Excel電商數據處理與分析技巧

何超

  • 出版商: 中國鐵道
  • 出版日期: 2022-06-01
  • 定價: $479
  • 售價: 8.5$407
  • 語言: 簡體中文
  • 頁數: 276
  • 裝訂: 平裝
  • ISBN: 7113287700
  • ISBN-13: 9787113287702
  • 相關分類: Excel
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商品描述

本書從電商數據運營基礎開始,循序漸進地介紹了Excel在店舖管控、
商品管理、用戶畫像、決策指導以及風險防範等5個方面的具體知識和應用。
通過大量的案例精解,詳細展示數據處理和分析的全過程,並對數據處理和分析的結果進行實際研判,
讓讀者不僅掌握數據處理和分析的相關操作方法,更能將數據分析結果應用到實際的經營管理中。
由於本書內容典型,講解詳細,分析深入,非常適合即將開網店或者開網店不久的初級經營者,
此外對於想要提升電商數據處理和分析技能的管理者或從業人員都有一定的參考和借鑒作用。

作者簡介

何超
學曆本科。
曾在某科技公司從事網站建設、軟件開發和電商平臺搭建工作十餘年,對電商運營模式和數據處理方式非常熟悉,
而且善於將Office辦公軟件與實際工作結合使用,尤其對Excel在數據處理與分析方面的應用有豐富的使用經驗。

目錄大綱

第1章 建立思維:電子商務數據化運營認知
1.1 電子商務數據化運營的認知
1.1.1 數據分析在企業經營中的積極作用
1.1.2 電子商務數據化運營的價值體現
1.1.3 瞭解數據化營銷中的“人”“貨”“場”
1.2 掌握電子商務數據化運營的步驟
1.2.1 確定分析目標
1.2.2 羅列關聯指標
1.2.3 採集原始數據
1.2.4 整理清洗數據源
1.2.5 執行數據分析操作
1.2.6 根據分析結果進行決策優化
1.3 電商數據的分析方法
1.3.1 對比分析法
【案例精解】從環比角度分析女裝整體市場行情
【案例精解】分析本店鋪與競爭店鋪的商品銷量
1.3.2 細分分析法
1.3.3 轉化分析法
【案例精解】利用漏鬥模型進行轉化分析
第2章 掌握工具:電商數據化運營必會技術
2.1 有後台數據為什麽還要學Excel
2.1.1 後台數據不是全部數據
2.1.2 用戶的需求不同
【案例精解】促銷商品的ABC評級分析介紹
2.1.3 數據呈現方式不直觀
2.2 準備好需要的數據源
2.2.1 導入外部數據
【案例精解】將網站採集的近期銷售數據導入Excel文件
【案例精解】從後臺中整理顧客信息
2.2.2 手動錄入數據
【案例精解】手動增加一條供應商的信息
2.3 清洗與加工獲得的數據源
2.3.1 整理數據源格式
【案例精解】整理品牌銷量排行數據源的格式
2.3.2 剔除重復項
【案例精解】檢查供應商資料是否存在重復項並剔除重復項
2.3.3 利用公式和函數計算數據
【案例精解】計算女裝整體市場行情的環比數據
2.4 數據管理的常見方式
2.4.1 數據排序
2.4.2 篩選數據
2.4.3 匯總數據
【案例精解】按重要程度對所有的供應商進行匯總統計
2.5 借助圖表數據分析
2.5.1 認識數據圖表的構成
2.5.2 掌握數據與圖表之間的各種關系
第3章 店鋪管控:店鋪數據管理體系
3.1 供應商資料管理
3.1.1 智能錄入供應商序號
【案例精解】通過函數實現供應商序號的自動輸入
3.1.2 供應商評定等級
【案例精解】根據供貨產品不合格率以及發貨速度
評定供應商的重要程度
3.2 採購成本分析與控制
3.2.1 不同供應商採購成本分析
【案例精解】分析供貨商的成本價確定選擇順序
3.2.2 合理控制商品採購數量
【案例精解】根據市場淡旺季控制採購商品
3.3 店鋪日常財務管理
3.3.1 整理每日的銷售成本和銷售毛利
【案例精解】計算店鋪每日的銷售成本和銷售毛利
3.3.2 計算本月的凈利潤
【案例精解】計算店鋪1月的凈利潤
3.4 員工數據管理
3.4.1 管理員工檔案信息
【案例精解】製作員工檔案管理表
3.4.2 核算員工工資數據
【案例精解】計算員工月底的實發工資
3.4.3 如何製作工資條
【案例精解】根據工資明細表製作員工工資條
第4章 商品管理:庫存與銷售數據管理體系
4.1 商品庫存管理
4.1.1 設置庫存預警
【案例精解】設置庫存不足預警並自動突出顯示提醒
4.1.2 根據庫存周數優化庫存
【案例精解】預估各商品的庫存周數
4.1.3 快速查詢指定商品的庫存
【案例精解】根據庫存代碼查詢商品的庫存信息
4.2 商品銷售管理
4.2.1 分析商品是否需要進行促銷
【案例精解】按售罄率的升序順序查看商品銷售情況
4.2.2 分析商品的月銷售營收結構
【案例精解】計算商品的銷售利潤占比並用餅圖展示分析結果
4.2.3 商品動銷率的分析
【案例精解】計算寶貝SKLJ動銷率和店鋪動銷率
第5章 用戶畫像:客戶數據管理體系
5.1 用戶畫像介紹
5.2 客戶信息數據分析
5.2.1 客戶年齡構成分析
【案例精解】用復合餅圖展示客戶的年齡構成
5.2.2 客戶性別分佈分析
【案例精解】用對稱條形圖展示各年齡段的客戶性別
5.2.3 客戶地域分佈分析
【案例精解】用堆積條形圖展示客戶地域分佈TOP 10
5.3 客戶行為數據分析
5.3.1 客戶購買渠道分析
【案例精解】用堆積柱形圖展示客戶購買渠道分佈情況
5.3.2 客戶購買力分析
【案例精解】根據不同購買力客戶群體判斷其重要程度
第6章 決策指導:運營數據管理體系
6.1 店鋪進店率分析
6.1.1 分析店鋪的訪問量(PV)
【案例精解】店鋪新品上架半月的PV數據分析
6.1.2 分析店鋪的流量來源
【案例精解】分析店鋪統計時間段內流量來源的構成
6.1.3 分析店鋪的訪客數(UV)
【案例精解】分析店鋪統計時間段內的訪客數變化與構成
6.2 店鋪轉化分析
6.2.1 計算店鋪的轉化數據
【案例精解】計算新品上架30天後的相關轉化率
6.2.2 分析店鋪

 

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