2020年新书推荐:亚马逊跨境电商数据化运营指南

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一、书籍内容介绍

我的第二本亚马逊跨境电商运营书《亚马逊跨境电商数据运营指南》于2020年7月正式出版销售,出版社为:中铁出版社有限公司。

本书针对亚马逊平台跨境电子商务从业逊平台的数据运营理念和操作技能。

这本书分为11章,其中第一章1~3本章是入门章节,主要讲述了亚马逊数据操作的概念和图表的基本知识,并阐述了数据操作的四个步骤。

第4~10本章是亚马逊数据运营的主要部分,从用户、运营、市场、产品、营销、库存和管理七个角度详细阐述了数据运营的思路和方法。

第11章是总结部分,总结了整本书的内容,解释了数据操作的发展趋势和数据操作无法触及的操作细节。

二、书写目的

通过我自己的电子商务经验和数据分析的专业知识,建立了一个高效、方便的亚马逊平台数据运营系统,为跨境电子商务从业者提供先进的运营理念和技术运营。与市场上其他跨境电子商务运营书籍不同,本书将重点关注数据一词,讲述各电子商务运营维度的优化方法和运营理念。同时,在介绍一些专业知识时,这本书不同于其他数据操作书籍,将努力降低阅读和学习的难度。例如,这本书不会涉及任何太困难的编程和IT知识,大多数数据处理的操作是围绕Excel为此,少数需要编程语言的操作也可以通过二维码直接下载相关文档。其次,本书将尽量避免讲述复杂的公式和过程,而是以更容易阅读的形式向读者传授数据操作的概念和知识。

       除了定位的特殊性和内容的改进外,写作还将引入一种新的写作形式,即音频教学 案例文档 文本阅读的三维创作形式。音频教学是指在每一章创建完成后,我将根据每一章的内容结合关键/难点录制相关的音频,以帮助读者理解和消化。案例文档是指当一章涉及大量的数据处理和案例分析时,将提供案例的原始数据文档,只需扫描二维码即可下载到计算机上,帮助读者实际操作,避免纸上谈兵。文本阅读是传统的书籍写作形式。

以下是与本书对应的喜马拉雅音频专辑链接。您可以根据专辑免费了解亚马逊的数据操作:

旭鹏|亚马逊跨境电子商务数据化运营在线收听_商业_喜马拉雅FM

三、书籍目录

自序

CH1 了解亚马逊数据运营的概念(数据操作和传统经验操作有什么区别?数据操作的作用是什么?数据操作的优点是什么?

1.1 什么是数据操作?

1.2 跨境电子商务与国内电子商务数据运营的区别

1.2.1 数据处理工具的精细化程度不同

1.2.2 数据操作的角度不同

1.3 亚马逊数据运营和经验运营的区别

       1.3.1 适用于不同的团队和场景

       1.3.2 不同的操作环节适用于不同的操作环节

       1.3.3 适用技术门槛不同

1.4 数据操作的要求是什么?

       1.4.1 数据要求

       1.4.2 分析要求

1.5 数据操作的优势是什么?

1.6 亚马逊数据操作系统及其作用

       1.6.1 用户系统数据化

       1.6.2 操作系统数据化

       1.6.3 市场系统数据化

       1.6.4 产品系统数据化

   1.6.5 营销系统数据化

       1.6.6 库存系统数据化

       1.6.7 管理系统数据化

       1.7 数据操作入门思路说明:操作过程标准化,结果可视化

CH2 构建数据图表的认知系统(运行中最常用的数据图表是什么?不同的数据图表有什么区别?

2.1 用柱状图比较数据的大小

       2.1.1 用二维柱状图比较数值

       2.1.2 利用三维柱状图比较地区差异

       2.1.3 用排列图分析累加值

2.2 用散点图表示数据关系

       2.2.1 用散点图比较信息对象

       2.2.2 用气泡图观察多指标之间的关系

2.3 用折线图观察时间序列数据

2.4 使用雷达图显示多维数据

2.5 利用漏斗图分析数据转化

CH3 掌握数据操作步骤(数据操作应分为几个步骤?每一步的意义是什么?每一步需要什么技能?

3.1 数据采集

3.2 数据清洗

3.3 数据分析

3.4 决策优化

CH4 用户系统数据化(谁是我们的用户?我们的用户有什么特点?如何通过亚马逊后台的数据逐步构建自己的用户肖像?

4.1 用户肖像介绍

4.2 用户地区分布分析

4.3 用户区域数据的应用

       4.3.1 针对化选产品

       4.3.2 多店市场差场差异

4.4 用户价格分布分析

       4.4.1 价格时间分布分析

       4.4.2 价格区分布分析

4.5 用户价格敏感度分析

4.6 用户价格敏感性数据的应用

       4.6.1 敏感数据在价格时间分布中的应用

       4.6.2 敏感数据在价格区分布的应用

4.7 用户购物习惯分析

4.8 用户购物习惯数据的广告应用

4.9 用户的购物习惯数据listing优化应用

4.10 用户回购率分析及其应用

CH5 操作系统数据化(如何通过数据操作准确优化站内广告?listing如何通过数据分析找到转化率的优化重心?

5.1 站内广告数据化操作思路

       5.1.1 广告类别区分-品牌广告和效果广告

       5.1.2 亚马逊站CPC广告数据分析技巧

       5.1.3 亚马逊站CPC广告的优化顺序和节奏

5.2 广告曝光流量转化漏斗模型

5.2.1 效果广告营销漏斗分析(主要针对CPC广告优化)

5.2.2 如何通过广告漏斗模型优化站内CPC广告

5.3 广告单次点击出价优化

5.3.1 分析订单和广告支出的变化

5.3.2 根据数据分析推导出最佳单次点击竞价

5.4 多广告组象限分析法

       5.4.1 广告效果量化方法分类

       5.4.2 为什么要从宏观角度量化广告效果?

       5.4.3 波士顿矩阵概念及其分析方法

5.4.4 如何从宏观角度量化广告效果?

5.4.5 使用象限分析的常见误解

5.5 单广告组关键词选择

       5.5.1概率矩阵匹配法

       5.5.2 广告结构细分法

5.6 产品listing数据操作思路

5.7 产品listing曝光流量转换模型

       5.7.1 产品listing曝光流量转换模型

5.7.2 用户购买链路模型

5.8 产品listing曝光优化方法

5.9 产品listing流量优化方法

5.9.1 流量报告分析方法

5.9.2 品牌店流量分析方法

5.9.3 根据曝光流量漏斗模型优化流量

5.10 产品listing转化率优化方法

5.10.1 转化率经验优化方法

5.10.2 转化率数据优化方法

5.11 listing关键词数据优化方法

5.11.1 建立和管理关键词词库

5.11.2 如何选择基本关键词

5.11.3 如何扩展关键字词库

5.11.4 如何使用和更新词库

5.11.5 如何对关键字进行数据评分?

CH6 市场系统数据化(不同类别市场的数据波动规律是什么?亚马逊平台数据如何计算市场竞争力和市场容量?

6.1 市场系统包含不同的数据维度

6.2分析销售波动周趋势

       6.2.1 周权重指数介绍及计算

       6.2.2 周权重指数的应用

6.3 淡季和旺季更换的数据性能和规律

       6.3.1 类别宏观流量数据分析

       6.3.2 产品微销量数据分析

6.4 不同keyword有效曝光市场容量分析

6.7 不同keyword市场竞争分析

CH7 产品系统数据化(如何确定自己的产品定位?如何实现数据选择?如何在众多产品中做出选择?

7.1 产品类别市场的选择

7.2 产品价格定位

7.2.1 成本定价

7.2.2 目前的价格定价

7.2.3 心理定价

7.2.4 产品价格范围和竞争判断

7.3 产品图片分析

       7.3.1 产品图片类型选择

       7.3.2 产品图片细节优化

       7.3.3 信息图片选择

7.4 产品review数据化分析

7.5 产品选择方法

7.6 数据选择与经验选择的比较

   7.6.1 数据分析 经验判断选择

       7.6.2 纯经验判断选择

7.7 数据捕获方法的数据选择

       7.7.1 用爬虫程序抓取排名数据

       7.7.2 简单代码附录

7.8 数据分析方法的数据选择

CH8 营销系统数据化(线下营销和线上营销哪个更重要?如何比较不同营销渠道的效率?

8.1 站内营销思路和营销策略的选择

       8.1.1 站内营销思路简析

       8.1.2 促销策略选择

8.2 站外营销技巧和数据分析方法

       8.2.1 如何从站内走向站外?

       8.2.2 如何区分网络名人的类型?

       8.2.3 如何获得免费流量?

8.3 实体营销册效率分析

CH9 库存系统数据化(面对海量)SKU如何分析库存信息信息?未来应该如何备货生产不同的商品?

9.1 仓储备货的经验化思路

       9.1.1 销售叠加法

       9.1.2 多阶段销量加权法

       9.1.3 销售一般计量法

9.2 仓储备货的数据化思路

       9.2.1 稳定自配送库管理策略

       9.2.2 稳定款FBA库存管理策略

9.3 模拟仓储备分析

CH10 管理系统数据化(如何有效判断大量管理维度的宏观数据?亚马逊运营商应该如何形成高效的数据管理理念?

10.1 店铺群数据管理

       10.1.1 商店群管理的象限分析方法

       10.1.2 店铺群管理类别相关性分析

       10.1.3 店铺群资金回报率分析分析

10.2 业务渠道数据化管理

   10.2.1 管理和优化产品供应链

   10.2.2 管理和优化物流供应链

   10.2.3 优化营销渠道排水效率

10.3 业务饱和度数据分析

CH11 亚马逊数据化运营总述(除了前十章中提到的内容,还有其它数据化运营的技巧吗?数据化运营是万能的吗?有什么环节不能只依赖数据呢?)

11.1 数据操作技能总结

11.2 数据操作不是万能的

       11.2.1 亚马逊站review营销

       11.2.2 亚马逊商店AZ投诉处理

       11.2.3 平台新功能利用-自动交付匹配度分析

11.3 数据操作的高级思维和技能解释

       11.3.1 一维数据的筛选和应用

       11.3.2 二维数据的筛选和应用

       11.3.3 三维数据的筛选和应用

       11.3.4 多维数据的筛选和应用

       11.3.5 获取多维数据

       11.3.6 外部数据分析

       11.3.7 IT技术在数据操作中的应用

11.4 未来跨境电商运营发展方向概述

       11.4.1 精细操作

       11.4.2 垂直类别操作

       11.4.3 品牌运营

四、第一本书的相关链接

如果你想了解更多关于亚马逊运营的全面知识,你可以购买我的第一本运营书《亚马逊跨境电子商务运营实战》。该书累计销量超过1万本。京东的购买链接如下:

对应第一本书,我也在喜马拉雅FM该平台创建了一张关于实际操作经验的专辑,感兴趣的朋友可以点击以下链接学习:

旭鹏 | 亚马逊跨境电商运营实战在线收听_商界_喜马拉雅FM

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