电商流量数据化运营_宋天龙_9787111690238

这是一本系统讲解数据如何在营销与运营的全流程中发挥驱动作用和辅助决策价值的著作。是知名数据分析专家宋天龙的厚积薄发之作，得到了行业里多位专家的一致好评和推荐。

在内容组织形式上，本书有宏观和微观两条主线：

宏观上，内容围绕流量数据化运营的全流程展开，涵盖渠道策略与计划管理、媒体投放与执行管理、渠道投放效果评估与分析、流量运营监控与效果复盘等各个环节。目标是指导企业如何通过数据实现低成本、大批量、高质量的流量引入，这是流量运营的核心目标，也是本书要解决的核心问题。

微观上，内容根据流量数据化运营的业务操作过程来组织，以业务场景为切入点，依次按照业务问题、数据支持方案、实用工具实操的思路展开，通过案例介绍具体的实施过程，用数据解决具体业务问题。

这本书的重点不是数据分析的原理和方法，也不是数据分析工具的使用，更不是营销等具体业务工作如何开展，相关的知识全部融合到具体的应用场景中，重点是如何让数据在营销与运营的全流程中发挥价值，真正实现业务与数据的互相促进与补充。

本书不要求读者有数据分析基础，也不要求有Python基础。80%的数据处理工作通过Excel完成，余下的20%通过Python完成，即便没有Python基础，也能顺利完成全书的实操。所有实操案例均提供源数据和完整代码。

为什么要写这本书

在互联网时代，流量运营是企业的核心运营内容之一，包括流量获取和流量转化两个环节。前者负责把外部流量引入企业内部，后者负责转化流量并达成企业目标。本书内容侧重于前者，通过数据帮助企业实现低成本、大批量、高质量的流量引入。

本书内容涵盖基于数据的渠道策略与计划管理、媒体投放与执行管理、渠道投放效果评估与完整营销流程复盘，知识构建上以场景应用为核心，重点介绍在什么场景下应该选择什么样的解决方案、后交付什么样的数据结论或内容，并通过具体案例介绍完整实施过程。

本书80%的实践内容基于Excel完成，剩余20%基于Python完成。因此，即使读者没有任何Python基础，也能完成本书绝大部分案例实践。

这不是一本讲数据分析原理的书，所有的理论知识都融合在应用场景中；这也不是一本介绍Excel或Python的工具书，Excel或Python都只是辅助工具而已；这更不是一本侧重于介绍渠道拓展、商务合作、媒介执行、营销工具使用等纯业务知识和经验的书，我相信很多读者在这方面比我更专业。这是一本拿来用（而不是拿来学）的书，可以作为案头工具书或参考书，其价值在于教会读者如何在营销全流程中发挥数据的辅助决策甚至数据驱动的作用，实现业务数据相互补充和促进，真正达到1 1>2的效果。

读者对象

本书对读者的知识背景和能力没有特定要求，适合以下流量运营相关人员和对流量运营工作感兴趣的读者阅读。

数据运营人员、数据营销人员。这是本书的核心目标人群，基于数据的运营和营销方式能辅助他们优化营销业务。

营销和市场推广人员。本书的运营对象是流量，围绕流量获取展开相关工作的业务部门都可以通过阅读本书来提升数据化运营能力。

数据分析师、网站分析师、商业分析师。他们能通过本书获得相对完整的数据决策支持与应用的概念、思路和方法，这对于后续职业发展和成长规划具有重要意义。

高等院校的毕业生、职场新人、计划转行到数据运营岗的在职人士。本书没有深奥的理论，没有复杂的工具操作说明，以用为导向，使得读者能很快理解业务场景以及数据应用模式，进而快速投入流量数据化运营的相关工作中。

如何阅读本书

本书共包含8章，按照数据化运营的工作脉络依次展开。

第1章对全书内容进行了提纲挈领的介绍，包括流量运营的相关概念、基本步骤、职能岗位和数据来源。

第2章盘点了企业中常见的10类流量渠道，包括直接输入流量渠道、SEO渠道、SEM渠道、硬广告渠道、信息流广告渠道、社群渠道、MCN渠道、会员营销渠道、CPS渠道以及其他流量渠道。

第3章介绍了数据在渠道策略与计划管理阶段的应用，包括设计企业级流量渠道策略、基于多指标综合决策的渠道选择、发掘流量爆发力强的渠道、预测付费渠道效果并进行KPI管理、预测直接输入与SEO效果并设置合理预期、基于多因素限制的目标化的预算分配、基于用户行为模式的渠道组合管理。

第4章介绍了数据在媒体投放与执行管理阶段的应用，包括基于Lookalike的投放人群管理、基于用户喜好的投放内容管理、基于效果的广告触达媒介优选、广告投放的排期要素管理、着陆页测试与优化、渠道测试性投放，以及渠道补量、扣量和余量。

第5章介绍了数据在执行常见问题的排查与解决阶段的应用，包括渠道执行问题排查常用维度、排查实时流量骤降的原因并做好预防、排查实时流量骤增的原因并解除异常、排查流量下滑渠道并找到优化点、排查ROI下降的原因并找到问题点。

第6章介绍了数据在营销渠道的效果评估与基本分析阶段的应用，包括如何评估渠道效果的好坏、如何通过归因合理分配渠道转化贡献、如何分析渠道效果的边际效应、如何找到渠道转化短板并提升转化效果、如何分析渠道留存效果、如何分析渠道的时间特征、如何对流量渠道做分组分析、如何分析着陆页数据。

第7章介绍了数据在渠道效果专题性研究阶段的应用，包括流量渠道的效果标杆研究、渠道效果影响因素研究、转化路径的媒体组合规律研究、渠道相似度研究、虚假流量辨别与研究。

第8章介绍了数据在流量运营的监控与效果复盘阶段的应用，包括流量日常监控、流量复盘、撰写分析报告。

除了以上内容外，以下是本书中涉及的特定内容的解释和说明。

提示：重要提示和应用技巧，每条提示信息内容量较少，一般都是经验类的总结。

注意：需要引起注意的知识，能帮助读者在应用时避免踩坑。

关于案例数据源文件和代码文件：本书除了第1章、第2章和第8章外，其他章都有对应的源数据和完整代码，可以在华章网站（wwwhzbookcom）或者数据常青藤博客（wwwdataivycn）下载相关资源。

勘误和支持

由于笔者水平有限，加之撰稿时间仓促，书中难免会出现一些错误或者不准确的地方，恳请读者批评指正。读者可通过以下途径联系并反馈建议或意见。

微信沟通：本书已经建立讨论群，读者可先添加笔者个人微信（TonySong2013），再进入讨论群。

网站讨论区：在笔者的数据常青藤博客的书籍讨论区留言。

电子邮件：517699029@qqcom。

致谢

在本书的撰写过程中，笔者得到了来自多方的指导、帮助和支持。

首先，感谢王晓东先生和柳辉先生。王晓东先生是我多年好友，是他力邀我来触脉咨询担任重要职位并给予我极大的信任；柳辉先生带领触脉在业务增长、公司布局、全球化等方面所取得的成绩让我备受鼓舞，也为我的成长提供了坚实的基础。

其次，感谢机械工业出版社华章公司的老师们。杨福川老师用他专业的经验、广阔的视野、前瞻的意识帮助我打开了写作思路。这本书不是心血来潮之作，而是在撰写《Python数据分析与数据化运营》时就已经敲定的系列主题。另外，感谢参与审校、排版、印刷、发行等环节的老师们，他们的辛勤付出保证了本书的顺利面世。

再次，感谢在我从业各个阶段支持与帮助过我的领导、朋友以及合作伙伴，尤其是田学锋先生，他是我的良师益友，也是开启我流量视野的领路人；其他一起工作的小伙伴（排名不分先后）包括庞程程、徐子东、赵光娟、王成、吕兆星、郑传峰、杨晓鹏、张默宇、张璐、张伟松、白迪、许嫚等。

后，感谢我的父母、家人，尤其是我的夫人姜丽女士，她在我写书的这段时间把家里的一切料理得井井有条，才让我得以有精力完成本书。

谨以此书献给热爱数据工作并为之奋斗的朋友们！

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