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電子商務(wù)運(yùn)營的培訓(xùn)

課程目標(biāo)
電商競爭日益白熱化，任一家企業(yè)，無論大小，都難以逃離生存或發(fā)展的困境。既然是數(shù)據(jù)的時(shí)代，擺脫困境也別無選擇，需要從數(shù)據(jù)入手。從他處學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘，要么太難——起點(diǎn)高，力不從心；要么太遠(yuǎn)，很難用于電商業(yè)務(wù)。 移動(dòng)全業(yè)務(wù)下，網(wǎng)站經(jīng)營也是開拓業(yè)務(wù)渠道非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，本課程通過國內(nèi)外著名網(wǎng)站的實(shí)際運(yùn)作案例演繹分析，來講述網(wǎng)站電子商務(wù)需要提升注意的環(huán)節(jié)。

課程大綱
第1章 電子商務(wù)運(yùn)營和數(shù)據(jù) 
1、2012年大的賭局  
2、為300萬人建300萬個(gè)網(wǎng)站
3、電子商務(wù)的RUPI概念  
4、在互聯(lián)網(wǎng)上賣米
5、電子商務(wù)怎么能離開數(shù)據(jù)
6、淘寶店的四個(gè)核心數(shù)據(jù)
7、電子商務(wù)數(shù)據(jù)運(yùn)營的五大應(yīng)用  
8、讓網(wǎng)站更吸引人
9、把潛在客戶轉(zhuǎn)化成真正的客戶
10、挖掘老客戶價(jià)值
11、推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和應(yīng)用   
12、針對不同客戶提供個(gè)性化的產(chǎn)品   
13、關(guān)于電商數(shù)據(jù)的六個(gè)“W”和一個(gè)“H” 
  
第2章 我們需要知道的數(shù)據(jù)分析
1、從數(shù)據(jù)分析講師林彪說起  
2、數(shù)據(jù)分析基本概念   
-就這么簡單：三種基礎(chǔ)數(shù)據(jù)   
-我們這樣來理解數(shù)據(jù)
-概率并不可怕   
3、讓我們開始加工數(shù)據(jù)  
-數(shù)據(jù)集成——把所有數(shù)據(jù)都拿過來
-數(shù)據(jù)清洗——給數(shù)據(jù)玩“洗刷刷”
-數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換——給數(shù)據(jù)換個(gè)“馬甲”
-數(shù)據(jù)規(guī)約——有時(shí)候也要丟掉數(shù)據(jù)
4、用向量表示數(shù)據(jù)  
5、網(wǎng)站日志的收集和處理   
-網(wǎng)站日志信息分類   
-網(wǎng)站日志實(shí)例   
-網(wǎng)站日志預(yù)處理
6、好的分析方法——看圖說話  
-起起伏伏用折線圖   
-簡單比較用柱狀圖   
-轉(zhuǎn)化率用漏斗圖表示直觀   
-雷達(dá)圖顯示用戶偏好
-表示比例好的餅圖和環(huán)形圖

第3章 我們需要知道的數(shù)據(jù)挖掘
1、什么是數(shù)據(jù)挖掘  
-尿不濕和啤酒   
-Target和懷孕預(yù)測指數(shù)
-從數(shù)據(jù)分析到數(shù)據(jù)挖掘   
-數(shù)據(jù)挖掘的一般過程
2、人人都能做數(shù)據(jù)挖掘  
3、我們需要知道的四類數(shù)據(jù)挖掘算法  
-分類——人以群分   
-聚類——物以類聚   
-關(guān)聯(lián)——馬原告訴我們事物是普遍聯(lián)系的   
-序列——排隊(duì)的規(guī)律，中國人明白   
4、Web挖掘和信息檢索  
-Web挖掘和信息檢索
-協(xié)同過濾——推測同類客戶的行為
-個(gè)性化推薦和推薦系統(tǒng)——我們要更懂客戶

第4章 數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘工具的選擇 
1、數(shù)據(jù)分析工具   
-用Excel做數(shù)據(jù)分析 
-MATLAB  
2、網(wǎng)站分析工具   
-用GA做分析 
-GA的限制 
-各種站長工具   
3、用R語言制作的工具  
-用R做數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢   
-用R繪制熱力圖
-用Rattle分析廣告投放數(shù)據(jù)
4、其他的開源數(shù)據(jù)挖掘工具  
-Weka數(shù)據(jù)挖掘工具 
-Google提供的數(shù)據(jù)挖掘工具   
5、電商平臺(tái)上的各種工具   
-用量子恒道分析淘寶網(wǎng)店
-淘寶上的數(shù)據(jù)*   
-開放平臺(tái)上的工具   
6、數(shù)據(jù)展示工具 

第5章 電子商務(wù)數(shù)據(jù)運(yùn)營入門 
1、在討論數(shù)據(jù)運(yùn)營之前  
-數(shù)據(jù)運(yùn)營的四大障礙
- 數(shù)據(jù)不是萬能的
2、電子商務(wù)運(yùn)營中重要的數(shù)據(jù)點(diǎn)  
-訪客數(shù)
-轉(zhuǎn)化率
-客單價(jià)
3、一切讓數(shù)據(jù)說話  
-要有總體的概念
-每天的運(yùn)營數(shù)據(jù)不可忽視
-重要的是ROI
4、有哪些數(shù)據(jù)分析需要做   
-網(wǎng)站流量分析   
-商品銷售分析   
-定期數(shù)據(jù)分析   
-內(nèi)容分析   
5、從零開始打造電子商務(wù)企業(yè)   
-Bootstrapping，一步一步來
-商品選擇   
-平臺(tái)選擇   
-經(jīng)營策略和定位的選擇   
-推廣選擇

第6章 電子商務(wù)數(shù)據(jù)運(yùn)營的方法
1、 用數(shù)據(jù)解決運(yùn)營中的問題  
-商品評(píng)估   
-流量評(píng)估   
-頁面評(píng)估   
-網(wǎng)站評(píng)估   
-服務(wù)評(píng)估   
2、客戶分析數(shù)據(jù)模型   
-數(shù)據(jù)模型的建立和應(yīng)用   
-客戶生命周期模型   
-RFM客戶數(shù)據(jù)模型   
-基于客戶訪問信息的分析模型
-基于訪客系統(tǒng)屬性的分析模型
3、WAMM模型 
4、如何針對獨(dú)立B2C做數(shù)據(jù)運(yùn)營  
5、數(shù)據(jù)運(yùn)營的考核——KPI  
-KPI的SMART原則
-電子商務(wù)運(yùn)營的KPI設(shè)定  
 
第7章 電商運(yùn)營之免費(fèi)流量獲取
1、免費(fèi)的自然流量——SEO
-為什么需要做SEO
-SEO站內(nèi)優(yōu)化
-SEO站外優(yōu)化
-SEO小實(shí)操
 2、淘寶SEO
 3、企業(yè)官網(wǎng)和官博  
 4、口碑和互動(dòng)營銷 

第8章 電商運(yùn)營流量獲取——做有效的廣告 
1、做有效的廣告   
-互聯(lián)網(wǎng)廣告的優(yōu)勢   
-網(wǎng)站聯(lián)盟廣告   
-互聯(lián)網(wǎng)廣告分析
-廣告優(yōu)化和定向投放
2、淘寶上的廣告   
-淘寶直通車
-鉆石展位   
3、搜索引擎競價(jià)排名和SEM  
-搜索廣告的類型
-搜索廣告的效果
-通過數(shù)據(jù)分析做SEM
4、EDM   
-EDM和客戶生命周期   
-EDM的KPI
-EDM中的延時(shí)效應(yīng)性   
-EDM中的數(shù)據(jù)篩選  
-EDM上的RFM模型應(yīng)用 
5、多管齊下   
-整合營銷   
-多渠道運(yùn)營   

第9章 把流量變成真實(shí)客戶
1、流量分析   
-訪客量的分析   
-分析流量來源特點(diǎn)   
-分析訪客時(shí)空屬性   
-分析訪客的人群屬性
-分析客戶興趣屬性   
2、頁面分析   
-網(wǎng)站上的內(nèi)容   
-頁面跳出率和二跳率
-頁面熱度分析   
3、網(wǎng)站分析   
-網(wǎng)站日志分析   
-提升網(wǎng)站質(zhì)量   
4、提升網(wǎng)站轉(zhuǎn)化率  
-抓住每一個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)   
-怎樣吸引客戶下訂單
-找回被放棄的購物車
-不盲目追求轉(zhuǎn)化率  

第10章 深度挖掘客戶價(jià)值  
1、有價(jià)值客戶的特征
-建立CRM（客戶關(guān)系管理）
-構(gòu)建客戶綜合價(jià)值模型 
-用客戶生命周期模型提升收入  
-用RFM算法找出MVC   
 2、如何把客戶黏在我們的網(wǎng)站 
-提升客戶平均停留時(shí)間 
-客戶活躍度分析  
-做客戶流失分析  
 3、客戶需要什么商品 
-找出熱門商品 
-用推薦系統(tǒng)提高客單價(jià) 
 4、商品相關(guān)的數(shù)據(jù)挖掘
-用決策樹分析商品 
-用聚類算法對商品分類 
-用關(guān)聯(lián)算法做商品匹配 
-用序列算法分析商品上下架時(shí)間
  
第11章 電子商務(wù)運(yùn)營還有哪些事兒  
1、相關(guān)管理系統(tǒng) 
 2、移動(dòng)電商和數(shù)據(jù)
-移動(dòng)電商的特殊性 
-數(shù)據(jù)挖掘和LBS   
-移動(dòng)廣告 
-移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)面臨的問題 
3、電商和Big Data 
-BigData是什么   
-電商的大數(shù)據(jù)可以怎么“玩”  
-Big Data上的技術(shù)  
-聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）
4、電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)安全 
5、企業(yè)競爭與反競爭   

電子商務(wù)運(yùn)營的培訓(xùn)