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大数据营销：如何利用数据精准定位客户及重构商业模式书籍详细信息
- ISBN：9787121308826
- 作者：暂无作者
- 出版社：暂无出版社
- 出版时间：2018-03
- 页数：261
- 价格：58.00
- 纸张：胶版纸
- 装帧：平装-胶订
- 开本：128开
- 语言：未知
- 丛书：暂无丛书
- TAG：暂无
- 豆瓣评分：暂无豆瓣评分
内容简介：
《大数据营销》系统介绍了数据在营销中的应用，通过很多行业案例帮助读者了解数据营销的应用场景和前世今生。《大数据营销》共6章节，主要解决如下问题：数据营销是什么、数据营销有哪些领域、不同领域间的关系是什么、个人级消费品市场的数据营销案例及思考、企业级消费品市场的数据营销案例及思考、在营销之外如何利用数据帮助企业进行业务重构、关于数据营销未来可能模式的思考、在大数据时代如何保护个人信息及隐私等。《大数据营销》的读者对象包括：对于数据营销一知半解的营销圈外人、已经从事多年营销的专业人士、企业内部负责营销的操盘手。
书籍目录：
章 数据营销概论
节 数据营销的发展历史 / 2
一、直复营销：宜家的会员模式 / 3
二、数据库营销：戴尔的直销模式 / 7
三、数字营销：进入大数据时代的精确化营销模式 / 12
第二节 数据营销的架构 / 17
一、基础理论 / 17
二、数据基础 / 18
三、知识领域 / 19
四、主要职责 / 23
五、商业目标 / 29
第三节 数据营销的理论基础 / 30
一、客户关系管理 / 30
二、客户生命周期 / 34
三、销售漏斗模型 / 38
第四节 数据营销的主要职责 / 41
一、市场研究：结合内外部数据帮助企业制定战略方向 / 41
二、营销策略：利用数据将企业策略落地到营销策略 / 43
三、商业智能：通过数据模型和可视化帮助在业务层面进行商业决策 / 47
四、营销执行：利用客户数据提升营销效率 / 50
五、电子商务：利用数据向电商平台提供优质流量 / 53
六、数据设施：建设数据营销所需的IT设施 / 56
第五节 数据营销的知识领域 / 58
一、数据收集：数据收集的种类及来源 / 60
二、数据治理：数据使用前的清理工作 / 66
三、数据平台：数据的存放平台和应用工具 / 73
四、数据策略：利用数据进行营销和业务规划 / 77
五、数据应用：数据营销的落地应用 / 79
六、结果衡量：数据对营销和业务的衡量和优化 / 103
第六节 数据营销的基础设施 / 111
第七节 数据营销的人员配置 / 117
第八节 大数据给数据营销带来的变化 / 121
一、大数据的数据收集技术 / 123
二、大数据的客户识别技术 / 127
三、大数据的客户分析技术 / 129
四、大数据的营销接触技术 / 132
五、程序化购买 / 133
六、一把菜刀的故事读懂大数据营销 / 139
第二章 B2C领域的数据营销应用场景
节 用户忠诚度平台：航空和酒店行业如何掌握客户 / 145
第二节 个性化营销：妇婴行业千人千面的精确化营销 / 150
一、个性化营销概述 / 150
二、个性化营销的资产前提 / 151
三、如何提升个性化营销的精确度 / 154
第三节 互联网时代的“羊毛，猪，狗”模式：第三方商用WiFi / 155
一、“羊毛，猪，狗”商业模式概述 / 155
二、第三方商用WiFi / 156
第四节 O2O：零售业中的客户体验化 / 158
一、O2O概述 / 158
二、O2O整合的效果 / 159
三、服装行业的O2O模式 / 162
四、运营商的O2O模式 / 164
第五节 舆情监测与情感分析：电影和投资行业的故事 / 166
一、舆情监测概述 / 166
二、电影行业的舆情监测 / 168
三、投资行业的舆情监测 / 170
第六节 跨界合作：以客户数据作为核心资产的联合营销 / 172
一、跨界合作概述 / 172
二、行业上下游的联合营销 / 173
三、具体营销活动中的合作 / 173
四、产品设计层面的联合营销 / 174
五、互相引流的联合营销 / 174
第七节 基于微信的SCRM：适合小型企业的数据营销 / 176
一、SCRM / 176
二、微信 / 178
第八节 卖点提炼：本书书名的由来 / 181
第三章 B2B领域的数据营销应用场景
节 B2B与B2C的区别 / 186
一、数据营销方面的区别 / 187
二、数据类型方面的区别 / 187
三、数据来源方面的区别 / 188
四、数据结构方面的区别 / 188
五、数据应用方面的区别 / 190
六、营销执行方面的区别 / 191
第二节 商机挖掘：数据营销对一线销售的直接支撑 / 192
第三节 开放数据：免费而有效的数据营销模式 / 199
第四节 客户细分策略：B2B营销资源整合的出发点 / 203
一、销售资源 / 203
二、营销资源 / 204
三、数据清理 / 206
四、客户细分 / 208
五、资源整合 / 209
第五节 角色营销：中小企业领域的B2B2C模式 / 210
第四章 数据驱动的业务模式重构
节 业务模式重构的方法论 / 213
第二节 从策略到执行的端到端城市策略 / 215
一、市场研究 / 216
二、商业智能 / 218
三、营销策略 / 219
四、营销执行 / 220
第三节 商业地产中的数据驱动决策 / 221
一、商业地产中的数据 / 221
二、商业地产的数据整合 / 222
三、商业地产的数据应用 / 223
第四节 阿米巴管理中的数据化运营 / 227
一、阿米巴管理概述 / 227
二、阿米巴管理模式下客户数据的作用 / 229
第五章 数据营销未来的思考
节 数据营销未来发展概述 / 232
一、数据营销的局限性 / 232
二、数据营销的重要性 / 234
三、数据营销的未来：《少数派报告》 / 235
第二节 数字营销和数据营销的结合 / 237
一、数字营销与数据营销的区别 / 237
二、数字营销与数据营销的整合方式 / 239
第三节 基于场景的SoLoMoPa数据营销 / 240
一、社交媒体营销 / 240
二、地址位置营销 / 240
三、移动互联网 / 241
四、移动支付 / 242
第四节 自媒体和数据营销的结合 / 243
一、自媒体概述 / 243
二、自媒体与数据营销的结合方式 / 244
第六章 如何保护个人信息
节 数据诈骗 / 247
一、诈骗案例 / 247
二、“电信诈骗”的逻辑 / 248
第二节 诈骗防范：个人信息的保护 / 251
附录A 数据营销名词集
附录B 相关书籍推荐
后记
作者介绍：
于勇毅，13年数据营销经验，10年作为甲方任职于IBM，担任数据策略师，3年作为乙方服务于戴尔、惠普、华为、中国电信、NBA、利洁时、万豪、美赞臣等多家世界500强企业，现就职于美库尔商务信息咨询有限公司。职业经历覆盖市场研究、营销策略、商业智能、营销执行、电子商务、数据设施等数据营销全闭环，对IT、电信运营商、零售等行业有深刻理解。同时还担任上海师范大学兼职教授等职务，为上海师范大学、北京航空航天大学等主讲《大数据营销》课程。
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原文赏析：
利用客户数据进行营销的方式都可以称为数据营销。
这些数据无论来自哪里，最终目的都是通过分析客户数据来推动企业的销售提升和业务变革。
Data Driven Marketing，DDM，数据驱动营销。
第一节 数据营销的发展历史
数据营销第一个有迹可循的成功案例是19世纪美国百货公司希尔斯(Sears)模式: 直复营销模式（目录采购+货到付款）。
随着20世纪90年代电话营销方式兴起，数据营销进入数据库营销阶段。在银行、保险、IT等行业，通过呼叫中心这种简单、廉价的方式为客户提供“营销-销售-售后”的端到端服务。
最近十年，电子商务、营销技术和大数据的兴起和发展使数据营销进入了数字营销时代。数据营销在电商领域的核心价值是连接商家和客户，帮助商家以最小的成本找到最精确的客户、最精确的推荐商品和最精确的销售价格。
每个阶段的飞跃都是随着营销接触方式技术的变革而发生的，应用领域也从最早的零售业拓展到拥有电商平台的各行各业，数据营销的模式也从最早的“目录邮寄+货到付款”到以客户数据为核心的各种个性化营销方式。
其它内容：
书籍介绍
本书系统介绍了数据在营销中的应用，通过很多行业案例帮助了读者了解数据营销的应用场景和前世今生。
本书共6章节，主要解决如下问题：数据营销是什么、数据营销有哪些领域、不同领域间的关系是什么、个人级消费品市场的数据营销案例及思考、企业级消费品市场的数据营销案例及思考、在营销之外如何利用数据帮助企业进行业务重构、关于数据营销未来可能模式的思考、在大数据时代如何保护个人信息及隐私。
本书的读者对象包括：对于数据营销一知半解的营销圈外人、已经从事多年营销的从业人士、企业内部负责营销的操盘手。
书籍真实打分
故事情节：3分
人物塑造：4分
主题深度：9分
文字风格：5分
语言运用：8分
文笔流畅：4分
思想传递：3分
知识深度：8分
知识广度：8分
实用性：6分
章节划分：5分
结构布局：9分
新颖与独特：4分
情感共鸣：9分
引人入胜：9分
现实相关：6分
沉浸感：5分
事实准确性：6分
文化贡献：4分
网站评分
书籍多样性：6分
书籍信息完全性：9分
网站更新速度：7分
使用便利性：6分
书籍清晰度：7分
书籍格式兼容性：9分
是否包含广告：9分
加载速度：6分
安全性：3分
稳定性：4分
搜索功能：9分
下载便捷性：5分
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