课程大纲：

电子商务运营的培训

课程目标
电商竞争日益白热化，任一家企业，无论大小，都难以逃离生存或发展的困境。既然是数据的时代，摆脱困境也别无选择，需要从数据入手。从他处学习数据分析与数据挖掘，要么太难起点高，力不从心；要么太远，很难用于电商业务。 移动全业务下，网站经营也是开拓业务渠道非常重要的一个环节，本课程通过国内外着名网站的实际运作案例演绎分析，来讲述网站电子商务需要提升注意的环节。

课程大纲
第1章 电子商务运营和数据
1、2012年大的赌局
2、为300万人建300万个网站
3、电子商务的RUPI概念
4、在互联网上卖米
5、电子商务怎么能离开数据
6、淘宝店的四个核心数据
7、电子商务数据运营的五大应用
8、让网站更吸引人
9、把潜在客户转化成真正的客户
10、挖掘老客户价值
11、推荐系统的设计和应用
12、针对不同客户提供个性化的产品
13、关于电商数据的六个“W”和一个“H”

第2章 我们需要知道的数据分析
1、从数据分析讲师林彪说起
2、数据分析基本概念
-就这么简单：三种基础数据
-我们这样来理解数据
-概率并不可怕
3、让我们开始加工数据
-数据集成把所有数据都拿过来
-数据清洗给数据玩“洗刷刷”
-数据转换给数据换个“马甲”
-数据规约有时候也要丢掉数据
4、用向量表示数据
5、网站日志的收集和处理
-网站日志信息分类
-网站日志实例
-网站日志预处理
6、好的分析方法看图说话
-起起伏伏用折线图
-简单比较用柱状图
-转化率用漏斗图表示直观
-雷达图显示用户偏好
-表示比例好的饼图和环形图

第3章 我们需要知道的数据挖掘
1、什么是数据挖掘
-尿不湿和啤酒
-Target和怀孕预测指数
-从数据分析到数据挖掘
-数据挖掘的一般过程
2、人人都能做数据挖掘
3、我们需要知道的四类数据挖掘算法
-分类人以群分
-聚类物以类聚
-关联马原告诉我们事物是普遍联系的
-序列排队的规律，中国人明白
4、Web挖掘和信息检索
-Web挖掘和信息检索
-协同过滤推测同类客户的行为
-个性化推荐和推荐系统我们要更懂客户

第4章 数据分析和数据挖掘工具的选择
1、数据分析工具
-用Excel做数据分析
-MATLAB
2、网站分析工具
-用GA做分析
-GA的限制
-各种站长工具
3、用R语言制作的工具
-用R做数据分析的优势
-用R绘制热力图
-用Rattle分析广告投放数据
4、其他的开源数据挖掘工具
-Weka数据挖掘工具
-Google提供的数据挖掘工具
5、电商平台上的各种工具
-用量子恒道分析淘宝网店
-淘宝上的数据*
-开放平台上的工具
6、数据展示工具

第5章 电子商务数据运营入门
1、在讨论数据运营之前
-数据运营的四大障碍
- 数据不是万能的
2、电子商务运营中重要的数据点
-访客数
-转化率
-客单价
3、一切让数据说话
-要有总体的概念
-每天的运营数据不可忽视
-重要的是ROI
4、有哪些数据分析需要做
-网站流量分析
-商品销售分析
-定期数据分析
-内容分析
5、从零开始打造电子商务企业
-Bootstrapping，一步一步来
-商品选择
-平台选择
-经营策略和定位的选择
-推广选择

第6章 电子商务数据运营的方法
1、 用数据解决运营中的问题
-商品评估
-流量评估
-页面评估
-网站评估
-服务评估
2、客户分析数据模型
-数据模型的建立和应用
-客户生命周期模型
-RFM客户数据模型
-基于客户访问信息的分析模型
-基于访客系统属性的分析模型
3、WAMM模型
4、如何针对独立B2C做数据运营
5、数据运营的考核KPI
-KPI的SMART原则
-电子商务运营的KPI设定

第7章 电商运营之免费流量获取
1、免费的自然流量SEO
-为什么需要做SEO
-SEO站内优化
-SEO站外优化
-SEO小实操
2、淘宝SEO
3、企业官网和官博
4、口碑和互动营销

第8章 电商运营流量获取做有效的广告
1、做有效的广告
-互联网广告的优势
-网站联盟广告
-互联网广告分析
-广告优化和定向投放
2、淘宝上的广告
-淘宝直通车
-钻石展位
3、搜索引擎竞价排名和SEM
-搜索广告的类型
-搜索广告的效果
-通过数据分析做SEM
4、EDM
-EDM和客户生命周期
-EDM的KPI
-EDM中的延时效应性
-EDM中的数据筛选
-EDM上的RFM模型应用
5、多管齐下
-整合营销
-多渠道运营

第9章 把流量变成真实客户
1、流量分析
-访客量的分析
-分析流量来源特点
-分析访客时空属性
-分析访客的人群属性
-分析客户兴趣属性
2、页面分析
-网站上的内容
-页面跳出率和二跳率
-页面热度分析
3、网站分析
-网站日志分析
-提升网站质量
4、提升网站转化率
-抓住每一个环节的数据
-怎样吸引客户下订单
-找回被放弃的购物车
-不盲目追求转化率

第10章 深度挖掘客户价值
1、有价值客户的特征
-建立CRM（客户关系管理）
-构建客户综合价值模型
-用客户生命周期模型提升收入
-用RFM算法找出MVC
2、如何把客户黏在我们的网站
-提升客户平均停留时间
-客户活跃度分析
-做客户流失分析
3、客户需要什么商品
-找出热门商品
-用推荐系统提高客单价
4、商品相关的数据挖掘
-用决策树分析商品
-用聚类算法对商品分类
-用关联算法做商品匹配
-用序列算法分析商品上下架时间

第11章 电子商务运营还有哪些事儿
1、相关管理系统
2、移动电商和数据
-移动电商的特殊性
-数据挖掘和LBS
-移动广告
-移动互联网数据面临的问题
3、电商和Big Data
-BigData是什么
-电商的大数据可以怎么“玩”
-Big Data上的技术
-联机分析处理（OLAP）
4、电子商务网络安全
5、企业竞争与反竞争

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