你也可以进入千亿电子商务市场：用Big Data淘金的致胜关键

为什么登入购物网站之后，发现陈列的商品都是最近最想买的东西？
为什么有些网站生意兴隆，有些又是门可罗雀？

大数据(Big Data)早已将资料分析的结果变成预测的根据，更可怕的是预测已经越来越接近实际值了。

坏消息是，不管是大企业或小公司，抑或是上班族，你我已无法避免处理上百亿颗硬碟的大数据了。

好消息是，读完本书之后，你也许不会马上成为处理大数据的高手，但你已经比别人更了解大数据处理的原则及工具，马上立于不败之地。

本书用浅显的文字与独特的视角，不仅成功解读电子商务运营之惑，更呈现大量资料分析和挖掘的必要基础知识，并使用一些工具来做资料分析和资料采撷。读者透过本书可轻松掌握电子商务运营须关注的要点与方法，还可从书中学习如何利用资料来完成–流量获取优化、广告投放、客户分析，以及客户价值提升等系列电子商务运营要务。

专家推荐

未来的网际网路世界一定是属于资料的。我们要将社交平台做到极致，资料分析和资料采撷的作用也是必不可少的。Raymond 的这本书是电子商务资料分析领域有独特观点的好书，而且给从业者提供了切实可行的营运方案。希望能多看到一些像这样的好书。——微软全球社交平台首席开发总监 李津

我们对资料分析和资料采撷的关注度很高，也很高兴看到这样一部专注于电子商务资料分析领域的好书问世。　　Raymond 的这本书深浅适中，既符合技术人员的需求，对于非技术的电子商务从业人员帮助也非常大。——阿里巴巴集团资深总监 陈宜

谭磊的这本书列出了很多关于电子商务资料营运方面的独特观点，令人耳目一新，是电子商务和营运领域从业者不得不读的一本好书。——英特尔资料中心软体部巨量资料软体服务部总监 范磊

作者简介

谭磊

复旦大学电脑学士，美国杜克大学电脑硕士，在美国微软服务时间超过13年，曾经担任多家公司多个层级技术管理岗位，在搜索、互联网广告、资料采撷、电子商务等方面有丰富的经验，是互联网技术领域资深专家。

推荐序
前言

CHAPTER 1　引言：电子商务营运和资料  
1.1 2012 年最大的赌
1.2 为300 万人建300 万个网
1.2.1　电子商务的RUPI 概念
1.2.2　在网际网路上卖米
1.2.3　电子商务怎么能离开资料
1.2.4　淘宝店的四个核心资料
1.3 让电子商务营运不再那么辛苦
1.3.1 电子商务人的辛苦
1.3.2 电子商务营运入学考试
1.3.3　店铺诊断——我的网店能赚更多钱吗
1.3.4　让你的网店脱颖而出
1.3.5　为你的网店装上“业务雷达”
1.4 电子商务资料营运的五大应用
1.4.1　让网站更吸引人
1.4.2　把潜在客户转换成真正的客户
1.4.3　采撷老客户价值
1.4.4　推荐系统的设计和应用
1.4.5　针对不同客户提供个人化的产品
1.5 关于电子商务资料的六个“W”和一个“H”
1.6 本书的内容
1.7 本章相关资源

CHAPTER 2　我们需要知道的资料分析
2.1 从资料分析说起
2.2 资料分析基本概念
2.2.1　就这么简单：三种基础资料
2.2.2　我们这样来了解资料
2.2.3　机率并不可怕
2.3 让我们开始加工资料
2.3.1　资料整合——把所有资料都拿过来
2.3.2　资料清洗——给资料玩“洗刷刷”
2.3.3　资料转换——给资料换个“新衣”
2.3.4　资料归约——有时候也要丢掉资料
2.4 用向量表示资料
2.5 网站记录档的收集和处理
2.5.1　网站记录档资讯分类
2.5.2　网站记录档实例
2.5.3　网站记录档前置处理
2.6 最好的分析方法——看图说话
2.6.1　起起伏伏用聚合线图
2.6.2　简单比较用柱状图
2.6.3　转换率用漏斗图表示最直观
2.6.4　雷达图显示使用者偏好
2.6.5　表示比例最好的圆形图和环状图
2.7 本章相关资源

CHAPTER 3　我们需要知道的资料采撷
3.1 什么是资料采撷
3.1.1　纸尿布和啤酒
3.1.2　Target 和怀孕预测指数
3.1.3　从资料分析到资料采撷
3.1.4　资料采撷的一般过程
3.2 人人都能做资料采撷
3.3 我们需要知道的四种资料采撷演算法
3.3.1　分类——人以群分
3.3.2　丛集——物以类聚
3.3.3　连结——事物是普遍关联的
3.3.4　序列——排队的规律，中国人最明白
3.4 Web 采撷和资讯检索
3.4.1　Web 采撷和资讯检索概览
3.4.2　协作过滤——推测同类客户的行为
3.4.3　个人化推荐和推荐系统——我们要更懂客户
3.5 本章相关资源

CHAPTER 4　资料分析和资料采撷工具的选择
4.1 资料分析工具
4.1.1　用Excel 做资料分析
4.1.2　MATLAB
4.2 网站分析工具
4.2.1　用GA 做分析
4.2.2　GA 的限制
4.2.3　各种站长工具
4.3 用R 语言制作的工具
4.3.1　用R 做资料分析的优势
4.3.2　用R 绘制热力图
4.3.3　用Rattle 分析广告投放资料
4.4 其他的开来源资料采撷工具
4.4.1　Weka 资料采撷工具
4.4.2　Google 提供的资料采撷工具
4.5 电子商务平台上的各种工具
4.5.1　用量子恒道分析淘宝网店
4.5.2　淘宝上的资料魔方
4.5.3　开放平台上的工具
4.6 资料展示工具
4.7 本章相关资源

CHAPTER 5　电子商务资料营运入门
5.1 在讨论资料营运之前
5.1.1　资料营运的四大障碍
5.1.2　资料不是万能的
5.2 电子商务营运中重要的资料点
5.2.1　访客数
5.2.2　转换率
5.2.3　单笔交易金额
5.3 一切让资料说话
5.3.1　要有整体的概念
5.3.2　每天的营运资料不可忽视
5.3.3　最重要的是ROI
5.4 有哪些资料分析需要做
5.4.1　网站流量分析
5.4.2　商品销售分析
5.4.3　定期资料分析
5.4.4　内容分析
5.5 从零开始打造电子商务企业
5.5.1　Bootstrapping，一步一步来
5.5.2　商品选择
5.5.3　平台选择
5.5.4　经营策略和定位的选择
5.5.5　推广选择
5.5.6　开店喽
5.6 本章相关资源

CHAPTER 6　电子商务资料营运的方法
6.1 用资料解决营运中的问题
6.1.1　商品评估
6.1.2　流量评估
6.1.3　页面评估
6.1.4　网站评估
6.1.5　服务评估
6.2 客户分析资料模型
6.2.1　资料模型的建立和应用
6.2.2　客户生命周期模型
6.2.3　RFM 客户资料模型
6.2.4　以客户造访资讯为基础的分析模型
6.2.5　以访客系统属性为基础的分析模型
6.3 WAMM 模型
6.4 如何针对独立B2C 做资料营运
6.5 资料营运的关注——KPI
6.5.1　KPI 的SMART 原则
6.5.2　电子商务营运的KPI 设定
6.6 本章相关资源

CHAPTER 7　电子商务营运之免费流量取得
7.1 免费的自然流量——SEO
7.1.1 为什么需要做SEO
7.1.2 SEO 站内最佳化
7.1.3 SEO 站外最佳化
7.1.4 SEO 小演练
7.2 淘宝SEO
7.3 企业官网和官方部落格
7.4 口碑和互动行销
7.5 本章相关资源

CHAPTER 8　电子商务营运流量取得——做有效的广告
8.1 做有效的广告
8.1.1 网际网路广告的优势
8.1.2　网站联盟广告
8.1.3　网际网路广告分析
8.1.4　广告最佳化和定向投放
8.2 淘宝上的广告
8.2.1　淘宝直通车
8.2.2　钻石展位
8.3 搜寻引擎竞价排名和SEM
8.3.1　搜索广告的型态
8.3.2　搜索广告的效果
8.3.3　透过资料分析做SEM
8.4 EDM
8.4.1　EDM 和客户生命周期
8.4.2　EDM 的KPI
8.4.3　EDM 中的延迟时间效应性
8.4.4　EDM 中的资料筛选
8.4.5　EDM 上的RFM 模型应用
8.5 多管齐下
8.5.1　整合行销
8.5.2　多管道营运
8.6 本章相关资源

CHAPTER 9　把流量变成真实客户
9.1 流量分析
9.1.1　访客量的分析
9.1.2　分析流量来源特点
9.1.3　分析访客时空属性
9.1.4　分析访客的人群属性
9.1.5　分析客户兴趣属性
9.2 页面分析
9.2.1　网站上的内容
9.2.2　页面跳离率和二次转换率
9.2.3　页面热度分析
9.3 网站分析
9.3.1　网站记录档分析
9.3.2　提升网站品质
9.4 提升网站转换率
9.4.1　抓住每一个环节的资料
9.4.2　如何吸引客户下订单
9.4.3　找回被放弃的购物车
9.4.4　不盲目追求转换率
9.5 本章相关资源

CHAPTER 10　深度采撷客户价值
10.1 最有价值客户的特征
10.1.1　建立CRM（客户关系管理）
10.1.2　建构客户综合价值模型
10.1.3　用客户生命周期模型提升收入
10.1.4　用RFM 演算法找出MVC
10.2 如何把客户黏在我们的网站
10.2.1　提升客户平均停留时间
10.2.2　客户活跃度分析
10.2.3　做客户流失分析
10.3 客户需要什么商品
10.3.1　找出热门商品
10.3.2　用推荐系统加强单笔交易金额
10.4 商品相关的资料采撷
10.4.1　用决策树分析商品
10.4.2　用丛集演算法对商品分类
10.4.3　用连结演算法做商品比对
10.4.4　用序列演算法分析商品上下架时间
10.5 本章相关资源

CHAPTER 11　电子商务营运还有哪些事儿
11.1 相关管理系统
11.2 行动电子商务和资料
11.2.1　行动电子商务的特殊性
11.2.2　资料采撷和LBS
11.2.3　行动广告
11.2.4　行动网际网路资料面临的问题
11.3 电子商务和Big Data
11.3.1　Big Data 是什么
11.3.2　电子商务的巨量资料可以怎么“玩”
11.3.3　Big Data 上的技术
11.3.4　连线分析处理（OLAP）
11.4 电子商务网路安全
11.5 企业竞争与反竞争
11.6 本章相关资源

APPENDIX A　电子商务资料营运的未来
APPENDIX B　专业词汇
APPENDIX C　本书中用到的公式和演算法
APPENDIX D　参考文献
APPENDIX E　值得关注的微博
APPENDIX F　参考网站一览

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在1.3.4　让你的网店脱颖而出里头，引用了数据驱动营销：营销人员必知的15个关键指标(Data-Driven Marketing: The 15 Metrics Everyone in Marketing Should Know)发现80%的公司做市场营运是不以资料为基础的，而其他的20%以资料做市场营运为基础的公司中大多数都成为各自领域的领导者。

在这一节末提到点子商务企业的营运一般分为四个步骤：

• 第一步：引进并加强流量，透过各种推广方法，带来尽量多的潜在客户。推广方法有搜寻引擎最佳化、活动推广、新闻推广、关键字广告、联盟推广、友情连结等。
• 第二步：加强转换率，让潜在客户转换成实际客户。措施有加强网页开启的速度、美化页面视觉效果、简化页面的排版、最佳化购物流程等。
• 第三步：加强网站忠诚度。
• 第四步：效果检测。

如果你了解这四个步骤，相信要营运电子商务企业会获得很大的成功。如果你想要ㄚ琪推荐你到必胜客Pizza Hut(富利食品股份有限公司)担任电子商务技术主任/副理，来信告知ㄚ琪就可以协助你去面试。预祝大家成功。