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《电商数据分析(微课版)》
教学大纲
课程信息
课程名称:电商数据分析(微课版)
课程类别:素质选修课/专业基础课
课程性质:选修/必修
计划学时:22
计划学分:2
先修课程:无
选用教材:《电商数据分析(微课版)》,编著,2019年;人民邮电出版社出版教材;
适用专业:本书不仅可以作为各类职业院校的电商数据化运营专业教材使用,还可以作为网店商家、创业人员、电商运营人员的自学参考用书。
课程负责人:
二、课程简介
本书系统地介绍了如何利用数据分析来更好地进行电商运营,以及查看和分析数据的各种思路与方法。全书共分为10章,主要内容包括电商数据分析概述、市场行情与行业形势分析、竞争对手分析、店铺定位与商品分析、店铺流量分析、搜索引擎优化分析、运营指标与营销分析、商品销售与库存分析、客服数据分析、会员数据分析等。
本书讲解内容丰富、实用性强,以数据化思维为导向,运用各种实战案例进行讲解,不仅教会读者如何收集与电商运营相关的各种数据,还详细地介绍了如何分析和处理这些数据。
三、课程教学要求
序号
专业毕业要求
课程教学要求
关联程度
1
工程知识
2
问题分析
掌握收集和获取与网店相关的各种数据的方法,并学会分析和处理这些数据
H
3
设计/开发解决方案
掌握各项数据指标分析能力,能够分析店铺各种数据,针对店铺目前的运营情况,采取合理的优化,提高转化率
H
4
研究
M
5
使用现代工具
数据分析软件、Excel
M
6
工程与社会
L
7
环境和可持续发展
8
职业规范
培养数据分析能力
H
9
个人和团队
课后练习可以进行分组讨论,分担任务,学习配合
H
10
沟通
通过小组发言、提交练习或思考报告增强沟通能力与执行能力
H
11
项目管理
H
12
终身学习
以终生学习为目标,不断学习新的数据分析工具的使用,了解新的数据分析思维,从而优化各项数据,提高转化率
注:“课程教学要求”栏中内容为针对该课程适用专业的专业毕业要求与相关教学要求的具体描述。“关联程度”栏中字母表示二者关联程度。关联程度按高关联、中关联、低关联三档分别表示为“H”“M”或“L”。“课程教学要求”及“关联程度”中的空白栏表示该课程与所对应的专业毕业要求条目不相关。
四、课程教学内容
章节
名称
主要内容
重难点关键词
学时
类型
一
电商数据分析概述
什么是电商数据
电商数据分析概述
电商数据分析的指标与方法
电商数据的类型、特性,数据分析的思维、常用工具、基本流程,数据分析的指标与方法
2
理论+上机
二
市场行情与行业形势分析
市场行情分析
行业形势分析
数据透视表、数据透视图,建立切片器,蛋糕指数,波动系数与极差,行业集中度,波士顿矩阵
3
同上
三
竞争对手分析
竞争对手概述
竞争对手分析的常用模型
竞争对手数据化分析
确定竞争对手,SWOT模型、波特竞争力模型,竞店分析、竞品分析、竞争品牌分析
3
同上
四
店铺定位与商品分析
店铺定位与风格设计
商品规划、测试与定位
商品定价
页面规划与定位,商品覆盖,直通车、钻石展位测试,定价策略、定价技巧
3
同上
五
店铺流量分析
流量的不同类型
引流工具的付费规则
店铺流量结构与页面分析
店铺流量取数分析
免费流量、付费流量、站内流量的获取,淘宝客、直通车、钻石展位的付费规则,店铺流量结构,店铺页面流量
3
同上
六
搜索引擎优化分析
权重与搜索排名
淘宝SEO搜索引擎优化
个性化搜索
加权操作,类目与属性优化、标题关键词优化、商品上下架优化,个性化搜索的优化技巧
2
同上
七
运营指标与营销分析
转化率指标分析
客单价指标分析
投入产出比指标分析
爆款打造与关联营销
漏斗模型,单品流量和单品关键词转化,提升客单价,ROI的计算公式,爆款打造、关联营销
3
同上
八
商品销售与库存分析
商品销售分析
电商库存数据化分析
备货与补货分析
销售趋势与销售指标分析,SKU销售数据分析,库存结构分析、库存的量化、管理与预测
1
同上
九
客服数据分析
店铺DSR评分分析
客服分析
DSR的计算方法,提升DSR评分,客服KPI数据分析
1
同上
十
会员数据分析
会员数据概述
会员数据的分析
使用RFM模型分析会员数据
获取会员数据的途径,分析会员分布情况、数量的变动情况、生命周期、潜在价值,利用RFM模型分析会员分析
1
同上
五、考核要求及成绩评定
序号
成绩类别
考核方式
考核要求
权重(%)
备注
1
期末成绩
期末考试
大作业
50
百分制,60分为及格
2
平时成绩
实战训练
10次
40
优、良、中、及格、不及格
3
平时表现
出勤情况
10
2次未参加课程则无法获得学分
注:此表中内容为该课程的全部考核方式及其相关信息。
六、学生学
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