具体描述
《运营进阶：数据化营销实战》是对数据化运营在实际工作中的全方位解读。
《运营进阶：数据化营销实战》内容主要包括运营工作中使用的工具和方法，并且以 SEM 和 DSP 两类营销工具作为切入点，深入讲解数据分析在推广中的实际运用，以及如何结合 Excel 来做数据分析。
整体来说《运营进阶：数据化营销实战》是一本讲解数据运营实操的书籍。
《运营进阶：数据化营销实战》讲解了数据化营销的工作思路、执行方法，适用于互联网运营工作的各类工作场景，并且提供大量实战表格，它们均来自于被验证过的实战经验。
《运营进阶：数据化营销实战》面向的读者群体：从业1～3 年的互联网运营及推广人员；准备从事或者想了解运营工作的人员；挖掘运营效率，提升业务成绩的运营从业者。
作者简介
大风704
32岁未婚大叔，归来仍是少年。
从业10年，历任上市公司线上运营负责人、创业公司运营总监。
专注互联网与创业，多年来专心研究并从事互联网营销、电子商务及产品运营等领域。
也是跨界大人，乐于个人成长、时间管理等领域的分享。
●个人微信号：shenxuanchen
●新浪微博号：大风704
●微信公众号：大风704
目录信息
1.1 数据化营销基础及常用概念 2
1.1.1 何为数据化营销 2
1.1.2 构建数据化营销本能 4
1.2 数据化营销经常用哪些数据 5
1.2.1 网络营销数据 6
1.2.2 流量数据 10
1.2.3 运营数据 13
1.2.4 商品仓储数据 14
1.2.5 用户数据 17
第 2 章 百度统计 19
2.1 账户管理 19
2.1.1 百度统计账户类型 19
2.1.2 百度统计的原理 20
2.1.3 百度统计的安装 21
2.2 百度统计的数据挖掘 27
2.2.1 网站流量：流量分析报告 28
2.2.2 访客从哪里来：来源分析报告 36
2.2.3 访客分析 41
2.2.4 访问分析观察转化路径 46
2.2.5 提高竞争力：转化分析报告 56
2.2.6 优化分析报告 59
第 3 章 Google Analytics 61
3.1 Google Analytics 基础 62
3.1.1 安装 62
3.1.2 Google Analytics 报告常用指标介绍 63
3.2 Google Analytics 报告 68
3.2.1 Google Analytics 的维度和指标 68
3.2.2 流量获取：所有流量报告 70
3.2.3 行为：网站内容报告 74
3.2.4 受访群体：用户流报告 82
3.2.5 实时报告 85
3.2.6 Google Analytics 如何设置转化目标 87
3.3 高级细分功能 90
3.3.1 为什么需要高级细分 90
3.3.2 高级细分在哪里设置 91
3.3.3 几个常用的高级细分案例 92
3.3.4 站外广告链接的设置及应用 95
第 4 章 数据化营销分析办法 100
4.1 构建数据本能 100
4.1.1 定性分析法 100
4.1.2 原因分析法 102
4.1.3 转化率是效果营销的重要指标 105
4.2 电商活动及广告投放 109
4.2.1 如何制订年度大促计划 109
4.2.2 广告投放的分析维度 125
4.2.3 如何制作一份营销策划方案 129
4.3 产品发展各阶段的营销特点及主要办法 136
第 5 章 效果营销代表：百度 SEM 广告 147
5.1 SEM 及百度竞价 148
5.1.1 SEM 概念及广告形式 148
5.1.2 百度竞价基础流程 151
5.1.3 竞价流程常见问题 151
5.2 竞价的流量控制思维 154
5.2.1 百度竞价战略制定 154
5.2.2 百度竞价战略制定之账户策略 159
5.2.3 账户结构的搭建 164
5.2.4 百度移动端 SEM 推广分析 168
5.3 关键词设置办法 174
5.3.1 关键词收集和导入 174
5.3.2 购买阶段关键词的划分 179
5.3.3 关键词的匹配方式和出价 182
第 6 章 效果营销代表：百度移动 DSP 186
6.1 DSP 概念及广告形式 186
6.1.1 什么是 DSP 186
6.1.2 DSP 广告的特点 187
6.1.3 DSP 广告的付费形式 188
6.1.4 DSP 的广告形式 188
6.2 百度移动 DSP 推广策略 189
6.2.1 如何判断是否适合做 DSP 广告 190
6.2.2 根据人群制定推广策略 190
6.3 百度移动 DSP 建户流程 193
第 7 章 广告营销页制作 201
7.1 营销页逻辑及用户需求挖掘 201
7.1.1 营销页精细运营及逻辑 201
7.1.2 营销页包含哪些内容 203
7.1.3 确定用户需求的 4 大方法 205
7.2 营销页制作技巧 209
7.2.1 广告页信息传达的 6 大技巧 209
7.2.2 营销页制作误区 213
第 8 章 用 Excel 做数据分析 217
8.1 用 Excel 做数据分析之常用函数 217
8.1.1 Excel 基础快捷键 217
8.1.2 逻辑函数 221
8.1.3 日期函数 223
8.1.4 零件函数 226
8.1.5 VLOOKUP 函数 230
8.1.6 SUMIFS 函数 231
8.1.7 COUNTIFS 函数 233
8.2 用数据透视表做营销分析 237
8.2.1 创建数据透视表 238
8.2.2 数据透视表的布局 240
8.2.3 数据透视表使用前提 241
8.2.4 计算数据透视表字段 244
8.2.5 总计百分比与父行汇总百分比 249
8.2.6 切片器的使用 252
8.2.7 数据透视表字段分组 254
8.3 Power Query 大幅提高数据分析效率 257
8.3.1 CSV 文件夹汇总 257
8.3.2 数据处理及追加合并 266
8.3.3 XLSX 文件夹合并 271
8.3.4 Power Query 分组汇总功能 275
8.3.5 Power Query 合并查询功能 278
第 9 章 数据可视化 287
9.1 表格图形化 287
9.2 柱形图的使用技巧 292
9.3 折线图的使用技巧 295
9.4 饼状图的使用技巧 301
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
这本书的“实战”二字让我非常期待它在工具和方法论上的具体阐述。我希望它不是那种只停留在概念层面讨论“要重视数据”的空泛之作。我需要的是具体的步骤和流程。例如，在A/B测试环节，书中是否会详细说明如何设计实验组和对照组，如何确定统计显著性，以及如何避免常见的测试陷阱？在渠道归因模型方面，是侧重于传统的首次点击或末次点击，还是会深入探讨多触点归因的复杂性？如果能提供一些可以复制的报告模板，或者说明如何利用Excel、Google Sheets或更专业的BI工具来制作有效的营销仪表盘，那对一线操作人员来说就是巨大的福音。实战经验的价值就在于那些“避坑指南”，那些只有亲身经历过失败教训的人才能总结出来的宝贵经验，我非常希望能从这本书中汲取这些经验。
评分从内容深度来看，我更看重的是那些能够挑战现有认知的观点。当前的营销环境变化太快，昨天还很有效的策略，今天可能就过时了。因此，我希望这本书能探讨一些前沿的数据应用，比如利用机器学习进行内容推荐，或者探讨隐私法规（如GDPR、CCPA）对数据化营销带来的新挑战与新机遇。如果作者能站在更高的战略层面，讨论数据伦理和透明度在建立长期客户信任中的作用，那这本书的价值就远超一般的操作手册了。我希望看到的不是陈旧的营销理论套用数据外衣，而是真正根植于现代技术和消费者行为变化的全新洞察。例如，如何处理“数据孤岛”问题，以及在数据过载的情况下，如何识别出真正有意义的信号而不是噪音。这种批判性思维和对未来的预见性，才是一个“进阶”读物应有的水准。
评分这本书的标题听起来非常吸引人，让人联想到在信息爆炸时代如何利用数据驱动决策，实现更精细化的营销。我首先被这种“进阶”和“实战”的承诺所吸引。市面上很多营销书籍往往停留在理论层面，或者讲解一些基础概念，但对于已经有一定营销经验的人来说，真正缺的是如何将数据转化为可执行策略的落地指南。我期待看到它能深入剖析现代营销漏斗的各个环节，比如如何通过A/B测试优化转化率，如何构建用户画像，以及如何利用大数据分析工具进行精准客户细分。如果书中能提供一些真实的案例分析，哪怕是脱敏的，也能极大地增强说服力。毕竟，营销的本质在于结果，理论再好，不如一个成功的案例来得实在。一个好的数据化营销实战指南，应该能教会读者如何设置关键绩效指标（KPIs），如何衡量投入产出比（ROI），并且提供一套系统的方法论，帮助团队从“凭感觉做营销”过渡到“用数据说话”。我希望它不仅仅是介绍工具的使用，更是关于思维模式的转变。
评分总而言之，我希望这本书能成为我书架上那本经常被翻开、做满笔记的工具书，而不是一本读完一遍就束之高阁的摆设。它的设计和排版也很重要，如果结构清晰、图表丰富，能够方便地查找特定章节进行回顾，那么它的使用价值会大大提升。我尤其关注书中对“如何衡量长期品牌价值”的讨论，因为很多数据化营销往往过度关注短期转化率，而忽略了品牌资产的积累。一个真正成熟的数据化营销体系，必须能够平衡短期效益和长期战略。如果这本书能提供一个框架，帮助营销人员在追求即时回报的同时，不损害品牌的长期健康发展，那么它绝对称得上是一本里程碑式的著作。我期望它能为我的职业发展带来实质性的推动力。
评分我最近在思考如何将我们现有的客户关系管理（CRM）系统数据最大化地利用起来，因此对任何强调“数据化”的书籍都抱有极高的期望。我希望这本书能提供一个清晰的路线图，指导我们如何搭建一个以数据为核心的营销决策体系。具体来说，我很想了解如何有效地整合来自不同渠道的数据，比如社交媒体、网站分析和邮件营销的数据，形成一个统一的客户视图。很多时候，数据是分散的，难以形成合力。如果这本书能提供一些关于数据清洗、整合和可视化的实用技巧，那就太棒了。我尤其关注那些关于预测性分析的部分，比如如何根据历史行为预测客户的生命周期价值（CLV），并据此调整预算分配。如果书中能够详述如何从零开始建立一个数据驱动的营销团队，包括所需的人员构成和技能要求，那无疑将是一份极具价值的参考手册。这种系统性的指导对于希望实现营销自动化和个性化推荐的团队来说，是不可或缺的。
评分实用型 干货
评分实用性强
评分入门互联网运营的好读本
评分实用型 干货
评分实用性强
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 onlinetoolsland.com All Rights Reserved. 本本书屋 版权所有