第1章 数据分析概述 1
1.1 数据分析的定义与重要性 2
1.2 数据分析常用公式和名词解释 2
1.3 数据分析选品概述 2
1.4 数据化引流概述 4
1.5 数据化优化点击率和转化率 5
1.6 整体店铺的数据分析 5
1.7 无线端数据分析 5
第2章 数据化选品 7
2.1 速卖通选品的定义和分类 8
2.2 行业情报选品 9
2.2.1 行业情报选品概述 9
2.2.2 用行业情报分析服装行业中的热门二级类目 10
2.2.3 用行业情报分析女装行业热门产品 12
2.2.4 用行业情报分析蓝海产品 13
2.3 选品专家 15
2.3.1 热销选项 15
2.3.2 热搜选项 16
2.3.3 热销属性组合之数据透视表的使用 18
2.3.4 潮流趋势概述 21
2.3.5 国家差异化分析 22
2.4 前台分析选品 25
2.4.1 挖掘热销飙升产品 25
2.4.2 挖掘优质店铺主力产品 26
2.4.3 前台探索活动款潮流风向 27
2.5 商品分析 28
2.5.1 商品分析介绍 28
2.5.2 透视店铺的流量“黑洞” 30
2.5.3 预测店铺的“超新星爆发” 32
2.6 直通车使用技巧 34
2.7 站内工具组合拳 36
2.7.1 店铺产品结构设计 36
2.7.2 高效化选品配合店铺发展规划 37
2.7.3 综合性选品打造爆款计划 40
2.8 站外选品 44
2.8.1 阿里巴巴选品 44
2.8.2 关于供应商不得不说的事儿 45
2.8.3 Google分析工具 47
2.8.4 其他B2C平台参考 48
2.8.5 WatchCount和Watched Item网站 48
2.8.6 海外购物搜索引擎网站 49
第3章 数据分析引流 51
3.1 概述 52
3.2 站内引流 52
3.2.1 类目流量 52
3.2.2 普通搜索流量 65
3.2.3 优化小语种流量 76
3.2.4 通过分析直通车数据来实现精准引流 79
3.2.5 店铺引流以及站内其他流量来源 84
3.2.6 利用站内营销工具引流 92
3.3 站外引流 96
3.3.1 通过Google Adwords获取关键词 96
3.3.2 站外引流的其他方法 98
第4章 数据优化与提高点击率、转化率 105
4.1 数据优化与点击率 106
4.1.1 点击率的基础知识 106
4.1.2 影响点击率的因素 108
4.1.3 如何优化影响点击率的因素 109
4.2 数据优化与转化率 117
4.2.1 转化率的基础知识 117
4.2.2 影响单品转化率的因素有哪些 119
4.2.3 如何优化影响单品转化率的因素 119
4.2.4 全店转化率的基础知识及影响因素 128
4.2.5 如何优化影响全店转化率的因素 129
第5章 店铺整体数据分析 131
5.1 店铺整体买家行为分析 132
5.1.1 分析买家购物时间 132
5.1.2 分析买家购买产品的价格区间 134
5.1.3 分析买家最关注的产品特征，以及影响其购买的因素 135
5.2 店铺整体运营时间节点和内容 137
5.2.1 营销活动匹配买家购物高峰 137
5.2.2 掌握国外重大节日，节点营销 137
5.2.3 对直通车的选词和出价进行常态化优化 142
5.3 仓库动销率的概述和优化建议 143
5.3.1 仓库动销率概述 143
5.3.2 各种动销率对应的库存优化方法 143
5.3.3 微观的仓库动销率 144
5.4 数据纵横分析 144
5.4.1 实时风暴解析 145
5.4.2 商铺概况解析 145
5.4.3 商铺流量来源分析 152
5.4.4 营销助手 157
5.5 直通车推广数据分析概述 159
5.5.1 数据报告的查看 159
5.5.2 数据报告的分析 160
第6章 无线端数据分析 168
6.1 明确流量来源 169
6.1.1 平台活动 169
6.1.2 类目浏览 170
6.1.3 自然搜索 172
6.1.4 PC端流量转化 172
6.1.5 站外流量 173
6.2 相关数据分析 174
6.2.1 商铺概况 175
6.2.2 商铺流量来源 179
6.2.3 商品分析 181
6.2.4 数据对比 183
6.3 优化提高转化率 184
6.3.1 6张产品图 184
6.3.2 手机专享价 185
6.3.3 详情页优化 185