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全新电商流量数据化运营宋天龙9787111690
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序乘风破浪,扬帆起航前言章 全面认识流量数据化运营1.1流量运营的3个核心概念1.1.1什么是流量1.1.2流量的来源1.1.3流量的数据化运营1.2流量运营的4个基本步骤1.2.1营销目标确定1.2.2渠道策略与计划管理1..媒体投放与执行管理1.2.4渠道投放效果评估与复盘1.3流量运营的职能岗位1.3.1部门划分1.3.2技能要求1.4流量运营的4类数据来源1.4.1通过广告投放工具获得的外部投放数据1.4.2通过流量分析工具采集的自有流量数据1.4.3通过大数据工具采集的自有数据1.4.4通过第三方来源获得的行业和竞品数据1.5本章小结第2章 常见流量渠道全面盘点2.1直接输入流量渠道2.1.1什么是直接输入流量2.1.2直接输入流量的3个特征2.1.3知识拓展:直接输入流量4类业务抓手2.2SEO渠道2.2.1什么是SEO流量2.2.2SEO流量在企业前、中、后期的角色2..国内SEO市场的两大阵营2.2.4数据如何应用到SEO渠道运营2.2.5知识拓展:SEO渠道的价值局限.SEM渠道..1什么是SEM..2SEM更多的价值在于“临门一脚”..SEO与SEM的相互促进和掣肘..4SEM渠道适用的营销场景..5数据如何应用到SEM渠道运营..知识拓展:SEM渠道的流量天花板2.4硬广告渠道2.4.1什么是硬广告2.4.2为什么硬广告不精准,我们依然要投2.4.3如何评估线下硬广告的实际效果2.4.4硬广告渠道适用的营销场景2.4.5数据如何应用到硬广告渠道运营2.4.6知识拓展:流量作弊,硬广告之殇2.5信息流广告渠道2.5.1什么是信息流广告2.5.2信息流广告的精准体现在哪里2.5.3场景化思维下的信息流广告运营2.5.4信息流广告适用的营销场景2.5.5数据如何应用到信息流广告运营2.5.6知识拓展:如何消除“老板看不见广告”的焦虑2.6社群渠道2.6.1什么是社群渠道2.6.2社群中的圈层管理2.6.3挖掘社群渠道裂变模式、节点与传播路径2.6.4社群渠道适用的营销场景2.6.5数据如何应用到社群渠道运营2.6.6知识拓展:明社群运营的价值2.7MCN渠道2.7.1什么是MCN2.7.2MCN直播带货模式的“危”与“机”2.7.3企业与MCN的供应链合作2.7.4MCN渠道适用的营销场景2.7.5数据如何应用到MCN渠道运营2.7.6知识拓展:MCN渠道直播带货选品的考虑要素2.8会员营销渠道2.8.1什么是会员营销渠道2.8.2会员营销的精准优势来源于哪里2.8.3会员营销需要平衡用户体验与企业目标2.8.4会员营销渠道适用的营销场景2.8.5数据如何应用到会员营销运营2.8.6知识拓展:不做会员营销的异类电商企业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对消费者的决策驱动力体现在哪里2.9.4与渠道相比,CPS渠道的如何2.9.5CPS渠道适用的营销场景2.9.6数据如何应用到CPS渠道运营2.9.7知识拓展:CPS渠道作弊与刷量2.10流量渠道2.10.1小程序2.10.2快应用2.10.3App流量渠道2.10.4公关传播2.10.5LBS渠道2.10.6线下实体网点2.10.7BD合作渠道2.11本章小结第3章 渠道策略与计划管理3.1设计企业级流量渠道策略3.1.1企业级流量渠道策略概述3.1.2流量渠道策略的应用场景3.1.3健康的流量结构的特征3.1.4基于不同营销目标的渠道贡献度3.1.5知识拓展:流量运营与整合营销传播的关系3.2基于多指标综合决策的渠道选择3.2.1基于多指标的综合决策概述3.2.2如何选择多个决策指标3..如何设置多个指标的权重3.2.4结合层次评分综合评估渠道排名3.2.5知识拓展:解决统一标准下不同渠道价值评估的公平问题3.3发掘流量爆发力强的渠道3.3.1流量爆发力概述3.3.2流量爆发力强的两个特征3.3.3哪些渠道流量爆发力更强3.3.4通过数据分析爆发力强的渠道3.3.5知识拓展:如何评估未投放渠道的流量爆发力3.4预测付费渠道效果并行KI管理3.4.1付费渠道效果预测概述3.4.2不同付费渠道预测的差异点3.4.3通过回归方法预测流量效果3.4.4预测模式的可解释与3.4.5知识拓展:如何基于预测结果制定KPI3.5预测直接输入与SEO效果并设置合理预期3.5.1直接输入与SEO效果预测概述3.5.2通过加权移动平均方法预测未来流量3.5.3知识拓展:自动ARIMA在预测中的应用3.6基于多因素的目标优选化的预算分配3.6.1预算分配概述3.6.2预算分配时的主要因素3.6.3通过规划求解实现多因素约束下的目标优选化3.6.4应用目标优选化规划求解的条件3.6.5知识拓展:规划求解的应用场景3.7基于用户行为模式的渠道组合管理3.7.1用户访问行为的渠道概述3.7.2如何识别用户访问的来源渠道3.7.3通过序列关联模式挖掘渠道组合策略3.7.4基于用户访问行为的渠道组合策略的条件3.7.5知识拓展:将渠道组合策略扩展到跨设备领域3.8数据使用注意3.8.1数据反映了过去,但不能说明未来3.8.2滥用数据还不如不用3.8.3业务方也要懂数据3.9本章小结第4章 媒体投放与执行管理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的列表实现投放人群管理4.1.3基于Lookalike的人群规则实现投放人群管理4.1.4知识拓展:在精准与规模之间寻找平衡点4.2基于用户喜好的投放内容管理4.2.1投放内容管理概述4.2.2基于不同动作倾向的商品喜好4..基于目标商品提炼的共标签4.2.4知识拓展:广告内容个化与动态素材管理4.3基于效果的广告触达媒介优选4.3.1广告触达媒介优选概述4.3.2使用方差分析确定媒介效果的差异4.3.3基于方差对比判断媒介的稳定4.3.4知识拓展:设检验在业务场景中的应用4.4广告投放的排期要素管理4.4.1广告投放的排期要素管理概述4.4.2不同日期维度下的影响分析4.4.3通过日历标记管理日期要素4.4.4知识拓展:基于组合媒体的排期管理4.5着陆页测试与优化4.5.1着陆页优化概述4.5.2着陆页测试的3种类型4.5.3着陆页测试的8类主要对象4.5.4着陆页测试的4个实施要素4.5.5着陆页测试的贝叶斯评估方法4.5.6知识拓展:着陆页个化设计策略4.6渠道测试投放4.6.1渠道测试投放概述4.6.2测试投放中的噪声控制4.6.3测试投放的效果一致验4.6.4知识拓展:基于渠道相似的策略应用4.7渠道补量、扣量和余量4.7.1渠道补量、扣量和余量概述4.7.2补量的两种操作方式4.7.3广告主扣量的优化价值4.7.4余量的数据反馈及成因4.7.5知识拓展:数据度量标准与数据差异原因4.8数据使用注意4.8.1多个数据系统的数据误差4.8.2小样本数据4.9本章小结第5章 执行常见问题的排查与解决5.1渠道执行问题排查常用维度5.1.1渠道执行问题概述5.1.2渠道执行问题排查的常用维度5.1.3渠道执行问题排查的先后逻辑5.1.4知识拓展:排查问题时的5种思维模式5.2排查实时流量骤降的原因并做好预防5.2.1流量骤降概述5.2.2如何获得实时流量数据5..排查流量骤降的4个步骤5.2.4预防流量数据丢失的4个步骤5.2.5知识拓展:采集端数据丢失产生的影响5.3排查实时流量骤增的原因并解除异常5.3.1流量骤增概述5.3.2排查流量骤增的4个步骤5.3.3案例:某次型销活动流量骤增100倍5.3.4知识拓展:消除流量骤增对后续流量运营的影响5.4排查流量下滑渠道并找到优化点5.4.1流量下滑概述5.4.2细分并找到主要下滑渠道5.4.3找到与下滑趋势相反的异常渠道5.4.4知识拓展:构建完整的渠道跟踪结构5.5排查ROI下降的原因并找到问题点5.5.1ROI下降概述5.5.2通过缩小ROI下滑渠道的范围确定问题渠道5.5.3通过计算收入和费用因子得分找到问题渠道5.5.4知识拓展:将因子得分排查法拓展到更多场景5.6数据使用注意5.6.1流量运营也要对ROI负责5.6.2不要到活动结束后才开始问题排查5.6.3复杂的统计分析结果不是必要保5.7本章小结第6章 营销渠道的效果评估与基本分析6.1如何评估渠道效果的好坏6.1.1渠道效果评估概述6.1.2判断数据好坏的4种方法6.1.3判断数据好坏程度的2种方法6.1.4知识拓展:渠道的数据重复计算问题6.2如何通过归因合理分配渠道转化贡献6.2.1归因模型概述6.2.2归因能解决的2类业务问题6..5类常见的归因模型6.2.4针对不同场景选择适合的归因模型6.2.5知识拓展:基于完整数据的自定义归因6.3如何分析渠道效果的边际效应6.3.1渠道效果边际变化规律概述6.3.2分析渠道回报效率的边际递减效应6.3.3分析渠道单位成本的边际递增效应6.3.4知识拓展:数据分组6.4如何找到渠道转化短板并提升转化效果6.4.1漏斗分析概述6.4.2漏斗分析的主要业务场景6.4.3漏斗分析的额外数据跟踪6.4.4漏斗分析的主要维度和方法6.4.5案例:预约表单的漏斗分析与应用6.4.6知识拓展:跨行为类型的漏斗跟踪6.5如何分析渠道留存效果6.5.1渠道留存概述6.5.2如何分析留存衰减趋势6.5.3如何分析留存稳定期6.5.4如何分析运营活动对留存的影响6.5.5如何分析新用户规模与留存率的关系6.5.6知识拓展:通过留存发现的作弊问题6.6如何分析渠道的时间特征6.6.1时间特征概述6.6.2分析渠道的长期趋势、年度特征6.6.3分析渠道的中期趋势、季度特征6.6.4分析渠道的短期趋势、月度特征6.6.5知识拓展:分析渠道的时间交叉特征6.7如何对流量渠道做分组分析6.7.1渠道分组分析概述6.7.2按照渠道属的分组分析6.7.3按照渠道效果的分组分析6.7.4知识拓展:分组的目标是确定优化方向,而非分组本身6.8如何分析着陆页数据6.8.1分析着陆页真的有问题6.8.2分析注意力随位置的变化规律6.8.3分析页面加载时间对转化的影响6.8.4知识拓展:着陆页上的异常数据6.9数据使用注意6.9.1数据评估结果不是念数据6.9.2看似正确实际却错误的建议6.9.3正确但没用的建议6.9.4基于片面数据归纳的偏颇结论6.10本章小结第7章 渠道效果专题研究7.1流量渠道的效果标杆研究7.1.1渠道效果标杆概述7.1.2渠道效果标杆设立的3个原则7.1.3渠道效果标杆定义的3类方法7.1.4知识拓展:“集中程度”还是“很好实践”7.2渠道效果影响因素研究7.2.1渠道效果影响因素概述7.2.2分析特征对转化目标的正负向影响7..分析特征如何影响单个样本的预测结果7.2.4知识拓展:渠道效果影响因素的落地应用7.3转化路径的媒体组合规律研究7.3.1转化路径的媒体组合概述7.3.2单一渠道重复次数对效果的影响分析7.3.3组合渠道首末次触点对效果的影响分析7.3.4增加新的渠道对原有投放组合的影响分析7.3.5知识拓展:基于转化路径链接关系的规律分析7.4渠道相似度研究7.4.1渠道相似度概述7.4.2基于渠道效果的近邻分析7.4.3基于渠道效果的聚类分析7.4.4知识拓展:基于访问协同过滤的相似度分析7.5虚流量辨别与研究7.5.1虚流量概述7.5.2通过流量属分布辨别虚流量7.5.3通过流量在线行为指标辨别虚流量7.5.4通过用户离线行为指标辨别虚流量7.5.5通过用户行为流序列关系辨别虚流量7.5.6通过业务投放与实际数据差异辨别虚流量7.5.7通过数据的质量辨别虚流量7.5.8通过页面热力图辨别虚流量7.5.9通过长期价值指标辨别虚流量7.5.10知识拓展:通过机器学习方法辨别虚流量7.6数据使用注意7.6.1模型准确度并非高于一切,不能忽略业务落地7.6.2不能通过一次专题分析解决所有问题7.6.3专题分析并非是一次的7.6.4重视数据过程,也要重视数据校验7.6.5模型并非多能7.7本章小结第8章 流量运营的监控与效果复盘8.1流量日常监控8.1.1流量日常监控概述8.1.2如何实现自动化监控8.1.3监控结果的信息告警8.1.4知识拓展:流量的外部竞争监控8.2流量复盘8.2.1流量复盘概述8.2.2流量复盘的参与部门8..流量复盘的基本流程8.2.4流量复盘的主要内容8.2.5知识拓展:有效复盘的重要支撑——执行过程的数字化8.3撰写分析报告8.3.1分析报告概述8.3.2不同报告对象的内容侧重点8.3.3不同类型报告的内容侧重点8.3.4影响分析报告满意度的因素8.3.5知识拓展:分析报告的立场问题8.4数据使用注意8.4.1数据分析师并非只是写报告8.4.2不能使用“我觉得”代替数据论8.4.3数据分析不能过分依赖数据工具8.4.4数据分析不能速成8.5本章小结附录A 电商流量运营数据参考附录B Python安装和部署
(1)明星级专家:宋天龙是数据分析领域的明星级专家,有11年数据分析经验,现担任触脉咨询合伙人,3部数据分析相关的作品享誉业内。(2)流量运营教科书:内容围绕流量数据化运营的全流程展开,涵盖渠道策略与计划管理、媒体投放与执行管理、渠道投放效果评估与分析、流量运营监控与效果复盘等各个环节。(3)有用、实用:不讲数据分析理论,不讲数据分析工具使用,所有方法均可在工作中直接使用,而且围绕流量数据化运营的常见问题展开;(4)易用、易读:不要求会Python,会用Excel就行,无晦涩难懂的理论和复杂的推导过程。(5)以场景应用为核心:以业务场景为切入点,内容上围绕业务问题、数据支持方案、实用工具实操的思路,用数据解决每个具体业务问题。
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