電商精英系列教程自從2011年問世以來，隨著電子商務大潮在國內的興起，成為全國范圍內頗具影響力的電子商務系列教程，是幾代電商人和院校學員學習的綠色記憶。2016年，電子工業出版社推出叢書升級版本新電商精英系列教程。這兩套叢書累計銷售100多萬冊，并且兩次榮獲電子工業出版社*品牌獎。
2019年，新電商精英系列教程升級版問世！本套書均配有PPT課件，由阿里巴巴商學院召集多位優秀電商講師和電商領域的專家學者編寫，吸取了舊版叢書的經驗，對于主流電子商務知識進行了更加細致、合理的規劃設計，更符合新時期讀者的知識需求。除升級原有的《網店客服》《網店美工》《網店推廣》《數據化營銷》《電商運營》五本書外，還新增了《內容營銷：圖文、短視頻與直播運營》《跨境電商運營實務：跨境營銷、物流與多平臺實踐》兩本書。
《電商數據分析與數據化營銷》主要介紹了在主流電子商務環境下網店營銷推廣的知識。本書涵蓋了數據化營銷的概念和價值、市場數據分析、市場競爭數據分析、市場人群數據分析等內容。
本書可作為各類院校電子商務專業及相關專業的教材，也可作為網絡創業者和電子商務從業人員的參考用書。
- 這套綠皮書已經影響了100萬名以上的電商從業者和學員，經歷了從2011年開始的電商行業大發展，2次獲得電子工業出版社zui佳品牌獎……叢書內容扎實，隨著每一次版本的升級進行優化、迭代。
- 2019年升級的版本，知識體系更契合前沿，更加符合移動互聯網時代及全球化電商運營的現實場景，能為電商從業人員提供更系統化的基礎知識。
- 產教融合更加突出。叢書邀請在實操層面有豐富經驗的電商企業家和創業者作為寫作團隊，同時邀請來自教育部高等學校電子商務類專業教學指導委員會的專家、高等院校的一線教師參與到圖書內容的創作與完善當中，既保證了圖書內容的切實指導性和可操作性，也保證了圖書內容的邏輯性和條理性。
- 學習使用更加便利。編寫團隊在創作初期便充分考慮如何讓升級版教材既適合市場零售讀者閱讀，又能夠更廣泛地應用到高等院校中。因此，本套叢書根據對高校學生培養的特點做了相關設計，如在大部分章節安排有練習題，每本書都配有PPT課件等。
- 本書是新電商精英系列教程升級版中的一本，全套叢書包括：
《電商運營（第2版）》ISBN 978-7-121-36618-5
《網店客服（第2版）》ISBN 978-7-121-36633-8
《網店美工（第2版）》ISBN 978-7-121-36616-1
《電商數據分析與數據化營銷》ISBN 978-7-121-36613-0
《網店推廣（第2版）》ISBN 978-7-121-36617-8
《跨境電商運營實務：跨境營銷、物流與多平臺實踐》ISBN 978-7-121-36615-4
《內容營銷：圖文、短視頻與直播運營》ISBN 978-7-121-36614-7
電商精英系列教程自從 2011 年問世以來，伴隨電子商務大潮在國內的興起，成為全國范圍內頗具影響力的電子商務系列教程， 是幾代電商人和院校學員學習的綠色記憶。2016 年，電子工業出版社推出叢書升級版本： 新電商精英系列教程。這兩套系列叢書，累計銷售 100 多萬冊，并且兩次榮獲電子工業出版社最佳品牌獎。 2019 年，新電商精英系列教程升級版問世！
實踐總是超前于理論的發展，系統地學習時必須對來自實踐的知識進行梳理與總結。阿里巴巴商學院發起此輪修訂工作，召集多位活躍在電商一線的資深創業者、優秀賣家及電子商務領域的專家、學者共同參與編寫。本叢書立足于幫助打造一批能適應新技術和新模式快速涌現的電商實操性人才，吸取了舊版叢書的經驗，對主流電子商務知識進行了更加細致、合理的規劃設計，更符合新時期讀者的知識需求。除升級原有的《網店客服》《網店美工》《網店推廣》《數據化營銷》《電商運營》五本書外，還新增了《內容營銷：圖文、短視頻與直播運營》《跨境電商運營實務：跨境營銷、物流與多平臺實踐》兩本書，各書均配有 PPT 課件。
本輪修訂體現了以下幾個新的特點。
第一， 知識體系更契合前沿， 更加符合移動互聯網時代及全球化電商運營的現實場景，能為電商從業人員提供更系統化的基礎知識。
第二，產教融合更加突出。叢書邀請在實操層面有豐富經驗的電商企業家和創業者作為寫作團隊，同時邀請來自教育部高等學校電子商務類專業教學指導委員會的專家、高等院校的一線教師參與到圖書內容的創作與完善當中，既保證了圖書內容的切實指導性和可操作性，又保證了圖書內容的邏輯性和條理性。
第三，學習使用更加便利。編寫團隊在創作初期便充分考慮如何讓升級版教材既適合市場零售讀者閱讀，又能夠更廣泛地應用到高等院校中。因此，本套叢書根據對高校學生培養的特點做了相關設計，如在大部分章節安排有練習題，每本書都配有 PPT 課件等。
《電商數據分析與數據化營銷》這本書依據數據基礎，探尋不同的營銷方式，全書共分為 9 章，具體內容如下。
第 1 章由丁菲編寫，主要介紹了營銷的基本概念和傳統營銷模式的局限性，指出了進入互聯網時代后商家可以充分利用互聯網和移動技術對用戶進行有效的分析，并介紹了在電商領域通過細分市場實現差異競爭的成功案例。
第 2 章、第 3 章、第 4 章由段洪斌編寫。第 2 章概述了在電商領域，商家需要參考行業的市場數據，從而了解市場的方向。第 3 章概述了商家通過對競爭對手進行數據分析，能夠更好地制定店鋪品牌的提升策略。第 4 章概述了店鋪客群定位的核心價值，商家通過對人群數據進行分析，來優化自己店鋪的產品與營銷策略。
第 5 章、第 6 章由李韓力編寫。第 5 章概述了商家通過產品規劃，了解產品風格、競爭情況、受眾人群等信息，從而可以精準產品定位。第 6 章概述了商家如何從多個維度對本店受眾客戶群體特征進行描述，進行店鋪客戶畫像，從而能夠指出自身店鋪與其他店鋪受眾群體的區別，實現有針對性的營銷。
第 7 章、第 8 章由徐豪編寫。第 7 章闡述了營銷規劃的整體概念，以及商家如何將整體規劃拆解為日常可落實、 可執行的細節， 來提升團隊的整體效率和確定具體的工作方向。第 8 章主要介紹了商家如何進行日常的數據監控，以及如何根據日常的監控結果來制定具體、合理的營銷策略，以有效應對市場的變化。
第 9 章由王鵬編寫，概述了在新零售時代背景下營銷手段的變化情況，以及商家如何通過對數據、消費者行為進行洞察，在推廣渠道中盡可能實現低成本、高效率地觸達消費者。
本書凝聚了諸多優秀電商商家的智慧與心血，編寫工作得到了教育部高等學校電子商務類專業教學指導委員會的多位領導和專家的關心和支持，部分素材、數據參考了阿里巴巴商學院等機構及相關網站的信息，在此一并對相關人員表示感謝！
由于電商行業發展日新月異，編寫組水平有限，書中難免有不當之處，敬請廣大讀者批評指正。
阿里巴巴商學院是杭州師范大學與阿里巴巴（中國）有限公司合作共建的一所校企合作學院，學院立志于改變傳統的學歷式教育為創業式教育，興辦一所以互聯網商務見長的創業者學院。目前已搭建了電子商務專業群，設有電子商務、國際商務、網絡營銷、物流管理四個本科專業。在互聯網大數據、電子商務服務、互聯網經濟與產業模式等研究方向上特色和優勢明顯，在國內有較大的影響力。
王鵬，13年淘寶商家，關注互聯網技術給傳統商業模式帶來的多層次變革。
丁菲，資深電商從業者，制定和執行多個標品行業的營銷推廣方案，擅長標品的選品、推廣、運營管理、資源整合和電商架構搭建。
段洪斌，阿里巴巴數據學院金牌講師，天貓商家成長顧問，數友電商創始人，風格店鋪商家。擅長品牌數據運營管理、品牌數據營銷。獲得天貓商家成長部杰出貢獻獎、數據學院風云獎。
李韓力，資深數據營銷分析師，阿里巴巴商學院創業中心創業導師，從事淘寶官方金牌服務商推廣工作，曾擔任多家類目頭部TOP店鋪和獨角獸企業旗艦店的運營與顧問。擅長店鋪運營和精細化推廣。
徐豪，阿里巴巴商學院創業中心創業導師，尚柯電子商務創始人，從事電商行業5年，操作過7個類目，打造了一系列爆款。擅長品牌數據運營、店鋪運營與推廣、爆款打造。
第 1 章 數據化營銷的概念和價值 1
1.1 什么是營銷
1.2 營銷常見的三種模式
1.3 數據化營銷的價值
1.3.1 傳統營銷無法實現數字化
1.3.2 數據化營銷的邊界
1.3.3 人貨場在數據化營銷中的思考
本章小結
第 2 章 市場數據分析 14
2.1 什么是市場數據分析
2.2 市場大盤數據分析
2.2.1 市場行情數據分析
2.2.2 市場大盤數據采集與分析流程
2.3 市場營銷數據分析
2.3.1 搜索排行數據分析
2.3.2 搜索關鍵詞分析
2.3.3 搜索關鍵詞屬性分析
2.3.4 搜索人群分析
2.4 市場品類結構數據分析
本章小結
本章習題
第 3 章 市場競爭數據分析 43
3.1 什么是市場競爭數據分析
3.2 市場競爭品牌分析
3.2.1 市場競爭品牌監控分析
3.2.2 市場競爭品牌識別分析
3.2.3 市場競爭品牌數據分析
3.3 競爭店鋪分析
3.3.1 競爭店鋪抓取
3.3.2 競爭店鋪流量結構數據分析
3.3.3 競爭店鋪品類結構數據分析
3.3.4 競爭店鋪流量數據操作分析
3.4 競爭商品數據分析
3.4.1 競爭商品數據監控分析
3.4.2 競爭商品流量數據分析
3.4.3 競爭商品流量玩法
本章小結
本章習題
第 4 章 市場人群數據分析 67
4.1 什么是市場人群數據分析
4.2 如何做品類人群數據分析
4.3 如何做關鍵詞人群數據分析
本章小結
本章習題
第 5 章 產品規劃 76
5.1 產品規劃的概念和意義
5.1.1 什么是產品規劃
5.1.2 產品規劃的意義
5.2 產品規劃的流程與方法
5.2.1 明確營銷需求
5.2.2 產品測試
5.2.3 產品營銷定位
本章小結
本章習題
第 6 章 客戶畫像 105
6.1 客戶畫像的概念和目的
6.1.1 什么是客戶畫像
6.1.2 客戶畫像的目的
6.2 客戶畫像的流程和方法
6.2.1 明確營銷需求
6.2.2 確定客戶畫像的維度和度量指標
6.2.3 客戶畫像和營銷分析
6.3 客戶畫像人群特征的應用
6.3.1 客戶屬性及屬性值設定
6.3.2 設計客戶標簽
6.3.3 客戶標簽的常見應用
本章小結
本章習題
第 7 章 數據營銷規劃 130
7.1 營銷規劃的概念和目的
7.1.1 什么是營銷規劃
7.1.2 營銷規劃的目的
7.2 營銷資源分析
7.2.1 營銷資源分析的意義
7.2.2 資金分析
7.2.3 產品分析
7.2.4 客戶管理分析
7.3 營銷規劃的流程與方法
7.3.1 年度銷售額目標的制定與拆解
7.3.2 流量目標的拆解
7.3.3 營銷費用預算
7.3.4 營銷規劃的制訂
本章小結
本章習題
第 8 章 數據監控 158
8.1 數據監控的概念和目的
8.1.1 什么是數據監控
8.1.2 數據監控的目的
8.2 數據監控維度分析
8.2.1 店鋪營銷數據的監控
8.2.2 競品數據的監控
8.3 數據營銷復盤
8.3.1 店鋪數據反饋
8.3.2 數據指導營銷決策
本章小結
本章習題
第 9 章 新零售時代的營銷展望 182
9.1 新零售的背景
9.1.1 傳統經營模式的渠道沖突
9.1.2 新零售理念的定義和意義
9.1.3 新零售的落地效果分析
9.2 突破傳統營銷模式的局限性
9.2.1 傳統營銷模式的局限性
9.2.2 新零售中的線下體驗與線上融合
9.2.3 新零售中的品牌用戶綁定
9.3 新零售時代的全域營銷思維
9.3.1 新技術助力用戶分析
9.3.2 新技術助力商家營銷轉型
9.3.3 基于數據技術的營銷思路
9.4 未來 207
本章小結 209
新書資訊