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一本書讀懂大數據商業營銷 版權信息
- ISBN：9787302397229
- 條形碼：9787302397229 ; 978-7-302-39722-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
一本書讀懂大數據商業營銷 本書特色
這是一本一讀就會的大數據商業營銷大全。本書主要結合20多個行業大數據營銷布局案例，以及各大商業巨頭的營銷高招，使讀者徹底看懂、玩轉大數據營銷，徹底從菜鳥成為達人，從新手成為大數據商業營銷高手！ 本書主要有以下特色：16章大數據專題技術精講+80多個經典專家指點放送+120多條營銷價值語句提煉+150個大數據應用案例分析+241張大數據應用圖表解析，讓讀者融會貫通，輕松提升大數據商業營銷技能。 本書結構清晰、通俗易懂，主要適用于實業家、企業高管、營銷人員、政府媒體工作人員、創業者和想創業的人，以及相關專業的學生等閱讀。
一本書讀懂大數據商業營銷 內容簡介
這是一本一讀就會的大數據商業營銷大全。本書主要結合20多個行業大數據營銷布局案例，以及各大商業巨頭的營銷高招，使讀者徹底看懂、玩轉大數據營銷，徹底從菜鳥成為達人，從新手成為大數據商業營銷高手！ 本書主要有以下特色：16章大數據專題技術精講+80多個經典專家指點放送+120多條營銷價值語句提煉+150個大數據應用案例分析+241張大數據應用圖表解析，讓讀者融會貫通，輕松提升大數據商業營銷技能。 本書結構清晰、通俗易懂，主要適用于實業家、企業高管、營銷人員、政府媒體工作人員、創業者和想創業的人，以及相關專業的學生等閱讀。
一本書讀懂大數據商業營銷 目錄
第1章 走進大數據商業時代
1.1 什么是大數據
1.1.1 大數據的基本定義
1.1.2 大數據的發展歷史
1.1.3 大數據的結構
1.1.4 大數據的特征
1.1.5 大數據的商業預測
1.1.6 大數據的重要性
1.2 大數據的商業發展
1.2.1 形成商業模式
1.2.2 建立客戶資源
1.2.3 維護客戶資源
1.3 大數據的商業價值
1.3.1 細分客戶群
1.3.2 提高投入回報率
1.3.3 數據存儲空間出租
1.3.4 管理客戶關系
1.3.5 個性化精準推薦
1.4 大數據的商業智能
1.4.1 什么是商業智能
1.4.2 商業智能是大數據的基礎
第2章 解讀商業數據信息
2.1 挖掘商業數據信息
2.1.1 商業數據分類挖掘
2.1.2 回歸商業數據分析
2.1.3 商業聚類分析
2.1.4 分析商業數據關系
2.1.5 分析商業數據特征
2.2 整合商業數據信息
2.2.1 商業數據信息整合的作用
2.2.2 商業數據信息整合的方式
2.2.3 商業數據信息整合的渠道
2.3 利用商業數據信息
2.3.1 如何利用商業數據信息
2.3.2 商業營銷推廣
第3章 挖掘大數據的商業價值
3.1 大數據的八大商業價值
3.1.1 分析用戶的行為特征
3.1.2 精準推送商業信息
3.1.3 投用戶所好占領商業市場
3.1.4 監測競爭對手與傳播品牌
3.1.5 客戶分級管理
3.1.6 改善用戶體驗
3.1.7 發現商業市場發展新趨勢
3.1.8 市場預測與決策分析
3.2 數據轉化為價值
3.2.1 數據本身不產生商業價值
3.2.2 數據商業需要舍得投入
3.2.3 醫療方面的運用
3.2.4 普拉達的試衣間
3.3 大數據的商業創新
3.3.1 商業數據的再利用
3.3.2 商業數據的重組
3.3.3 商業數據的擴展
3.3.4 商業舊數據的使用
3.3.5 信息數據的高速處理
第4章 玩轉電商大數據
4.1 電商的基礎知識
4.1.1 電商的概念
4.1.2 電商的商業類型
4.1.3 電商的特點
4.2 大數據下的電子商務
4.2.1 電商更需要數據
4.2.2 大數據是電商競爭的利器
4.2.3 淘寶店的四大核心數據
4.3 電商大數據背后的微信營銷
4.3.1 微信利用大數據
4.3.2 查找附近人
4.3.3 多元化的信息傳遞方式
4.3.4 二維碼營銷
4.3.5 微信漂流瓶
第5章 大數據在銷售行業中的應用
5.1 大數據與零售相結合
5.1.1 零售業大數據的形成
5.1.2 大數據對于零售業的重要性
5.1.3 如何將大數據與零售企業無縫對接
5.2 大數據時代，電商對零售的沖擊
5.2.1 發展零售業的自身優勢
5.2.2 揚長避短，抓住時機
5.3 大數據下零售業的應用案例
5.3.1 zara--可以預見未來的時尚圈
5.3.2 淘寶--妙用"數據魔方"
5.3.3 母嬰零售--利用大數據擴大生意
5.3.4 上品折扣--用大數據走全渠道營銷
5.3.5 英國酒吧--用大數據分析顧客喝什么
第6章 大數據在交通行業中的應用
6.1 中國汽車行業的現狀
6.1.1 交通擁堵
6.1.2 交通事故
6.1.3 停車困難
6.1.4 汽車盜竊
6.2 用大數據解決汽車行業問題
6.2.1 用大數據緩解交通擁堵
6.2.2 用大數據降低事故率
6.2.3 用大數據緩解停車難
6.2.4 用大數據預防汽車盜竊
6.3 大數據在汽車、交通行業中的應用
6.3.1 日本--研究坐姿與汽車防盜
6.3.2 福特--用大數據來造皮卡汽車
6.3.3 車聯網--用大數據建立商業模型
6.3.4 豐田--用大數據提供交通信息
6.3.5 諾基亞--用大數據保障行車安全
第7章 大數據在餐飲行業中的應用
7.1 中國餐飲業的挑戰
7.1.1 衛生安全問題
7.1.2 成本控制問題
7.1.3 市場競爭問題
7.2 大數據對餐飲行業的作用
7.2.1 用大數據控制成本
7.2.3 用大數據進行市場競爭
7.3 餐飲行業大數據應用案例
7.3.1 絕味--用大數據經營鴨脖
7.3.2 手機app--尋找合適你的餐館
7.3.3 節目冠名--大數據有大功勞
7.3.4 可口可樂--用大數據優化管理
第8章 大數據在互聯網行業中的應用
8.1 互聯網中的大數據
8.1.1 互聯網如何利用大數據
8.1.2 互聯網大數據的盈利模式
8.2 大數據在互聯網中的應用案例
8.2.1 騰訊--使用大數據營銷
8.2.2 迅雷--用大數據抓"網絡票房"
8.2.3 世紀佳緣--用大數據判斷靠譜與否
8.2.4 優酷土豆--透視大數據工程
8.2.5 大眾點評--小屏幕展現大數據
8.2.6 pptv--用大數據實現三贏
8.2.7 人人游戲--大數據的新玩法
8.2.8 酷狗繁星--用大數據打造歌手
8.2.9 網易--開放云閱讀平臺
8.2.10 搜狗攜程--大數據戰略合作
第9章 大數據在通信行業中的應用
9.1 移動通信中的大數據
9.1.1 電信行業需要轉型
9.1.2 大數據時代的"融合通信"
9.1.3 大數據也是通信行業的大機遇
9.2 通信行業大數據的應用案例
9.2.1 中國移動--分析客戶投訴原因
9.2.2 中國聯通--贏得大數據先機
9.2.3 中國電信--大數據下的智慧運營
9.2.4 廣東聯通--大數據流量經營
9.2.5 法國電信--發掘大數據價值
9.2.6 威瑞森電信--大數據的精準營銷
第10章 大數據在影視傳媒行業中的應用
10.1 大數據下傳媒業的挑戰與機遇
10.1.1 大數據對傳統媒體的挑戰
10.1.2 大數據對傳統媒體的機遇
10.2 大數據下傳統媒體的應對策略
10.2.1 大數據下傳統媒體的營銷策略
10.2.2 大數據下傳統媒體的轉型策略
10.3 大數據與新媒體的大發展
10.3.1 大數據與新媒體技術的發展
10.3.2 大數據與新媒體產業鏈的發展
10.4 大數據與媒體行業的應用案例
10.4.1 湖南衛視--攜手百度創大劇
10.4.2 《小時代》--用大數據定位觀眾
10.4.3 視頻網站--用大數據打造自制劇
第11章 大數據在生產制造業中的應用
11.1 生產制造業的大數據時代
11.1.1 大數據鑄就工業互聯網
11.1.2 生產制造業如何利用大數據
11.1.3 用大數據優化供應、降低成本
11.2 大數據在生產制造業中的應用案例
11.2.1 可口可樂--用大數據制定口味
11.2.2 長安汽車--用數據造汽車
11.2.3 大可樂--用大數據做手機
11.2.4 西門子--數字化的生產車間
11.2.5 哈雷摩托--用大數據把關質量
11.2.6 福特--用大數據改變汽車制造
11.2.7 enevo--用大數據設計垃圾桶
第12章 大數據在金融行業中的應用
12.1 大數據影響著金融行業
12.1.1 大數據為金融行業發展帶來機遇
12.1.2 大數據為金融行業發展帶來挑戰
12.1.3 金融企業如何正確利用大數據
12.2 大數據在金融行業中的應用方案
12.2.1 用大數據分析金融數據
12.2.2 大數據在金融行業中的應用策略
12.3 大數據在金融行業中的應用案例
12.3.1 光大銀行--用大數據帶來大貢獻
12.3.2 廣發銀行--用大數據深挖客戶需求
12.3.3 招商銀行--突圍互聯網金融
12.3.4 工商銀行--用大數據創新市場營銷
12.3.5 民生銀行--大數據時代的小額貸款
12.3.6 中信銀行--大數據打造全流程網銀
12.3.7 交通銀行--用大數據構建營銷系統
12.3.8 浦發銀行--用大數據打造"電商通"
12.3.9 平安財險--大數據助力企業擴張
12.3.10 彩票行業--用大數據預測結果
12.3.11 卡得萬利--用大數據融資
第13章 大數據在企業管理中的應用
13.1 用大數據管理企業
13.1.1 大數據幫助管理者做出決策
13.1.2 如何用大數據做出商業決策
13.1.3 大數據對企業管理的作用
13.2 大數據在企業管理中的應用案例
13.2.1 江蘇移動--用大數據創新管理
13.2.2 西爾斯--用大數據降低成本
13.2.3 迪士尼樂園--用數據提升游客樂趣
13.2.4 漢庭酒店--用大數據釋放財務能效
第14章 大數據在移動微營銷中的應用
14.1 移動互聯網是盤大餐
14.1.1 移動互聯網時代的微營銷
14.1.2 大數據時代的微營銷
14.2 移動互聯網微營銷的具體實施
14.2.1 大數據微信營銷
14.2.2 大數據微博營銷
14.2.3 大數據app營銷
14.2.4 大數據微電影營銷
14.2.5 大數據二維碼營銷
14.3 移動互聯網微營銷案例
14.3.1 布丁酒店--微信客戶端訂房
14.3.2 伊利舒化--世界杯微博營銷
14.3.3 星巴克--早起的鳥兒有咖啡喝
14.3.4 海底撈--體驗多功能 點餐
14.3.5 《莫陌》--旨為陌陌 代言
14.3.6 支付寶--用二維碼 購物
第15章 大數據在其他行業中的應用
15.1 大數據在旅游行業中的應用
15.1.1 大數據對旅游行業的 影響
15.1.2 黃山--大數據引導 游客分流
15.2 大數據在醫療銷售行業中的應用
15.2.1 大數據對于醫療的 價值
15.2.2 湘雅醫院--臨床大數據建設
15.3 大數據在游戲行業中的應用
15.3.1 大數據指導游戲行業發展
15.3.2 ea--用大數據改進游戲體驗
15.4 大數據在音樂行業中的應用
15.4.1 用大數據分析音樂 業務
15.4.2 qq音樂--用大數據發現音樂
15.5 大數據在房地產行業中的用
15.5.1 房地產迎來"大數據"時代
15.5.2 萬科--聯手百度邁入大數據
第16章 大數據的問題和 風險管理
16.1 大數據帶來的四大問題
16.1.1 大數據泄露了用戶的隱私
16.1.2 管理大數據困難重重
16.1.3 大數據存在網絡安全漏洞
16.1.4 大數據人才缺乏
16.2 大數據相關問題的解決案例
16.2.1 支付寶--賬戶遭竊32萬元
16.2.2 cookies--竊取網民隱私
16.2.3 emc--開啟"閃電計劃"
16.2.4 眾安保險--用大數據控制風險
16.2.5 斯諾登--敲響大數據規則警鐘
16.3 做好大數據風險管理
16.3.1 ibm storwize v7000
16.3.2 戴爾equallogic
16.3.3 netapp fas平臺
16.4 正確面對大數據
16.4.1 走出大數據誤區
16.4.2 以平常心面對大數據
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