**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        
        ●淘宝上的数据魔方   
        ●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     

第八章 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        
        ● **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