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上篇 电商战略战术2

第1章 电子商务的战略解析2

1.1 三言两语电子商务3

1.1.1 电子商务的特质3

1.1.2 电子商务的整合效应4

1.2 电子商务的动态格局4

1.2.1 草根淘宝平台动了谁的奶酪4

1.2.2 猫与狗的战争6

1.2.3 线下传统企业大鳄的电商梦8

1.3 电子商务时代的品牌运作11

1.3.1 电商品牌的定位11

1.3.2 电商品牌的突围14

1.3.3 品牌和平台的对立面15

1.4 电子商务时代的“铁血”战争16

1.4.1 电子商务时代的价格之战16

1.4.2 电子商务时代的人才之战17

1.4.3 电子商务时代的流量之战18

1.4.4 电子商务时代的数据之战19

参考文献20

第2章 电子商务的战术解析21

2.1 关于电子商务创业22

2.2 电子商务10大营销学定律23

2.3 电子商务的10大败局定律31

2.3.1 正式运营已经错失销售旺季31

2.3.2 人云亦云，草根小卖家没有清晰的电商运作策略32

2.3.3 不注重商品品质和服务33

2.3.4 企业发展过程中团队有分歧，红利分配不公平35

2.3.5 过分烧钱砸广告，忽视PV转化率，经济入不敷出而死35

2.3.6 缺乏高质量、稳健的供货商，供应链孱弱36

2.3.7 舍不得投钱慢慢耗死37

2.3.8 品牌定位模糊不清37

2.3.9 实体企业向天猫商城转型缺少经验，用传统行业手段指导商城运营38

2.3.10 电商一上马，业务全面铺开和团队组建冗余38

2.4 电子商务的10大心理学定律39

第3章 电商大鳄逐鹿中原、数据驱动主宰沉浮43

3.1 你不知道的数据挖掘44

3.1.1 数据挖掘原来是这么回事44

3.1.2 孙子兵法曰：杂于利而务可信也，杂于害而患可解也51

3.2 数据挖掘在电子商务中的多面性54

3.2.1 数据挖掘在电子商务行业中广泛应用54

3.2.2 数据挖掘是有巨大价值的，但结论常常是错误的57

3.2.3 客观认识数据挖掘59

3.3 电子商务数据挖掘的“AVSM法则”62

3.4 数据挖掘的工具65

3.4.1 数据采集工具65

3.4.2 客户端数据分析工具66

3.4.3 客户端数据挖掘工具67

3.4.4 数据存储——数据库系统68

3.5 延伸阅读69

3.5.1 谷歌与Facebook的数据挖掘之战69

3.5.2 军事战略上的数据分析70

参考文献72

中篇 基础商业案例74

第4章 搭建数据化体系74

4.1 绘制销售图谱75

4.2 数据化指标及体系77

4.2.1 晴雨表体系的建立77

4.2.2 晴雨表的解读技巧80

4.2.3 组建流量漏斗模型82

4.2.4 诊断流量黑洞86

4.2.5 诊断流量骤变原因87

4.3 数据分析入门案例88

4.4 数据挖掘入门案例93

4.4.1 漫话统计学93

4.4.2 喜欢买连衣裙的客户比喜欢买卫衣的客户更有价值吗94

4.5 数学建模入门案例95

参考文献97

第5章 广告投放策略98

5.1 互联网广告的特征99

5.1.1 定向性99

5.1.2 强化品牌印象的利器99

5.1.3 一把双刃剑100

5.1.4 非强迫性100

5.2 互联网广告的形态101

5.2.1 CPC广告及“通货膨胀”101

5.2.2 CPS广告及“高开低走”104

5.2.3 CPM广告及“创意无极限”106

5.2.4 硬广及“暴力拓展”108

5.3 广告投放战略111

5.3.1 广告投放预算111

5.3.2 广告效果量化模型113

5.3.3 投放策略确定115

5.4 精准投放基础篇118

5.4.1 分时段投放118

5.4.2 分地域投放121

5.4.3 分品类投放122

5.4.4 关键词遴选123

5.5 广告投放高级策略124

5.5.1 CPC出价与点击率、转化率之间的理论数学模型124

5.5.2 深度解读CPC与点击率之间的意义125

5.5.3 CPC广告的三种平衡点127

5.5.4 广告投放线性组合优化130

5.6 广告资源的整合和管理133

参考文献135

第6章 数据驱动艺术设计136

6.1 数据驱动与艺术设计漫谈137

6.2 网站首页最优长度如何测定139

6.3 网页的结构布局策略140

6.3.1 经典的结构布局理论140

6.3.2 站内搜索的设置142

6.3.3 首页商品撤换的“ROI”原则142

6.4 商品详情页的“倒三角形”结构143

6.5 警惕搭配套餐的骗局146

6.5.1 人类最小心理感觉差146

6.5.2 搭配套餐的新陈代谢147

6.6 关联推荐的设计148

6.6.1 关联推荐的机理148

6.6.2 支持度、置信度和提升度149

6.6.3 小结156

参考文献157

下篇 大数据驱动160

第7章 数据化管理160

7.1 任何一个团队或项目不能量化就不能管理161

7.2 客服团队数据化管理162

7.2.1 客服团队排班设计163

7.2.2 客服团队的绩效管理163

7.2.3 客服团队忠诚度激励方案170

7.2.4 客服团队数据化管理高级应用：测算咨询并发数174

7.3 供应链数据化管理177

7.3.1 供应链数据化管理的点和面177

7.3.2 大数据环境下供应链管理的通路179

7.3.3 商品结构如何布局181

7.3.4 销量预测的三种最基本的方法183

7.3.5 现货模式下的弹性补货策略188

7.3.6 智能化仓库拣货路径的设计191

7.4 大型促销活动促销节点的设计198

参考文献202

第8章 客户“怪诞行为”研究203

8.1 商品预售是颠覆了零售模式还是电商之殇204

8.2 客户手机号和电子邮箱里隐藏的秘密206

8.2.1 手机号与客户购买力之间的关系206

8.2.2 从Mail地址里窥探那些不能说的秘密208

8.3 数学模型量化客户行为211

8.3.1 幂函数解析客户流失概率211

8.3.2 对数函数解析客户究竟会点击网页几次217

8.4 “7次购物原则”与客户忠诚度218

8.4.1 知识储备：条件概率218

8.4.2 Logistic回归模型解析客户流失概率分布220

8.5 客户生命周期贯穿销售始终225

参考文献228

第9章 客户关系管理229

9.1 客户关系管理没那么简单230

9.1.1 客户关系管理的生死穴230

9.1.2 客户关系管理的流程235

9.2 客户关系的五部曲237

9.2.1 数据库的组建237

9.2.2 数据库的加厚243

9.2.3 数据库的标签245

9.2.4 数据库的挖掘248

9.2.5 客户关系管理的落地250

9.3 与时俱进的客户关系管理252

9.3.1 客户服务的类型252

9.3.2 客户关系管理用好现代互联网新媒体255

9.3.3 客户关系管理商业流小结259

9.4 客户关系管理商业案例262

9.4.1 用决策树为有价值的客户画像262

9.4.2 基于神经网络建立客户流失预警机制264

参考文献272

第10章 数据驱动高级商业案例273

10.1 基于网络爬虫技术架上库存调整项目274

10.1.1 背景274

10.1.2 架上库存调整的意义275

10.1.3 调整方案的流程图276

10.1.4 三言两语：网络爬虫是什么278

10.1.5 架上库存调整临界点的设置279

10.1.6 架上库存调整结果展示280

10.2 淘品牌资本化运作所面对的局势286

10.3 数据驱动小结287

10.3.1 电商数据驱动团队组建287

10.3.2 学好数据驱动的方法287

10.3.3 实施数据驱动的四大障碍290

教材习题291

重要附录 神经网络训练和测试优质商业样本295