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学员作品

天猫店长提升班

招生对象：适合追求店铺客户粘性及净资产收益率的高级卖家。面向淘宝店长，电商老板、运营主管等，本课程主要以提升店铺流量，销量，转化为主要指标，同时针对老客户营销及电商公司内部流程化管理提高为主。

课程时间：总课时26（不含辅导顾问时间）

上课时间：周一到周六上午 9:45-12:45 或下午：14:30-17:30 晚上：19:00-21:00

课程价格：根据基础情况跟学习目的安排课程，价格也不一样

近期开班：每“周”开新班，详情咨询客服!

包含内容：店铺与品牌定位/数据化运营竞店竞品爆款分析/店铺一对一诊断爆款方案指导/高级黄金标题SEO快速上首页/直通车极致玩法打造爆款/钻展和淘宝客，打爆款高级玩法...

班级特色：★26课时学习★项目实战★全电商案例教学。

店铺与品牌定位	学习如何在淘宝上找到自己的精确定位、洞察市场、明确企业电商规划方向，从而自造、塑造淘品牌战略。让你的潜在客户深刻认知品牌，从而成为忠实粉丝	1、天猫店与淘宝店的区别 2、天猫店规则解读 3、店铺定位 4、品牌塑造 5、行业分析 6、淘宝趁势解读
数据化运营 竞店竞品 爆款分析	数据化营销，减少不必要成本，快速寻找店铺问题，学会分析解决店铺情况，针对行业数据与自身店铺数据，做合理化运营。学会分析竞争对手，掌握对手打造爆款的操作手法。	1、学习如何**数据优化店铺整体运营情况 2、整体提升成效转换率、客单价、店铺数据 3、对竞争店铺与竞争宝贝数据的深度解剖，找到爆款规律 4、模仿竞争对手操作单品和店铺 5、对对手进行数据表格整理分析
店铺一对一诊断 爆款方案指导	学会店铺的自我诊断与数据分析，能及时的解决运营店铺过程中的数据异常并及时的制定出解决优化方案。	1、数据分析诊断店铺不足处 2、制定店铺专属的运营方案 3、制定店铺专属的爆款打造方法与流程 4、细化操作细节 5、爆款详情页制作 6、实操店铺诊断流程 7、学会店铺的自我诊断分析
高级黄金标题 SEO快速上首页	掌握写一个搜索人气高，跟我们竞争商品数少，同时很容易做排名上首页的高权重标题。 后期学会优化标题来提升免费流量与转化率等各项指标。	1、高权重标题的SEO 2、高权重标题实操写作 3、高权重标题数据优化 4、SEO与爆款的高度结合 5、后期的维护与优化 6、操作注意事项
直通车极致玩法 打造爆款	直通车是打造爆款的必备技能，学会在短时间内将权重提高，质量分快速上10分，降低PPC。快速提高流量，积累爆款权重。	1、直通车和爆款之间的关联。 2、高权重计划如何培养 3、直通车快速上10分操作细节 4、降低PPC的极致玩法 5、直通车后期数据调整 6、实操过程中注意事项
钻展和淘宝客 打爆款高级玩法	钻展和淘宝客是店长提升必不可少的技能。大商家都是多种流量渠道一起结合打造爆款。学会钻展和淘宝客高级操作运营手法。	1、钻展和淘宝客对爆款的影响 2、钻展的高级推广手法 4、钻展的优化 5、淘宝客的高级推广手法 6、淘宝客的优化 7、钻展结和淘宝客结合打爆款
手淘首页流量 千人千面标签 爆款玩法	淘宝千人千面之下，手淘首页流量巨大。学会标签化操作， 能快速的获得免费首页流量。	1、手淘首页流量解析 2、直通车定向人群 3、钻展获取首页流量操作 4、账号打标签流程 5、标签号操作手淘首页流量 6、三种方法结合操作手淘首页流量
内容营销 引爆流量	利用电商新风口，较你不花一分钱免费获取日均几万到几十万的流量	1、内容营销怎么玩 2、如何玩转微淘 3、如何利用淘宝达人获取庞大免费流量 4、如何利用直播快速打造爆款
老顾客运营会员CRM管理	学会积累一大批老顾客粉丝的方法，利用老顾客粉丝打造标签精准的爆款店铺，带动店铺免费搜索流量的提升。同时**大限度的挖掘每一个进店访客的流量价值，使其**大化。	1、老顾客的积累手法 2、流量UV价值**大化 3、会员CRM管理 4、如何利用老客户补单、 5、引导老顾客进行二次回购
综合爆款打造 全店运营思路	从**开始的选款，到爆款导入期、爆款成长期、爆款成熟期、爆款衰退期，根据各个学员类目进行店铺单品爆款打造诊断及分析（实操）。掌握全店布局运营的技能。	1、单品爆款打造的流程与实操细节 2、全店运营的流程与实操细节 3、制定适合自己店铺的打造爆款方式 4、制定适合自己店铺的全店运营方式 5、结合活动打造爆款 6、结合内容营销打造爆款 7、运营中突发情况自我解决
店长管理 能力提升	作为电商店长在公司组织架构和人员调配要有一定的能力，也必须掌握店长的必备技能。	1、店长必备技能 2、店长管理能力 3、电商公司架构 4、团队管理 5、各部门协调合作

数据仓库术语一览

数据仓库：数据仓库是一个支持管理决策的数据集合。数据是面向主题的、集成的、不易丢失的并且是时间变量。数据仓库是所有操作环境和外部数据源的快照集合。它并不需要非常精确，因为它必须在特定的时间基础上从操作环境中提取出来。

数据集市：数据仓库只限于单个主题的区域，例如顾客、部门、地点等。数据集市在从数据仓库获取数据时可以依赖于数据仓库，或者当它们从操作系统中获取数据时就不依赖于数据仓库。

事实：事实是数据仓库中的信息单元，也是多维空间中的一个单元，受分析单元的限制。事实存储于一张表中（当使用关系数据库时）或者是多维数据库中的一个单元。每个事实包括关于事实（销售额，销售量，成本，毛利，毛利率等）的基本信息，并且与维度相关。在某些情况下，当所有的必要信息都存储于维度中时，单纯的事实出现就是对于数据仓库足够的信息。我们稍后讨论有关缺无事实的情况。

维度：维度是用来反映业务的一类属性，这类属性的集合构成一个维度。例如，某个地理维度可能包括国家、地区、省以及城市的级别。一个时间维度可能包括年、季、月、周、日的级别。

级别：维度层次结构的一个元素。级别描述了数据的层次结构，从数据的**高（汇总程度**大）级别直到**低（**详细）级别（如大分类-中分类-小分类-细分类）。级别仅存在于维度内。级别基于维度表中的列或维度中的成员属性。

数据清洗：对数据仓库系统无用的或者不符合数据格式规范的数据称之为脏数据。清洗的过程就是清除脏数据的过程。

数据采集：数据仓库系统中后端处理的一部分。数据采集过程是指从业务系统中收集与数据仓库各指标有关的数据。

数据转换：解释业务数据并修改其内容，使之符合数据仓库数据格式规范，并放入数据仓库的数据存储介质中。数据转换包括数据存储格式的转换以及数据表示符的转换（如产品代码到产品名称的转换）。

联机分析处理(OLAPOnlineAnalyticalProcessing)：OLAP是一种多维分析技术，用来满足决策用户在大量的业务数据中，从多角度探索业务活动的规律性、市场的运作趋势的分析需求，并辅助他们进行战略发展决策的制定。按照数据的存储方式分OLAP又分为ROLAP、MOLAP和HOLAP。在客户信息数据仓库CCDW的数据环境下，OLAP提供上钻、下钻、切片、旋转等在线分析机制。完成的功能包括多角度实时查询、简单的数据分析，并辅之于各种图形展示分析结果。

数据挖掘：在数据仓库的数据中发现新信息的过程被称为数据挖掘，这些新信息不会从操作系统中获得。

切片：一种用来在数据仓库中将一个维度中的分析空间限制为数据子集的技术。

切块：一种用来在数据仓库中将多个维度中的分析空间限制为数据子集的技术。

星型模式：是数据仓库应用程序的**佳设计模式。它的命名是因其在物理上表现为中心实体，典型内容包括指标数据、辐射数据，通常是有助于浏览和聚集指标数据的维度。星形图模型得到的结果常常是查询式数据结构，能够为快速响应用户的查询要求提供**优的数据结构。星形图还常常产生一种包含维度数据和指标数据的两层模型。

雪花模式：指一种扩展的星形图。星形图通常生成一个两层结构，即只有维度和指标，雪花图生成了附加层。实际数据仓库系统建设过程中，通常只扩展三层：维度（维度实体）、指标（指标实体）和相关的描述数据（类目细节实体）超过三层的雪花图模型在数据仓库系统中应该避免。因为它们开始像更倾向于支持OLTP应用程序的规格化结构，而不是为数据仓库和OLAP应用程序而优化的非格式化结构。

粒度：粒度将直接决定所构建仓库系统能够提供决策支持的细节级别。粒度越高表示仓库中的数据较粗，反之，较细。粒度是与具体指标相关的，具体表现在描述此指标的某些可分层次维的维值上。例如，时间维度，时间可以分成年、季、月、周、日等。

数据仓库模型中所存储的数据的粒度将对信息系统的多方面产生影响。事实表中以各种维度的什么层次作为**细粒度，将决定存储的数据能否满足信息分析的功能需求，而粒度的层次划分、以及聚合表中粒度的选择将直接影响查询的响应时间。

度量值：在多维数据集中，度量值是一组值，这些值基于多维数据集的事实数据表中的一列，而且通常为数字。此外，度量值是所分析的多维数据集的中心值。即，度量值是**终用户浏览多维数据集时重点查看的数字数据（如销售、毛利、成本）。所选择的度量值取决于**终用户所请求的信息类型。

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