运营进阶：数据化营销实战

第 1 章 数据化营销基础 1
1.1 数据化营销基础及常用概念 2
1.1.1 何为数据化营销 2
1.1.2 构建数据化营销本能 4
1.2 数据化营销经常用哪些数据 5
1.2.1 网络营销数据 6
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第 1 章 数据化营销基础 1
1.1 数据化营销基础及常用概念 2
1.1.1 何为数据化营销 2
1.1.2 构建数据化营销本能 4
1.2 数据化营销经常用哪些数据 5
1.2.1 网络营销数据 6
1.2.2 流量数据 10
1.2.3 运营数据 13
1.2.4 商品仓储数据 14
1.2.5 用户数据 17
第 2 章 百度统计 19
2.1 账户管理 19
2.1.1 百度统计账户类型 19
2.1.2 百度统计的原理 20
2.1.3 百度统计的安装 21
2.2 百度统计的数据挖掘 27
2.2.1 网站流量：流量分析报告 28
2.2.2 访客从哪里来：来源分析报告 36
2.2.3 访客分析 41
2.2.4 访问分析观察转化路径 46
2.2.5 提高竞争力：转化分析报告 56
2.2.6 优化分析报告 59
第 3 章 Google Analytics 61
3.1 Google Analytics 基础 62
3.1.1 安装 62
3.1.2 Google Analytics 报告常用指标介绍 63
3.2 Google Analytics 报告 68
3.2.1 Google Analytics 的维度和指标 68
3.2.2 流量获取：所有流量报告 70
3.2.3 行为：网站内容报告 74
3.2.4 受访群体：用户流报告 82
3.2.5 实时报告 85
3.2.6 Google Analytics 如何设置转化目标 87
3.3 高级细分功能 90
3.3.1 为什么需要高级细分 90
3.3.2 高级细分在哪里设置 91
3.3.3 几个常用的高级细分案例 92
3.3.4 站外广告链接的设置及应用 95
第 4 章 数据化营销分析办法 100
4.1 构建数据本能 100
4.1.1 定性分析法 100
4.1.2 原因分析法 102
4.1.3 转化率是效果营销的重要指标 105
4.2 电商活动及广告投放 109
4.2.1 如何制订年度大促计划 109
4.2.2 广告投放的分析维度 125
4.2.3 如何制作一份营销策划方案 129
4.3 产品发展各阶段的营销特点及主要办法 136
第 5 章 效果营销代表：百度 SEM 广告 147
5.1 SEM 及百度竞价 148
5.1.1 SEM 概念及广告形式 148
5.1.2 百度竞价基础流程 151
5.1.3 竞价流程常见问题 151
5.2 竞价的流量控制思维 154
5.2.1 百度竞价战略制定 154
5.2.2 百度竞价战略制定之账户策略 159
5.2.3 账户结构的搭建 164
5.2.4 百度移动端 SEM 推广分析 168
5.3 关键词设置办法 174
5.3.1 关键词收集和导入 174
5.3.2 购买阶段关键词的划分 179
5.3.3 关键词的匹配方式和出价 182
第 6 章 效果营销代表：百度移动 DSP 186
6.1 DSP 概念及广告形式 186
6.1.1 什么是 DSP 186
6.1.2 DSP 广告的特点 187
6.1.3 DSP 广告的付费形式 188
6.1.4 DSP 的广告形式 188
6.2 百度移动 DSP 推广策略 189
6.2.1 如何判断是否适合做 DSP 广告 190
6.2.2 根据人群制定推广策略 190
6.3 百度移动 DSP 建户流程 193
第 7 章 广告营销页制作 201
7.1 营销页逻辑及用户需求挖掘 201
7.1.1 营销页精细运营及逻辑 201
7.1.2 营销页包含哪些内容 203
7.1.3 确定用户需求的 4 大方法 205
7.2 营销页制作技巧 209
7.2.1 广告页信息传达的 6 大技巧 209
7.2.2 营销页制作误区 213
第 8 章 用 Excel 做数据分析 217
8.1 用 Excel 做数据分析之常用函数 217
8.1.1 Excel 基础快捷键 217
8.1.2 逻辑函数 221
8.1.3 日期函数 223
8.1.4 零件函数 226
8.1.5 VLOOKUP 函数 230
8.1.6 SUMIFS 函数 231
8.1.7 COUNTIFS 函数 233
8.2 用数据透视表做营销分析 237
8.2.1 创建数据透视表 238
8.2.2 数据透视表的布局 240
8.2.3 数据透视表使用前提 241
8.2.4 计算数据透视表字段 244
8.2.5 总计百分比与父行汇总百分比 249
8.2.6 切片器的使用 252
8.2.7 数据透视表字段分组 254
8.3 Power Query 大幅提高数据分析效率 257
8.3.1 CSV 文件夹汇总 257
8.3.2 数据处理及追加合并 266
8.3.3 XLSX 文件夹合并 271
8.3.4 Power Query 分组汇总功能 275
8.3.5 Power Query 合并查询功能 278
第 9 章 数据可视化 287
9.1 表格图形化 287
9.2 柱形图的使用技巧 292
9.3 折线图的使用技巧 295
9.4 饼状图的使用技巧 301
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