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| 編輯推薦： |
1）电商企业的高级管理层；
2）负责电商企业内部的IT或者数据的中层管理者，市场推广负责人，运营负责人；
3）跟数据驱动业务相关的实操者；
4）在校电子商务专业的本科生。
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| 內容簡介： |
《电商大数据——数据化管理与运营之道》（第2 版）侧重数据化思维和思路的介绍，大量的电商真实案例贯穿其中。笔者长期主持和负责大型电商公司数据化管理与运营工作。本书特意兼顾鲜活性、趣味性、真实性和实用性。
电商行业已经进入红海阶段，机会主义不在，技术洼地被填平，精细化运营和数据化管理已是电商决策者的必修课。电商企业的兴衰荣辱总能最先在数据层面窥见端倪，甚至可预见是否养痈成患。随着互联网业态不断深入发展，如今在互联网（含移动互联网）跟电力一样稀松平常作为生活、工作刚需之时，数据化管理与运营之道不是空心的概念，但是它需要成熟的应用场景和可复制的业务支撑套路，仅凭一些数据分析师的主观能动性是远远不够的。
本书内容共分为三个部分。第1 部分是从量化的角度去解析电商战略和战术的基本内容；第2 部分讲解数据驱动的相关知识、工具和理念，对数据驱动的方法论及如何构建数据化体系做了深刻探讨；第3 部分对电商常见的广告投放策略、艺术设计、管理运营和CRM四个构面进行了全新角度的阐述。
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| 關於作者： |
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作者雪鹰传奇，真名李必文，毕业于安徽工程大学纺织服装学院，在校曾获大学生数学建模竞赛安徽赛区一等奖和全国一等奖。出版大学生计算机专业著作两部，目前已经成为众多高校本科生和研究生的教材或选修课教材。电商职业经理人和企业导师，担任多家电商企业的战略顾问,业余天使投资人。国内电商大数据研究领域教父，已出版的《电商大数据——用数据驱动电商和商业案例解析》（软精装装帧）为国内第1本将大数据与电商完美结合的权威之作。目前担任上海陆家嘴一家金融集团高管之职。作者邮箱为 math114@163.com，微信号为 373454242 ，任何有关本书中的问题可以通过以上方式与作者讨论。
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| 目錄：
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第1 章 电子商务的战略解析 ／ 1
1.1 三言两语电子商务 ／ 2
1.1.1 电子商务的特质 ／ 2
1.1.2 电子商务的整合效应 ／ 3
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 ／ 9
1.3 电子商务时代的品牌运作 ／ 13
1.3.1 电商品牌的定位 ／ 13
1.3.2 电商品牌的突围 ／ 17
1.3.3 品牌与平台的达尔文进化论 ／ 18
1.4 电子商务时代的“铁血”战争 ／ 19
1.4.1 电子商务时代的价格之战 ／ 19
1.4.2 电子商务时代的人才之战 ／ 20
1.4.3 电子商务时代的流量之战 ／ 22
1.4.4 电子商务时代的数据之战 ／ 24
1.5 互联网+中最为关键的迭代思维与高等数学中的微积分关系 ／ 26
参考文献 ／ 28
第2 章 电子商务的战术解析 ／ 29
2.1 关于电子商务创业 ／ 30
2.2 电子商务十大营销学定律 ／ 31
2.2.1 营销的前提是解除客户的心理抗拒 ／ 31
2.2.2 非平台电商最好不要做互联性质的SNS ／ 32
2.2.3 营销过程中的价格与价值的“遛狗理论” ／ 33
2.2.4 用好一般等价物：优惠券、代金券、现金券和红包 ／ 35
2.2.5 营销是一门转移注意力的艺术 ／ 36
2.2.6 意料之外，情理之中，那是计 ／ 40
2.2.7 营销需要两厢情愿 ／ 40
2.2.8 客户生命周期是营销行为的“纵贯线” ／ 41
2.2.9 网络营销两种流量经营的基本模型 ／ 42
2.2.10 营销方向之宏观与微观 ／ 43
2.3 电子商务的十大心理学定律 ／ 44
2.4 电子商务的十大败局定律 ／ 48
2.4.1 运营大思路不清晰 ／ 48
2.4.2 团队内讧，决策分歧 ／ 50
2.4.3 人傻钱多烧钱砸广告，经济入不敷出而死 ／ 50
2.4.4 痛失时机 ／ 51
2.4.5 供应链孱弱 ／ 52
2.4.6 品牌定位模糊不清 ／ 53
2.4.7 传统企业触电，手段老套 ／ 54
2.4.8 不注重商品品质和服务 ／ 55
2.4.9 揠苗助长，团队豪华人员冗余 ／ 57
2.4.10 舍不得投钱慢慢耗死 ／ 57
第3 章 数据驱动相关知识铺垫 ／ 59
3.1 数据作用力的难点在于挖掘常识以外的价值 ／ 60
3.2 三言两语大数据 ／ 64
3.2.1 信息量泛滥的社会 ／ 64
3.2.2 泛滥的数据如何有效存储 ／ 65
3.2.3 迄今为止大数据成功的部分案例——没有啤酒+尿布 ／ 66
3.3 根本没有任何新的技术构成云计算 ／ 70
3.4 数据序列的小波分解定律——轮廓和细节 ／ 71
3.4.1 数据的权重序列和单位权重序列 ／ 71
3.4.2 将数据分解成权重序列的延伸阅读 ／ 74
第4 章 电商群雄逐鹿中原、数据驱动主宰沉浮 ／ 76
4.1 你不知道的数据挖掘 ／ 77
4.1.1 数据挖掘原来是这么回事 ／ 77
4.1.2 孙子兵法曰：杂于利而务可信也，杂于害而患可解也 ／ 87
4.2 数据挖掘在电子商务中的多面性 ／ 91
4.2.1 数据挖掘在电子商务行业中广泛应用 ／ 91
4.2.2 数据挖掘是有巨大价值的，但结论常常是错误的 ／ 95
4.2.3 客观认识数据挖掘 ／ 97
4.3 电子商务数据挖掘的“AVSM 法则” ／ 101
4.4 数据挖掘的工具 ／ 105
4.4.1 数据采集工具 ／ 106
4.4.2 客户端数据分析工具 ／ 107
4.4.3 客户端数据挖掘工具 ／ 108
4.4.4 数据存储——数据库系统 ／ 109
参考文献 ／ 110
第5 章 搭建数据化体系 ／ 111
5.1 绘制销售图谱 ／ 112
5.2 运营常见的数据指标及体系 ／ 114
5.2.1 指导日常运营的一些关键指标 ／ 114
5.2.2 晴雨表的解读技巧 ／ 118
5.2.3 组建流量漏斗模型 ／ 121
5.2.4 诊断流量黑洞 ／ 126
5.2.5 诊断流量骤变原因 ／ 128
5.3 数据分析入门案例 ／ 129
5.4 数据挖掘入门案例 ／ 135
5.4.1 漫话统计学 ／ 135
5.4.2 喜欢买连衣裙的客户比喜欢买卫衣的客户更有价值吗 ／ 136
5.5 数学建模入门案例 ／ 138
参考文献 ／ 140
第6 章 广告投放策略 ／ 141
6.1 互联网广告的特征 ／ 142
6.1.1 定向性 ／ 142
6.1.2 强化品牌印象的利器 ／ 143
6.1.3 “鹬蚌相争，坐收渔翁之利”的蒙眼竞价 ／ 143
6.1.4 非强迫性 ／ 144
6.2 互联网广告的形态 ／ 145
6.2.1 CPC 广告及“通货膨胀” ／ 145
6.2.2 CPS 广告及“高开低走” ／ 149
6.2.3 CPM 广告及“创意无极限” ／ 151
6.2.4 硬广及“暴力拓展” ／ 153
6.2.5 通俗易懂理解RTB 广告机理 ／ 154
6.3 广告投放战略 ／ 158
6.3.1 广告投放预算 ／ 158
6.3.2 广告效果量化模型 ／ 160
6.3.3 投放策略确定 ／ 164
6.4 精准投放基础篇 ／ 166
6.4.1 分时段投放 ／ 166
6.4.2 分地域投放 ／ 171
6.4.3 分品类投放 ／ 171
6.4.4 关键词遴选 ／ 174
6.5 广告投放高级策略 ／ 174
6.5.1 CPC 出价与点击率、转化率之间的理论数学模型 ／ 174
6.5.2 深度解读CPC 与点击率之间的意义 ／ 176
6.5.3 CPC 广告的三种平衡点 ／ 178
6.5.4 广告投放非线性组合优化 ／ 182
6.6 广告资源的整合和管理 ／ 186
参考文献 ／ 188
第7 章 数据驱动艺术设计 ／ 189
7.1 数据驱动与艺术设计漫谈 ／ 190
7.2 网站首页最优长度如何测定 ／ 192
7.3 网页的结构布局策略 ／ 194
7.3.1 经典的结构布局理论 ／ 194
7.3.2 站内搜索的设置 ／ 196
7.3.3 首页商品撤换的“ROI”原则 ／ 197
7.4 商品详情页的“倒三角形”结构 ／ 198
7.5 警惕搭配套餐的骗局 ／ 201
7.5.1 人类最小心理感觉差 ／ 201
7.5.2 搭配套餐的新陈代谢 ／ 202
7.6 关联推荐的设计 ／ 204
7.6.1 关联推荐的机理 ／ 204
7.6.2 支持度、置信度和提升度 ／ 205
7.6.3 小结 ／ 211
参考文献 ／ 212
第8 章 数据化管理 ／ 213
8.1 任何一个团队或项目不能量化就不能管理 ／ 214
8.2 客服团队数据化管理 ／ 215
8.2.1 客服团队排班设计 ／ 216
8.2.2 客服团队的绩效管理 ／ 219
8.2.3 客服团队忠诚度激励方案 ／ 225
8.2.4 客服团队数据化管理高级应用：测算咨询并发数 ／ 230
8.3 供应链数据化管理 ／ 234
8.3.1 供应链数据化管理的点和面 ／ 234
8.3.2 大数据环境下供应链管理的通路 ／ 237
8.3.3 商品结构如何布局 ／ 239
8.3.4 销量预测的三种最基本的方法 ／ 241
8.3.5 现货模式下的弹性补货策略 ／ 247
8.4 大型促销活动促销节点的设计 ／ 249
参考文献 ／ 254
第9 章 不一样的客户关系管理 ／ 255
9.1 客户关系管理的生死穴 ／ 256
9.2 客户关系管理的流程 ／ 258
9.3 客户关系管理五部曲 ／ 260
9.3.1 数据库的组建 ／ 260
9.3.2 数据库的加厚 ／ 265
9.3.3 数据库的标签 ／ 267
9.3.4 数据库的挖掘 ／ 271
9.3.5 客户关系管理的落地 ／ 274
9.4 基于KANO 模型划分服务类型 ／ 276
9.5 客户关系管理用好新媒体的新思维 ／ 280
9.6 客户关系管理商业流小结 ／ 286
9.6.1 了解客户需求的真实痛点 ／ 286
9.6.2 对客户池进行过滤分层 ／ 287
9.6.3 对池内客户张贴标签 ／ 289
9.6.4 对服务进行分类 ／ 291
9.6.5 强化与客户的链接节点 ／ 291
9.6.6 整合CRM ／ 292
参考文献 ／ 293
思考 ／ 294
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| 內容試閱：
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序言
自序
在春风桃李到秋雨梧桐的四季更迭中
那些白衣走马的日子里，风霜不暮少年心
纵有惆怅落寞，无悔匍匐前行
在电商悄然兴起，骤然席卷华夏进行时，旋即跑马圈地风云际会
乘风破浪，孤帆济沧海
纵然伤痛累累，不怨今生
从高歌猛进到血流成河的进程中演绎电商大时代
那些苦心孤诣的日子，红烛昏纱帐外，因寄电商，放浪形骸之外
踉踉跄跄，懵懵懂懂
算而今，误入电商已逾六载
电商原意
乃让草根创业有其地
然
电商人耗尽心思
疯狂触网，几近失控
每一点体会，都是千锤百炼中锻造的干货
每一个脚印，都是电商人踽踽而行的洪流中磨灭不掉的信念
且容我将这些点滴收获
以简单朴实的文字述之
上不求闻达天下
下不求纵横捭阖
若能给诸位看官在行走电商的路上以启迪
已是幸甚，欣慰
电商车轮，依然轰轰向前，不可阻挡
电商前景，依然利绾名牵，冷艳高傲
浮躁，欲望，营养
新的商业文明总是充盈诱惑
诚如
美丽的女人很多，我们只能选择一位作为太太
好的机会很多，但是电商人只能选择其中之一
一切的迷茫和悸动
都是因为欲望太丰富而现实太骨感
数据驱动给了浮躁的电商行路人以辨别真伪的眼睛
不是说感性总在欺骗
只是她也有失真的一面
尘埃是时光的足迹，时光走远了，尘埃落定
能揭橥电商进化注脚的
唯有笔
人生逆旅，我亦行人
是为序
前言
数据化或者量化思维已经在电商运营与管理中起到不可或缺的作用，数据化思维已经全面渗透到电商业态中。尤其，当电商已经进入红海阶段，机会主义不再，技术洼地被填平，通过精细化运营降低边际成本来获利是非常重要的盈利模式，数据化决策已经是电商决策者的必修课。
笔者浸淫电商行业大概六年时间，长期主持和负责数据化管理和运营的相关工作，积累了丰富的电商数据驱动的真实案例素材，这一点其实相当难能可贵，也决定了本书的建筑结构是商业案例的层层递进而非斑驳陆离、道听途说的文字堆砌。如果从记录、搜集、整理和完善案例开始算起，那么这本书至少花费了笔者六七年的时光，绝不允许有滥竽充数的内容充斥其中，哪怕是一丁点可能不合理的内容，笔者都会反复推敲与验证，否则如芒在背。其实，认认真真写一本书是
很辛苦的，也很痛苦；要放弃很多休闲和应酬的时间，更需要长期让出陪家人的时间。
数据化管理与运营重在理念、方法和模式，仅凭数据分析师是断然不可能在电商业务中“兴风作浪”的，更不可能依靠某个人或者一群人的主观能动性把数据驱动做到淋漓尽致的价值诠释，它需要成熟的应用场景和可复制的业务支撑套路。数据化管理与运营在电商行业起步时期，只要大方向不错，精细化运营和管理的作用微乎其微，根本轮不到比拼数据化思维。但是，随着互联网业态不断深入发展，如今在互联网（含移动互联网）跟电力一样稀松平常作为生活、工作刚需之时，数据化管理与运营之道不再是空心概念。尤其是大数据，本质是信息链接，最大的应用场景是政府和商业中的资源优化配置和规划。
这本书其实是《电商大数据——用数据驱动电商和商业案例解析》（软精装版）的姊妹篇，主要做了以下几方面的修改。
（1）删除了《电商大数据——用数据驱动电商和商业案例解析》（以下简称“《大数据》”）原书中大量的附录数据。
（2）删除了“智能化仓库拣货路径的设计”、“基于神经网络建立客户流失预警机制”和“第10 章 数据驱动高级商业案例”等技术难度很高的大数据商业案例。这部分案例对于偏技术的电商从业者来说是极富学习价值，但是对于偏向电商管理的人员理解起来难度不可想象，为了与本书调性和定位一致，故删除《大数据》原书中的这部分章节。
（3）删除了《大数据》中“第8 章 客户‘怪诞行为’研究”，这一章内容寓实用、技术和趣味性为一体，考虑到本书侧重性，亦忍痛删除整章内容。
（4）增加了一章“第3 章 数据驱动相关知识铺垫”，对本书所运用到的概念、定义、方法和技术进行预先铺垫说明，方便读者消化全书内容。
（5）对《大数据》原书中剩下章节都反复进行了不同程度的增删和调优，内容更加饱满，更具张力。
本书仍然分为三个层次，第一个层次（第1 章、第2 章）着力点在于电商战略和战术层面的讲解，期间亦穿插着众多数据驱动的电商案例；只有理解了电商行业趋势和业务形态，才能更好地利用数据驱动电商的发展，数据最终的落脚点终究要回归商业的本质。第二个层次（第3 章、第4 章、第5 章）是讲解数据驱动的相关知识、工具和理念，对数据驱动的方法论及如何构建数据化体系做了深刻探讨。第三个层次（第6 章、第7 章、第8 章、第9 章）是对数据驱动理论的践行，数据只有创造价值才会有价值，对电商常见的广告投放策略、艺术设计、管理运营和CRM 四个构面进行了全新角度的阐述。
本书侧重电商数据化思维和方法的讲授，尽管也不乏大量可以直接“拿来主义”套用的电商实例，但那并不是笔者追求的初衷。能够掌握数据驱动的方法，触类旁通，举一反三才是这本书笔者矢志不渝追寻的精义。德国教育学家斯普朗格（Eduard Spranger）曾说：“不是传授已有的东西，而是要把人的创造力量诱导出来，将生命感、价值感唤醒。唤醒，是一种教育手段。父母和教师不要总是叮咛、检查、监督、审查孩子。他们一旦得到更多的信任和期待，内在动力就会被激发，会更聪明、能干、有悟性。” 斯普朗格的方法论不仅适合孩子的教育，亦对笔者有所启示。读完这本书，期望读者会有更多的灵感。灵感也许并不来自于这本书，但是有可能是在阅读过程中碰撞出来的。创造力是需要被哪怕一点点微弱的灵感唤醒的。
一直以来，笔者被一些电商圈内的朋友们称之为老师、教授、专家和前辈，虽然偶尔也会去一些重要场合传道授业解惑，不过内心深处一直诚惶诚恐，怕误人子弟。这本书是笔者的诚意之作，确实耗费了很多心血，但愿能给电商人一点借鉴和参考。
本书能够面世，尤其需要感谢电子工业出版社张彦红老师锲而不舍地支持，长期地合作，事无巨细地沟通，在笔者心中，张老师早已成为亦师亦友。需要感谢文字编辑杨璐老师，悉心的书稿编排才让本书有了更高的成色。需要感谢出版社所有设计、包装、宣传、发行和运营的老师们。还要感谢雪鹰传奇那些从未见过面的粉丝们，是他们的支持让笔者有了更多的勇气，是他们的来信和建议让本书的品质有了显著提升。还要感谢我的太太查玲凤女士，背后长期默默地支持无以言谢。
这本书还要献给在2015 年金羊年母亲节出生的李真小朋友，让笔者从此翻开了新的人生篇章！
雪鹰传奇
上海市浦东新区陆家嘴
2015 年8 月
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