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☆☆☆☆☆

出版者:Wiley

作者:Feras Alhlou

出品人:

页数:624

译者:

出版时间:2016-9-6

价格:USD 49.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781119144014

丛书系列:

图书标签:

• 英文原版
• 教材
• textbook
• MSBA
• BA
• 2017
• Google Analytics
• 网站分析
• 数据分析
• 营销
• 流量分析
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• 数据驱动

《超越流量：数字时代的深度洞察与增长策略》 内容提要： 在数据洪流席卷一切的今天，企业对用户行为的理解已不再满足于表面的点击率和会话时长。本书深入剖析了下一代数字分析的精髓，它不再是关于“看到什么”，而是关于“理解什么”以及“如何行动”。《超越流量》提供了一套完整的方法论，旨在帮助市场营销人员、产品经理和业务决策者，从海量数据中提炼出具有战略价值的洞察，驱动可持续的业务增长。 本书摒弃了传统工具导向的僵硬讲解，转而聚焦于分析思维的构建。我们将引导读者跨越技术障碍，掌握一套适应未来变化的数据语言，确保每一次决策都有坚实的数据支撑，而非依赖直觉或过时的指标。 第一部分：数字洞察的基石——重塑你的数据观 第一章：告别指标迷思——定义真正的业务成功 在数据过载的环境下，最危险的是迷恋于“虚荣指标”。本章首先批判性地审视了当前行业内普遍存在的错误衡量标准，例如高跳出率、短会话时间等，并阐述了它们如何误导战略方向。我们强调，成功的衡量必须与核心的业务目标（如客户终身价值 LTV、真实转化路径的效率）紧密挂钩。我们将引入“驱动指标体系”（Driver Metric System），该体系将宏观目标分解为可操作、可追踪的微观指标，确保数据流动的每一步都指向价值创造。 第二章：超越“谁”与“什么”——深入探索“为什么” 现代分析工具提供了关于用户“在哪里”以及“做了什么”的丰富信息。然而，真正的突破在于理解用户行为背后的动机、情绪和上下文。本章详细介绍了定性研究与定量数据的融合策略。我们将探讨如何通过先进的用户旅程映射技术（incorporating emotional checkpoints），结合热图分析、会话录制以及用户反馈系统（Voice of Customer, VoC），构建一个多维度的用户画像。重点讨论如何设计实验性提问，将“用户点击了A按钮”转化为“用户在面临X情境时，倾向于选择路径A，因为他们认为A提供了更高的安全感或即时满足”。 第三章：数据架构的现代化——为复杂性做好准备 面对跨平台、多设备、隐私法规日益严格的挑战，传统的数据孤岛已成为增长的瓶颈。《超越流量》强调构建一个统一、灵活且注重隐私保护的数据层。本章深入讲解了事件驱动模型（Event-Driven Architecture）的实践，如何确保从前端交互到后端业务系统之间的数据一致性。我们还将详细介绍数据治理的基础框架，确保数据的准确性、完整性和及时性，这是所有高级分析的先决条件。 第二部分：核心增长引擎——驱动长期价值的策略 第四章：客户旅程的非线性革命——精细化路径优化 现代用户旅程很少是线性的。本章致力于揭示那些隐藏在复杂路径中的高价值交互点。我们将教授如何运用马尔可夫链模型和序列分析（Sequence Analysis）来识别关键的“转折点”（Inflection Points），即用户在何处放弃或加速转化。重点内容包括：如何识别并修复“隐藏的摩擦点”（Invisible Friction），即那些用户几乎意识不到但严重影响体验的微小障碍，并通过A/B/n测试框架，验证优化决策对LTV的实际贡献。 第五章：预测分析与风险规避——从反应到预见 真正的领先企业利用数据来预测未来，而非仅仅报告过去。本章聚焦于构建可解释的预测模型。我们将介绍如何利用时间序列分析、回归模型以及简单的机器学习概念（如分类树）来预测客户流失（Churn Prediction）和未来购买意图。关键在于将预测转化为可执行的“干预信号”（Intervention Triggers）。例如，一旦系统预测某客户有70%的流失风险，应立即触发哪些个性化的挽留行动，以及如何衡量这些行动的有效性。 第六章：细分与超个性化的艺术——打破“一刀切” 客户细分已经进入了动态、情境化的新阶段。本章不再停留在基于人口统计学的静态细分。我们将探讨如何基于实时行为、预测价值和情境变量（如天气、时间、设备状态）创建“情景化细分”。内容涵盖集群分析的应用，以及如何将这些细分结果无缝集成到内容管理系统和广告投放平台，实现真正的“一人一策”，同时严格遵守数据隐私合规要求。 第三部分：构建数据驱动的文化与组织 第七章：数据叙事的力量——让数据“说话” 最完美的分析如果不能被有效传达，其价值便归零。《超越流量》强调数据可视化不是美化图表，而是构建清晰、有说服力的叙事。本章教授如何针对不同的受众（从执行层到技术团队），设计不同层次的报告和仪表板。我们将深入探讨“批判性数据摘要”的撰写技巧，如何用简洁的语言突出关键的“So What?”（那又怎样？）以及推荐的下一步行动（Next Steps），从而加速决策流程。 第八章：数据民主化与赋能——提升全员的数据素养 数据分析不应是少数专家的专利。本章提供了一套实用的框架，用于在整个组织内部推广数据素养和分析思维。我们将讨论如何设计易于上手的分析工具界面，建立内部知识共享机制，并创建“数据实验文化”，鼓励团队成员主动提出假设、设计小型测试并分享结果。重点在于建立一个鼓励试错、奖励深度洞察的组织环境。 第九章：衡量分析投资回报（ROAI）——证明数据团队的价值 数据分析项目的投入往往巨大，但其价值难以量化。《超越流量》的最后一章直面这一挑战，提供了量化分析团队贡献的方法论。我们将介绍如何追踪由分析驱动的优化所带来的实际收入增长、成本节约或效率提升，并建立一套透明的指标体系来评估数据平台、工具和人才的投资回报率，确保数据成为驱动未来战略投资的核心论据。 本书特色： 实践驱动： 每一个理论都配有可立即应用的框架和案例分析，侧重于“如何做”而非仅仅“是什么”。 未来视角： 关注跨渠道归因、隐私计算和实时流分析等前沿领域。 思维导向： 核心在于培养数据侦探的思维模式，帮助读者识别数据中的偏差和陷阱。 《超越流量》是为那些厌倦了基础教程、渴望在数字世界中建立持久竞争优势的专业人士量身打造的深度指南。它将帮助您将数据从一个成本中心转变为企业最强大的增长引擎。

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这本书的封面设计非常吸引人，深邃的蓝色背景搭配醒目的橙色标题，给人一种专业而又充满活力的感觉。封面上“Google Analytics Breakthrough”几个大字，仿佛预示着一场数字分析领域的重大突破。我在书店里随手翻开，立刻被内页的排版所吸引，清晰的章节划分，恰到好处的图表和案例展示，让原本可能枯燥的技术内容变得生动有趣。我注意到作者似乎花了大量篇幅在介绍一些前沿的分析方法和工具，从基础的流量来源分析到更深层次的用户行为洞察，内容覆盖面相当广。我尤其对其中关于A/B测试优化和转化率提升的部分感到好奇，这正是我目前工作中最需要解决的问题。书中穿插的一些真实案例分析，让我能够直接看到理论如何转化为实践，并且取得实际效果，这一点对我来说非常重要。虽然我还没有深入阅读，但仅从其结构和呈现方式来看，我就已经能预感到这将是一本极具价值的学习资料，能够帮助我解决很多在数据分析过程中遇到的瓶颈。它的语言风格也很流畅，即便是一些复杂的技术概念，作者也能用相对易懂的方式进行解释，降低了读者的学习门槛。

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我之前一直认为自己对Google Analytics已经相当熟悉了，但这本书彻底颠覆了我的认知。它不仅仅是技术层面的讲解，更是从战略层面，教会我如何将Google Analytics作为一种思维方式，来驱动业务增长。作者的视角非常宏观，他不仅仅关注数据本身的收集和分析，更着重于如何利用数据来优化用户体验，提升品牌价值，最终实现可持续的商业成功。我特别喜欢书中关于“从数据到洞察，再到行动”的整个流程的阐述，它提供了一个清晰的框架，帮助我理清思路，避免在海量数据中迷失方向。书中引入的一些创新性分析模型，比如用户旅程的深度剖析，让我对用户行为有了更深刻的理解。那些看似微小的用户行为改变，在作者的解读下，都可能揭示出巨大的商机。这本书不仅仅是技术手册，更是一本关于如何用数据赋能业务的实践指南。它让我看到了Google Analytics更广阔的应用前景，也激发了我进一步探索和学习的动力。

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当我拿到这本书时，我最期待的是它能否帮助我突破在数据分析中遇到的瓶颈。阅读过程中，我发现这本书的价值远不止于此。作者以一种非常接地气的方式，讲解了许多复杂的数据分析概念，并且提供了大量的实际案例，让我能够将理论知识快速地应用到实际工作中。我尤其赞赏的是，书中不仅仅关注Google Analytics本身的功能，更强调如何将其与其他营销工具和平台相结合，形成一个完整的营销生态系统。作者对于数据隐私和合规性的提醒也十分到位，这在当前越来越重视数据保护的时代尤为重要。我感觉这本书就像一位经验丰富的老司机，不仅教我如何驾驶这辆“数据分析”的赛车，还为我指明了前方的最佳路线。那些我曾经认为难以逾越的障碍，在读完这本书后，都变得清晰可见，并且有了可行的解决方案。这本书的阅读体验非常流畅，作者的语言幽默风趣，即使是阅读技术性内容，也不会感到枯燥。

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我是在一次行业论坛上偶然听到的这本书，当时几位资深的数字营销专家都在强烈推荐，并称其为“数字分析领域的圣经”。出于好奇，我立刻下单购买。收到书后，我迫不及待地开始阅读，然后发现我之前的期待一点都没有落空，甚至被大大超越。这本书不仅仅是一本技术指南，它更像是一位经验丰富的老友在循循善诱，引导你一步步解锁Google Analytics的强大功能。作者在讲解每个概念时，都充满了激情和洞察力，仿佛他本人就曾亲身经历过无数次数据分析的挑战，并从中总结出了最精炼的智慧。我特别喜欢的是书中对于“数据背后的故事”的解读，它教会我如何透过冰冷的数字，去理解用户的真实需求和行为模式，从而制定出更有效的营销策略。其中的一些高级技巧，比如多渠道漏斗分析和归因模型，对我来说是全新的领域，但作者的讲解却非常清晰，让我能够逐步掌握。读完这本书，我感觉自己对Google Analytics的理解上升到了一个新的高度，不仅学会了“怎么做”，更理解了“为什么这么做”，这才是真正的“突破”。

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这本书给我的第一印象是它的全面性。从安装配置的细节，到报告解读的精髓，再到高级功能的挖掘，几乎涵盖了Google Analytics的方方面面。作者在梳理这些信息时，展现了惊人的条理性和逻辑性。我尤其欣赏的是，书中并没有一味地罗列功能，而是将每一个功能都放在实际应用场景中进行讲解，让我能够清楚地知道这个功能在解决什么问题，以及如何运用它来达成业务目标。我尝试着跟着书中的步骤进行一些操作，发现效果立竿见影。那些之前困扰我的数据分析难题，在参考了这本书的指导后，似乎都有了清晰的解决方案。我特别看重书中关于用户细分和个性化营销的部分，这对于提升用户体验和转化率至关重要。作者提供了非常实用的方法论和工具建议，让我在实际工作中能够快速落地，看到显著的成效。这本书的阅读体验也非常好，语言精炼，排版合理，图文并茂，让我能够保持高度的阅读兴趣，即使是学习一些比较抽象的概念，也不会感到枯燥乏味。

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