具体描述
《电商大数据——用数据驱动电商和商业案例解析》重点介绍了电子商务数据驱动的理论和商业案例。《电商大数据——用数据驱动电商和商业案例解析》作者具有丰富的电商团队数据化管理与运营经验。全书共分三篇。上篇主要介绍了电子商务的战略、战术和数据驱动的思想，有助于读者深入了解电商模式；虽然上篇皆是从宏观层面切入，但是基本都使用了定量的描述方式。中篇介绍了数据如何产生实实在在的生产力，主要包括建立数据化体系的方法、广告的投放策略、艺术设计与数据驱动的融合。下篇是大数据案例，主要包括量化管理客服团队、大数据供应链管理、大型促销活动节点管理、客户“怪诞”行为研究、CRM 及基于网络爬虫调整架上库存。
在《电商大数据——用数据驱动电商和商业案例解析》的目录中给出了200 组客户67 个维度指标的真实数据，这些源数据是非常珍贵的资源，为客户行为研究提供了不可或缺的基础资料。
《电商大数据——用数据驱动电商和商业案例解析》适合独立B2C 商城的高管、各种电商平台的店长和数据驱动相关从业者使用，也适合作为在校电子商务本科生和研究生的参考用书。
作者简介
雪鹰传奇真名李必文，国内电商“数据驱动学”的倡导者和领跑者，数据分析“AVSM法则”的创始人。知名电商经理人，具有丰富的电子商务一线从业经验；国内两家知名电商商学院量化管理和数据化运营方向讲师；北京某著名线下品牌熟女皮草电商项目战略顾问。
目前在上海陆家嘴一家国资背景的金融集团管理层任职，主要研究方向是大数据、BI（商业智能）和互联网金融。作者邮箱：math114@163.com，有关本书中的问题可以咨询作者。
目录信息
第1章 电子商务的战略解析 / 2
1.1 三言两语电子商务 / 3
1.1.1 电子商务的特质 / 3
1.1.2 电子商务的整合效应 / 4
1.2 电子商务的动态格局 / 4
1.2.1 草根淘宝平台动了谁的奶酪 / 4
1.2.2 猫与狗的战争 / 6
1.2.3 线下传统企业大鳄的电商梦 / 8
1.3 电子商务时代的品牌运作 / 11
1.3.1 电商品牌的定位 / 11
1.3.2 电商品牌的突围 / 14
1.3.3 品牌和平台的对立面 / 15
1.4 电子商务时代的“铁血”战争 / 16
1.4.1 电子商务时代的价格之战 / 16
1.4.2 电子商务时代的人才之战 / 17
1.4.3 电子商务时代的流量之战 / 18
1.4.4 电子商务时代的数据之战 / 19
参考文献 / 20
第2章 电子商务的战术解析 / 21
2.1 关于电子商务创业 / 22
2.2 电子商务10大营销学定律 / 23
2.3 电子商务的10大败局定律 / 31
2.3.1 正式运营已经错失销售旺季 / 31
2.3.2 人云亦云，草根小卖家没有清晰的电商运作策略 / 32
2.3.3 不注重商品品质和服务 / 33
2.3.4 企业发展过程中团队有分歧，红利分配不公平 / 35
2.3.5 过分烧钱砸广告，忽视PV转化率，经济入不敷出而死 / 35
2.3.6 缺乏高质量、稳健的供货商，供应链孱弱 / 36
2.3.7 舍不得投钱慢慢耗死 / 37
2.3.8 品牌定位模糊不清 / 37
2.3.9 实体企业向天猫商城转型缺少经验，用传统行业手段指导商城运营 / 38
2.3.10 电商一上马，业务全面铺开和团队组建冗余 / 38
2.4 电子商务的10大心理学定律 / 39
第3章 电商大鳄逐鹿中原、数据驱动主宰沉浮 / 43
3.1 你不知道的数据挖掘 / 44
3.1.1 数据挖掘原来是这么回事 / 44
3.1.2 孙子兵法曰：杂于利而务可信也，杂于害而患可解也 / 51
3.2 数据挖掘在电子商务中的多面性 / 54
3.2.1 数据挖掘在电子商务行业中广泛应用 / 54
3.2.2 数据挖掘是有巨大价值的，但结论常常是错误的 / 57
3.2.3 客观认识数据挖掘 / 59
3.3 电子商务数据挖掘的“AVSM法则” / 62
3.4 数据挖掘的工具 / 65
3.4.1 数据采集工具 / 65
3.4.2 客户端数据分析工具 / 66
3.4.3 客户端数据挖掘工具 / 67
3.4.4 数据存储——数据库系统 / 68
3.5 延伸阅读 / 69
3.5.1 谷歌与Facebook的数据挖掘之战 / 69
3.5.2 军事战略上的数据分析 / 70
参考文献 / 72
中篇 基础商业案例
第4章 搭建数据化体系 / 74
4.1 绘制销售图谱 / 75
4.2 数据化指标及体系 / 77
4.2.1 晴雨表体系的建立 / 77
4.2.2 晴雨表的解读技巧 / 80
4.2.3 组建流量漏斗模型 / 82
4.2.4 诊断流量黑洞 / 86
4.2.5 诊断流量骤变原因 / 87
4.3 数据分析入门案例 / 88
4.4 数据挖掘入门案例 / 93
4.4.1 漫话统计学 / 93
4.4.2 喜欢买连衣裙的客户比喜欢买卫衣的客户更有价值吗 / 94
4.5 数学建模入门案例 / 95
参考文献 / 97
第5章 广告投放策略 / 98
5.1 互联网广告的特征 / 99
5.1.1 定向性 / 99
5.1.2 强化品牌印象的利器 / 99
5.1.3 一把双刃剑 / 100
5.1.4 非强迫性 / 100
5.2 互联网广告的形态 / 101
5.2.1 CPC广告及“通货膨胀”/ 101
5.2.2 CPS广告及“高开低走”/ 104
5.2.3 CPM广告及“创意无极限”/ 106
5.2.4 硬广及“暴力拓展”/ 108
5.3 广告投放战略 / 111
5.3.1 广告投放预算 / 111
5.3.2 广告效果量化模型 / 113
5.3.3 投放策略确定 / 115
5.4 精准投放基础篇 / 118
5.4.1 分时段投放 / 118
5.4.2 分地域投放 / 121
5.4.3 分品类投放 / 122
5.4.4 关键词遴选 / 123
5.5 广告投放高级策略 / 124
5.5.1 CPC出价与点击率、转化率之间的理论数学模型 / 124
5.5.2 深度解读CPC与点击率之间的意义 / 125
5.5.3 CPC广告的三种平衡点 / 127
5.5.4 广告投放线性组合优化 / 130
5.6 广告资源的整合和管理 / 133
参考文献 / 135
第6章 数据驱动艺术设计 / 136
6.1 数据驱动与艺术设计漫谈 / 137
6.2 网站首页最优长度如何测定 / 139
6.3 网页的结构布局策略 / 140
6.3.1 经典的结构布局理论 / 140
6.3.2 站内搜索的设置 / 142
6.3.3 首页商品撤换的“ROI”原则 / 142
6.4 商品详情页的“倒三角形”结构 / 143
6.5 警惕搭配套餐的骗局 / 146
6.5.1 人类最小心理感觉差 / 146
6.5.2 搭配套餐的新陈代谢 / 147
6.6 关联推荐的设计 / 148
6.6.1 关联推荐的机理 / 148
6.6.2 支持度、置信度和提升度 / 149
6.6.3 小结 / 156
参考文献 / 157
下篇 大数据驱动
第7章 数据化管理 / 160
7.1 任何一个团队或项目不能量化就不能管理 / 161
7.2 客服团队数据化管理 / 162
7.2.1 客服团队排班设计 / 163
7.2.2 客服团队的绩效管理 / 163
7.2.3 客服团队忠诚度激励方案 / 170
7.2.4 客服团队数据化管理高级应用：测算咨询并发数 / 174
7.3 供应链数据化管理 / 177
7.3.1 供应链数据化管理的点和面 / 177
7.3.2 大数据环境下供应链管理的通路 / 179
7.3.3 商品结构如何布局 / 181
7.3.4 销量预测的三种最基本的方法 / 183
7.3.5 现货模式下的弹性补货策略 / 188
7.3.6 智能化仓库拣货路径的设计 / 191
7.4 大型促销活动促销节点的设计 / 198
参考文献 / 202
第8章 客户“怪诞行为”研究 / 203
8.1 商品预售是颠覆了零售模式还是电商之殇 / 204
8.2 客户手机号和电子邮箱里隐藏的秘密 / 206
8.2.1 手机号与客户购买力之间的关系 / 206
8.2.2 从Mail地址里窥探那些不能说的秘密 / 208
8.3 数学模型量化客户行为 / 211
8.3.1 幂函数解析客户流失概率 / 211
8.3.2 对数函数解析客户究竟会点击网页几次 / 217
8.4 “7次购物原则”与客户忠诚度 / 218
8.4.1 知识储备：条件概率 / 218
8.4.2 Logistic回归模型解析客户流失概率分布 / 220
8.5 客户生命周期贯穿销售始终 / 225
参考文献 / 228
第9章 客户关系管理 / 229
9.1 客户关系管理没那么简单 / 230
9.1.1 客户关系管理的生死穴 / 230
9.1.2 客户关系管理的流程 / 235
9.2 客户关系的五部曲 / 237
9.2.1 数据库的组建 / 237
9.2.2 数据库的加厚 / 243
9.2.3 数据库的标签 / 245
9.2.4 数据库的挖掘 / 248
9.2.5 客户关系管理的落地 / 250
9.3 与时俱进的客户关系管理 / 252
9.3.1 客户服务的类型 / 252
9.3.2 客户关系管理用好现代互联网新媒体 / 255
9.3.3 客户关系管理商业流小结 / 259
9.4 客户关系管理商业案例 / 262
9.4.1 用决策树为有价值的客户画像 / 262
9.4.2 基于神经网络建立客户流失预警机制 / 264
参考文献 / 272
第10章 数据驱动高级商业案例 / 273
10.1 基于网络爬虫技术架上库存调整项目 / 274
10.1.1 背景 / 274
10.1.2 架上库存调整的意义 / 275
10.1.3 调整方案的流程图 / 276
10.1.4 三言两语：网络爬虫是什么 / 278
10.1.5 架上库存调整临界点的设置 / 279
10.1.6 架上库存调整结果展示 / 280
10.2 淘品牌资本化运作所面对的局势 / 286
10.3 数据驱动小结 / 287
10.3.1 电商数据驱动团队组建 / 287
10.3.2 学好数据驱动的方法 / 287
10.3.3 实施数据驱动的四大障碍 / 290
教材习题 / 291
重要附录 神经网络训练和测试优质商业样本 / 295
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
从一个长期关注商业效率提升的角度来看，这本书提供了一种系统性的方法论，它不仅仅是一堆零散的技巧汇编。它构建了一个清晰的“数据驱动闭环”框架，从商业目标的分解、关键绩效指标（KPI）的设定，到数据采集、分析建模，再到最终的商业行动和效果反馈，形成了一个完整的、可自我优化的流程。这种框架化的思维方式，对于那些希望在企业内部推广数据文化或建立数据分析团队的管理者来说，具有不可替代的参考价值。我非常欣赏书中对“数据治理”和“工具选型”的务实讨论，这些往往是理论书籍中会避开的“脏活累活”，但恰恰是决定数据项目成败的关键。它让读者明白，卓越的数据驱动并非空中楼阁，而是建立在坚实的基础设施和规范化的流程之上的，这种“由上至下”的系统观，让这本书的价值远远超出了单纯的技术手册范畴，更像是一份推动组织变革的实战纲领。
评分我必须得说，这本书的叙事节奏把握得简直像一位经验丰富的故事讲述者，完全颠覆了我对技术类书籍枯燥乏味的固有印象。它不是那种上来就抛一堆数学模型和算法细节的陡峭山峰，而是循序渐进，以一种近乎于“聊家常”的口吻，将抽象的商业问题层层剥开，然后引入相应的数据分析工具和思维框架。特别是它在引入新概念时，总是会先用一个大家都能理解的日常商业场景作为引子，让人瞬间就能抓住核心要义，那种“原来如此”的顿悟感是接连不断的。阅读过程中，我感觉作者像是一位耐心的导师，他知道哪里容易产生困惑，便会提前设下铺垫和对比，使得知识点之间的衔接过渡自然流畅得不可思议。这种流畅性极大地降低了学习曲线的陡峭程度，让即便是对数据科学领域了解不深的读者，也能保持旺盛的求知欲，一步步跟上作者的思路，最终抵达对复杂商业决策的深刻理解。
评分这本书的装帧设计和排版简直是业界良心，初拿到手就被那种沉稳又不失现代感的气质吸引了。封面设计大胆地采用了深邃的藏青色搭配跳跃的橙色线条，立刻让人联想到数据流动的脉络和商业决策的精准打击，不像市面上很多技术书籍那样刻板乏味。内页的用纸质量也十分考究，触感细腻，即便是长时间阅读也不会感到疲惫。更值得称赞的是，排版布局非常人性化，清晰的章节划分、适中的字体大小，加上关键概念和公式的加粗或使用特殊色块标注，使得复杂的理论知识点得以被有效区分和吸收。我注意到，作者在引用图表时，几乎都采用了高清、信息密度适中的可视化设计，而不是堆砌晦涩难懂的原始数据。这种对细节的极致追求，无疑为提升读者的阅读体验加分不少。它不仅仅是一本工具书，更像是一件精心打磨的艺术品，让人愿意时常翻阅，感受那种严谨又充满设计感的专业气息。一个好的载体，往往能让知识的传递效率提升数个量级，这本书在这方面做得极其出色，为深度学习打下了坚实的基础。
评分这本书在理论深度和实践广度之间找到了一个近乎完美的平衡点，这是许多同类书籍难以企及的高度。它没有沉溺于过分学术化的理论推导，但同时也绝不满足于浮于表面的操作指南。我特别欣赏它对每一个分析模型的讲解方式——先剖析模型背后的商业逻辑，解释它解决了哪一类实际问题，接着再深入到技术实现的关键环节，但即便在技术细节处，它也着重强调了“为什么”要这么做，而非仅仅是“怎么做”。这种深入浅出的讲解，使得读者不仅仅是学会了操作软件或代码，更重要的是内化了背后的决策思维。更重要的是，它提供的案例背景设定非常贴近当前的市场环境，那些在零售、营销、供应链中遇到的真实痛点，都能在书中找到对应的分析思路和解决方案模板。这种强烈的现场感和实操性，让书本上的知识立刻就能转化为工作中的生产力，而非束之高阁的理论。
评分这本书的作者团队显然拥有深厚的行业洞察力，他们在对数据的解读上展现出一种近乎于“直觉”的敏锐度。与其他仅仅关注指标和图表解读的书籍不同，这本书更强调的是“数据背后的故事和意图”。例如，它会花费相当篇幅去探讨如何设计一个有效的A/B测试，而不是简单地罗列统计显著性的计算方法。这种对实验设计和因果推断的重视，显示了作者对真正驱动商业价值的核心要素的深刻理解。很多时候，数据分析的难点不在于计算，而在于提出正确的问题。这本书恰恰在这方面提供了极具价值的指导——它教会你如何从模糊的商业目标中提炼出可量化的、有意义的数据假设，如何警惕常见的数据陷阱和认知偏差。读完后，感觉自己的分析视角一下子变得更加开阔和批判性，不再轻易被表面的数字所迷惑，而是能穿透现象直达本质。
评分正在读
评分不错，有更实战和深入的算法。
评分正在读
评分实操性很强的淘宝女装店铺的数据分析分享。
评分转，包邮转
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有