本書是對數據化運營在實際工作中的全方位解讀。本書內容主要包括運營工作中使用的工具和方法，并且以 SEM 和 DSP 兩類營銷工具作為切入點，深入講解數據分析在推廣中的實際運用，以及如何結合 Excel 來做數據分析。整體來說這是一本講解數據運營實操的書籍。本書講解了數據化營銷的工作思路、執行方法，適用于互聯網運營工作的各類工作場景，并且提供大量實戰表格，它們均來自于被驗證過的實戰經驗。本書面向的讀者群體：從業1～3 年的互聯網運營及推廣人員；準備從事或者想了解運營工作的人員；挖掘運營效率，提升業務成績的運營從業者。
如果你對互聯網運營感興趣，或者剛剛從事本工作，希望有所提高，那么本書是一個很好的選擇。它會告訴你，如何從數據的角度對互聯網運營工作進行拆解，提高運營能力。其中的運營思維是很多從業人員，甚至管理人員均不具備的。
先介紹一下自己，筆者網名叫大風 704，2007年開始工作，從2009年開始從事互聯網運營推廣，到2017年已經是第10個年頭。目前就職于某上市公司，負責集團線上的運營工作。
現在流行講運營，所以用時髦的話來說，大風 704 做過活動運營，以前叫策劃，如聯系各種公司找資源、找合作；做過用戶運營，即拉新、激活；也做過內容運營，就是給網站當編輯、寫文章、寫評論。嚴格來說，推廣應該算市場部門的工作，但是現在也可以叫運營，筆者也做推廣運營，因為準確來說筆者接觸互聯網，最開始做的是競價推廣，因為這個工作做得不錯，所以才被領導委派其他工作。
說了這么多，主要是想引出一個問題，運營人員的通病是什么？以前我們說特色是個筐，什么都往里裝（懂的秒懂，不懂就算了）。這個比喻放在運營這個詞上，也非常之貼切。運營是個筐，啥都往里裝。
這會造成運營人員處于一種什么狀態呢？疲于奔命。招聘信息上寫的要求各種高大上，但做的工作實際都是打雜的活。這是很多運營人員的心理狀態。
這個時候你可以找筆者啊，我會說：親，就是這樣！為什么？因為筆者也是這樣過來的。所謂打雜的狀態，是剛進入行業的新人狀態。這種狀態不僅存在于運營工作，各行各業都是如此。你周圍是不是很多這樣的人，上班逛某寶，下班賽快跑，又或者會自省會感慨，干貨天天有，好像什么都會，實則無方法、無行動。在職場中，后者比前者好點。上述狀態，不僅是新人的專利，也有很多工作多年的老人也是在新人狀態而不自知。
筆者要說的是，新人的打雜狀態存在于各行各業，如何擺脫，取決于自己。那么該怎么辦呢？
下面來談談解決方法。
首先，如果你想擺脫某一項工作，遠離打雜，那么你只需要把這項工作做到公司的最佳即可（注意，這里說的不是行業最好，公司最好即可）。本來就是想遠離，你還要我做最佳！為什么這樣說呢，拿筆者自己的經歷舉例，最開始做競價也是誤打誤撞。從事這項工作的原因是公司知道我大學讀會計專業（CPA過了3科），所以在領導的想象中，筆者應該對數據敏感！因此就做了競價。其實不見得自己有多喜歡。既然這樣了，我也可以一直打雜，有經驗的朋友應該知道，競價也很雜啊。但是我想，反正要做就做唄，盡力就好，也沒去想升職加薪。這樣從打雜開始，經過一段時間的努力工作，領導竟然覺得此人可以升職。這樣的結果是什么呢？當領導讓我對團隊負責時，我就不用自己去做競價了。按照這條經驗，你只需把業務做到比同事好，就可以遠離打雜狀態。這其實并不難。
第二，個人職業的發展，要以鍛煉自己的核心技能為重點。技能是一個學習實踐總結的過程。它不是考證，不是劃重點，不是老師把你摁在課堂上學。大多數的職場人士用考試、劃重點的知識導向性學習方式來對待工作。這種學習是我們從小學到大學一直沿用的。且我們并不覺得它有什么不好，運用且不自知。而在職場，更應該強調自我導向型學習，學習的目的是為我所用，知識作為學習本身不重要。要為自己的職場發展來學習。運營工作也要有自己的突破口，樂于不斷收藏干貨實則是無知識結構的狀態。你回憶一下自己有多少干貨是在收藏夾永遠沉沒的。
以上是筆者作為過來人給大家的兩點建議，看到太多新人在錯誤的道路上越走越遠，實在覺得可惜啊。這也是我動筆寫文字的原因之一。好，從運營的角度來說，我們希望自己做到最好，這樣才能升職加薪！但是，如上所述，得到這些其實只需要比公司同級好就夠了。當然，擁有遠大雄心的你，這僅僅是起點。
下面我們從業務角度來講一講，前文中我們提到了很多種運營工作。運營是不是就是大家眼中的所謂打雜呢？當然不是。好的運營效果離不開努力工作，更離不開科學的方法。運營工作的計劃、分析和改進都離不開對運營數據的解讀。本書要講的內容是運營者們都需要，卻不重視的，可以幫助你構建數據化營銷的思維和技能。否則你做的運營都是假運營。具體包括哪些內容呢？
在第1章數據化營銷基礎中，主要介紹數據化營銷的概念及其特點，并對其使用場景和指標進行基礎講解。
第2章和第3章，我們以百度統計和 Google Analytics
作為主題。告訴你在分析數據前，要學會用工具監控數據、收集數據，以及如何設置代碼和鏈接，如何收集數據看報告，用什么方法來分析報告。
第4章，會告訴你數據分析的方法有哪些，以及注意事項，并指導你制作網絡營銷方案、電商活動計劃，另外，還提供了多份實用報表，使你具備更高階的運營能力。
第5章和第6章，筆者還會以SEM（競價廣告）和DSP（信息流廣告）作為切入點，深入講解競價廣告的策略、計劃和實操玩法，帶你體驗網絡營銷是如何通過數據分析來優化廣告投放的。這樣的數據思維將會提升你做任何運營工作的能力。
第7章主要介紹網絡廣告著陸頁的設計制作，幫助提高營銷網頁的設計制作能力，以提高頁面轉化率。
第8章會告訴你用Excel做數據分析時的常用功能，提高Excel的使用效率，并且以案例的形式展現Excel如何分析數據。
第9章會告訴你如何科學地用圖表做數據可視化展示。文中列舉了工作中的常見問題和解決方案，幫助你避免踩坑。
讀到這里，筆者非常榮幸與你在文末相遇，因為一般讀者從來不看作者自序，何況是最后。我相信能夠堅持看完的都是對工作有想法、對自己負責的人。所以，我打算送你點東西，但是現在還沒有想好，你可以先加我微信（加的時候告訴我原因，這樣才會送）。筆者衷心祝愿你有所收獲。
如果你還沒購買，可以先對照目錄，調動自己的知識儲備問問自己，這本書是否合適。當然，如果書中的內容你都懂了，筆者就不建議購買了。
祝你開心、幸福！
作者：大風 704
大風70432歲未婚大叔，歸來仍是少年。從業10年，歷任上市公司線上運營負責人、創業公司運營總監。專注互聯網與創業，多年來專心研究并從事互聯網營銷、電子商務及產品運營等領域。也是跨界大人，樂于個人成長、時間管理等領域的分享�！駛�人微信號：shenxuanchen●新浪微博號：大風704●微信公眾號：大風704
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 訪客從哪里來：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�。核辛髁繄蟾� 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 為什么需要高級細分 90
3.3.2 高級細分在哪里設置 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 如何制訂年度大促計劃 109
4.2.2 廣告投放的分析維度 125
4.2.3 如何制作一份營銷策劃方案 129
4.3 產品發展各階段的營銷特點及主要辦法 .
136
第 5 章
效果營銷代表：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 競價的流量控制思維 . 154
5.2.1 百度競價戰略制定 154
5.2.2 百度競價戰略制定之賬戶策略 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出價 182
第 6 章
效果營銷代表：百度移動 DSP . 186
6.1 DSP 概念及廣告形式 186
6.1.1 什么是 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 如何判斷是否適合做 DSP 廣告 190
6.2.2 根據人群制定推廣策略 190
6.3 百度移動 DSP 建戶流程 . 193
第 7 章
廣告營銷頁制作 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 營銷頁制作技巧 . 209
7.2.1 廣告頁信息傳達的 6 大技巧 209
7.2.2 營銷頁制作誤區 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 用數據透視表做營銷分析 237
8.2.1 創建數據透視表 . 238
8.2.2 數據透視表的布局 . 240
8.2.3 數據透視表使用前提 . 241
8.2.4 計算數據透視表字段 . 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 數據透視表字段分組 . 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 數據處理及追加合并 . 266
8.3.3 XLSX 文件夾合并 271
8.3.4 Power Query 分組匯總功能 . 275
8.3.5 Power Query 合并查詢功能 . 278
第 9 章
數據可視化 . 287
9.1 表格圖形化 287
9.2 柱形圖的使用技巧 292
9.3 折線圖的使用技巧 295
9.4 餅狀圖的使用技巧 301
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