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书       名 :
著       者 :
出  版  社 :
I  S  B  N:
文献来源:
出版时间 :
京东平台数据化运营
0.00    
图书来源: 浙江图书馆(由图书馆配书)
  • 配送范围:
    全国(除港澳台地区)
  • ISBN:
    9787121278952
  • 作      者:
    数据创新组著
  • 出 版 社 :
    电子工业出版社
  • 出版日期:
    2016
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编辑推荐

  ◆京东官方指定用书,“赢在京东”系列电商教程第二部,全彩进阶版!
  ◆从PC端、APP端、微信端等多平台,从流量、转化率、客单价、复购率、行业分析五大维度,深度剖析、解决难题。
  ◆十几名一线产品与业务精英历时4个月编写,2个月反复修订,商家实践访谈引入经典案例分析。
  ◆京东商城CEO沈皓瑜、京东集团CTO张晨、京东商城研发部副总裁马松倾情作序!
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作者简介

  数据创新组:是京东商城营销研发部专注于数据化运营的团队。团队有数据产品、数据分析、电商运营、市场营销等方面的专家。他们熟悉京东开放平台规则,具有丰富的电商运营经验,致力于运用数据化思维指导店铺运营,提升运营效率,提高店铺业绩和服务水平。

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内容介绍

  “赢在京东”系列电商教程是京东官方认证用书,由一线业务精英专家团队出品的电商读物,将不断分享京东发展过程中的优势资源与先进经验,希望能满足品牌商家、创业者、电子商务从业人员等发展之所需。
  《京东平台数据化运营》为继首部《京东平台运营攻略》之后的又一部力作。从商家关心的流量、转化率、客单价、复购率、行业分析五个维度展开,详解为可执行可实操的方法和步骤,帮助商家如何运用数据化思维去分析店铺,指导店铺运营。
  《京东平台数据化运营》首次公开了许多京东平台的特色内容,例如关于京东APP端、微信端、手机QQ端、M端等无线流量的详细介绍;关于优化京东搜索流量的方法和步骤;关于京东平台转化率相关指标的优化方法。同时,《京东平台数据化运营》还联合京东平台资深商家提供了多个实操案例。

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精彩书评

  京东数据罗盘是我日常工作中很为重要的数据参考类产品之一,而数据化运营这本书通过若干案例的分析讲解会让电商企业更为了解数据于电商运营的意义,是电商人必备的教材之一。

  —— 乐天电商集团CEO  李博


  互联网 + 井喷的时代,大数据是发动机。让数据说话是店铺运营的不二法宝。 数据让你深度了解买家的兴趣爱好,轻轻松松卖到爆。数据罗盘教你玩转精细运营,实现供需无缝对接的双赢!

  —— 京拍档创始人兼CEO  王文峰


  基于数据的操作模式,加之更笃定的思考引领。此书具有实战性、全面性,需要运营人员用心去读!

  —— 小狗电器创始人  檀冲


  古人常说上兵伐谋, 而所谓谋, 即为谋略。所谓谋略, 则需知己知彼, 方能做出判断决策,而不是搭上身家,来一场豪赌,听天由命。

  生意场上的决策,又何尝不讲谋略?

  这是一个好的时代,却也是一个很坏的时代。看如今的电商,也早已不是开店卖货就能赚个盆满钵满,一着不慎,满盘皆输的案例比比皆是。可谋自何处?策向何方?没有情报体系,如何决策?

  既然情报对决策而言如此重要, 可却又从何处而来?京东罗盘, 便是这么一个情报工具。洞察行业、细探用户、明视对手,若能如此,决策起来也必然如虎添翼。

  说了这么多,京东罗盘有啥惊奇?那何不索性把自己从如打仗般的电商节奏中,抽出那么点时间,泡壶青茗,翻开此书,静下心来,慢慢细查,一探深浅?

  谋定,而后动。有罗盘,必能谋。

  —— 李宁电子商务总监  冯晔


  谁掌握数据,谁就能把握住电商市场的脉搏!未来是产品和大数据并驱的时代,透过京东数据罗盘,品牌能更深入了解消费者的行为,支持我们茵曼这种线上和线下融合的战略、产品及运营等决策。期待这个产品给我们带来更多的惊喜,引领未来的商业零售。

  —— 汇美集团董事长兼CEO、茵曼品牌创始人  方建华


  数据化运营的时代,数据对运营的帮助越发明显。本书从京东平台自身出发,一步一步帮助大家读懂数据,开发运营思维,是一本难得的实操指南。

  —— 大朴网CEO  王治全

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精彩书摘

  第1章
  流量篇——流量为王的电商风云
  我们知道电商行业的黄金公式,销量=流量×转化率×客单价。其中流量是排在第一位的,因为客流量是基础、是根本,没有流量,就意味着没有用户到达店铺,就像一个装修豪华的购物中心却位于一个渺无人迹的荒山上,没有人来买东西啊!京东(JD.COM)作为“中国最大的自营电商企业”之一,即便在如今电商流量获取日益困难的情况下,京东平台的流量每年还是呈现强势增长的态势,年度活跃用户数由截至2014年9月30日的12个月期间的8280万人增长至截至2015年9月30日的12个月期间的1.319亿人,同比增长59%。京东平台目前处于正常运营状态的店铺有9万余家,这个数字好像在说明一个道理:“资源永远是稀缺的,流量永远是不够用的”。无论是大型商家、中小商家还是刚开张的新商家,每天都在追求着客流量的增长。然而,电商平台的流量红利期窗口一定是有限的,当竞争越来越激烈的时候,精细化运营一定是一个必然的趋势。对于流量,我们也同样应该精打细算,把每种渠道、每种类型的流量来源的特质理解透彻并运用自如,才可能实现流量的优质利用,最大化挖掘每一位到达店铺访客的消费价值。
  因此,第1章我们首先来聊聊流量那些事儿,对京东流量来源的类型进行详细的介绍,并指导商家分析诊断流量的方法与步骤,最后几节介绍一些在京东平台实用的流量获取与优化的方法,为商家朋友抛砖引玉,开拓思路。
  1.1京东流量来源概览
  京东平台较之其他电商平台,独具特色的就是终端的多样性和流量来源的丰富性,这就为不同商家的精细化运营提供了非常好的基础。目前终端可以分为两大类,一是PC端、二是移动端,而移动端又包括京东APP端、M端、微信端和手机QQ端四个子类型。京东某类目的行业标杆性商家2015年10月的PC端占比为41%,移动端占比为59%。因此,商家应了解目前五大终端类型的流量特点和特色,结合自己店铺的定位和商品的优势,进行差异化、精细化的运营。下面为大家介绍京东平台五种终端的流量特征。
  1.1.1流量的重要指标
  首先我们需要了解关于流量的一些基本数据指标。访客数、浏览量和访问次数,是常用的衡量流量多寡的数据指标,而平均访问深度、平均停留时间和跳失率三个指标,是常用于衡量流量质量优劣的数据指标。
  访客数:也称为UV,访客数是用于衡量店铺或页面来了多少个人的指标,是到达店铺或页面的用户去重后的数值,即同一用户从多个渠道多次访问只被计算一次。多天的访客数为各天访客数累计后去重的数值,也就是说同一个人在一段时间内来了多次,也只会被统计为一个人。
  浏览量:也称为PV,浏览量是用于衡量用户,也就是访客在店铺内浏览和查看了多少次页面的指标。也就是说,一个用户多次打开或刷新某个页面,浏览量累加。多天的浏览量为各天浏览量的累计值。
  访问次数:也称为Visits,用于表示店铺在一个会话内被用户连续访问的次数,从用户进入店铺页面开始,连续访问店铺页面4和页面5后离开店铺,记为一次SHOP店铺访问次数;用户中途离开后,再次进入店铺页面,又访问了页面8和页面9,记为第二次SHOP店铺访问次数。
  结合以上三个指标,给出一个示例,例如用户小果在8月1日上午通过京东搜索点击到达店铺A,浏览了2个页面后离开店铺,下午小果又通过首焦广告位点击到达店铺A,浏览了3个页面后离开,那么,8月1日用户小果为店铺A带来的访客数为1人,浏览量为5个,而访问次数为2次。
  平均访问深度:平均访问深度=浏览量/访问次数。这个数据是用于衡量用户在进行店铺访问时,浏览了几个页面的指标,上例中,用户小果在上午的店铺访问中,访问深度是2,假设8月1日店铺A只有小果一个来访用户,那么这个店铺全天的店铺平均访问深度为2.5。
  平均停留时间:平均停留时间=总停留时间/总浏览量。平均停留时间表示用户每次访问在页面内停留时间的均值,单位为秒。上例中,例如小果在上午的访问中停留了20s,下午的访问中停留了60s,则8月1日用户小果在店铺A的平均停留时间为16s。
  跳失率:跳失率=跳出次数/访问次数。用于表示用户只访问了店铺或商品一个页面就离开店铺的访问次数占总访问次数的比例。上例中,例如8月1日店铺A只有小果一个访客,在上午的访问中小果访问了商品a后就从商品页跳出离开店铺,下午的访问中小果访问了商品a后又通过a的关联商品推荐访问了商品b,那么针对商品页a来说,跳失率为50%。
  ……

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目录

第1章

流量篇——流量为王的电商风云  / 1

1.1 京东流量来源概览 / 2

1.2 流量的分析诊断 / 25

1.3 巧用京东活动资源流量 / 32

1.4 善用营销工具获取流量 / 44

1.5 京东搜索流量优化方法 / 66

第2章

转化率篇——内功心法的巅峰对决 / 89

2.1 店铺转化率概述 / 90

2.2 转化率诊断优化的四问法 / 95

2.3 转化率的优化 / 111

2.4 商家服务考核体系介绍 / 131

第3章

客单价篇——TOP运营的终极大招  / 137

3.1 定价策略 / 138

3.2 爆款打造流程 / 150

3.3 关联营销 / 162

第4章

复购率篇——提升利润的秘密武器 / 177

4.1 复购率的重要意义 / 179

4.2 复购率的分析诊断与解读 / 183

4.3 影响复购率的要素 / 185

4.4 提升复购率的方法 / 186

第5章

行业分析篇——知彼知己,百战不殆  / 199

5.1 行业定位分析 / 201

5.2 市场分析 / 210

5.3 案例:女靴的数据化定位  / 215

附录A

综合案例赏析 / 225

附录B

京东资深运营对你说 / 239

附录C

常用指标注释汇总 / 247

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