电子商务运营的培训

课程目标
电商竞争日益白热化，任一家企业，无论大小，都难以逃离生存或发展的困境。既然是数据的时代，摆脱困境也别无选择，需要从数据入手。从他处学习数据分析与数据挖掘，要么太难——起点高，力不从心；要么太远，很难用于电商业务。 移动全业务下，网站经营也是开拓业务渠道非常重要的一个环节，本课程通过国内外着名网站的实际运作案例演绎分析，来讲述网站电子商务需要提升注意的环节。

课程大纲
第1章 电子商务运营和数据 
1、2012年大的赌局  
2、为300万人建300万个网站
3、电子商务的RUPI概念  
4、在互联网上卖米
5、电子商务怎么能离开数据
6、淘宝店的四个核心数据
7、电子商务数据运营的五大应用  
8、让网站更吸引人
9、把潜在客户转化成真正的客户
10、挖掘老客户价值
11、推荐系统的设计和应用   
12、针对不同客户提供个性化的产品   
13、关于电商数据的六个“W”和一个“H” 
  
第2章 我们需要知道的数据分析
1、从数据分析讲师林彪说起  
2、数据分析基本概念   
-就这么简单：三种基础数据   
-我们这样来理解数据
-概率并不可怕   
3、让我们开始加工数据  
-数据集成——把所有数据都拿过来
-数据清洗——给数据玩“洗刷刷”
-数据转换——给数据换个“马甲”
-数据规约——有时候也要丢掉数据
4、用向量表示数据  
5、网站日志的收集和处理   
-网站日志信息分类   
-网站日志实例   
-网站日志预处理
6、好的分析方法——看图说话  
-起起伏伏用折线图   
-简单比较用柱状图   
-转化率用漏斗图表示直观   
-雷达图显示用户偏好
-表示比例好的饼图和环形图

第3章 我们需要知道的数据挖掘
1、什么是数据挖掘  
-尿不湿和啤酒   
-Target和怀孕预测指数
-从数据分析到数据挖掘   
-数据挖掘的一般过程
2、人人都能做数据挖掘  
3、我们需要知道的四类数据挖掘算法  
-分类——人以群分   
-聚类——物以类聚   
-关联——马原告诉我们事物是普遍联系的   
-序列——排队的规律，中国人明白   
4、Web挖掘和信息检索  
-Web挖掘和信息检索
-协同过滤——推测同类客户的行为
-个性化推荐和推荐系统——我们要更懂客户

第4章 数据分析和数据挖掘工具的选择 
1、数据分析工具   
-用Excel做数据分析 
-MATLAB  
2、网站分析工具   
-用GA做分析 
-GA的限制 
-各种站长工具   
3、用R语言制作的工具  
-用R做数据分析的优势   
-用R绘制热力图
-用Rattle分析广告投放数据
4、其他的开源数据挖掘工具  
-Weka数据挖掘工具 
-Google提供的数据挖掘工具   
5、电商平台上的各种工具   
-用量子恒道分析淘宝网店
-淘宝上的数据*   
-开放平台上的工具   
6、数据展示工具 

第5章 电子商务数据运营入门 
1、在讨论数据运营之前  
-数据运营的四大障碍
- 数据不是万能的
2、电子商务运营中重要的数据点  
-访客数
-转化率
-客单价
3、一切让数据说话  
-要有总体的概念
-每天的运营数据不可忽视
-重要的是ROI
4、有哪些数据分析需要做   
-网站流量分析   
-商品销售分析   
-定期数据分析   
-内容分析   
5、从零开始打造电子商务企业   
-Bootstrapping，一步一步来
-商品选择   
-平台选择   
-经营策略和定位的选择   
-推广选择

第6章 电子商务数据运营的方法
1、 用数据解决运营中的问题  
-商品评估   
-流量评估   
-页面评估   
-网站评估   
-服务评估   
2、客户分析数据模型   
-数据模型的建立和应用   
-客户生命周期模型   
-RFM客户数据模型   
-基于客户访问信息的分析模型
-基于访客系统属性的分析模型
3、WAMM模型 
4、如何针对独立B2C做数据运营  
5、数据运营的考核——KPI  
-KPI的SMART原则
-电子商务运营的KPI设定  
 
第7章 电商运营之免费流量获取
1、免费的自然流量——SEO
-为什么需要做SEO
-SEO站内优化
-SEO站外优化
-SEO小实操
 2、淘宝SEO
 3、企业官网和官博  
 4、口碑和互动营销 

第8章 电商运营流量获取——做有效的广告 
1、做有效的广告   
-互联网广告的优势   
-网站联盟广告   
-互联网广告分析
-广告优化和定向投放
2、淘宝上的广告   
-淘宝直通车
-钻石展位   
3、搜索引擎竞价排名和SEM  
-搜索广告的类型
-搜索广告的效果
-通过数据分析做SEM
4、EDM   
-EDM和客户生命周期   
-EDM的KPI
-EDM中的延时效应性   
-EDM中的数据筛选  
-EDM上的RFM模型应用 
5、多管齐下   
-整合营销   
-多渠道运营   

第9章 把流量变成真实客户
1、流量分析   
-访客量的分析   
-分析流量来源特点   
-分析访客时空属性   
-分析访客的人群属性
-分析客户兴趣属性   
2、页面分析   
-网站上的内容   
-页面跳出率和二跳率
-页面热度分析   
3、网站分析   
-网站日志分析   
-提升网站质量   
4、提升网站转化率  
-抓住每一个环节的数据   
-怎样吸引客户下订单
-找回被放弃的购物车
-不盲目追求转化率  

第10章 深度挖掘客户价值  
1、有价值客户的特征
-建立CRM（客户关系管理）
-构建客户综合价值模型 
-用客户生命周期模型提升收入  
-用RFM算法找出MVC   
 2、如何把客户黏在我们的网站 
-提升客户平均停留时间 
-客户活跃度分析  
-做客户流失分析  
 3、客户需要什么商品 
-找出热门商品 
-用推荐系统提高客单价 
 4、商品相关的数据挖掘
-用决策树分析商品 
-用聚类算法对商品分类 
-用关联算法做商品匹配 
-用序列算法分析商品上下架时间
  
第11章 电子商务运营还有哪些事儿  
1、相关管理系统 
 2、移动电商和数据
-移动电商的特殊性 
-数据挖掘和LBS   
-移动广告 
-移动互联网数据面临的问题 
3、电商和Big Data 
-BigData是什么   
-电商的大数据可以怎么“玩”  
-Big Data上的技术  
-联机分析处理（OLAP）
4、电子商务网络安全 
5、企业竞争与反竞争   

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