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大數(shù)據(jù)時代營銷人的變革-預(yù)測營銷 版權(quán)信息
- ISBN：9787121291258
- 條形碼：9787121291258 ; 978-7-121-29125-8
- 裝幀：暫無
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
大數(shù)據(jù)時代營銷人的變革-預(yù)測營銷 本書特色
本書以大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)，為營銷人員提供了一個關(guān)于預(yù)測營銷的導(dǎo)引手冊，使得個性化營銷得以付諸實踐。本書涵蓋了從零售到出版、從軟件到制造的各種成功案例，希望讀者可以從中獲益。 本書分為三個主要部分。**部分，“預(yù)測營銷完全入門”，介紹了預(yù)測性營銷的許多基本元素，包括什么是預(yù)測營銷軟件，數(shù)據(jù)科學(xué)和預(yù)測分析工作原理，以及客戶生命周期價值概念的基本元素。第二部分，“輕松上手預(yù)測營銷就這九招”，會提供切實的戰(zhàn)略指南，助你輕松入門。第三部分，“如何成為一個真正的預(yù)測營銷高手”，對預(yù)測營銷技術(shù)進行綜述，為營銷人提供一些職業(yè)建議，并探討隱私和預(yù)測營銷的未來。 本書是為準備學(xué)習(xí)預(yù)測營銷的營銷人員量身打造的，也適合正在公司里進行實戰(zhàn)的營銷人員和需要從事預(yù)測工作的大數(shù)據(jù)分析師閱讀。
大數(shù)據(jù)時代營銷人的變革-預(yù)測營銷 內(nèi)容簡介
本書提供了一套數(shù)據(jù)驅(qū)動的營銷框架，講解如何基于大數(shù)據(jù)定位客戶角色、預(yù)測客戶價值、量身推薦產(chǎn)品、保留客戶群體等內(nèi)容。 本書主要目的是希望讀者能有效地利用數(shù)據(jù)的價值，在大數(shù)據(jù)時代找到傳統(tǒng)營銷方式的出路，同時在思想上得到以下幾個有用的大數(shù)據(jù)營銷觀點。 1、 利用基于數(shù)據(jù)的生命價值營銷有效地挖掘高價值客戶，減少在低價值客戶身上花費的成本； 2、利用大數(shù)據(jù)分析手段，多保留和重新激活老客戶才能保證高效地增長，而不是一味地增加新客戶； 3、運用聚類、分類等數(shù)據(jù)挖掘算法發(fā)現(xiàn)你不曾知道的客戶群，并用來區(qū)分和優(yōu)化營銷活動，使精準營銷變?yōu)榭赡堋?
大數(shù)據(jù)時代營銷人的變革-預(yù)測營銷 目錄
**部分 預(yù)測營銷完全入門第1章 大數(shù)據(jù)和預(yù)測分析技術(shù)就在眼前 / 2預(yù)測營銷革命 / 6客戶權(quán)益的力量 / 8預(yù)測營銷的應(yīng)用 / 11預(yù)測營銷普及率正在加快 / 14客戶要求與品牌建立更有意義的聯(lián)系 / 14早期采用者的經(jīng)驗表明，預(yù)測營銷能帶來巨大價值 / 17新技術(shù)的推出讓預(yù)測營銷變得簡單 / 18建立預(yù)測營銷系統(tǒng)需要什么條件 / 21第2章 預(yù)測分析技術(shù)簡易入門手冊 / 23什么是預(yù)測分析技術(shù) / 24無監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)：聚類模型 / 26聚類和細分的區(qū)別 / 26有監(jiān)督學(xué)習(xí)：傾向性模型 / 29如何使用預(yù)測模型十分位數(shù)法 / 30預(yù)測模型和rfm模型對比 / 32強化學(xué)習(xí)和協(xié)同過濾 / 33不同類型的推薦模型 / 35預(yù)測分析流程 / 37數(shù)據(jù)收集、凈化和準備 / 38異常值檢測 / 38特征生成和提取 / 39分類器和系統(tǒng)設(shè)計 / 40預(yù)測分析技術(shù)的“*后一公里”問題 / 41第3章 首先要了解客戶：建立完整的客戶檔案 / 43收集多少數(shù)據(jù)合適 / 45收集哪類信息 / 47準備數(shù)據(jù)以供分析 / 52人名的凈化和驗證 / 53地址的凈化和驗證 / 54鏈接和重復(fù)信息刪除 / 55與it部門合作完成數(shù)據(jù)集成 / 56在你的數(shù)據(jù)中尋找數(shù)百個問題 / 61銷售 / 61客戶 / 62營銷/渠道 / 66產(chǎn)品 / 67第4章 管理客戶就像管理資產(chǎn)組合，要不斷增值 / 68什么是客戶生命周期價值 / 69歷史生命周期價值 / 69預(yù)期客戶價值 / 71向上生命周期價值 / 73提高單個客戶的生命周期價值 / 75獲取 / 75價值增長 / 76保留 / 76提高所有客戶的生命周期價值 / 78加入更多（有價值）客戶 / 78防止流失 / 79與不活躍客戶互動 / 79第二部分 輕松上手預(yù)測營銷就這九招第5章 **招：運用客戶數(shù)據(jù)，優(yōu)化營銷開支 / 82對客戶獲取、保留和再激活進行投資 / 83優(yōu)化獲取成本 / 89優(yōu)化客戶保留預(yù)算 / 91根據(jù)客戶價值區(qū)分投資額 / 92找到合適的產(chǎn)品吸引高價值客戶 / 93一個終點歸因的例子 / 95第6章 第二招：預(yù)測客戶角色，讓營銷重回正軌 / 99聚類類型 / 101基于產(chǎn)品的聚類 / 101基于品牌的聚類 / 102基于行為的聚類 / 103利用聚類提高客戶獲取水平 / 106使用聚類時需要注意的幾個問題 / 107運動變化中的聚類 / 107第7章 第三招：預(yù)測客戶演變過程，為生命周期營銷做準備 / 109客戶的價值旅程 / 110**筆價值 / 112再現(xiàn)價值 / 113新價值 / 115生命周期營銷策略 / 116潛在客戶策略：我們幫得上忙嗎 / 116新客戶策略：謝謝你 / 118回頭/活躍客戶策略：我們愛你 / 120不活躍客戶策略：記住我 / 121流失客戶策略：我們想你 / 122第8章 第四招：預(yù)測客戶價值，進行價值導(dǎo)向營銷 / 123價值導(dǎo)向營銷 / 123保留高價值客戶 / 128提升中等價值客戶的價值 / 129減少低價值客戶服務(wù)成本 / 131第9章 第五招：預(yù)測購買或互動的可能性，為客戶排名 / 132購買可能性預(yù)測 / 133首次買家的購買可能性 / 134重復(fù)的購買可能性 / 135使用購買可能性預(yù)測選擇正確的折扣水平 / 135b2b營銷中的預(yù)測性線索評分 / 138互動可能性模型 / 140郵件發(fā)送頻率 / 143第10章 第六招：預(yù)測個人喜好，為每位客戶量身推薦 / 147選擇正確的客戶或細分市場 / 148購買時推薦 / 149購買后推薦 / 150客戶生命周期中的推薦 / 150理解客戶使用場景 / 151內(nèi)容——推薦什么 / 153除了推薦，還有什么 / 154第11章 第七招：啟動預(yù)測計劃，轉(zhuǎn)化更多客戶 / 156預(yù)測再營銷活動 / 156針對放棄購物車付款的預(yù)測營銷活動 / 159放棄搜索后的預(yù)測營銷活動 / 160放棄網(wǎng)頁瀏覽后的預(yù)測營銷活動 / 161相似受眾營銷 / 162相似度或可達性優(yōu)化 / 164第12章 第八招：啟動預(yù)測計劃，提升客戶價值 / 166增加客戶價值的秘訣 / 166購買后預(yù)測營銷項目 / 168客戶歡迎活動 / 168購買后推薦 / 170再補充活動和重復(fù)購買活動 / 170新產(chǎn)品推介 / 172客戶答謝活動 / 172預(yù)測分析時代的客戶忠誠項目 / 175談?wù)勅罓I銷 / 177第13章 第九招：啟動預(yù)測計劃，留住更多客戶 / 180理解什么是保留率 / 180負流失的概念 / 181理解你的商業(yè)模式 / 182價值遷移也是流失的一種形式 / 185流失管理項目 / 186主動保留管理 / 187挽留客戶要花多少錢 / 189客戶保留和錢包份額 / 190找到流失的根本原因 / 190客戶再激活活動 / 191四步完成再激活 / 192第三部分 如何成為一個真正的預(yù)測營銷高手第14章 預(yù)測營銷能力一覽表 / 196預(yù)測營銷的組織能力 / 196預(yù)測營銷的技術(shù)能力 / 199客戶數(shù)據(jù)整合 / 201預(yù)測的洞察力 / 202營銷活動自動化 / 203詢問預(yù)測營銷供應(yīng)商哪些問題 / 203你是否要對你的客戶獲得完整且準確的印象 / 204我能獲取哪種市場細分和目標市場確定 / 206在市場細分或推薦中采取行動有多簡單 / 206除了有關(guān)功能的問題，問問自己，這個供應(yīng)商是否適合你 / 207第15章 預(yù)測式（相關(guān)）營銷技術(shù)綜述 / 209自己動手進行預(yù)測營銷 / 209外包給營銷服務(wù)提供商 / 211活動管理和營銷云選擇 / 212其他你可能聽說過的工具 / 213網(wǎng)絡(luò)分析 / 216數(shù)據(jù)管理平臺（dmps） / 216電子郵件服務(wù)提供商（esps） / 217客戶關(guān)系管理（crm） / 218高級分析 / 218哪個解決方案適合我 / 219無論你做什么——開始行動 / 220以小規(guī)模為起點 / 220將客戶數(shù)據(jù)導(dǎo)入，將數(shù)據(jù)科學(xué)外包 / 221用預(yù)測營銷補充你現(xiàn)有的基礎(chǔ)設(shè)施 / 221第16章 給有抱負的預(yù)測營銷者的職業(yè)建議 / 223商業(yè)理解比精通數(shù)學(xué)更勝一籌 / 224問正確的問題 / 225將藝術(shù)和營銷科學(xué)融合 / 226學(xué)習(xí)他人 / 227第17章 隱私、愉悅和逾越的區(qū)別 / 229個人信息類型 / 230避免侵犯客戶隱私的情形發(fā)生 / 232給予客戶掌控權(quán) / 232硬邊界和政府立法 / 233第18章 預(yù)測營銷的未來 / 235先進的預(yù)測性分析模型 / 237像預(yù)測營銷者一樣思考 / 238附錄a 客戶數(shù)據(jù)類型綜述 / 243
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大數(shù)據(jù)時代營銷人的變革-預(yù)測營銷 作者簡介
Ömer Artun一位科班出身的科學(xué)家，內(nèi)心其實是一位企業(yè)家，總有一種對知識的渴求和挑戰(zhàn)現(xiàn)狀的欲望。1999年博士畢業(yè)后加入麥肯錫，在幾個項目中測試數(shù)據(jù)科學(xué)方法；2002年加入Micro Warehouse公司，擔任營銷副總裁，將數(shù)據(jù)科學(xué)引入日常經(jīng)營中；2006年加入百思買公司，擔任新組建的企業(yè)業(yè)務(wù)部門高級總裁。他堅信，數(shù)據(jù)驅(qū)動下的預(yù)測營銷將成為未來十年的新潮流。創(chuàng)立了AgilOne公司，旨在通過一個易用、強勁的云平臺，向每位營銷人提供大數(shù)據(jù)和預(yù)測分析技術(shù)服務(wù)。Dominique Levin她修讀了工程、設(shè)計和商業(yè)管理專業(yè)。過去20年，在大大小小的公司做市場營銷，足跡遍布各大洲，客戶既有企業(yè)也有個人，是客戶數(shù)據(jù)重要性最早的推崇者之一。2000年經(jīng)營了自己的第一家數(shù)據(jù)公司LogLogic，該公司隨后被TIBCO軟件公司收購。之后陸續(xù)在幾家科技公司工作，包括Fundly和Totango，負責建立高度數(shù)據(jù)驅(qū)動的營銷組織。 譯者介紹：曹正鳳，統(tǒng)計學(xué)博士，經(jīng)管之家（原人大經(jīng)濟論壇）大數(shù)據(jù)中心總工程師，經(jīng)管之家（原人大經(jīng)濟論壇）CDA大數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)負責人，北京博宇通達科技有限公司技術(shù)總監(jiān)。致力于大數(shù)據(jù)分析前沿領(lǐng)域研究，主持人大經(jīng)濟論壇基于Hadoop架構(gòu)的論壇主題推薦系統(tǒng)項目，參與國家社科基金項目《基于大數(shù)據(jù)整合的空氣質(zhì)量測度方法研究》，發(fā)表多篇論文，且發(fā)表的EI核心收錄論文受到多次檢索。秦磊，經(jīng)濟學(xué)博士，對外經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)統(tǒng)計學(xué)院講師、碩士生導(dǎo)師，對外經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)大數(shù)據(jù)與風險管理研究中心成員。主要研究數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)計算、時間序列、金融風險管理及其應(yīng)用。先后在國內(nèi)核心期刊《統(tǒng)計研究》、《數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究》、《中國科學(xué)：數(shù)學(xué)》、《數(shù)理統(tǒng)計與管理》、《中國管理科學(xué)》、《商業(yè)經(jīng)濟與管理》上公開發(fā)表多篇學(xué)術(shù)論文，出版譯著《智能大數(shù)據(jù)SMART準則：數(shù)據(jù)分析方法、案例和行動綱領(lǐng)》，主持北京市自然科學(xué)基金、211項目等多項課題。謝邦昌，臺灣大學(xué)生物統(tǒng)計學(xué)博士，輔仁大學(xué)統(tǒng)計信息學(xué)系教授，F(xiàn)任中華數(shù)據(jù)挖掘協(xié)會（Chung-hua Data Mining Society，CDMS）理事長，輔仁大學(xué)統(tǒng)計資訊學(xué)系教授，華通人商用信息有限公司高級顧問。中國人民大學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計科學(xué)研究中心學(xué)術(shù)委員會委員。中國人民大學(xué)統(tǒng)計學(xué)系Data Mining中心客座教授，上海財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計學(xué)系客座教授。廈門大學(xué)計劃統(tǒng)計學(xué)系客座教授。西南財經(jīng)大學(xué)客座教授。他是數(shù)據(jù)挖掘界領(lǐng)軍人物及世界知名統(tǒng)計學(xué)家。發(fā)表過近三百篇關(guān)于統(tǒng)計和數(shù)據(jù)挖掘的論文，出版了近五十余本相關(guān)專著，擁有豐富的大數(shù)據(jù)分析行業(yè)經(jīng)驗。王淑燕，女，山東菏澤人，輔仁大學(xué)商學(xué)研究所博士，研究領(lǐng)域為應(yīng)用統(tǒng)計科學(xué)及大數(shù)據(jù)分析，曾在《運籌與管理》、《ICIQ 2014 19thInternational Conference on Information Quality》和《American Journal of Industrialand Business Management》等國內(nèi)外雜志發(fā)表論文數(shù)篇。
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