恆盛傑電商資訊編著的《電商淘金》不是單純的說教式工具書，它的獨特之處就在於，不僅教會讀者如何獲取網店運營相關數據，還詳細說明了數據整理的方法及分析思路。是的，本書*重要的就是“思路”二字，書中內容強調解決不同問題時應有的正確思路，從而扭轉過去“憑經驗打天下”的陳舊思想。並且書中還穿插了實際的案例，讓讀者學會舉一反三。

隨著時間的推移，電子商務的發展已經越來越完 善，競爭也越來越激烈。過去賣家隻需要知道如伺開 店、如伺上架商品等基礎操作知識就可以運營起一家 網店，而現在，不懂得網店管理與運營之道、不會進 行數據分析，最終的結果隻會是失敗。簡單說來，數 據分析就是收集網店數據，通過清晰明確的思路進行 分析，找出網店運營的問題所在，並制定最佳方案進 行解決。 恆盛傑電商資訊編著的《電商淘金》共有9章， 既有網店數據化運營的思路與工具等理論性的知識， 又從選品、SEO優化、流量、轉化率、營銷以及庫存 和客服等各個方面結合具體案例進行了數據化管理與 運營的詳細講解。 本書適合作為學校電子商務、經濟管理等專業的 教材，也適合網店創業人員、管理人員、兼職人員閱 讀，還可以作為電商培訓班的教學用書。

前言
如何獲取雲空間資料
第1章 數據，網店管理與運營的基礎
1.1 解密大數據時代的網店管理與運營
1.2 數據分析四步走
1.2.1 收集數據
1.2.2 整理數據
1.2.3 分析數據
1.2.4 得出結論
1.3 數據和網店管理與運營的結合
1.3.1 賣家必須明白的指標
1.3.2 網店數據化管理與運營PDCA循環法
1.3.3 網店問題數據化解決思路
1.4 從宏觀上監控數據
1.4.1 借助淘寶指數
1.4.2 借助淘寶排行榜
1.4.3 借助阿裡指數
1.4.4 借助百度指數
第2章 市場怎麼樣，數據說了算
2.1 快速找到行業的藍海
2.1.1 有市場潛力的商品長什麼樣
2.1.2 快速找準所需數據
2.1.3 整理收集到的市場數據
2.1.4 從整理好的數據中發現潛力商品
2.2 掌握市場需求變化的節奏
2.2.1 商品什麼時候該上貨
2.2.2 驗證結論
2.3 多維度發現市場需求
2.3.1 不要錯過熱門事件帶來的商機
2.3.2 關注淘寶不同時期的推廣
2.4 找到有市場潛力的商品屬性
2.4.1 分析商品屬性的價值
2.4.2 商品屬性數據的收集與整理
2.4.3 找準優質屬性提升店鋪業績
第3章 做好商品上架離不開淘寶SEO
3.1 價格與淘寶搜索權重的關繫
3.2 定價需要考慮的5大因素
3.2.1 店鋪商品定位
3.2.2 消費人群
3.2.3 商品的銷售意義
3.2.4 市場需求量和供應量
3.2.5 競爭對手價格
3.3 定價不能憑感覺
3.3.1 從數據出發對價格“錎銖必較”
3.3.2 從心理學出發讓價格深得買家人心
3.4 SEO的核心要素——商品標題
3.4.1 標題與淘寶搜索權重的關繫
3.4.2 找尋關鍵詞渠道全解析
3.4.3 通過數據分析篩選候選關鍵詞
3.4.4 用**公式打造黃金標題
3.4.5 從數據和技術層面分析標題的可行性
3.5 萬事俱備，隻欠上架時間
3.5.1 賣家信用中蘊含的秘密
3.5.2 買家到底什麼時候來
3.5.3 競爭商品到底什麼時候上架
3.5.4 不同賣家分析上架時間的側重點
第4章 用好數據利器玩透店鋪流量
4.1 找到關鍵點提高流量很簡單
4.1.1 店鋪流量來源大盤查
4.1.2 店鋪流量數據統計
4.1.3 找到流量問題，一招制勝
4.2 直通車地域投放的**玩法
4.2.1 研究店鋪的地域流量數據
4.2.2 研究淘寶指數的地域數據
4.2.3 多維度地域數據結合
4.3 掌控新老客戶的流量是一種技巧
4.3.1 健康的新老客戶流量比例
4.3.2 讓新客戶自然流量節節升高
4.3.3 老客戶流量直線下降怎麼辦
4.4 流量價值的計算
4.4.1 獲取計算流量價值所需數據
4.4.2 用Excel快速計算流量價值
第5章 轉化率——讓流量價值產生質的飛躍
5.1 深刻認識轉化率數據背後的意義
5.1.1 靜默轉化率
5.1.2 咨詢轉化率
5.1.3 與下單支付相關的轉化率
5.1.4 與關鍵詞相關的轉化率
5.2 訪客的不同對轉化率產生的影響
5.2.1 訪客來源、類型的不同
5.2.2 訪客地區的不同
5.3 找準轉化率不能提高的致命傷
5.3.1 如何有條有理地分析轉化率數據
5.3.2 如何有條有理地提高轉化率
5.4 從買家的需要出發提升轉化率
5.4.1 引流能力強的關鍵詞不一定是好詞
5.4.2 根據買家需求安排詳情頁元素的比重
5.5 流量軌跡暗藏的秘密
5.5.1 流量軌跡與轉化率間的關繫
5.5.2 分析流量軌跡的目的是提高轉化率
5.6 *快*輕松提高轉化率的方法
5.6.1 下單-支付轉化率中的貓膩
5.6.2 讓買家付款不掌握技巧怎麼行
第6章 提升店鋪業績的數據營銷法
6.1 讓節假日來拯救網店數據
6.1.1 節假日營銷法的精髓
6.1.2 節假日營銷甘特圖你也可以做
6.2 讓營銷數據保持健康趨勢
6.2.1 健康的營銷活動數據是什麼樣的
6.2.2 健康營銷活動案例
6.3 投入產出比*小的營銷法
6.3.1 你的買家長什麼樣
6.3.2 精明地選擇包郵地區
6.3.3 幫助店鋪獲得*多有利評價
6.3.4 針對目標買家精準投放廣告
6.3.5 做好VIP老客戶營銷
6.4 減小損失*有效的營銷法
6.4.1 整理店鋪退貨數據
6.4.2 從地域著手減少退貨
6.4.3 從快遞著手減少退貨
6.4.4 從退貨原因著手減少退貨
第7章 生財有道——多維度數據綜合應用
7.1 地域流量與轉化率數據的結合
7.1.1 流量與轉化率數據結合的意義
7.1.2 如何利用流量與轉化率數據
7.2 商品數據的多維度分析
7.2.1 商品多維度數據的整理
7.2.2 數據結合——流量、轉化率、支付金額
7.2.3 數據結合——流量、銷量、收藏量
7.2.4 數據結合——流量、停留時長、銷量
7.2.5 數據結合挑選店鋪潛力爆款
7.3 店鋪數據的多維度分析
7.3.1 店鋪多維度數據的獲取方法
7.3.2 店鋪多維度數據的整理
7.3.3 多維度數據分析店鋪問題
第8章 賣家不可忽視的庫存數據
8.1 商品生命周期全掌控
8.1.1 分析商品生命周期的意義
8.1.2 用淘寶指數分析商品的生命周期
8.1.3 用阿裡指數分析商品的生命周期
8.1.4 用百度指數分析商品的生命周期
8.1.5 用生e經分析商品的生命周期
8.2 合理備貨、補貨
8.2.1 網店庫存數據一步采集到位
8.2.2 商品備貨、補貨數據計算
8.3 補什麼樣的貨買家*喜歡
8.3.1 備貨時的商品屬性選擇
8.3.2 補貨時的商品屬性選擇
第9章 不用實時監督，用數據就能管理好客服
9.1 合理的KPI制度讓客服高效工作
9.1.1 周全思考客服KPI制度組成
9.1.2 科學制定績效考核表
9.2 從客服數據中找到每個客服的短板
9.2.1 初步分析客服數據
9.2.2 可視化分析客服數據
9.3 打造店鋪**客服
9.3.1 培養**客服從招聘開始
9.3.2 **客服都有什麼好習慣
9.3.3 客服解決差評的方法