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智能數據-如何挖掘高價值數據 版權信息
- ISBN：9787508678184
- 條形碼：9787508678184 ; 978-7-5086-7818-4
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
智能數據-如何挖掘高價值數據 本書特色
如今，很多企業被淹沒在數據洪流之中，數據并沒有給它們帶來太多好處。企業數字化競爭力的提升也并沒有像在公司戰略會議上渲染“大數據”這一概念時所描述的那樣快。其實，在大多數應用領域，數據量的多寡并不是衡量數據價值創造力的決定性標準。本書描繪了一條走出“大數據帶來的失望”的更智慧的路線，適用于那些已經意識到“起決定作用的不是數據量，而是正確地整合數據，物盡其用”的企業。這一路線被稱為“智能數據”。
智能數據的出發點是：“在不增加技術、人員和資金投入的情況下，我們如何高效地利用客戶數據信息？”其本身就是一種切實可行的方法論。從這個方法論出發，我們可以得出一套不斷迭代更新的、在逐步摸索中的、基于假設的行為方式。智能數據的理念是，在你所在的行業內成為數字智能化非常高的企業，在面對直接的數字化競爭時，借助數據分析，能夠一步步地打造自身的競爭優勢。
一般來說，導致數字變革宣告破產的，并非是技術力量的匱乏，而是源于企業內部的對抗、過于刻板的組織構架和失誤的變革期管理。本書介紹了企業如何通過改革自身的管理、企業文化以及組織構架以成為智能數據時代的佼佼者。在大數據時代，少即是多——只要是對的，那么更少的數據將更有成效。今天的企業需要提高“數字素養”。
如今，很多企業被淹沒在數據洪流之中，數據并沒有給它們帶來太多好處。企業數字化競爭力的提升也并沒有像在公司戰略會議上渲染“大數據”這一概念時所描述的那樣快。其實，在大多數應用領域，數據量的多寡并不是衡量數據價值創造力的決定性標準。本書描繪了一條走出“大數據帶來的失望”的更智慧的路線，適用于那些已經意識到“起決定作用的不是數據量，而是正確地整合數據，物盡其用”的企業。這一路線被稱為“智能數據”。
智能數據的出發點是：“在不增加技術、人員和資金投入的情況下，我們如何高效地利用客戶數據信息？”其本身就是一種切實可行的方法論。從這個方法論出發，我們可以得出一套不斷迭代更新的、在逐步摸索中的、基于假設的行為方式。智能數據的理念是，在你所在的行業內成為數字智能化非常高的企業，在面對直接的數字化競爭時，借助數據分析，能夠一步步地打造自身的競爭優勢。
一般來說，導致數字變革宣告破產的，并非是技術力量的匱乏，而是源于企業內部的對抗、過于刻板的組織構架和失誤的變革期管理。本書介紹了企業如何通過改革自身的管理、企業文化以及組織構架以成為智能數據時代的佼佼者。在大數據時代，少即是多——只要是對的，那么更少的數據將更有成效。今天的企業需要提高“數字素養”。
智能數據-如何挖掘高價值數據 內容簡介
面對巨量數據，還能找到寶石和金子嗎？ 如果谷歌即將踏足你的市場，該怎么辦？ 成本高昂的IT工具真的能夠解決問題嗎？ 羅蘭貝格專家帶你突破大數據的價值瓶頸！
智能數據-如何挖掘高價值數據 目錄
引
言 以少博多的智能數據使用者
規模并不重要 // 001
成為行業“智者” // 004
智能數據理念梗概 // 005
新“數據合同” // 007
**部分
從大數據向智能數據轉變
第1 章
深陷數據過載的愁云慘霧
流感預測器也鬧“流感” // 013
技術成熟度曲線（Hype-Cycling） // 019
沒有“大爆炸”的大數據 // 022
以守為攻戰術 // 027
第2 章
數字化海嘯—完全不關注數據也行不通
沿價值鏈產生分化 // 033
機智，聯合，進攻 // 036
到處都土崩瓦解！ // 041
投資者眼光 // 057
第3 章
智能數據冠軍—選擇正確的數據是成功的基礎
聰明的數據使用者 // 063
找對數據比擁有超多數據更有用 // 066
“3W”：為什么？如何做？做什么？ // 069
概率擊敗偶然 // 075
第二部分
智能數據的循環
第4 章
五步流程實現增值
提出正確的問題 // 081
使用正確的數據 // 090
客戶需求理解 // 095
提出自己獨特的銷售主張 // 111
正確地吸引客戶 // 114
結論：實現增值 // 122
第三部分
冠軍企業的智能數據應用領域
第5 章
更加智慧地接近客戶—在合適的時間、
以合理的價格、提供所需的產品
時尚策劃 // 127
策劃式配件 // 129
哈，這個賣家是真正了解我的！ // 133
貿易方面的分析小知識 // 137
在價格發現過程中，好貨也得便宜 // 140
物理網點銷售打敗網絡化銷售 // 142
第6 章
從貿易伙伴轉變為數據伙伴—通過中介共同提高
客戶潛力
一切對抗一切？ // 147
協同型客戶關系管理 // 150
瑞士法典 // 156
假名的力量 // 158
雙重選擇性加入？是的！ // 163
第7 章
智能優化選址、產品線和產品
“錯誤的旗桿” // 167
在正確的地點采用正確的銷售模式 // 171
實時優化產品線 // 176
第8 章
多渠道到底是什么意思—為客戶和企業提供*好
的“客戶旅程”
多渠道發展—內外有別 // 187
彈球機而不是保齡球 // 190
每人一個蘋果賬戶! // 193
客戶旅程中的渠道斷點 // 198
在線產品展示廳 // 202
第四部分
企業的智能化之路
第9 章
能夠接受錯誤才是正確的經營態度
彈道式思維 // 211
用不斷嘗試打敗加農炮理論 // 215
無計劃時代的企業管理 // 217
孔子說…… // 224
數據大狂歡 // 227
第10 章
使組織更加靈活—選擇正確的組織構架、流程
和技術
可以自由選擇工作崗位嗎？ // 229
智能數據的折中路線 // 232
數字化變革中的“四步走” // 233
迭代增量，小步快跑！ // 243
第11 章
智能化地引進人才和開展培訓—正確選擇員工
戰略規劃官 // 246
數據科學家 // 247
項目經理 // 251
變革管理經理 // 252
第五部分
贏得數據
第12 章
選擇客戶真正需要的數字化戰略
公眾眾口鑠金 // 257
隱私精神分裂癥 // 259
透明的“數據章魚”？ // 262
贏得數據 // 265
后NSA時代的人 // 271
全新模式 // 273
展開全部
智能數據-如何挖掘高價值數據 作者簡介
比約恩·布勞卿（Björn Bloching），羅蘭貝格管理咨詢公司的高級合伙人、數字化部門全球主管，羅蘭貝格數字中樞創建者，經驗豐富的營銷專家，領導著該咨詢公司的國際市場與銷售技術中心。 拉斯·拉克（Lars Luck），麥德龍集團首席組合戰略專家，此前曾任羅蘭貝格管理咨詢公司合伙人，領導“銷售和有針對性營銷”實踐小組。 托馬斯·拉姆什（Thomas Ramge），德國著名財經雜志《brand eins》記者，報道領域涵蓋技術、IT及營銷領域。《經濟學人》特約編輯。著作頗豐，曾獲得德國《金融時報》頒發的卓著商業圖書獎。
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