对淘宝运营和推广进行了深入讲解，并分享资深店主的成功经验。
电子书
编辑推荐
适读人群 ：学习数据分析和优化的产品经理、交互设计师、市场营销、运营、增长、分析师、内容创作者、用户体验专家、技术人员
纷析咨询创始人、互联网营销技术与数据专家宋星及其团队历时一年，逐字逐句倾情翻译，并认真校对，确保质量。
一本易读易懂、细节到位、全面详实的指南，带来深入彻底的学习体验，让你爱不释手！
真正熟练掌握谷歌分析工具和报告功能，以实现可衡量的优化和改进效果。
即使不用谷歌分析软件，互联网从业者也可以从书中得到对实际工作有帮助的指导，如用户调研设计、网页转化率提升分析。
谷歌分析专家、畅销书《精通 Web Analytics 2.0》作者阿维纳什 作序
谷歌分析联合创始人保罗·米雷、布雷特·克罗斯比 联袂推荐
分析领域28位专家的深度分享
内容简介
这是一本完整介绍谷歌分析工具（Google Analytics）功能和报告的指南，先概括性地介绍报告的功能，然后介绍衡量的策略，再介绍账户的建立和跟踪代码的安装，谷歌跟踪代码管理器，事件、虚拟页面浏览、社交操作和错误报告，流量获取，目标和电子商务跟踪，数据视图设置、数据视图过滤器和访问权限，细分，信息中心、自定义报告和智能提醒，实施的定制化，移动App的衡量，谷歌分析工具的集成，谷歌分析工具与CRM数据的集成，用第三方工具实现高级报告和可视化，数据导入和测量协议，*后介绍Analytics 360。每章*后都有要点回顾以及实战与练习，每章更特别邀请了行业内大咖及专家分享业务上的经验和技巧。 本书对于有些谷歌分析工具经验的读者来说，能学到很多实战案例、技巧以及思路。产品经理、交互设计师、市场营销、运营、增长、分析师、内容创作者、用户体验专家、技术人员等岗位的读者通过阅读本书可以建立数据驱动的视角并优化结果。对于数据科学家或者商业智能（BI）人员，阅读关于数据集成和可视化的章节更受益。
章节目录
- 封面
- 书名页
- 版权页
- 纪念希拉兹·阿西夫
- 译者序
- 序
- 致谢
- 关于作者
- 关于贡献者
- 目录
- 第1章 引言
- 1.1 为什么要阅读这本书
- 1.2 谁适合读这本书
- 1.3 章节概览
- 1.4 开启学习之旅
- 嘉宾观点 分析的三要素
- 第2章 Google Analytics报告概述：用户特征和行为
- 2.1 Google Analytics报告：用户特征和行为
- 2.1.1 “受众群体”报告
- 2.1.2 “流量获取”报告
- 2.1.3 “行为”报告
- 嘉宾观点 提升移动端导航的三个小窍门
- 2.1.4 转化报告
- 嘉宾观点 Google Analytics是一种增长引擎
- 2.2 维度与指标
- 2.2.1 主要维度
- 2.2.2 指标组
- 2.2.3 次要维度
- 2.2.4 表格过滤器
- 2.2.5 加权排序
- 2.2.6 日期选择
- 2.2.7 图表显示选项
- 2.2.8 附加报告
- 2.3 实时报告
- 嘉宾观点 关于Google Analytics的三大窍门和资源
- 本章要点回顾
- 实战与练习
- 第3章 衡量的策略
- 3.1 目标：业务影响力
- 3.1.1 优化框架
- 3.1.2 评估你的分析状态
- 3.1.3 流程和沟通的挑战
- 3.1.4 商务和营销发现
- 3.2 衡量的计划
- 3.3 分析有效性的六个步骤
- 3.3.1 收集
- 3.3.2 汇总
- 3.3.3 细分
- 3.3.4 集成
- 3.3.5 可视化
- 3.3.6 解读
- 嘉宾观点 推下水、使用踏板，然后继续前进：关于我们公司的增长分析训练（你的公司也一样）
- 本章要点回顾
- 实战与练习
- 第4章 账户创建和跟踪代码安装
- 4.1 创建Google Analytics账户
- 4.1.1 配置账户和媒体资源设置
- 4.1.2 账户和安装术语
- 4.2 Google Analytics的账户结构
- 4.2.1 针对组织中每个额外增加的网站或App的新媒体资源
- 4.2.2 每个媒体资源的多个数据视图
- 4.3 安装跟踪代码
- 4.3.1 Google Analytics跟踪代码的位置
- 4.3.2 从Classic版迁移到Universal版
- 4.3.3 如何能辨别我是否仍在使用Classic版
- 嘉宾观点 Google Analytics的十大注意事项
- 本章要点回顾
- 实战与练习
- 第5章 谷歌跟踪代码管理器的概念
- 5.1 GTM的概念
- 5.1.1 账户
- 5.1.2 容器
- 5.1.3 跟踪代码
- 5.1.4 触发器
- 5.1.5 变量
- 5.1.6 数据层
- 5.2 GTM带来的好处
- 5.2.1 管理
- 5.2.2 灵活触发
- 5.2.3 模板和开放格式代码
- 5.2.4 自定义和更新
- 5.2.5 结构化变量保持一致
- 5.2.6 模块化和可重用性
- 5.2.7 更多的市场/分析部门的参与
- 5.3 创建GTM账户和容器
- 5.3.1 创建账户
- 5.3.2 将容器代码添加到网站
- 5.3.3 在WordPress中安装GTM容器
- 5.4 通过GTM部署Google Analytics
- 5.4.1 创建Google Analytics PageNumberviews跟踪器
- 5.4.2 预览/调试
- 5.4.3 发布和版本控制
- 5.5 访问权限
- 5.5.1 账户访问
- 5.5.2 容器访问
- 5.5.3 两步验证
- 5.6 从原生跟踪迁移到GTM
- 5.6.1 GTM和升级Universal版本
- 5.6.2 维护原生GA代码，同时构建GTM
- 5.7 GTM环境
- 创建自定义GTM环境
- 嘉宾观点 与开发人员协作（当你不是开发人员时）
- 本章要点回顾
- 实战与练习
- 第6章 事件、虚拟页面浏览、社交操作和错误
- 6.1 事件跟踪的必要性
- 6.1.1 点击不会让Google Analytics做出反应
- 6.1.2 DOM侦听器
- 6.1.3 填充事件报告
- 6.1.4 不用跟踪用户的每一个交互
- 6.1.5 一致性至关重要
- 6.2 用GTM进行事件跟踪
- 6.2.1 了解手动事件跟踪，但当你可以避免时尽量避免它
- 6.2.2 通过GTM跟踪下载PDF
- 6.2.3 跟踪其他文件类型和出站链接
- 嘉宾观点 处于后台的GTM触发器
- 6.2.4 测试PDF事件代码
- 6.2.5 非互动事件和跳出
- 6.3 虚拟页面浏览
- 多个AJAX屏幕的虚拟页面浏览
- 6.4 通过GTM数据层和自定义事件触发器跟踪Google Analytics事件
- 嘉宾观点 GoogleAnalytics事件自动跟踪器：仅用两个代码将多种类型的链接点击跟踪为事件
- 6.4.1 将博客评论作为事件跟踪
- 6.4.2 跟踪页面滚动和视频嵌入
- 嘉宾观点 滚动和嵌入式YouTube的事件跟踪
- 6.4.3 使用事件跟踪导航
- 6.5 跟踪社交网络
- 6.5.1 社交连接
- 6.5.2 社交内容操作
- 6.5.3 区分社交连接和社交内容操作
- 6.5.4 社交插件报告
- 6.5.5 Google Analytics跟踪社交窗口小工具
- 6.6 错误跟踪
- 6.6.1 跟踪404和500错误
- 6.6.2 在“导航摘要”报告中查看引荐页面
- 6.6.3 将错误作为事件进行跟踪
- 6.6.4 跟踪JavaScript错误
- 6.6.5 在事件报告中查看JavaScript错误
- 本章要点回顾
- 实战与练习
- 第7章 “流量获取”报告
- 7.1 关于流量获取的术语和概念
- 7.1.1 媒介与来源
- 7.1.2 引荐
- 7.1.3 渠道
- 7.1.4 “树状图”报告
- 7.1.5 广告系列
- 7.2 广告系列跟踪：Google Analytics归因需要你的帮助
- 7.2.1 将广告系列参数添加至入站链接
- 7.2.2 一致性至关重要
- 7.3 自定义渠道
- 7.3.1 自定义默认渠道
- 7.3.2 对一个渠道进行重新排序
- 7.3.3 定义一个新渠道
- 7.3.4 定义自定义渠道分组
- 7.3.5 “多渠道路径”和“归因”报告中的渠道自定义
- 7.4 跟踪自然搜索流量
- 7.4.1 未提供
- 7.4.2 品牌与非品牌自然搜索流量的异同
- 7.4.3 谷歌图片与特定国家/地区的入站流量
- 7.4.4 谷歌搜索控制台
- 嘉宾观点 Google Analytics基准化分析报告
- 7.4.5 直接流量和归因优先
- 7.4.6 “多渠道路径”报告中的直接会话
- 嘉宾观点 https到http的引荐来源损失
- 本章要点回顾
- 实战与练习
- 第8章 目标和电子商务跟踪
- 8.1 目标跟踪
- 配置目标
- 嘉宾观点 做出一个有效的号召性用语（Call to Action）的7个技巧
- 嘉宾观点 渠道（Funnel）前用户的故事
- 嘉宾观点 修复网页分析中最大的盲点：电话
- 8.2 电子商务跟踪
- 8.2.1 配置基本电子商务跟踪
- 8.2.2 电子商务报告
- 8.2.3 增强型电子商务
- 8.2.4 安装增强型电子商务跟踪
- 嘉宾观点 最后的妥协：使用高级Google Analytics增强型电子商务技术跟踪基于可自定配置进行定价的商品的购买意向
- 8.2.5 基于购物及结账行为渠道的细分和再营销
- 8.3 “多渠道路径”报告
- 8.3.1 最终点击归因模型
- 8.3.2 “多渠道路径”报告
- 8.3.3 网页价值
- 8.3.4 在网页价值范围内区分目标价值和电子商务收入
- 8.4 与第三方购物车合作
- 嘉宾观点 应向电子商务服务商提出的与GA跟踪相关的问题
- 本章要点回顾
- 实战与练习
- 第9章 数据视图设置、数据视图过滤器和访问权限
- 9.1 为什么我们需要多个数据视图
- 9.2 最佳实践：工作、测试和未被过滤的数据视图
- 9.3 数据视图设置
- 9.3.1 默认页面
- 9.3.2 排除URL查询参数
- 9.3.3 阻止PII的“排除URL查询参数”
- 9.3.4 网站搜索跟踪
- 9.3.5 漫游器过滤
- 9.4 数据视图过滤器
- 9.4.1 根据IP地址来排除内部流量
- 9.4.2 把“媒介”中的“社交”重写为“社交来源”
- 9.4.3 小写过滤器
- 9.4.4 仅包含特定子目录的流量
- 9.4.5 主机名过滤器
- 9.4.6 为非标准搜索结果的URL配置“网站搜索”
- 9.4.7 排除垃圾引荐流量
- 9.4.8 过滤器执行顺序
- 9.4.9 针对不同的数据视图，应用相同的过滤器
- 9.5 访问权限
- 9.5.1 “管理用户”权限
- 9.5.2 “修改”权限
- 9.5.3 “协作”权限
- 9.5.4 “阅读和分析”权限
- 9.5.5 通过数据视图过滤器和用户权限控制对数据子集的访问
- 9.5.6 无直接访问的权限
- 9.5.7 广告代理商的用户管理
- 9.6 更改历史记录
- 9.7 垃圾箱
- 本章要点回顾
- 实战与练习
- 第10章 细分
- 10.1 为实现聚焦和放大进行的细分
- 10.1.1 应用内置（“系统”）细分
- 10.1.2 创建自定义细分
- 10.2 绘制客户组别作为自定义细分
- 10.3 抽样
- 10.3.1 抽样规模和基数
- 10.3.2 访问非抽样的数据
- 10.4 细分与已过滤的数据视图的比较
- 本章要点回顾
- 实战与练习
- 第11章 信息中心、自定义报告和智能提醒
- 11.1 信息中心
- 11.1.1 创建信息中心
- 11.1.2 共享
- 11.1.3 导出和发送电子邮件
- 11.2 自定义报告
- 嘉宾观点 在数据中寻找故事
- 11.3 快捷方式
- 11.4 智能提醒
- 11.5 注释
- 本章要点回顾
- 实战与练习
- 第12章 实施的定制化
- 12.1 自定义维度
- 12.1.1 自定义维度：文章作者和类别
- 12.1.2 自定义维度：登录状态
- 12.1.3 自定义维度：表单选择
- 嘉宾观点 酒店预订的计算指标和自定义维度
- 12.2 内容分组
- 12.2.1 设置内容分组
- 12.2.2 填充内容组
- 12.3 自定义指标
- 12.3.1 设置自定义指标
- 12.3.2 填充自定义指标
- 12.3.3 格式设置类型和范围
- 12.4 计算指标
- 12.4.1 基于用户的转化率
- 12.4.2 非跳出的转化率
- 12.5 受众特征和兴趣
- 12.6 增强型链接归因
- 12.7 跟踪信息自定义
- 12.7.1 会话超时
- 12.7.2 广告系列超时
- 12.7.3 自然搜索来源
- 12.7.4 引荐排除列表
- 12.7.5 搜索字词排除列表
- 12.8 跨网域和汇总报告
- 12.8.1 跨网域跟踪
- 12.8.2 汇总报告
- 12.8.3 移动App汇总
- 12.8.4 子域跟踪
- 12.8.5 应用视图过滤器来消除域名的歧义
- 12.8.6 每个网域或子域的专用视图
- 12.9 使用User ID跨设备跟踪
- 12.9.1 跨设备跟踪的其他注意事项
- 12.9.2 “跨设备”报告
- 12.9.3 把User ID作为自定义维度
- 嘉宾观点 Google Analytics与数据隐私
- 本章要点回顾
- 实战与练习
- 第13章 移动App的衡量
- 13.1 跟踪移动App
- 13.2 为什么移动设备非常重要
- 13.3 移动策略
- 13.4 衡量什么
- 13.5 Google Analytics中的移动设置
- 13.6 在App中设置Google Analytics
- 13.6.1 在应用程序中部署Google Analytics
- 13.6.2 应该通过移动SDK还是GTM SDK部署
- 13.7 移动媒体资源中账户结构的最佳实践
- 13.8 App“实时”报告
- 13.9 集成
- 13.9.1 AdMob与Google Play和iTunes的集成
- 13.9.2 Google Play和Apple Store的集成
- 13.10 移动广告系列跟踪
- 13.10.1 安卓
- 13.10.2 iOS
- 13.11 移动隐私
- 嘉宾观点 改进App的App测量
- 本章要点回顾
- 实战与练习
- 第14章 Google Analytics的数据集成：整合的力量
- 14.1 AdWords
- 14.1.1 Google Analytics中的AdWords数据
- 14.1.2 AdWords中的Google Analytics数据
- 14.1.3 关联AdWords和Google Analytics
- 14.1.4 Google展示广告网络广告系列
- 14.1.5 最后一次触达以外的归因
- 14.1.6 Google Analytics的转化与AdWords的转化的比较
- 14.1.7 通过利用Google Analytics受众群体进行AdWords再营销
- 14.1.8 AdWords与Google Analytics的再营销受众群体比较
- 嘉宾观点 再营销的最佳实践和专家提示
- 14.2 AdSense
- 14.2.1 Google Analytics集成的好处
- 14.2.2 链接账户
- 14.2.4 DoubleClick广告发布管理系统与DoubleClick Ad Exchange
- 14.3 YouTube在Google Analytics中的应用
- 14.3.1 YouTube数据分析
- 14.3.2 Google Analytics YouTube渠道网页
- 14.4 Analytics 360集成
- 14.5 附加集成
- 14.5.1 电子邮件服务供应商
- 14.5.2 社交媒体平台
- 14.5.3 测试
- 14.5.4客户之音——客户反馈
- 14.5.5 营销自动化
- 14.5.6 付费搜索管理平台
- 14.5.7 商业智能/数据可视化
- 本章要点回顾
- 实战与练习
- 第15章 将Google Analytics与CRM数据集成
- 15.1 长期观察
- 15.2 计算每个合格销售线索的成本
- 15.2.1 B2B案例：内存芯片制造商的合格销售线索
- 15.2.2 将广告系列渠道与合格潜在客户相关联
- 嘉宾观点 在Salesforce中记录Google Analytics广告系列数据
- 15.3 在Google Analytics和CRM数据中加入访问者ID
- 15.3.1 导出Google Analytics数据
- 15.3.2 将Google Analytics数据导入CRM
- 15.3.3 借助CRM数据将Google Analytics行为和受众群体数据合并
- 15.3.4 在Google Analytics中使用CRM ID作为访问者ID
- 嘉宾观点 实施长期价值（LTV）和单位获客成本（CPA）以获得竞争优势的案例
- 本章要点回顾
- 实战与练习
- 第16章 使用第三方工具制作高级报告和可视化
- 16.1 聚焦问题：如何从Google Analytics获取数据
- 16.1.1 核心报告API
- 16.1.2 非抽样请求API
- 16.1.3 第三方工具
- 嘉宾观点 Google Analytics的突破：从零塑造商业影响力
- 16.2 ETLV——完整的报告自动化周期
- 16.3 BigQuery/Tableau的高级案例
- 16.3.1 案例1：路径分析
- 16.3.2 案例2：电子商务
- 16.3.3 案例3：先进的渠道（funnel）分析
- 嘉宾观点 高级渠道（funnel）分析——下一级
- 嘉宾观点 使用R访问Google Analytics数据
- 嘉宾观点 ShufflePoint
- 本章要点回顾
- 实战与练习
- 第17章 数据导入和测量协议
- 17.1 数据导入
- 17.1.1 将CRM数据导入Google Analytics
- 17.1.2 通过管理API上传
- 17.1.3 在Google Analytics报告中使用导入数据
- 17.1.4 导入内容数据到Google Analytics
- 17.1.5 导入广告系列数据到Google Analytics
- 17.1.6 导入成本数据到Google Analytics
- 17.1.7 对比广告系列成本和效果
- 17.1.8 将产品数据导入Google Analytics
- 17.1.9 导入Google Analytics地理数据
- 17.2 测量协议
- 嘉宾观点 对于测量协议的技术考量
- 嘉宾观点 测量协议的两个案例
- 本章要点回顾
- 实战与练习
- 第18章 Analytics 360
- 18.1 为什么要用Analytics 360
- 18.2 提升数据容量
- 18.2.1 10倍以上的自定义维度和自定义指标
- 18.2.2 以12倍速度更新数据
- 18.2.3 提升数据量的上限
- 18.3 服务级协议
- 18.3.1 支持、升级和条款
- 18.3.2 自定义渠道（funnel）
- 18.3.3 BigQuery导出
- 18.3.4 汇总报告
- 18.3.5 DoubleClick集成
- 嘉宾观点 在处理高级归因之前需要回答的4个问题
- 18.4 Analytics 360独有的功能
- 18.4.1 门户
- 18.4.2 培训资源
- 18.4.3 发布版和测试版功能
- 18.4.4 账单和层
- 18.5 在哪里买——是通过经销商还是Google直接购买
- 本章要点回顾
- 实战与练习
- 附录
- 附录A 扩充你的优化项目
- A.1 定性输入
- 嘉宾观点 通过访问者调查增强Google Analytics
- 嘉宾观点 用户研究和定性优化
- A.2 叠加热图报告
- 嘉宾观点 快速获得显著结果
- A.3 测试
- 嘉宾观点 利用LIFT模型创建强有力的实验假设
- 嘉宾观点 通过文档和测试后分析，更好地使用分组测试
- 嘉宾观点 A/B测试成功的技巧
- 嘉宾观点 使用Optimizely测试移动App
- A.4 营销自动化和个性化
- 嘉宾观点 营销自动化与Google Analytics：集成和个性化
- 附录B 资源
- 封底
展开全部
谷歌分析宝典：数据化营销与运营实战是2019年由机械工业出版社出版,作者(美)Feras。
温馨提示：
1.本电子书已获得正版授权，由出版社通过知传链发行。
2.该电子书为虚拟物品，付费之后概不接收任何理由退款。电子书内容仅支持在线阅读，不支持下载。
3.您在本站购买的阅读使用权仅限于您本人阅读使用，您不得/不能给任何第三方使用，由此造成的一切相关后果本平台保留向您追偿索赔的权利！版权所有，后果自负！
得书感谢您对《谷歌分析宝典：数据化营销与运营实战》关注和支持，如本书内容有不良信息或侵权等情形的，请联系本网站。
电子书
电子书
电子商务的广泛应用使企业产生了大量的业务数据，如何更快、更好地利用各种有效的数据开展电子商务，受到企业的广泛重视。本书系统介绍了在电子商务环境下如何进行数据分析。首先，带领读者认识数据分析能力的重要性和熟悉数据分析工具，然后指导读者通过阅读和分析访问数据、消费数据，来理清商业规划的思路，学会处理数据，**后制作出商业报告。本书引用了大量的案例资料，且每章均以任务驱动的方式来讲解，实操性强，使读者阅
电子书
本书深入剖析了快手平台的特点，介绍了内容策划、短视频内容制作、直播技巧、运营变现等实用内容。本书共10章，先对快手平台的使用操作与账号定位进行了讲解，方便读者快速上手；随后详细介绍了短视频内容制作、素材拍摄、后期剪辑的相关技巧；然后本书着重介绍了快手账号的运营策略，比如运营创收、自营电商等综合性的运营技巧；最后，本书还分享了快手小店、快手直播等运营者切实关心的内容，使读者能够了解并掌握运营快手账号
电子书
本书通过解析微信小程序营销与运营的技巧和案例，帮助读者快速成为运营高手。
电子书
本书分为4篇13章。其中，第1章到第4章属于基础篇，主要介绍大数据概述、大数据营销概述、大数据时代的消费者行为分析、大数据广告营销等内容。第5章、第6章属于工具篇，主要介绍精准营销、大数据搜索营销等内容。第7章到第11章属于智能应用篇，主要介绍当前热门的大数据营销应用领域，包括App营销、微信营销、微博营销、O2O营销、短视频与直播营销等内容。第12章、第13章属于拓展篇，主要介绍跨界营销、其他大
电子书
本书结构清晰，内容丰富，语言简洁，适合小程序营销和运营人员阅读。
电子书
本书主要从电子商务的数据分析入手，系统介绍在电子商务环境下进行数据分析的各种思路和方法。全书共分为12章，主要内容包括电商运营与数据分析、使用数据分析工具、利用市场数据选择商品、竞争对手数据分析、商品定价分析、流量数据分析、运营与销售数据分析、库存数据分析、会员数据分析、利润数据分析、数据商业报告的制作等。最后一章还以综合案例的形式进一步介绍了网店数据分析的综合运用。
电子书
本书适合营运部、财务部、商品企化部、销售管理部、销售及需要做产品分析和销售报表的相关工作人员阅读。
