第 1 章 數據化營銷基礎 1
1.1 數據化營銷基礎及常用概念 2
1.1.1 何為數據化營銷 2
1.1.2 構建數據化營銷本能 4
1.2 數據化營銷經常用哪些數據 5
1.2.1 網絡營銷數據 6
1.2.2 流量數據 10
1.2.3 運營數據 13
1.2.4 商品倉儲數據 14
1.2.5 用戶數據 17
第 2 章 百度統計 19
2.1 賬戶管理 19
2.1.1 百度統計賬戶類型 19
2.1.2 百度統計的原理 20
2.1.3 百度統計的安裝 21
2.2 百度統計的數據挖掘 27
2.2.1 網站流量：流量分析報告 28
2.2.2 訪客從哪裏來：來源分析報告 36
2.2.3 訪客分析 41
2.2.4 訪問分析觀察轉化路徑 46
2.2.5 提高競爭力：轉化分析報告 56
2.2.6 優化分析報告 59
第 3 章 Google Analytics 61
3.1 Google Analytics 基礎 62
3.1.1 安裝 62
3.1.2 Google Analytics 報告常用指標介紹 63
3.2 Google Analytics 報告 68
3.2.1 Google Analytics 的維度和指標 68
3.2.2 流量獲取：所有流量報告 70
3.2.3 行為：網站內容報告 74
3.2.4 受訪群體：用戶流報告 82
3.2.5 實時報告 85
3.2.6 Google Analytics 如何設置轉化目標 87
3.3 高級細分功能 90
3.3.1 為什麼需要高級細分 90
3.3.2 高級細分在哪裏設置 91
3.3.3 幾個常用的高級細分案例 92
3.3.4 站外廣告鏈接的設置及應用 95
第 4 章 數據化營銷分析辦法 100
4.1 構建數據本能 100
4.1.1 定性分析法 100
4.1.2 原因分析法 102
4.1.3 轉化率是效果營銷的重要指標 105
4.2 電商活動及廣告投放 109
4.2.1 如何製訂年度大促計劃 109
4.2.2 廣告投放的分析維度 125
4.2.3 如何製作一份營銷策劃方案 129
4.3 産品發展各階段的營銷特點及主要辦法 136
第 5 章 效果營銷代錶：百度 SEM 廣告 147
5.1 SEM 及百度競價 148
5.1.1 SEM 概念及廣告形式 148
5.1.2 百度競價基礎流程 151
5.1.3 競價流程常見問題 151
5.2 競價的流量控製思維 154
5.2.1 百度競價戰略製定 154
5.2.2 百度競價戰略製定之賬戶策略 159
5.2.3 賬戶結構的搭建 164
5.2.4 百度移動端 SEM 推廣分析 168
5.3 關鍵詞設置辦法 174
5.3.1 關鍵詞收集和導入 174
5.3.2 購買階段關鍵詞的劃分 179
5.3.3 關鍵詞的匹配方式和齣價 182
第 6 章 效果營銷代錶：百度移動 DSP 186
6.1 DSP 概念及廣告形式 186
6.1.1 什麼是 DSP 186
6.1.2 DSP 廣告的特點 187
6.1.3 DSP 廣告的付費形式 188
6.1.4 DSP 的廣告形式 188
6.2 百度移動 DSP 推廣策略 189
6.2.1 如何判斷是否適閤做 DSP 廣告 190
6.2.2 根據人群製定推廣策略 190
6.3 百度移動 DSP 建戶流程 193
第 7 章 廣告營銷頁製作 201
7.1 營銷頁邏輯及用戶需求挖掘 201
7.1.1 營銷頁精細運營及邏輯 201
7.1.2 營銷頁包含哪些內容 203
7.1.3 確定用戶需求的 4 大方法 205
7.2 營銷頁製作技巧 209
7.2.1 廣告頁信息傳達的 6 大技巧 209
7.2.2 營銷頁製作誤區 213
第 8 章 用 Excel 做數據分析 217
8.1 用 Excel 做數據分析之常用函數 217
8.1.1 Excel 基礎快捷鍵 217
8.1.2 邏輯函數 221
8.1.3 日期函數 223
8.1.4 零件函數 226
8.1.5 VLOOKUP 函數 230
8.1.6 SUMIFS 函數 231
8.1.7 COUNTIFS 函數 233
8.2 用數據透視錶做營銷分析 237
8.2.1 創建數據透視錶 238
8.2.2 數據透視錶的布局 240
8.2.3 數據透視錶使用前提 241
8.2.4 計算數據透視錶字段 244
8.2.5 總計百分比與父行匯總百分比 249
8.2.6 切片器的使用 252
8.2.7 數據透視錶字段分組 254
8.3 Power Query 大幅提高數據分析效率 257
8.3.1 CSV 文件夾匯總 257
8.3.2 數據處理及追加閤並 266
8.3.3 XLSX 文件夾閤並 271
8.3.4 Power Query 分組匯總功能 275
8.3.5 Power Query 閤並查詢功能 278
第 9 章 數據可視化 287
9.1 錶格圖形化 287
9.2 柱形圖的使用技巧 292
9.3 摺綫圖的使用技巧 295
9.4 餅狀圖的使用技巧 301
· · · · · · (收起)