大数据营销

大数据营销 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:中国工信出版集团
作者:于勇毅
出品人:
页数:261
译者:
出版时间:
价格:49
装帧:平装
isbn号码:9787121308826
丛书系列:
图书标签:
  • 市场营销
  • 营销
  • 营销&广告&电商
  • 2017
  • 大数据营销
  • 商业
  • 互联网
  • A.营销&广告&电商
  • 大数据
  • 营销
  • 数据分析
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具体描述

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。

《大数据营销》是一本旨在为读者提供系统性知识和实用指导的权威著作。这本书通过深入探讨数据驱动决策的重要性,解析了现代市场竞争中的关键要素。它详细讲述了如何从海量信息中提取有价值的洞见,为企业提供科学分析方法。内容覆盖大数据技术的发展历程、数据收集与处理的最佳实践,以及通过智能算法优化营销策略的具体步骤。 书中对市场行为的深入剖析帮助读者理解消费者心理和行为模式,从而更精准地制定吸引目标受众的营销方案。同时,它还强调了数据可视化工具在提升营销效率中的作用,教导用户如何将复杂的数据转化为直观的决策支持。书中还特别关注大数据在个性化服务和精准广告投放方面的应用,解释了这些技术如何满足不同客户群体的需求,从而提升品牌粘性与市场占有率。 对于企业管理者而言,《大数据营销》提供了一套全面且可操作的策略指南,涵盖从市场调研、数据分析到实际实施的各个环节。书中不仅包含理论知识,还配有大量案例研究和实战经验,使读者能够将所学应用于真实业务环境。特别是对新兴技术趋势的描述,让读者能够提前适应市场变化,保持竞争优势。 此外,本书注重传递数据伦理与法律合规的重要性,强调如何在进行大规模数据处理时保障隐私保护和合法操作规范。这对于那些希望将数据转化为可持续收益的企业来说尤为重要。通过丰富的理论框架、实用工具和案例分析,这本书成为一位管理者或营销从业者提升专业能力的重要参考资料。 这本书不仅适合市场研究人员和数据分析师,也为希望深入了解现代商业运作模式的人士提供了有价值的视角。无论是初学者还是行业资深专业人士,都能通过系统性学习获得全新的思维方式,帮助他们更科学、有效地开展工作。整个内容设计精妙,结构清晰,让读者在阅读过程中逐渐建立起对大数据营销的全面理解和实践能力。 总体而言,这本书以详实的资料和丰富的实践指导,完美诠释了大数据在营销领域的核心价值,它不仅是一次知识的传递,更是对行业未来发展的深刻洞察,为读者带来持续的思考与行动动力。通过阅读一本这样的著作,读者将能够更好地把握市场机遇,提升自身专业素养,并为自身或所属团队注入新的活力。

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、北京航空航天大学等主讲《大数据营销》课程。

目录信息

第一章
数据营销概论
第二章
B2C领域的数据营销应用场景
第三章
B2B领域的数据营销应用场景
第四章
数据驱动的业务模式重构
第五章
数据营销未来的思考
第六章
如何保护个人信息
· · · · · · (收起)

读后感

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用户评价

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读完这本书的章节后,我最大的感受是作者在构建理论体系上的那种近乎偏执的严谨性。它并非简单地罗列各种营销工具和技术名词的堆砌,而是像搭建一座精密的钟表,将看似分散的各个环节——从基础的数据采集、存储,到中层的预测模型建立,再到高层的决策优化——用坚实的逻辑链条紧密地串联起来。我尤其欣赏作者对“数据伦理”和“用户隐私保护”这一块的深入探讨。在很多同类书籍往往只关注“如何更有效地利用数据”时,这本书却花了一个专门的章节去剖析“如何负责任地使用数据”,探讨了算法黑箱的潜在风险以及透明度在现代营销中的重要性。这种将技术能力与社会责任感相结合的叙事角度,让我对书中所倡导的营销哲学有了更深层次的认同。它引导读者思考的不是短期的转化率,而是长期的品牌信誉和可持续发展,这体现了作者深厚的行业洞察力和前瞻性的战略眼光,远超出了普通的技术手册范畴。

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这本书的叙述风格充满了活力和一种现代气息,完全没有传统教材那种老气横秋的感觉。作者似乎很擅长用讲故事的方式来包装那些硬核的概念。比如,他没有直接抛出“A/B测试的原理”,而是通过一个生动的电商网站界面优化案例作为切入点,描述了营销人员如何在焦虑中不断试错、迭代,最终通过数据验证找到最优解的过程。这种代入感极强的叙事手法,让原本抽象的统计学概念变得鲜活起来,仿佛你就是那个在代码和报表前通宵达旦的实干家。语言上,作者的遣词造句既专业又接地气,既有学术论文的精准,又不乏与同行交流时的那种坦诚和幽默。每当涉及到复杂的算法解释时,作者总能巧妙地穿插一些只有业内人士才能会心一笑的“行业梗”,这种处理方式极大地拉近了与读者的距离,让人在学习知识的同时,也感到了一种被理解和被尊重的愉悦感。

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我对比了市面上好几本关于数据驱动决策的书籍,发现这本书在“实战案例的可操作性”方面做得尤为突出。很多书籍的案例往往停留在理论模型阶段,读者读完后依然一头雾水,不知道如何落地。然而,这本书的每一章结尾都附带了“落地实施清单”或者“工具链推荐”。例如,在讨论客户生命周期价值(CLV)计算时,作者不仅提供了详细的数学公式,还贴心地列举了使用Python的Pandas库或主流CRM系统中对应的函数实现路径,甚至标注了不同工具在计算精度和效率上的权衡。这对于那些迫切需要将理论转化为生产力的初中级营销人员来说,简直是雪中送炭。它不是让你空想,而是直接递给你一把可以拧动螺丝的扳手,让你立刻就能开始动手实践,这种务实精神,是衡量一本专业书籍是否真正有价值的核心标准之一。

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这本书的编辑质量,特别是校对和术语的统一性,达到了一个令人称赞的水准。在一个高度依赖精确性的领域,任何一个微小的术语混用或概念定义不清都可能导致灾难性的误解。我翻阅了全书,发现无论是对“指标(Metric)”与“维度(Dimension)”的区分,还是对“归因模型”中不同方法的命名,都保持了高度的连贯性和权威性。这表明出版团队在审校过程中投入了巨大的精力,确保了知识的纯净度。同时,书后的索引和术语表做得非常详尽,当你需要快速回顾某个特定概念时,可以毫不费力地定位到精准页码,极大地提高了查找和复习的效率。可以说,这本书的“品控”做得非常好,它不仅知识内容扎实,连同作为载体的书籍本身,也体现出对读者时间价值的尊重。

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这本书的装帧设计真是让人眼前一亮,封面采用了深邃的藏蓝色,搭配烫金的标题,在灯光下熠熠生辉,透露着一种沉稳而专业的质感。内页的纸张选择也很考究,触感细腻,油墨印刷清晰锐利,即便是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。我特别喜欢它在版式上的用心,正文排版疏密有致,关键概念和数据图表部分使用了不同的字体或背景色块进行区分,逻辑层次感非常强。比如,当作者阐述复杂的数据清洗流程时,通过精美的流程图和清晰的标注,原本枯燥的技术步骤瞬间变得直观易懂。再者,书中的插图和案例分析配图都选得极有品味,它们不是那种随手找来的网络素材,而是经过精心挑选,与文字内容高度契合,极大地增强了阅读的趣味性和代入感。整体来看,这本书在物理形态上就传递出一种“高价值”的信息,让人在翻开阅读之前,就已经对其中的知识内容充满了期待和敬意,从视觉和触觉上就给予了读者一种极佳的阅读体验,这对于一本专业类书籍而言,是非常重要的细节把控。

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于老师大作,必须支持。

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没啥新意,科普性的书籍,适合不懂技术的小白

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理论结合实践,非常难能可贵

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通过前四章,我们看到过去数十年数据营销的发展历程和现有模式,那么数据营销的未来会走向何方?在充满希望地遐想前,让我们先讨论另一个问题:数据营销的局限性。对营销人员来说,精准地找到客户,推送个性化的广告内容来打动客户,最终产生销售是顺理成章的营销目的

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很多东西都过时了,而且挺浅的

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