《大數據行銷全流程操作指南》是2015年11月人民郵電出版社出版的圖書，作者是[美]大衛·塞莫爾羅斯（David Semmelroth）。
基本介紹
- 中文名：大數據行銷全流程操作指南
- 作者：[美]大衛·塞莫爾羅斯（David Semmelroth）
- ISBN：9787115410559
- 頁數：252頁
- 定價：59元
- 出版社：人民郵電出版社
- 出版時間：2015年11月
- 裝幀：平裝
- 開本：16開
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
大數據時代，如果你還在傳統行銷的道路上緩步前行，那么你很快就會被其他企業甩在後面。為了步入新行銷時代的快車道，你需要充分利用消費者數據，實現精準行銷。消費者數據包含人口統計學數據、消費者行為特徵數據、消費者位置數據等信息，它喇連夜們是企業價值的資產。本書系統介整乘煉殃紹了如何收集和分析消費者數據、如何利用已獲取的數據進行行銷、如何對行銷活動的效果進行測量和分析，以及數據驅動行銷的原則、方法和注意事項。無論你打算開拓新客戶，還是提升老客戶的忠誠度，這些都是你必須掌握的內容。可以說本書是一部系統、全面、實用性強的行銷手冊。
《大數據行銷全流程操作指南》適合所有企業的行銷人員、形象經理、廣告策劃人員、產品經理及企業的決策者閱讀。翻開本書，你會看到很多新穎的例證、行銷技巧和專家建議。這本書將會為你提供數據驅動行銷指導，帶你挖掘大數據時代潛在的市場與商機。
圖書目錄
第 1章 大數據行銷：一切為了客戶 // 3
什麼是大數據行銷 // 4
聚焦客戶 // 6
大數據行銷活動 // 9
分析客戶數據 // 11
測量結果 // 13
第 2章 直接與客戶溝通 // 15
什麼是大數據行銷活動 // 15
命中靶心：並不是每個人都是目標客群 // 19
定製優惠信息 // 21
直接與客戶交談：使用數據調整行銷信息 // 22
找準行銷時機：不要在 7 月賣雪鏟 // 23
選對行銷策略 // 23
精細化行銷活動 // 26
第3章 以小見大：通過數據尋找客戶 // 28
與消費者相關的行銷資料庫 // 28
建立客戶記錄 // 33
行銷是一件家務事：從家庭開始 // 34
發展客戶譽鍵笑基礎：潛在客戶 // 36
尊重客戶隱私 // 39
第4章 使用並管理客戶聯繫信息 // 44
聯繫客戶 // 44
允許客戶自願退出 // 48
了解客戶偏好 // 51
第 1 部分 大數據行銷入門
1
大數據行銷全流程操作指南 2
第端訂組5章 獲取信息：行銷活動的基礎 // 54
確保郵件能被有效投遞 // 55
推廣歷史的重要性 // 59
通信管理的重要性 // 60
第6章 什麼是數據分析 // 65
什麼是統計 // 66
了解客戶的差異性 // 67
在數據中尋找關係 // 71
行銷活動本身也是實驗：使用科學的方法 // 73
尋找重要的結果 // 75
結合客戶特徵進行多重任務處燥辣樂幾理 // 77
第7章 物以類聚：細分客戶 // 79
理解人口數據 // 80
基於收入數據劃分消費者 // 82
根據年齡對消費者進行分類 // 84
根據生命周期對消費者進行分類 // 86
根據地理數據對消費者進行分類 // 87
考慮法律因素能使你避免不必要的麻煩 // 90
第8章 從交易數據中獲取重要信息 // 92
簡化數據 // 93
來自網上的交易數據 // 96
基於交易數據劃分消費者 // 98
時機就是一切連轎殼：了解消費者的購買時間 // 101
RFM 模型 // 103
啤酒和尿布：購物籃分析 // 104
第 2 部分 深度挖掘數據：分析論63
3
第 3 部分 讓數據發揮作用
第9章 好的、壞的和醜的：了解客戶盈利情況 // 106
營業額並不是淨收益：要考慮成本問題 // 106
保持評估客戶盈利能力的簡單性 // 109
了解家庭層面的盈利能力 // 110
維繫有利可圖的客戶 // 111
尋找新客戶 // 112
應對無利可圖的客戶 // 112
了解客戶盈利能力的變化 // 113
評估客戶的終身價值 // 114
第 10章 策略優勢：設計行銷活動 // 119
事件觸髮型活動 // 119
維繫客戶 // 123
對客戶進行向上銷售 // 132
對客戶進行交叉銷售 // 134
關注地址變更 // 136
第 11章 從櫥窗到櫃檯：變顧客為消費者 // 138
識別消費者 // 139
了解顧客的消費心理 // 143
克服購買障礙 // 145
第 12章 精巧設計行銷信息 // 149
讓顧客聽到你的聲音 // 149
用技術來定製個性化郵件 // 152
在信件中使用圖片 // 154
向消費者展示他們感興趣的產品 // 156
利用消費者檔案製作信息 // 156
117
大數據行銷全流程操作指南 4
第 4 部分 反饋圈：從經驗中學習173
第 13章 線上使用顧客數據 // 159
電子郵件的諸多功能 // 160
為顧重謎客提供優質的網上內容 // 165
線上識別顧客 // 167
顧客數據和搜尋引擎 // 171
第 14章 認知曲線：構建測試計畫 // 175
運用統計方法 // 176
活動計畫：事先決定你想學什麼 // 177
採用隨機樣本 // 180
得到有意義的結果：樣本規模取決於置信度 // 182
任務控制：使用控制組 // 185
失控：跳過控制的原因 // 187
第 15章 觸達底線：追蹤並測量行銷活動 // 189
你需要牢記的一點：明確定義回應 // 189
控制成本的一些常用指標 // 193
測量線上環境的行銷效果 // 195
為行銷活動設定價值 // 201
第 16章 讓專家開始工作吧：分析活動結果 // 204
測量和分類：數值型數據和類別數據 // 205
理解數值型變數 // 205
分析應答率的簡單方法 // 207
分析回應數據的方法：統計模型 // 212
常用的應答模型技術 // 217
第 17章 在企業內共享消費者數據 // 222
消費者數據與廣告 // 223
市場調查 // 225
5
237 第 5 部分 總結和建議
消費者數據與產品開發 // 227
消費者數據與定價策略 // 228
客戶關係管理 // 230
消費者數據與法律 // 234
第 18章 獲取消費者數據的方法 // 239
通過會員卡識別消費者 // 239
優惠卡 // 240
利用優惠代碼追蹤交易 // 241
利用資訊手冊識別潛在顧客 // 242
提供實物信息 // 242
鼓勵網路註冊 // 242
建立穩健的線上消費者檔案 // 243
消費者數據和客服中心 // 244
銷售點的消費者數據 // 244
購買消費者列表 // 244
購買人口數據 // 245
第 19章 信息和協助的來源 // 246
加入美國直銷協會 // 246
訂閱行業刊物 // 247
使用普查數據 // 247
熟悉郵件 // 248
了解監管環境 // 248
雇用直銷服務提供者 // 249
購買創意服務 // 249
整合消費者記錄 // 250
第三方數據提供者 // 250
分析軟體 // 251
第7章 物以類聚：細分客戶 // 79
理解人口數據 // 80
基於收入數據劃分消費者 // 82
根據年齡對消費者進行分類 // 84
根據生命周期對消費者進行分類 // 86
根據地理數據對消費者進行分類 // 87
考慮法律因素能使你避免不必要的麻煩 // 90
第8章 從交易數據中獲取重要信息 // 92
簡化數據 // 93
來自網上的交易數據 // 96
基於交易數據劃分消費者 // 98
時機就是一切：了解消費者的購買時間 // 101
RFM 模型 // 103
啤酒和尿布：購物籃分析 // 104
第 2 部分 深度挖掘數據：分析論63
3
第 3 部分 讓數據發揮作用
第9章 好的、壞的和醜的：了解客戶盈利情況 // 106
營業額並不是淨收益：要考慮成本問題 // 106
保持評估客戶盈利能力的簡單性 // 109
了解家庭層面的盈利能力 // 110
維繫有利可圖的客戶 // 111
尋找新客戶 // 112
應對無利可圖的客戶 // 112
了解客戶盈利能力的變化 // 113
評估客戶的終身價值 // 114
第 10章 策略優勢：設計行銷活動 // 119
事件觸髮型活動 // 119
維繫客戶 // 123
對客戶進行向上銷售 // 132
對客戶進行交叉銷售 // 134
關注地址變更 // 136
第 11章 從櫥窗到櫃檯：變顧客為消費者 // 138
識別消費者 // 139
了解顧客的消費心理 // 143
克服購買障礙 // 145
第 12章 精巧設計行銷信息 // 149
讓顧客聽到你的聲音 // 149
用技術來定製個性化郵件 // 152
在信件中使用圖片 // 154
向消費者展示他們感興趣的產品 // 156
利用消費者檔案製作信息 // 156
117
大數據行銷全流程操作指南 4
第 4 部分 反饋圈：從經驗中學習173
第 13章 線上使用顧客數據 // 159
電子郵件的諸多功能 // 160
為顧客提供優質的網上內容 // 165
線上識別顧客 // 167
顧客數據和搜尋引擎 // 171
第 14章 認知曲線：構建測試計畫 // 175
運用統計方法 // 176
活動計畫：事先決定你想學什麼 // 177
採用隨機樣本 // 180
得到有意義的結果：樣本規模取決於置信度 // 182
任務控制：使用控制組 // 185
失控：跳過控制的原因 // 187
第 15章 觸達底線：追蹤並測量行銷活動 // 189
你需要牢記的一點：明確定義回應 // 189
控制成本的一些常用指標 // 193
測量線上環境的行銷效果 // 195
為行銷活動設定價值 // 201
第 16章 讓專家開始工作吧：分析活動結果 // 204
測量和分類：數值型數據和類別數據 // 205
理解數值型變數 // 205
分析應答率的簡單方法 // 207
分析回應數據的方法：統計模型 // 212
常用的應答模型技術 // 217
第 17章 在企業內共享消費者數據 // 222
消費者數據與廣告 // 223
市場調查 // 225
5
237 第 5 部分 總結和建議
消費者數據與產品開發 // 227
消費者數據與定價策略 // 228
客戶關係管理 // 230
消費者數據與法律 // 234
第 18章 獲取消費者數據的方法 // 239
通過會員卡識別消費者 // 239
優惠卡 // 240
利用優惠代碼追蹤交易 // 241
利用資訊手冊識別潛在顧客 // 242
提供實物信息 // 242
鼓勵網路註冊 // 242
建立穩健的線上消費者檔案 // 243
消費者數據和客服中心 // 244
銷售點的消費者數據 // 244
購買消費者列表 // 244
購買人口數據 // 245
第 19章 信息和協助的來源 // 246
加入美國直銷協會 // 246
訂閱行業刊物 // 247
使用普查數據 // 247
熟悉郵件 // 248
了解監管環境 // 248
雇用直銷服務提供者 // 249
購買創意服務 // 249
整合消費者記錄 // 250
第三方數據提供者 // 250
分析軟體 // 251
