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站外引流+站内引导:流量不是梦!

在转化率这个很长、很复杂的链条结果中,提升某个节点的转化,就可以提高转化率。 零售卖家对销售的判断一般来自于自己的销售经验,直接根据销售趋势图来判断销量,利用均值、周转率、促销评估就能给出整体的销量数字,如果从各个渠道的的 流量和站内的主要模块来细分,可更准确地预测相关的销量。每个环节可做事情也许更多,各个模块的玩法也不同,具体的玩法取决于各个网站的脾气、团队的组 建、商品的选择、面向的用户群体。销售一般的都会分成两个部分:站外引流、站内引导,如果对应的公司部门就是市场部和品类部,有的公司可能就一个部门

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【干货】从0到1搭建运营数据分析知识体系

导读:数据分析在运营工作中无处不在,无论是活动复盘、专题报告、项目优化,还是求职面试,数据分析都有一席之地。对于数据分析,我发现很多运营都有这样一些困惑: 不知道从哪里获取数据;不知道用什么样的工具;不清楚分析的方法论和框架;大部分的数据分析流于形式;其实,数据分析并没有大家想象的那么难!接触了很多数据从业者,总结了这篇文章,希望对有志于学习数据分析的运营同学有所帮助。 一、概念:数据和数据分析 其实大家一直都在接触数据和数据分析,但是对于两者具体的定义又很难说清楚。我曾经做过一个调查,问一些运营同学,下

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大数据营销的三大流派:刻舟求剑、叶公好龙和甩手掌柜

【摘要】首先要强调一点,本文讨论的重点是大数据“应用”,尤其是针对企业营销的大数据应用,对于大数据技术本文会有少量涉及,但是对于大数据工程、大数据科学,这不是这篇文章关注的范畴。 大数据营 销应用,在大数据带来的各类应用中,恐怕是品牌企业最关注的一个方向。被许多媒体报道过的ZARA的案例,就是一例典型的基于大数据获取、分析,完成经营 及营销决策的案例。这个案例让很多企业认识到,通过大数据了解客户的喜好趋势、提高利润空间,可能是一个非常有效的途径。但是我们要知道,因为大数据很 大,从关注到真正做出适当的投入和

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活用GA的监测协议(Measurement Protocol)功能,实现你想不到的数据监测!

大约两年半以前,一位当时就已经从事互联网数据工作多年的前辈在笔者边上如是说:“最没有不可替代性的就是数据分析师,就是个锦上添花的。像什么策划啊、产品啊、美工啊、前端啊、IT啊,这些那都是必需品,没有了他们活根本就干不了了;没有他们,数据分析师分析什么啊!”笔者虽然在入行前就觉得,数据分析是个“放马后炮”、当“事后诸葛”的事,但由于喜爱所以比较纠结。这段话让原本纠结的我,毅然决然把自己定位成了可以拿到数据的数据分析师。毕竟,数据分析的前提是:已经有数据了。数据你都搞不来,还分析个毛线啊! 当时,在耍谷歌分析(

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【数据分析】一位电商数据分析师的经验总结

就数据分析职业来说,个人感觉这对互联网公司来说是非常重要的,也是确实能够带来实际效果的东西。比如说利用数据分析做会员的细分以进行精准化营销;利用数据分析来发现现有的不足,以作改进,让顾客有更好的购物体验;利用CRM系统来管理会员的生命周期,提高会员的忠诚度,避免会员流失;利用会员的购买数据,挖掘会员的潜在需求,提供销售,扩大影响力等等。   最开始进公司的时候是在运营部,主要是负责运营报表的数据,当时的系统还很差,提取数据很困难,做报表也很难,都是东拼西凑一些数据,然后做成PPT,记得当时主要的数据就是销

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