)等多個(gè)行業(yè)擁有豐富的數(shù)據(jù)項(xiàng)目工作經(jīng)驗(yàn),參與過集團(tuán)和企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)體系規(guī)劃、DMP與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)、大數(shù)據(jù)產(chǎn)品開發(fā)、網(wǎng)站流量系統(tǒng)建設(shè)、個(gè)性化智能推薦與精準(zhǔn)營(yíng)銷、企業(yè)大數(shù)據(jù)智能等。 著作頗豐,著有《Python數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)》《企業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)構(gòu)建實(shí)戰(zhàn):技術(shù)、架構(gòu)、實(shí)施與應(yīng)用》《網(wǎng)站數(shù)據(jù)挖掘與分析:系統(tǒng)方法與商業(yè)實(shí)踐》等暢銷著作。

圖書目錄

前言
第1章 全面認(rèn)識(shí)流量數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)
1.1流量運(yùn)營(yíng)的3個(gè)核心概念
1.1.1什么是流量
1.1.2流量的來源
1.1.3流量的數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)
1.2流量運(yùn)營(yíng)的4個(gè)基本步驟
1.2.1營(yíng)銷目標(biāo)確定
1.2.2渠道策略與計(jì)劃管理
1.2.3媒體投放與執(zhí)行管理
1.2.4渠道投放效果評(píng)估與復(fù)盤
1.3流量運(yùn)營(yíng)的職能崗位
1.3.1部門劃分
1.3.2技能要求
1.4流量運(yùn)營(yíng)的4類數(shù)據(jù)來源
1.4.1通過廣告投放工具獲得的外部投放數(shù)據(jù)
1.4.2通過流量分析工具采集的自有流量數(shù)據(jù)
1.4.3通過大數(shù)據(jù)工具采集的自有數(shù)據(jù)
1.4.4通過第三方來源獲得的行業(yè)和競(jìng)品數(shù)據(jù)
1.5本章小結(jié)
第2章 常見流量渠道全面盤點(diǎn)
2.1直接輸入流量渠道
2.1.1什么是直接輸入流量
2.1.2直接輸入流量的3個(gè)特征
2.1.3知識(shí)拓展:直接輸入流量4類業(yè)務(wù)抓手
2.2SEO渠道
2.2.1什么是SEO流量
2.2.2SEO流量在企業(yè)前、中、后期的角色
2.2.3國(guó)內(nèi)SEO市場(chǎng)的兩大陣營(yíng)
2.2.4數(shù)據(jù)如何應(yīng)用到SEO渠道運(yùn)營(yíng)
2.2.5知識(shí)拓展:SEO渠道的價(jià)值局限性
2.3SEM渠道
2.3.1什么是SEM
2.3.2SEM更多的價(jià)值在于“臨門一腳”
2.3.3SEO與SEM的相互促進(jìn)和掣肘
2.3.4SEM渠道適用的營(yíng)銷場(chǎng)景
2.3.5數(shù)據(jù)如何應(yīng)用到SEM渠道運(yùn)營(yíng)
2.3.6知識(shí)拓展:SEM渠道的流量天花板
2.4硬廣告渠道
2.4.1什么是硬廣告
2.4.2為什么硬廣告不精準(zhǔn),我們依然要投
2.4.3如何評(píng)估線下硬廣告的實(shí)際效果
2.4.4硬廣告渠道適用的營(yíng)銷場(chǎng)景
2.4.5數(shù)據(jù)如何應(yīng)用到硬廣告渠道運(yùn)營(yíng)
2.4.6知識(shí)拓展:流量作弊,硬廣告之殤
2.5信息流廣告渠道
2.5.1什么是信息流廣告
2.5.2信息流廣告的精準(zhǔn)體現(xiàn)在哪里
2.5.3場(chǎng)景化思維下的信息流廣告運(yùn)營(yíng)
2.5.4信息流廣告適用的營(yíng)銷場(chǎng)景
2.5.5數(shù)據(jù)如何應(yīng)用到信息流廣告運(yùn)營(yíng)
2.5.6知識(shí)拓展:如何消除“老板看不見廣告”的焦慮
2.6社群渠道
2.6.1什么是社群渠道
2.6.2社群中的圈層管理
2.6.3挖掘社群渠道裂變模式、節(jié)點(diǎn)與傳播路徑
2.6.4社群渠道適用的營(yíng)銷場(chǎng)景
2.6.5數(shù)據(jù)如何應(yīng)用到社群渠道運(yùn)營(yíng)
2.6.6知識(shí)拓展:證明社群運(yùn)營(yíng)的價(jià)值
2.7MCN渠道
2.7.1什么是MCN
2.7.2MCN直播帶貨模式的“?!迸c“機(jī)”
2.7.3企業(yè)與MCN的供應(yīng)鏈合作
2.7.4MCN渠道適用的營(yíng)銷場(chǎng)景
2.7.5數(shù)據(jù)如何應(yīng)用到MCN渠道運(yùn)營(yíng)
2.7.6知識(shí)拓展:MCN渠道直播帶貨選品的考慮要素
2.8會(huì)員營(yíng)銷渠道
2.8.1什么是會(huì)員營(yíng)銷渠道
2.8.2會(huì)員營(yíng)銷的精準(zhǔn)優(yōu)勢(shì)來源于哪里
2.8.3會(huì)員營(yíng)銷需要平衡用戶體驗(yàn)與企業(yè)目標(biāo)
2.8.4會(huì)員營(yíng)銷渠道適用的營(yíng)銷場(chǎng)景
2.8.5數(shù)據(jù)如何應(yīng)用到會(huì)員營(yíng)銷運(yùn)營(yíng)
2.8.6知識(shí)拓展:不做會(huì)員營(yíng)銷的異類電商企業(yè)
2.9CPS渠道
2.9.1什么是CPS渠道
2.9.2第三方CPS渠道都是“劫道”的
2.9.3CPS對(duì)消費(fèi)者的決策驅(qū)動(dòng)力體現(xiàn)在哪里
2.9.4與其他渠道相比,CPS渠道的性價(jià)比如何
2.9.5CPS渠道適用的營(yíng)銷場(chǎng)景
2.9.6數(shù)據(jù)如何應(yīng)用到CPS渠道運(yùn)營(yíng)
2.9.7知識(shí)拓展:CPS渠道作弊與刷量
2.10其他流量渠道
2.10.1小程序
2.10.2快應(yīng)用
2.10.3App流量渠道
2.10.4公關(guān)傳播
2.10.5LBS渠道
2.10.6線下實(shí)體網(wǎng)點(diǎn)
2.10.7BD合作渠道
2.11本章小結(jié)
第3章 渠道策略與計(jì)劃管理
3.1設(shè)計(jì)企業(yè)級(jí)流量渠道策略
3.1.1企業(yè)級(jí)流量渠道策略概述
3.1.2流量渠道策略的應(yīng)用場(chǎng)景
3.1.3健康的流量結(jié)構(gòu)的特征
3.1.4基于不同營(yíng)銷目標(biāo)的渠道貢獻(xiàn)度
3.1.5知識(shí)拓展:流量運(yùn)營(yíng)與整合營(yíng)銷傳播的關(guān)系
3.2基于多指標(biāo)綜合決策的渠道選擇
3.2.1基于多指標(biāo)的綜合決策概述
3.2.2如何選擇多個(gè)決策指標(biāo)
3.2.3如何設(shè)置多個(gè)指標(biāo)的權(quán)重
3.2.4結(jié)合層次評(píng)分綜合評(píng)估渠道排名
3.2.5知識(shí)拓展:解決統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)下不同渠道價(jià)值評(píng)估的公平問題
3.3發(fā)掘流量爆發(fā)力強(qiáng)的渠道
3.3.1流量爆發(fā)力概述
3.3.2流量爆發(fā)力強(qiáng)的兩個(gè)特征
3.3.3哪些渠道流量爆發(fā)力更強(qiáng)
3.3.4通過數(shù)據(jù)分析爆發(fā)力強(qiáng)的渠道
3.3.5知識(shí)拓展:如何評(píng)估未投放渠道的流量爆發(fā)力
3.4預(yù)測(cè)付費(fèi)渠道效果并進(jìn)行KPI管理
3.4.1付費(fèi)渠道效果預(yù)測(cè)概述
3.4.2不同付費(fèi)渠道預(yù)測(cè)的差異點(diǎn)
3.4.3通過回歸方法預(yù)測(cè)流量效果
3.4.4預(yù)測(cè)模式的可解釋性與限制性
3.4.5知識(shí)拓展:如何基于預(yù)測(cè)結(jié)果制定KPI
3.5預(yù)測(cè)直接輸入與SEO效果并設(shè)置合理預(yù)期
3.5.1直接輸入與SEO效果預(yù)測(cè)概述
3.5.2通過加權(quán)移動(dòng)平均方法預(yù)測(cè)未來流量
3.5.3知識(shí)拓展:自動(dòng)ARIMA在預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
3.6基于多因素限制的目標(biāo)最大化的預(yù)算分配
3.6.1預(yù)算分配概述
3.6.2預(yù)算分配時(shí)的主要限制性因素
3.6.3通過規(guī)劃求解實(shí)現(xiàn)多因素約束下的目標(biāo)最大化
3.6.4應(yīng)用目標(biāo)最大化規(guī)劃求解的限制性條件
3.6.5知識(shí)拓展:規(guī)劃求解的其他應(yīng)用場(chǎng)景
3.7基于用戶行為模式的渠道組合管理
3.7.1用戶訪問行為的渠道概述
3.7.2如何識(shí)別用戶訪問的來源渠道
3.7.3通過序列關(guān)聯(lián)模式挖掘渠道組合策略
3.7.4基于用戶訪問行為的渠道組合策略的限制條件
3.7.5知識(shí)拓展:將渠道組合策略擴(kuò)展到跨設(shè)備領(lǐng)域
3.8數(shù)據(jù)使用注意
3.8.1數(shù)據(jù)反映了過去,但不能100%說明未來
3.8.2濫用數(shù)據(jù)還不如不用
3.8.3業(yè)務(wù)方也要懂?dāng)?shù)據(jù)
3.9本章小結(jié)
第4章 媒體投放與執(zhí)行管理
4.1基于Lookalike的投放人群管理
4.1.1渠道投放人群概述
4.1.2基于Lookalike的ID列表實(shí)現(xiàn)投放人群管理
4.1.3基于Lookalike的人群規(guī)則實(shí)現(xiàn)投放人群管理
4.1.4知識(shí)拓展:在精準(zhǔn)與規(guī)模之間尋找平衡點(diǎn)
4.2基于用戶喜好的投放內(nèi)容管理
4.2.1投放內(nèi)容管理概述
4.2.2基于不同動(dòng)作傾向的商品喜好
4.2.3基于目標(biāo)商品提煉的共性標(biāo)簽
4.2.4知識(shí)拓展:廣告內(nèi)容個(gè)性化與動(dòng)態(tài)素材管理
4.3基于效果的廣告觸達(dá)媒介優(yōu)選
4.3.1廣告觸達(dá)媒介優(yōu)選概述
4.3.2使用方差分析確定媒介效果的差異性
4.3.3基于方差對(duì)比判斷媒介的穩(wěn)定性
4.3.4知識(shí)拓展:假設(shè)檢驗(yàn)在業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的應(yīng)用
4.4廣告投放的排期要素管理
4.4.1廣告投放的排期要素管理概述
4.4.2不同日期維度下的影響分析
4.4.3通過日歷標(biāo)記管理日期性要素
4.4.4知識(shí)拓展:基于組合媒體的排期管理
4.5著陸頁(yè)測(cè)試與優(yōu)化
4.5.1著陸頁(yè)優(yōu)化概述
4.5.2著陸頁(yè)測(cè)試的3種類型
4.5.3著陸頁(yè)測(cè)試的8類主要對(duì)象
4.5.4著陸頁(yè)測(cè)試的4個(gè)實(shí)施要素
4.5.5著陸頁(yè)測(cè)試的貝葉斯評(píng)估方法
4.5.6知識(shí)拓展:著陸頁(yè)個(gè)性化設(shè)計(jì)策略
4.6渠道測(cè)試性投放
4.6.1渠道測(cè)試性投放概述
4.6.2測(cè)試性投放中的噪聲控制
4.6.3測(cè)試性投放的效果一致性驗(yàn)證
4.6.4知識(shí)拓展:基于渠道相似性的策略應(yīng)用
4.7渠道補(bǔ)量、扣量和余量
4.7.1渠道補(bǔ)量、扣量和余量概述
4.7.2補(bǔ)量的兩種操作方式
4.7.3廣告主扣量的優(yōu)化價(jià)值
4.7.4余量的數(shù)據(jù)反饋及成因
4.7.5知識(shí)拓展:數(shù)據(jù)度量標(biāo)準(zhǔn)與數(shù)據(jù)差異性原因
4.8數(shù)據(jù)使用注意
4.8.1多個(gè)數(shù)據(jù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)誤差
4.8.2小樣本數(shù)據(jù)
4.9本章小結(jié)
第5章 執(zhí)行常見問題的排查與解決
5.1渠道執(zhí)行問題排查常用維度
5.1.1渠道執(zhí)行問題概述
5.1.2渠道執(zhí)行問題排查的常用維度
5.1.3渠道執(zhí)行問題排查的先后邏輯
5.1.4知識(shí)拓展:排查問題時(shí)的5種思維模式
5.2排查實(shí)時(shí)流量驟降的原因并做好預(yù)防
5.2.1流量驟降概述
5.2.2如何獲得實(shí)時(shí)流量數(shù)據(jù)
5.2.3排查流量驟降的4個(gè)步驟
5.2.4預(yù)防流量數(shù)據(jù)丟失的4個(gè)步驟
5.2.5知識(shí)拓展:采集端數(shù)據(jù)丟失產(chǎn)生的影響
5.3排查實(shí)時(shí)流量驟增的原因并解除異常
5.3.1流量驟增概述
5.3.2排查流量驟增的4個(gè)步驟
5.3.3案例:某次大型促銷活動(dòng)流量驟增100倍
5.3.4知識(shí)拓展:消除流量驟增對(duì)后續(xù)流量運(yùn)營(yíng)的影響
5.4排查流量下滑渠道并找到優(yōu)化點(diǎn)
5.4.1流量下滑概述
5.4.2細(xì)分并找到主要下滑渠道
5.4.3找到與下滑趨勢(shì)相反的異常渠道
5.4.4知識(shí)拓展:構(gòu)建完整的渠道跟蹤結(jié)構(gòu)
5.5排查ROI下降的原因并找到問題點(diǎn)
5.5.1ROI下降概述
5.5.2通過縮小ROI下滑渠道的范圍確定問題渠道
5.5.3通過計(jì)算收入和費(fèi)用因子得分找到問題渠道
5.5.4知識(shí)拓展:將因子得分排查法拓展到更多場(chǎng)景
5.6數(shù)據(jù)使用注意
5.6.1流量運(yùn)營(yíng)也要對(duì)ROI負(fù)責(zé)
5.6.2不要到活動(dòng)結(jié)束后才開始問題排查
5.6.3復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果不是必要保證
5.7本章小結(jié)
第6章 營(yíng)銷渠道的效果評(píng)估與基本分析
6.1如何評(píng)估渠道效果的好壞
6.1.1渠道效果評(píng)估概述
6.1.2判斷數(shù)據(jù)好壞的4種方法
6.1.3判斷數(shù)據(jù)好壞程度的2種方法
6.1.4知識(shí)拓展:渠道的數(shù)據(jù)重復(fù)計(jì)算問題
6.2如何通過歸因合理分配渠道轉(zhuǎn)化貢獻(xiàn)
6.2.1歸因模型概述
6.2.2歸因能解決的2類業(yè)務(wù)問題
6.2.35類常見的歸因模型
6.2.4針對(duì)不同場(chǎng)景選擇適合的歸因模型
6.2.5知識(shí)拓展:基于完整數(shù)據(jù)的自定義歸因
6.3如何分析渠道效果的邊際效應(yīng)
6.3.1渠道效果邊際變化規(guī)律概述
6.3.2分析渠道回報(bào)效率的邊際遞減效應(yīng)
6.3.3分析渠道單位成本的邊際遞增效應(yīng)
6.3.4知識(shí)拓展:數(shù)據(jù)分組
6.4如何找到渠道轉(zhuǎn)化短板并提升轉(zhuǎn)化效果
6.4.1漏斗分析概述
6.4.2漏斗分析的主要業(yè)務(wù)場(chǎng)景
6.4.3漏斗分析的額外數(shù)據(jù)跟蹤
6.4.4漏斗分析的主要維度和方法
6.4.5案例:預(yù)約表單的漏斗分析與應(yīng)用
6.4.6知識(shí)拓展:跨行為類型的漏斗跟蹤
6.5如何分析渠道留存效果
6.5.1渠道留存概述
6.5.2如何分析留存衰減趨勢(shì)
6.5.3如何分析留存穩(wěn)定期
6.5.4如何分析運(yùn)營(yíng)活動(dòng)對(duì)留存的影響
6.5.5如何分析新用戶規(guī)模與留存率的關(guān)系
6.5.6知識(shí)拓展:通過留存發(fā)現(xiàn)的作弊問題
6.6如何分析渠道的時(shí)間特征
6.6.1時(shí)間特征概述
6.6.2分析渠道的長(zhǎng)期趨勢(shì)、年度特征
6.6.3分析渠道的中期趨勢(shì)、季度特征
6.6.4分析渠道的短期趨勢(shì)、月度特征
6.6.5知識(shí)拓展:分析渠道的時(shí)間交叉特征
6.7如何對(duì)流量渠道做分組分析
6.7.1渠道分組分析概述
6.7.2按照渠道屬性的分組分析
6.7.3按照渠道效果的分組分析
6.7.4知識(shí)拓展:分組的目標(biāo)是確定優(yōu)化方向,而非分組本身
6.8如何分析著陸頁(yè)數(shù)據(jù)
6.8.1分析著陸頁(yè)是否真的有問題
6.8.2分析注意力隨位置的變化規(guī)律
6.8.3分析頁(yè)面加載時(shí)間對(duì)轉(zhuǎn)化的影響
6.8.4知識(shí)拓展:著陸頁(yè)上的異常數(shù)據(jù)
6.9數(shù)據(jù)使用注意
6.9.1數(shù)據(jù)評(píng)估結(jié)果不是念數(shù)據(jù)
6.9.2看似正確實(shí)際卻錯(cuò)誤的建議
6.9.3正確但沒用的建議
6.9.4基于片面數(shù)據(jù)歸納的偏頗結(jié)論
6.10本章小結(jié)
第7章 渠道效果專題性研究
7.1流量渠道的效果標(biāo)桿研究
7.1.1渠道效果標(biāo)桿概述
7.1.2渠道效果標(biāo)桿設(shè)立的3個(gè)原則
7.1.3渠道效果標(biāo)桿定義的3類方法
7.1.4知識(shí)拓展:“集中程度”還是“最佳實(shí)踐”
7.2渠道效果影響因素研究
7.2.1渠道效果影響因素概述
7.2.2分析特征對(duì)轉(zhuǎn)化目標(biāo)的正負(fù)向影響
7.2.3分析特征如何影響單個(gè)樣本的預(yù)測(cè)結(jié)果
7.2.4知識(shí)拓展:渠道效果影響因素的落地應(yīng)用
7.3轉(zhuǎn)化路徑的媒體組合規(guī)律研究
7.3.1轉(zhuǎn)化路徑的媒體組合概述
7.3.2單一渠道重復(fù)次數(shù)對(duì)效果的影響分析
7.3.3組合渠道首末次觸點(diǎn)對(duì)效果的影響分析
7.3.4增加新的渠道對(duì)原有投放組合的影響分析
7.3.5知識(shí)拓展:基于轉(zhuǎn)化路徑鏈接關(guān)系的規(guī)律分析
7.4渠道相似度研究
7.4.1渠道相似度概述
7.4.2基于渠道效果的最近鄰分析
7.4.3基于渠道效果的聚類分析
7.4.4知識(shí)拓展:基于訪問協(xié)同過濾的相似度分析
7.5虛假流量辨別與研究
7.5.1虛假流量概述
7.5.2通過流量屬性分布辨別虛假流量
7.5.3通過流量在線行為指標(biāo)辨別虛假流量
7.5.4通過用戶離線行為指標(biāo)辨別虛假流量
7.5.5通過用戶行為流序列關(guān)系辨別虛假流量
7.5.6通過業(yè)務(wù)投放與實(shí)際數(shù)據(jù)差異辨別虛假流量
7.5.7通過數(shù)據(jù)的質(zhì)量辨別虛假流量
7.5.8通過頁(yè)面熱力圖辨別虛假流量
7.5.9通過長(zhǎng)期價(jià)值指標(biāo)辨別虛假流量
7.5.10知識(shí)拓展:通過機(jī)器學(xué)習(xí)方法辨別虛假流量
7.6數(shù)據(jù)使用注意
7.6.1模型準(zhǔn)確度并非高于一切,不能忽略業(yè)務(wù)落地性
7.6.2不能通過一次專題分析解決所有問題
7.6.3專題分析并非是一次性的
7.6.4重視數(shù)據(jù)過程,也要重視數(shù)據(jù)校驗(yàn)
7.6.5模型并非萬能
7.7本章小結(jié)
第8章 流量運(yùn)營(yíng)的監(jiān)控與效果復(fù)盤
8.1流量日常監(jiān)控
8.1.1流量日常監(jiān)控概述
8.1.2如何實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化監(jiān)控
8.1.3監(jiān)控結(jié)果的信息告警
8.1.4知識(shí)拓展:流量的外部競(jìng)爭(zhēng)監(jiān)控
8.2流量復(fù)盤
8.2.1流量復(fù)盤概述
8.2.2流量復(fù)盤的參與部門
8.2.3流量復(fù)盤的基本流程
8.2.4流量復(fù)盤的主要內(nèi)容
8.2.5知識(shí)拓展:有效復(fù)盤的重要支撐——執(zhí)行過程的數(shù)字化
8.3撰寫分析報(bào)告
8.3.1分析報(bào)告概述
8.3.2不同報(bào)告對(duì)象的內(nèi)容側(cè)重點(diǎn)
8.3.3不同類型報(bào)告的內(nèi)容側(cè)重點(diǎn)
8.3.4影響分析報(bào)告滿意度的因素
8.3.5知識(shí)拓展:分析報(bào)告的立場(chǎng)問題
8.4數(shù)據(jù)使用注意
8.4.1數(shù)據(jù)分析師并非只是寫報(bào)告
8.4.2不能使用“我覺得”代替數(shù)據(jù)論證
8.4.3數(shù)據(jù)分析不能過分依賴數(shù)據(jù)工具
8.4.4數(shù)據(jù)分析不能速成
8.5本章小結(jié)
附錄A 電商流量運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)參考
附錄B Python安裝和部署

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