《数据掘金 电子商务运营突围》，作者谭磊
《数据掘金》-电子商务运营和数据
《数据掘金》- 我们需要知道的数据分析
《数据掘金》- 我们需要知道的数据挖掘
《数据掘金》- 数据分析和数据挖掘工具的选择
《数据掘金》- 电子商务数据运营
《数据掘金》- 数据运营的方法（上）
《数据掘金》- 数据运营的方法（下）
《数据掘金》- 流量
《数据掘金》- 用户行为分析
《数据掘金》- 挖掘客户价值
《数据掘金》- 后记
第十章，深度挖掘客户价值
这章很像用户运营，用户分群，精细化运营，如何运营呢？首先要做的就是识别用户，通常来说，搞个用户画像，或者RFM模型，也都可以实现。
为什么这样去做呢？对于我们来说，不同用户的价值是不一样的，购买的东西越多，花的钱越多，我们肯定更喜欢，经常来的我们也喜欢，我们的精力有限，我们要把时间花在最有价值的用户身上。
对于用户的价值，会有一些模型来实现，主要是找到我们关注的几个维度，像消费金额、消费频次、传播能力、最近活跃时间等等，不同维度还会有不一样的权重。
用户粘性
如果提高用户的粘性，也就是让用户处于一个活跃的状态，是运营同学时刻关注的问题。
相关指标：用户的访问频次、浏览时长、访问深度
用户来的频率越高，浏览的时间越长，每次来看的页面数也多肯定是最好的，当然最终的还是购买
商品
零售离不开人货场，我们和用户之间的纽带是商品，对用户分析，也要对商品做好分析，我们用户喜欢哪些商品，搜索量高的，点击率高的商品，购买人数多的商品是哪些。
作者提到一个热门商品的定义：
- 周销售累计数在50件以上
- 首次访客购买比例在40%以上
- 收藏次数在500次以上
- 商品被浏览次数在3000次以上
这里的定义，我们是可以参考的，这里的几个定义我感觉很有意思，可以记录下，回头试试看。
首次访客购买
这个其实就是新用户购买比例，从这个指标，其实可以看出，我们吸引新用户的商品是哪些，也就是引流商品是哪些，当然这个要看看我们有没有新用户特价商品，剔除掉收藏次数&浏览次数
这两个指标，也可以和实际购买人数做个对比，看看收藏后购买率，浏览后购买率，太低的说明有些问题，可能是价格或者使用效果不好复购次数
商品的复购次数，我觉得也很有用，但是这个指标会受活动影响，各种活动时，商品会特价，使用的时候可能还要对比商品售价来看。
作者后面讲了商品的关联分析，做商品推荐、商品分类等等，这里略过了
