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☆☆☆☆☆

出版者:人民邮电出版社

作者:[美] John F. Tanner Jr.（约翰·F. 坦纳·Jr.）

出品人:

页数:215

译者:宋杰

出版时间:2015-7-1

价格:49.00元

装帧:精装

isbn号码:9787115392411

丛书系列:新信息时代商业经济与管理译丛

图书标签:

大数据
营销
互联网
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客户定位
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数据分析
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数字时代
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具体描述

《大数据营销：互联网+时代如何定位客户》以“加速学习并行动”为主线，展示了面向数据和消费者新行为的动态客户战略。

《大数据营销：互联网+时代如何定位客户》全书3大部分11章。第一部分（1-3章）介绍了适用于大数据的动态客户战略方法，以概念图为基础，作者阐述了如何将大数据与DCS融合并可操作化。第二部分（4-9章）论述了大数据战略的流程，包括数据的获取、分析、应用以及评估。第三部分（10-11章）讨论如何将大数据和动态客户战略嵌入企业的创新变革以及组织文化。

洞悉数字浪潮，精准触达每一个她/他：现代营销的破局之道在信息爆炸、技术迭起的互联网+时代，传统的营销模式正经历着前所未有的颠覆。消费者行为变得更加碎片化、个性化，获取信息的渠道多元而复杂。企业若想在激烈的市场竞争中脱颖而出，仅仅依靠过往的经验和直觉已然不足。如何在这个数据驱动的时代，真正理解并有效触达目标客户，已成为决定企业生死存亡的关键。本书并非一本泛泛而谈的营销理论汇编，而是一份献给所有渴望在数字营销领域有所作为的实践者、管理者和创业者的“行动指南”。我们将深入剖析当前营销环境的本质，揭示数据背后的洞察力，并提供一套系统性的方法论，帮助您在纷繁复杂的数据海洋中，为您的产品或服务精准定位每一个潜在的客户，从而实现营销效率和投资回报的最大化。第一章：告别盲目，拥抱数据驱动的营销革命营销的本质是连接，连接产品/服务与有需求的消费者。然而，互联网+时代，这种连接的“维度”和“精度”发生了根本性的变化。本章将带领读者回溯营销的演进历程，重点分析传统营销模式在数字时代遇到的瓶颈，例如信息不对称、触达成本高昂、效果难以衡量等。我们将清晰地阐述为何“大数据”不再是一个遥不可及的概念，而是现代营销不可或缺的核心要素。它不仅仅是海量的数据堆积，更是通过科学的分析，提炼出有价值的洞察，从而指导营销决策的强大力量。我们将探讨大数据的来源，包括但不限于：用户浏览行为、交易记录、社交媒体互动、LBS（基于位置的服务）数据，甚至物联网设备产生的实时信息。理解这些数据的价值，是迈出精准营销第一步的基础。本章将重点强调“以客户为中心”的理念，以及数据驱动如何让这一理念真正落地，从“我卖什么”转向“客户需要什么”。第二章：客户画像的深度重塑：从人口统计到行为画像 “客户画像”是精准营销的基石。然而，在数字时代，传统的客户画像，仅仅停留在性别、年龄、地域、收入等基本的人口统计学维度，已不足以揭示客户的真实需求和决策过程。本章将深入探讨如何利用大数据，构建更立体、更动态、更具预测性的客户画像。我们将介绍多种构建客户画像的技术和方法，包括：行为分析：深入挖掘用户在网站、App、社交平台上的点击、浏览、停留、搜索、互动等行为数据，了解其兴趣偏好、购买意愿、内容消费习惯等。情感分析：通过对用户评论、反馈、社交媒体言论的分析，洞察其对品牌、产品、服务的态度和情感倾向。场景分析：结合用户所处的地理位置、时间、设备等信息，理解用户在特定场景下的需求和痛点。关联分析：分析不同用户群体之间的相似性，以及产品/服务之间的关联性，发现潜在的交叉销售和向上销售机会。我们将演示如何将这些多维度的数据进行整合与交叉验证，描绘出一个鲜活、立体的客户画像，能够精确反映出客户的“是谁”、“做什么”、“为什么”以及“何时何地”会产生购买行为。告别模糊的“目标人群”，拥抱清晰可辨的“每一个她/他”。第三章：精准定位的艺术：从漏斗模型到客户旅程确定了客户画像，下一步便是如何精准地将营销信息传递给他们。本章将抛弃传统的线性营销漏斗模型，深入探讨更符合当下复杂消费者行为的“客户旅程”（Customer Journey）模型。我们将解析客户从认知、兴趣、考虑、决策到购买、复购、忠诚的全过程，并分析在这个过程中，客户会在哪些触点接触到品牌信息，以及在不同触点需要什么样的信息和交互。触点识别与分析：详细讲解如何识别客户可能接触到的所有营销触点，包括线上（搜索引擎、社交媒体、内容平台、电商网站、App、电子邮件）和线下（门店、展会、活动）触点，并分析每个触点的特点和对客户旅程的影响。个性化内容与信息推送：基于客户画像和客户旅程所处的阶段，讲解如何为客户量身定制个性化的内容，例如根据兴趣推荐文章，根据购买意愿推送优惠信息，根据痛点提供解决方案。实时响应与互动：强调在客户旅程的关键时刻，提供实时、高效的响应和互动的重要性，例如快速回复咨询，及时解决问题，优化购物体验。跨渠道协同：探讨如何实现线上线下、不同渠道之间的信息互通和协同作战，确保客户在任何触点都能获得一致的品牌体验。本章将通过大量的案例分析，展示如何运用大数据工具，精细化地管理客户旅程中的每一个环节，从而提高营销转化的效率。第四章：营销活动的优化与效果评估：数据驱动的绩效飞跃再精准的定位，也需要有效的营销活动来执行。本章将聚焦于如何运用大数据来优化营销活动的执行，并进行科学的效果评估，实现持续的绩效飞跃。营销渠道的选择与优化：讲解如何根据客户画像和客户旅程，选择最适合的营销渠道，并利用数据分析优化在各渠道的投放策略，例如搜索引擎营销（SEM）、社交媒体广告（SMA）、内容营销、联盟营销、电子邮件营销等。 A/B测试与实验设计：深入介绍A/B测试等科学的实验方法，用于测试不同广告创意、文案、着陆页、优惠策略等的效果，并根据数据反馈进行迭代优化。营销自动化与智能化：探讨营销自动化的应用，如何通过技术手段，在正确的时间、以正确的方式，向正确的人推送正确的信息，解放人力，提升效率。关键绩效指标（KPIs）的设定与追踪：详细讲解如何设定与营销目标相匹配的关键绩效指标，例如客户获取成本（CAC）、客户生命周期价值（CLTV）、转化率、ROI（投资回报率）等，并利用数据分析工具进行实时追踪和监控。归因分析与效果衡量：介绍不同的归因模型，帮助企业理解哪些营销触点和活动对最终转化贡献最大，从而优化预算分配和营销策略。本章将帮助读者建立起一套以数据为驱动的营销评估体系，让每一次营销投入都能得到量化的回报，并为未来的营销决策提供坚实的数据支撑。第五章：大数据营销的未来趋势与挑战大数据营销的浪潮仍在不断向前。本章将展望大数据营销的未来发展趋势，并探讨在这个过程中企业可能面临的挑战。人工智能（AI）与机器学习在营销中的应用：探讨AI和机器学习如何进一步提升客户画像的精度、内容推荐的个性化、预测性营销的实现，以及更智能的营销自动化。隐私保护与合规性：随着数据使用的日益广泛，隐私保护和数据合规性将成为营销人员必须高度关注的焦点。我们将探讨如何在遵守相关法律法规的前提下，进行有效的数据营销。跨平台数据整合与打通：探讨如何解决不同平台、不同系统之间的数据孤岛问题，实现数据的全面整合与深度分析，构建更统一的客户视图。伦理与责任：强调大数据营销中可能存在的伦理问题，以及企业应承担的社会责任，例如避免过度营销、保护用户隐私、防止数据滥用等。本书将以一种循序渐进、逻辑严谨的方式，帮助读者构建起一套全新的、符合互联网+时代需求的营销思维和实践体系。通过对本书内容的学习和实践，您将能够更深刻地理解客户，更精准地触达客户，更有效地驱动业务增长。这不仅仅是一本书，更是您在这个数字时代赢得客户、赢得市场的“利器”。

作者简介

John F. (Jeff) Tanner博士，是贝勒大学商业合作研究室的营销学教授和执行主任。1988年，在佐治亚大学获得博士学位之后，他成为贝勒大学的教师。他发表了超过70篇科研文章，以及超过200篇的会议论文。同时他还是15本专著的作者或合著者。他是IBM、Pearson-Prentice Hall出版社、Cabela's公司以及美国联邦政府的在任顾问。他也是几家公司和非营利组织的董事会成员。

目录信息

1 第一篇大数据及动态客户战略
3 第1章大数据的大战略
1．1 超越炒作
1．2 加速学习的价值
1．3 引入动态客户战略
1．4 DCS补充了设计学派
1．5 大数据和DCS的障碍
1．6 小结
1．7 注释
25 第2章动态客户战略构图
2．1 作为战略的理论
2．2 概念
2．3 关联性
2．4 通过控制建立因果性
2．5 条件
2．6 使模型可操作化
2．7 塔吉特百货的行为忠诚度模型
2．8 简单模型与复杂模型
2．9 小结
2．10 注释
41 第3章将战略可操作化
3．1 从概念到操作
3．2 操作性定义
3．3 从战略到行动
3．4 微软公司的DCS以及快速失败思维
3．5 测试和决定
3．6 管理决策风险
3．7 有效使用大数据
3．8 小结
3．9 注释
61 第二篇大数据战略
63 第4章创建大数据战略
4．1 避免数据陷阱
4．2 陷入数据陷阱的航空公司
4．3 创建数据战略
4．4 小结
4．5 注释
79 第5章大数据的获取
5．1 测量的质量
5．2 事实和大数据
5．3 获取大数据
5．4 做出好的选择
5．5 销售人员的特别挑战
5．6 小结
5．7 注释
97 第6章流洞察
6．1 循环模型
6．2 统计模型的应用
6．3 数据类型—分析方法的类型
6．4 数据与模型的匹配
6．5 小结
113 第7章将模型应用于客户
7．1 Mac's公司如何避免谓折扣
7．2 决策图
7．3 对话和大数据
7．4 级联式营销活动
7．5 级联式营销活动加快学习进程
7．6 用多因素实验设计加速购买流程
7．7 小结
7．8 注释
129 第8章大数据与大量的营销流行词
8．1 客户体验管理
8．2 价值和执行能力
8．3 执行能力、价值以及建立关系的倾向
8．4 响应能力
8．5 花旗银行万事达卡对总体市场的响应能力
8．6 透明度
8．7 社区
8．8 Cabela's公司的客户体验历程
8．9 小结
8．10 注释
145 第9章大业绩的大数据度量
9．1 用大数据进行度量
9．2 变异和业绩
9．3 创建一个容差范围
9．4 可视化
9．5 创建合适的度量
9．6 小结
9．7 注释
165 第三篇大数据文化
167 第10章多重创新的准同步采用
10．1 建立吸收能力
10．2 人、过程和工具
10．3 管理变革
10．4 为你的企业家授权
10．5 柯尼卡-美能达公司的惊人结果
10．6 结果之一：客户知识能力
10．7 全球化实施
10．8 小结
10．9 注释
189 第11章领导动态客户文化并在动态客户文化中领导
11．1 领导力、大数据以及动态客户战略
11．2 领导力与文化
11．3 运动
11．4 利用战略性试验
11．5 大数据，大决策，大成果
11．6 注释
205 后记
209 延伸阅读
211 作者简介
213 译者后记
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

客户生命周期价值（Customer Lifetime Value）、忠诚度与执行能力、响应能力、透明度和社区有关执行能力：也称为客户体验，满足客户需求；响应能力：客户感觉到多大程度对他的需求能快速响应；透明度：指客户的忠诚度对客户的好处是显而易见的，维持忠诚度的手段；社区：...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简直是点睛之笔，那种深邃的蓝色调搭配跳跃的橙色线条，立刻就给我一种身处数据洪流之中的感觉，非常符合“大数据”这个主题的现代感和前沿性。我当时在书店里随便翻阅，光是目录那一块就吸引住了我——“客户画像的构建与优化”、“实时竞价（RTB）中的用户抓取策略”、“社交媒体行为分析与预测模型”。这些标题可不是那种空泛的理论口号，而是实打实的实操方向。我记得有一章专门讲了如何利用非结构化数据（比如用户评论、论坛帖子）来反推他们的真实需求和情感倾向，这一点非常触动我，因为我们团队过去总是在结构化数据里打转，忽略了那些“情绪化的金子”。这本书没有停留在“要做数据驱动决策”这种老生常谈上，而是深入到了“如何才能有效获取、清洗和解读这些数据，并将其转化为可执行的营销动作”。它的结构安排也很合理，从宏观的战略规划，过渡到中观的工具选择，最后落脚到微观的执行细节，读起来一点也不觉得吃力，反而像是在跟随一位经验丰富的导师进行实地考察。如果说有什么小遗憾，可能是配图的示例代码不够多，但我理解，毕竟这是一本偏向策略和理念的书籍，过于深入技术细节可能会稀释其普适性。总之，光从包装和目录导向来看，它已经成功地为自己树立了一个专业且实用的专业形象。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的阅读门槛不低，它不是那种读起来让人感觉特别轻松愉快的“休闲读物”。它需要读者投入精力去消化那些关于概率模型、用户行为路径分析和A/B测试设计等方面的讨论。但正是这种需要“努力”才能获取的知识，才让它显得如此珍贵。我特别关注了书中关于“预测性维护与营销干预”的章节。在传统营销中，我们总是被动地对发生过的行为做出反应，比如客户流失后才去挽留。而这本书详细阐述了如何利用历史数据和实时监测，构建一个“预警系统”，在客户表现出流失倾向的早期阶段，就部署个性化的挽留策略。这不仅仅是技术上的进步，更是营销理念的飞跃——从“追赶者”变成“预见者”。它的案例分析极具说服力，每一个商业案例的背后，都能看到作者对底层逻辑的深刻洞察。读完后，我不再只是关注“哪些渠道带来了多少点击”，而是开始思考“哪些点击背后的用户意图是最值得投资和深化的”。这本书为我提供了一套全新的评估营销活动价值的标尺，这套标尺比以往任何时候都更加精确和面向未来。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我拿到这本书的时候，心里其实是有点打鼓的，毕竟市面上讲“互联网+”和“营销”的书籍多如牛毛，很多都是换汤不换药的营销术语堆砌，读完之后除了能多说几个时髦词汇，实际操作上毫无帮助。然而，这本书的切入点非常犀利。它没有将互联网时代描绘成一个虚无缥缈的“风口”，而是非常务实地将焦点对准了“定位客户”这个永恒的核心难题。我尤其欣赏作者在讨论“用户生命周期价值（CLV）预测”那一部分的论述方式。他没有简单地给出一个公式，而是拆解了影响CLV的多个变量——比如首次购买的渠道粘性、重复购买的间隔周期、以及用户投诉率对品牌忠诚度的影响。这种细致入微的拆解，让我明白，所谓的“精准营销”，绝不是靠运气或简单的年龄性别标签就能达成的。它需要构建一个多维度的动态模型，实时捕捉用户的“心跳”。阅读过程中，我多次停下来，对照我们公司现有的CRM数据结构进行反思，发现我们在客户分层上实在太粗糙了。这本书就像一面镜子，照出了我们营销体系中那些隐藏的短板和认知偏差。它不是在教你怎么使用某个软件，而是在重塑你对“客户”这个概念的理解，让你从一个执行者升级为一个战略思考者。对于那些渴望从“广撒网”的蛮力营销中解脱出来的中高层管理者来说，这本书提供了坚实的思维框架。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我印象深刻的是它对“互联网+时代”这个概念的具象化描绘。在阅读过程中，我仿佛穿越了多个行业，从零售业的无人值守门店数据采集，到金融业的风险敞口实时评估，再到内容付费领域的“注意力稀缺”对营销策略的影响。作者没有将“大数据营销”视为一个孤立的职能部门的工作，而是将其提升到了企业级战略的高度。书中有一段关于“数据治理”的论述让我拍案叫绝：它强调，如果企业内部的数据标准不统一、数据孤岛林立，那么再先进的算法也是“巧妇难为无米之炊”。这彻底颠覆了我过去对“搞定技术部门就能解决问题”的天真想法。这本书的价值在于，它迫使读者——无论你是市场总监还是IT架构师——都要开始思考跨部门协作的必要性，以及如何建立一套能够跨越组织壁垒的数据流通机制。它不仅仅是教你如何“推销”产品，更是教你如何“运营”一个数据驱动型的现代企业。这种全局观和系统性的思考训练，远比几条立竿见影的推广技巧要宝贵得多。它提供的是一套可以用来重构现有业务流程的蓝图。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格，说实在话，有一种非常冷静的、近乎学术的严谨感，但又巧妙地穿插着大量的业界案例和“过来人”的经验教训，使得阅读过程保持了必要的张力。我特别喜欢它在阐述复杂模型时的那种“剥洋葱”式的剖析方法。比如，在讨论“个性化推荐算法的偏差与校正”一节时，作者首先介绍了经典协同过滤的局限性，然后引出了基于内容和基于模型的混合推荐系统。他的叙述逻辑是层层递进的，每深入一层，都会附带一个实际的应用场景说明——比如电商如何用它来减少“信息茧房”效应，或者内容平台如何用它来平衡“热门”与“小众”内容的分发。这种结构既保证了理论的深度，又避免了陷入纯粹的数学推导，使得像我这样营销背景为主，对复杂算法仅有基本了解的人也能跟上节奏。整本书的知识密度非常高，我做笔记时发现，几乎每一页都有可以被划线标注的关键概念或方法论。这绝不是那种可以轻松读完就束之高阁的书，它更像是一本案头的参考手册，每当遇到新的营销挑战时，我都会忍不住翻开它，寻找解决问题的思想武器。它的价值在于提供了一种思考“如何让技术服务于人”的底层逻辑，而不是盲目追逐技术本身的热度。

评分☆☆☆☆☆

动态客户战略方法：就是在客户互动的过程中获得对客户的个性化洞察，从而提供个性化服务。保证大数据成功的最佳实践是： 1）选择适应流程的系统； 2）快速成功，选择可能成功的客户，过程中收集成功案例； 3）精心规划发布策略，解释对公司的好处

评分☆☆☆☆☆