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大數據時代營銷人的變革-預測營銷 版權信息
- ISBN：9787121291258
- 條形碼：9787121291258 ; 978-7-121-29125-8
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
大數據時代營銷人的變革-預測營銷 本書特色
本書以大數據和機器學習為基礎，為營銷人員提供了一個關于預測營銷的導引手冊，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，“預測營銷完全入門”，介紹了預測性營銷的許多基本元素，包括什么是預測營銷軟件，數據科學和預測分析工作原理，以及客戶生命周期價值概念的基本元素。第二部分，“輕松上手預測營銷就這九招”，會提供切實的戰略指南，助你輕松入門。第三部分，“如何成為一個真正的預測營銷高手”，對預測營銷技術進行綜述，為營銷人提供一些職業建議，并探討隱私和預測營銷的未來。 本書是為準備學習預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的營銷人員和需要從事預測工作的大數據分析師閱讀。
大數據時代營銷人的變革-預測營銷 內容簡介
本書提供了一套數據驅動的營銷框架，講解如何基于大數據定位客戶角色、預測客戶價值、量身推薦產品、保留客戶群體等內容。 本書主要目的是希望讀者能有效地利用數據的價值，在大數據時代找到傳統營銷方式的出路，同時在思想上得到以下幾個有用的大數據營銷觀點。 1、 利用基于數據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、利用大數據分析手段，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、分類等數據挖掘算法發現你不曾知道的客戶群，并用來區分和優化營銷活動，使精準營銷變為可能。
大數據時代營銷人的變革-預測營銷 目錄
**部分 預測營銷完全入門第1章 大數據和預測分析技術就在眼前 / 2預測營銷革命 / 6客戶權益的力量 / 8預測營銷的應用 / 11預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系 / 14早期采用者的經驗表明，預測營銷能帶來巨大價值 / 17新技術的推出讓預測營銷變得簡單 / 18建立預測營銷系統需要什么條件 / 21第2章 預測分析技術簡易入門手冊 / 23什么是預測分析技術 / 24無監督學習技術：聚類模型 / 26聚類和細分的區別 / 26有監督學習：傾向性模型 / 29如何使用預測模型十分位數法 / 30預測模型和rfm模型對比 / 32強化學習和協同過濾 / 33不同類型的推薦模型 / 35預測分析流程 / 37數據收集、凈化和準備 / 38異常值檢測 / 38特征生成和提取 / 39分類器和系統設計 / 40預測分析技術的“*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收集多少數據合適 / 45收集哪類信息 / 47準備數據以供分析 / 52人名的凈化和驗證 / 53地址的凈化和驗證 / 54鏈接和重復信息刪除 / 55與it部門合作完成數據集成 / 56在你的數據中尋找數百個問題 / 61銷售 / 61客戶 / 62營銷/渠道 / 66產品 / 67第4章 管理客戶就像管理資產組合，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 輕松上手預測營銷就這九招第5章 **招：運用客戶數據，優化營銷開支 / 82對客戶獲取、保留和再激活進行投資 / 83優化獲取成本 / 89優化客戶保留預算 / 91根據客戶價值區分投資額 / 92找到合適的產品吸引高價值客戶 / 93一個終點歸因的例子 / 95第6章 第二招：預測客戶角色，讓營銷重回正軌 / 99聚類類型 / 101基于產品的聚類 / 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：預測客戶價值，進行價值導向營銷 / 123價值導向營銷 / 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成本 / 131第9章 第五招：預測購買或互動的可能性，為客戶排名 / 132購買可能性預測 / 133首次買家的購買可能性 / 134重復的購買可能性 / 135使用購買可能性預測選擇正確的折扣水平 / 135b2b營銷中的預測性線索評分 / 138互動可能性模型 / 140郵件發送頻率 / 143第10章 第六招：預測個人喜好，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內容——推薦什么 / 153除了推薦，還有什么 / 154第11章 第七招：啟動預測計劃，轉化更多客戶 / 156預測再營銷活動 / 156針對放棄購物車付款的預測營銷活動 / 159放棄搜索后的預測營銷活動 / 160放棄網頁瀏覽后的預測營銷活動 / 161相似受眾營銷 / 162相似度或可達性優化 / 164第12章 第八招：啟動預測計劃，提升客戶價值 / 166增加客戶價值的秘訣 / 166購買后預測營銷項目 / 168客戶歡迎活動 / 168購買后推薦 / 170再補充活動和重復購買活動 / 170新產品推介 / 172客戶答謝活動 / 172預測分析時代的客戶忠誠項目 / 175談談全渠道營銷 / 177第13章 第九招：啟動預測計劃，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測營銷高手第14章 預測營銷能力一覽表 / 196預測營銷的組織能力 / 196預測營銷的技術能力 / 199客戶數據整合 / 201預測的洞察力 / 202營銷活動自動化 / 203詢問預測營銷供應商哪些問題 / 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除了有關功能的問題，問問自己，這個供應商是否適合你 / 207第15章 預測式（相關）營銷技術綜述 / 209自己動手進行預測營銷 / 209外包給營銷服務提供商 / 211活動管理和營銷云選擇 / 212其他你可能聽說過的工具 / 213網絡分析 / 216數據管理平臺（dmps） / 216電子郵件服務提供商（esps） / 217客戶關系管理（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以小規模為起點 / 220將客戶數據導入，將數據科學外包 / 221用預測營銷補充你現有的基礎設施 / 221第16章 給有抱負的預測營銷者的職業建議 / 223商業理解比精通數學更勝一籌 / 224問正確的問題 / 225將藝術和營銷科學融合 / 226學習他人 / 227第17章 隱私、愉悅和逾越的區別 / 229個人信息類型 / 230避免侵犯客戶隱私的情形發生 / 232給予客戶掌控權 / 232硬邊界和政府立法 / 233第18章 預測營銷的未來 / 235先進的預測性分析模型 / 237像預測營銷者一樣思考 / 238附錄a 客戶數據類型綜述 / 243
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大數據時代營銷人的變革-預測營銷 作者簡介
Ömer Artun一位科班出身的科學家，內心其實是一位企業家，總有一種對知識的渴求和挑戰現狀的欲望。1999年博士畢業后加入麥肯錫，在幾個項目中測試數據科學方法；2002年加入Micro Warehouse公司，擔任營銷副總裁，將數據科學引入日常經營中；2006年加入百思買公司，擔任新組建的企業業務部門高級總裁。他堅信，數據驅動下的預測營銷將成為未來十年的新潮流。創立了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據和預測分析技術服務。Dominique Levin她修讀了工程、設計和商業管理專業。過去20年，在大大小小的公司做市場營銷，足跡遍布各大洲，客戶既有企業也有個人，是客戶數據重要性最早的推崇者之一。2000年經營了自己的第一家數據公司LogLogic，該公司隨后被TIBCO軟件公司收購。之后陸續在幾家科技公司工作，包括Fundly和Totango，負責建立高度數據驅動的營銷組織。 譯者介紹：曹正鳳，統計學博士，經管之家（原人大經濟論壇）大數據中心總工程師，經管之家（原人大經濟論壇）CDA大數據分析師培訓負責人，北京博宇通達科技有限公司技術總監。致力于大數據分析前沿領域研究，主持人大經濟論壇基于Hadoop架構的論壇主題推薦系統項目，參與國家社科基金項目《基于大數據整合的空氣質量測度方法研究》，發表多篇論文，且發表的EI核心收錄論文受到多次檢索。秦磊，經濟學博士，對外經濟貿易大學統計學院講師、碩士生導師，對外經濟貿易大學大數據與風險管理研究中心成員。主要研究數據挖掘、大數據計算、時間序列、金融風險管理及其應用。先后在國內核心期刊《統計研究》、《數量經濟技術經濟研究》、《中國科學：數學》、《數理統計與管理》、《中國管理科學》、《商業經濟與管理》上公開發表多篇學術論文，出版譯著《智能大數據SMART準則：數據分析方法、案例和行動綱領》，主持北京市自然科學基金、211項目等多項課題。謝邦昌，臺灣大學生物統計學博士，輔仁大學統計信息學系教授。現任中華數據挖掘協會（Chung-hua Data Mining Society，CDMS）理事長，輔仁大學統計資訊學系教授，華通人商用信息有限公司高級顧問。中國人民大學應用統計科學研究中心學術委員會委員。中國人民大學統計學系Data Mining中心客座教授，上海財經大學統計學系客座教授。廈門大學計劃統計學系客座教授。西南財經大學客座教授。他是數據挖掘界領軍人物及世界知名統計學家。發表過近三百篇關于統計和數據挖掘的論文，出版了近五十余本相關專著，擁有豐富的大數據分析行業經驗。王淑燕，女，山東菏澤人，輔仁大學商學研究所博士，研究領域為應用統計科學及大數據分析，曾在《運籌與管理》、《ICIQ 2014 19thInternational Conference on Information Quality》和《American Journal of Industrialand Business Management》等國內外雜志發表論文數篇。
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