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大数据营销
字数: 240千字
装帧: 简装
出版社: 电子工业出版社
作者: 于勇毅 著
出版日期: 2017-02-01
商品条码: 9787121308826
版次: 1
开本: 其他
页数: 276
出版年份: 2017
定价:
¥49
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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。
作者简介
于勇毅,13年数据营销经验,十年作为甲方任职于IBM,担任数据策略师,三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。
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最优化 / 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
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