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大数据时代的营销变革pdf下载-大数据时代的营销变革电子书免费版高清版

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编辑点评:大数据时代的营销变革电子书免费版

本书以大数据和机器学习为基础,为营销人员提供了一个关于预测营销的导引手册,使得个性化营销得以付诸实践。本书涵盖了从零售到出版、从软件到制造的各种成功案例,希望读者可以从中获益

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编辑推荐

本书提供了一套数据驱动的营销框架,讲解如何基于大数据定位客户角色、预测客户价值、量身推荐产品、保留客户群体等内容。

本书主要目的是希望读者能有效地利用数据的价值,在大数据时代找到传统营销方式的出路,同时在思想上得到以下几个有用的大数据营销观点。

利用基于数据的生命价值营销有效地挖掘高价值客户,减少在低价值客户身上花费的成本;

利用大数据分析手段,多保留和重新激活老客户才能保证高效地增长,而不是一味地增加新客户;

运用聚类、分类等数据挖掘算法发现你不曾知道的客户群,并用来区分和优化营销活动,使精准营销变为可能。

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内容简介

本书以大数据和机器学习为基础,为营销人员提供了一个关于预测营销的导引手册,使得个性化营销得以付诸实践。本书涵盖了从零售到出版、从软件到制造的各种成功案例,

希望读者可以从中获益。本书分为三个主要部分。第一部分,“预测营销完全入门”,介绍了预测性营销的许多基本元素,包括什么是预测营销软件,数据科学和预测分析工作原理,

以及客户生命周期价值概念的基本元素。第二部分,“轻松上手预测营销就这九招”,会提供切实的战略指南,助你轻松入门。第三部分,“如何成为一个真正的预测营销高手”,

对预测营销技术进行综述,为营销人提供一些职业建议,并探讨隐私和预测营销的未来。本书是为准备学习预测营销的营销人员量身打造的,也适合正在公司里进行实战的营销人员和需要从事预测工作的大数据分析师阅读。

目  录

第一部分 预测营销完全入门

第1章 大数据和预测分析技术就在眼前 / 2

预测营销革命 / 6

客户权益的力量 / 8

预测营销的应用 / 11

预测营销普及率正在加快 / 14

客户要求与品牌建立更有意义的联系 / 14

早期采用者的经验表明,预测营销能带来巨大价值 / 17

新技术的推出让预测营销变得简单 / 18

建立预测营销系统需要什么条件 / 21

第2章 预测分析技术简易入门手册 / 23

什么是预测分析技术 / 24

无监督学习技术:聚类模型 / 26

聚类和细分的区别 / 26

有监督学习:倾向性模型 / 29

如何使用预测模型十分位数法 / 30

预测模型和RFM模型对比 / 32

强化学习和协同过滤 / 33

不同类型的推荐模型 / 35

预测分析流程 / 37

数据收集、净化和准备 / 38

异常值检测 / 38

特征生成和提取 / 39

分类器和系统设计 / 40

预测分析技术的“最后一公里”问题 / 41

第3章 首先要了解客户:建立完整的客户档案 / 43

收集多少数据合适 / 45

收集哪类信息 / 47

准备数据以供分析 / 52

人名的净化和验证 / 53

地址的净化和验证 / 54

链接和重复信息删除 / 55

与IT部门合作完成数据集成 / 56

在你的数据中寻找数百个问题 / 61

销售 / 61

客户 / 62

营销/渠道 / 66

产品 / 67

第4章 管理客户就像管理资产组合,要不断增值 / 68

什么是客户生命周期价值 / 69

历史生命周期价值 / 69

预期客户价值 / 71

向上生命周期价值 / 73

提高单个客户的生命周期价值 / 75

获取 / 75

价值增长 / 76

保留 / 76

提高所有客户的生命周期价值 / 78

加入更多(有价值)客户 / 78

防止流失 / 79

与不活跃客户互动 / 79

第二部分 轻松上手预测营销就这九招

第5章 第一招:运用客户数据,优化营销开支 / 82

对客户获取、保留和再激活进行投资 / 83

优化获取成本 / 89

优化客户保留预算 / 91

根据客户价值区分投资额 / 92

找到合适的产品吸引高价值客户 / 93

一个终点归因的例子 / 95

第6章 第二招:预测客户角色,让营销重回正轨 / 99

聚类类型 / 101

基于产品的聚类 / 101

基于品牌的聚类 / 102

基于行为的聚类 / 103

利用聚类提高客户获取水平 / 106

使用聚类时需要注意的几个问题 / 107

运动变化中的聚类 / 107

第7章 第三招:预测客户演变过程,为生命周期营销做准备 / 109

客户的价值旅程 / 110

第一笔价值 / 112

再现价值 / 113

新价值 / 115

生命周期营销策略 / 116

潜在客户策略:我们帮得上忙吗 / 116

新客户策略:谢谢你 / 118

回头/活跃客户策略:我们爱你 / 120

不活跃客户策略:记住我 / 121

流失客户策略:我们想你 / 122

第8章 第四招:预测客户价值,进行价值导向营销 / 123

价值导向营销 / 123

保留高价值客户 / 128

提升中等价值客户的价值 / 129

减少低价值客户服务成本 / 131

第9章 第五招:预测购买或互动的可能性,为客户排名 / 132

购买可能性预测 / 133

首次买家的购买可能性 / 134

重复的购买可能性 / 135

使用购买可能性预测选择正确的折扣水平 / 135

B2B营销中的预测性线索评分 / 138

互动可能性模型 / 140

邮件发送频率 / 143

第10章 第六招:预测个人喜好,为每位客户量身推荐 / 147

选择正确的客户或细分市场 / 148

购买时推荐 / 149

购买后推荐 / 150

客户生命周期中的推荐 / 150

理解客户使用场景 / 151

内容——推荐什么 / 153

除了推荐,还有什么 / 154

第11章 第七招:启动预测计划,转化更多客户 / 156

预测再营销活动 / 156

针对放弃购物车付款的预测营销活动 / 159

放弃搜索后的预测营销活动 / 160

放弃网页浏览后的预测营销活动 / 161

相似受众营销 / 162

相似度或可达性优化 / 164

第12章 第八招:启动预测计划,提升客户价值 / 166

增加客户价值的秘诀 / 166

购买后预测营销项目 / 168

客户欢迎活动 / 168

购买后推荐 / 170

再补充活动和重复购买活动 / 170

新产品推介 / 172

客户答谢活动 / 172

预测分析时代的客户忠诚项目 / 175

谈谈全渠道营销 / 177

第13章 第九招:启动预测计划,留住更多客户 / 180

理解什么是保留率 / 180

负流失的概念 / 181

理解你的商业模式 / 182

价值迁移也是流失的一种形式 / 185

流失管理项目 / 186

主动保留管理 / 187

挽留客户要花多少钱 / 189

客户保留和钱包份额 / 190

找到流失的根本原因 / 190

客户再激活活动 / 191

四步完成再激活 / 192

第三部分 如何成为一个真正的预测营销高手

第14章 预测营销能力一览表 / 196

预测营销的组织能力 / 196

预测营销的技术能力 / 199

客户数据整合 / 201

预测的洞察力 / 202

营销活动自动化 / 203

询问预测营销供应商哪些问题 / 203

你是否要对你的客户获得完整且准确的印象 / 204

我能获取哪种市场细分和目标市场确定 / 206

在市场细分或推荐中采取行动有多简单 / 206

除了有关功能的问题,问问自己,

这个供应商是否适合你 / 207

第15章 预测式(相关)营销技术综述 / 209

自己动手进行预测营销 / 209

外包给营销服务提供商 / 211

活动管理和营销云选择 / 212

其他你可能听说过的工具 / 213

网络分析 / 216

数据管理平台(DMPs) / 216

电子邮件服务提供商(ESPs) / 217

客户关系管理(CRM) / 218

高级分析 / 218

哪个解决方案适合我 / 219

无论你做什么——开始行动 / 220

以小规模为起点 / 220

将客户数据导入,将数据科学外包 / 221

用预测营销补充你现有的基础设施 / 221

第16章 给有抱负的预测营销者的职业建议 / 223

商业理解比精通数学更胜一筹 / 224

问正确的问题 / 225

将艺术和营销科学融合 / 226

学习他人 / 227

第17章 隐私、愉悦和逾越的区别 / 229

个人信息类型 / 230

避免侵犯客户隐私的情形发生 / 232

给予客户掌控权 / 232

硬边界和政府立法 / 233

第18章 预测营销的未来 / 235

先进的预测性分析模型 / 237

像预测营销者一样思考 / 238

附录A 客户数据类型综述 / 243

大数据时代营销变革趋势

信息技术总是在发展,大数据毫无疑问是当今时代的主题,作为专业营销人士,这意味着我们需要做同样的事情。如今,消费者的期望已超出当前经济发展能力,他们期望品牌商提供信息来帮助他们做出决策,

同时也期待即时性的个性化和本地化的体验。我认为在接下来的5年内,市场营销将在下面几个方面的影响推动下进行变革。

1.人工智能(Artificial Intelligence)

随着谷歌AlphaGo在围棋界大显身手,人工智能迅速在人们视野中传播开来,成为2017年的世界热词。世界各网络巨头纷纷投入人工智能研究,在中国,百度公司不久前在北京高速试验无人驾驶汽车,

这必将引起机器学习代替传统机械人工劳动。作为营销人员如何通过现有平台设备进行营销,使用AI来匹配或放大自身营销能力并实现规模化的个性化体验是长期趋势。

2.语音搜索

“搜一搜”、“扫一扫”、“说一说”,这是我们主要信息来源通路,谷歌、百度等搜索引擎服务商推动了“搜一搜”的发展,解决人们认知学习问题;微信、支付宝等社交应用“扫一扫”付款推动了扫描信息的交互传播;

苹果公司Siri语音识别推动人们对智能设备的使用。在未来3-5年语音识别技术将会进一步改变我们工作、生活、学习。

3.LBS信息服务

基于地理位置的服务是信息时代人们所迫切需求的,Uber、滴滴、饿了么等都是利用地理信息技术为用户提供交通、餐饮等服务。作为最有优势的地图供应商谷歌、百度、高德等率先占领行业标杆,并处于绝对性的优势。您的品牌是否充分利用所有这些渠道?

4.移动搜索引擎优化

Google、百度相继推出针对以手机、平板为主的智能设备端的网站内容建设指导意见,这得益于网络提速以及智能设备的普及。 企业通过移动网站SEO来获取超过PC端的流量。

不断变化是数字营销中唯一的不变。 营销人员只有通过不停的学习新技术来更新升级自身能力,从而为市场做出超值服务。

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