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數據驅動 通過用戶數據和人工智能重塑現代營銷 版權信息
- ISBN：9787521730975
- 條形碼：9787521730975 ; 978-7-5217-3097-5
- 裝幀：一般純質紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
數據驅動 通過用戶數據和人工智能重塑現代營銷 本書特色
硅谷教父、高科技營銷魔法之父杰弗里·摩爾，藍寶石創投首席執行官尼努·馬拉科維奇，家樂氏公司總裁蒂安妮·埃爾斯納等重磅推薦。 如何花*少的廣告成本引導顧客進行消費？如何明確營銷投入推動了多少消費行為？如何以用戶為中心精準投放廣告內容？本書重點探討了數據和人工智能的重塑力量，讓企業能夠引導客戶消費，挖掘到了客戶自己都沒有意識到的需求，畫出了客戶的全貌。作者通過解析數據的特征來揭示數據的內在驅動力，從而搭建數據管理、運用體系，在商戰中尋找新機遇、脫穎而出。 1.數據驅動型營銷的三大核心原則：樹立“動態人”觀念、數據悲觀論和數據樂觀論、務實的理論好過所謂的真理。 2.數據驅動型營銷的五大動力來源：細分、激活、個性化、優化、洞見。 3.實現數據驅動型營銷需要做到：打造卓越數據中心、利用能力成熟度模型、避免五個常見陷阱。 4.數據驅動型營銷競爭的新基礎：具名、個性化、用戶參與。 5.關于數據驅動型營銷未來發展的七大預測：人工智能讓營銷更有戰略意義；數據渠道的持久區分作用；消費者物聯網促進客戶關系管理；內容管理系統：重塑、集中并云化；多合一的智能營銷中心崛起；新的身份數據問題解決方案；區塊鏈技術促進向消費者共享數據付費。
數據驅動 通過用戶數據和人工智能重塑現代營銷 內容簡介
如今，數字技術、社交媒體和電子商務改變了消費者獲取信息、訂購產品和購買服務的方式。同時新的購買途徑和新技術的爆炸式增長也使市場營銷實踐發生了轉變。通過使用云計算、移動支付、物聯網和人工智能，企業比以往任何時候都擁有更多關于消費者需求、欲望和偏好的數據。這本書將向你展示如何通過數據驅動型營銷實現如下目標：?讓顧客更接近你的品牌，激勵他們參與、購買并保持忠誠?使用第二手和第三方數據來了解更多的客戶?利用CRM數據來增強客戶參與度?捕獲、組織、分析并激活來自每個渠道的數據?創建一個由數據驅動的營銷策略，并可以為任何受眾進行定制化操作?為個人消費者提供高度個性化的互動服務?提供更好的客戶服務和客戶體驗?改進你的產品，優化你的操作系統?預測市場的未來走向這本書重點探討了數據和人工智能的重塑力量，提出了數據驅動型營銷的三大核心原則和五種力量來源，并含有軟營、好時、雅虎、康尼格拉、科瑞格、喜力、華納兄弟、梅雷迪思等公司的數據營銷案例和圖表詳細，分享它們在面對挑戰時采用的營銷策略，以期從實用性的角度出發，幫助企業挖掘用戶自己都沒有意識到的需求，畫出用戶的全貌，引導用戶消費，在商戰中尋找新機遇，脫穎而出。
數據驅動 通過用戶數據和人工智能重塑現代營銷 目錄
前 言 揭開數據應用的真相·Ⅰ
序 言 現代營銷新常態：如何更好地獲取用戶數據·Ⅸ
**章 用戶數據的出現和運營
互聯網廣告簡史· 005
案例：華納兄弟借力數字媒體和數據，重新定義消費者關系·010
眼前的威脅：用戶隱私和安全· 012
歐盟《通用數據保護條例》：用戶隱私管理范本· 015
案例：臉書—劍橋分析數據事件·019
一切事物皆可數據化· 022
具有多重身份的用戶· 023
在充滿信任感和透明度高的數據世界中運營· 026
第二章 數據驅動型營銷的三大核心原則
原則1 ：樹立“動態人”觀念· 031
案例：梅雷迪思重新定義“媽媽”·036
原則2 ：數據悲觀論和數據樂觀論· 038
案例： 潘多拉使用第二手數據和第三方數據，
深入了解聽眾需求·041
原則3 ：務實的理論好過所謂的真理· 043
案例： 利潔時和金寶湯建立超越細分市場的消費者
行為智能理論·046
第三章 用戶數據的輸入與輸出
案例： 喬治亞—太平洋在數據領域由匱乏走向豐富·054
數據輸入：數據可能來自任何地方· 056
cookie ：獲取用戶數據新路徑· 058
智能手機與移動數據· 059
第三方數據· 060
社交數據· 062
圍墻花園：獨立的受保護的數據· 062
客戶關系管理與購買數據· 064
案例： 唐恩都樂以客戶關系數據助力提升客戶參與度·065
位置數據· 067
案例： Freckle 利用“定位數據”引導足球迷在重大比賽之前
購買Velveeta 牌芝士·068
數據輸出：將用戶數據連接到各個渠道· 070
用戶匹配· 073
第四章 數據驅動型營銷的五大動力來源
細分：“射中靶心”的用戶數據· 079
案例：好時的數據魔法之吻·086
激活：利用所有可尋址渠道尋找客戶· 088
我的用戶在哪里？ · 092
個性化：利用數據創造良好的客戶體驗· 093
案例： 標致雪鐵龍實時定制網站內容，吸引客戶試駕·096
優化：可尋址媒體中的尋址效率和效果· 098
維護消費者的頻次視圖· 107
洞見：數據又回來了· 108
案例：A＆E 通過“手機推送”提高收視率·111
第五章 組織管理層面如何推動數據驅動營銷
打造卓越數據中心· 116
媒體是實現投資回報的*快途徑· 118
如何將相互孤立的數據分析整合· 118
首席營銷官和首席信息官合二為一· 119
建立供應商生態系統，共謀發展· 121
能力成熟度模型· 123
數據驅動轉型時的五個常見陷阱· 126
案例： 特納通過用戶數據推動突破性的組織協調·136
第六章 數據驅動型營銷競爭的新基礎：具名、個性化及用戶參與
三層模型· 142
消費者購買歷程· 147
案例：斯巴魯的消費者購買歷程分析讓更多人試駕·150
讓大象起舞，盤活大企業· 151
人工智能、編配、數據管理缺一不可· 152
第七章 關于數據驅動型營銷未來發展的七大預測
人工智能讓營銷更有戰略意義· 159
數據渠道的持久區分作用· 161
消費者物聯網促進客戶關系管理· 167
案例：搜諾思為消費者物聯網提供網關· 170
內容管理系統：重塑、集中并云化· 170
多合一的智能營銷中心崛起· 173
新的身份數據問題解決方案· 175
區塊鏈技術促進向消費者共享數據付費· 179
第八章 總結
致 謝·193
展開全部
數據驅動 通過用戶數據和人工智能重塑現代營銷 節選
揭開數據應用的真相 亞馬遜、網飛、谷歌、臉書等公司的迅速崛起，令商界人士感到震驚。誰能料想到電子商務、視頻流媒體、搜索引擎和社交網絡的發展竟會如此迅速，達到如此龐大的規模。有專家解釋，這既是互聯網發展帶來的轉變，又得益于人們長期在線的需求。人們的在線時間越長，就會有越多的廣告瀏覽量和銷售機會，這將為這類公司創造海量營收。 互聯網巨頭崛起的部分原因在于無處不在的連接，這也是Sportify（國外的一個流媒體音樂播放平臺）、Tinder（國外的一款手機交友應用程序）、Twitch（實時視頻流媒體平臺）等數字初創企業大獲成功的原因之一。這些公司的成功還受一個共同因素的影響——數據。它們擁有強大的獲取數據的能力，甚至能捕捉每一個細節，再利用數據產生見解、提出建議、創造機遇，從而牢牢抓緊用戶。 如果你需要和用戶打交道，或者要招攬新用戶，那就離不開數據。數據是公司深入了解用戶的動力，能夠提升產品質量、優化客戶體驗、完善業務流程、預測市場發展的方向。 本書是關于數據的。雖然有些數據很難被發現，也很難被抓取，但是也有更多的數據隱藏在顯而易見的地方。從當前對數據的應用來看，不應該只有互聯網大咖才能發現和駕馭數據這一“黑魔法”。是時候為數據祛魅，揭開數據應用的真相了。 我們既不是商學院的教授也不是專家，我們是一群耗費幾十年時間深入研究數據的實踐者。*近幾年，我們成立了一家名為“Krux”的公司，它是一個數據管理平臺（Data Management Platform，簡稱DMP），現在是Salesforce旗下的公司。如今，像阿迪達斯、歐萊雅和彭博社這樣的公司都在應用Salesforce的數據管理平臺，推動營銷、商業和廣告業務的發展。 以當下的視角回顧過去20年的發展歷程，說“結果理應如此”這樣的話似乎有些老套。評論界提醒我們，數據被視作“新石油”，能夠對其進行開采、清洗、分析、運輸的公司對每個行業的發展都至關重要。 我們在通往數據覺醒的道路上提出了很多核心理念，但一開始這些理念并不為人所接受，尤其是2010年我們在公開市場上對這些理念進行驗證之時。有些理念在當時看起來有點“跑偏”，還有些理念至今尚未得到驗證。但是這些理念曾在艱難歲月中為我們賦能，支撐我們度過了那段時期？偟膩碚f，大多數理念都得到了驗證。計算機前沿科學家艾倫·凱曾說過：“理解了上下文，就能在智商測試中拿到80分！蔽覀冔`行艾倫·凱的格言，先為本書研究的問題鋪墊了一些背景，然后再快速推進。 在過去這20年中，我們發現自己身處用戶數據革命的中心，這可能是因為我們是訓練有素的專業數據極客，但更依賴于幸運女神的眷顧。我們專注于探索三個決定了Krux發展軌跡的核心假設：假設一，通過細分受眾可以獲得10倍的價值增長；假設二，隨著運算能力的提升和數據儲存成本的下降，實現1 000倍的效益增長也指日可待；假設三，將用戶數據與內容、廣告和其他數字交互分離，可以實現對每個用戶的全方位實時觀察。 Salesforce數據管理平臺和Krux的前身是一家名為Rapt的公司，該公司成立于1999年，2007年底被微軟收購。我是Rapt的創始人兼首席執行官（CEO），維為克·韋德亞是首席技術官（CTO）。到2004年，Rapt已經在幫助大型的門戶網站——如MSN（微軟旗下的門戶網站）和雅虎——優化廣告的定價。上萬家企業購買了他們在網頁上的矩形廣告位，針對目標受眾進行宣傳。根據廣告體量大小、投放頻道和投放時長的差別，Rapt用分析引擎確定了雅虎廣告產品的*優價格。 我們注意到雅虎金融垂直領域的一小部分銷售人員并未采用Rapt的分析引擎生成的廣告價格。同樣的廣告，他們的同事以每千次6美元的價格出售（廣告收費標準，每播放1 000次就收取6美元），而這部分銷售人員的要價比分析引擎生成的價格高了近10倍。即便如此，這個價格仍對買家具有吸引力。這一事實在當時不太能讓人接受，因為項目的成功與否大部分取決于銷售組織內部的價格規則，以及對算法能夠制定出正確價格的信任。這群銷售人員的所作所為并不是有待調整的部署，而是一場需要平息的叛亂。 我們進一步研究了這個問題，詢問他們是如何把推薦定價為6美元的金融廣告以55美元的價格賣給富達投資集團和先鋒領航集團這樣有廣告需求的金融企業的。經過一番探討之后，他們終于承認，他們并沒有把產品作為廣告去銷售，而是把它包裝成一個與特定細分受眾互動的機會，這個細分受眾群體是年收入超過25萬美元、住在美國東海岸的康涅狄格州、管理著價值超過2 500萬美元投資組合的金融高管。 彼時，雅虎廣告針對目標用戶的投放精度還達不到這群銷售人員所能達到的精度，而有野心的銷售人員又常常自作主張，但這也開發出了一種更宏大的項目，這種項目假以時日必能成功。 細分是營銷學院的教授都在宣揚的概念，MBA（工商管理碩士）學員也都學過。但我們這一次面對的是細分概念在“象牙塔”之外起作用的真實案例。你要出售的不是屏幕上的一個矩形框，而是一個與掌管巨額投資組合的金融高管互動的機會。所以我們當時的任務就變成了把雅虎這一小部分銷售人員的銷售行為標準化，將隨性的銷售技巧轉化為日常運營的**操作。通過這一觀察，我們提出了如下假設。 假設一：通過細分受眾可以獲得10倍的價值增長，這一理念深入人心。 那段時間，我們也在幫微軟旗下門戶網站MSN做類似的技術部署。我們當時以為，只要能把每一個MSN用戶的每一次互動（包括每一次點擊，每一次頁面訪問）都存儲起來，就能把匿名的信息數據投放到定價算法中，而這必將是一個很強大的功能。微軟是當時全世界*有錢、*有實力的公司之一，我們想知道微軟的管理層是否愿意為此類數據買單。我們做了大量運算，估算出每天的運行成本大約是85萬 美元，也就是每年約3.1億美元。 微軟固然很有錢，但這一運行成本也太高了。于是我們放棄了這個想法，繼續前行。這是我們的第二個重要時刻，同時也引出了第二個假設。 假設二：隨著運算能力的提升，我們是否有可能把微軟這項業務的成本降下來？ 第三個假設出現在一場微軟與一家營銷公司召開的會議中。有一家著名的大型營銷公司和微軟談判，要以高價向微軟的Hotmail（微軟提供的免費電子郵件服務）購買大量廣告。之前這家公司提出愿意根據用戶的年齡和性別等細分目標，以每千次2.5美元（每被1 000人次看到就支付2.5美元）的價格購買廣告。當時我們還在幫微軟做技術部署，某一天，這家公司忽然找到我們，聲稱對每千次2.5美元的廣告沒了興趣，而要購買沒有經過群體細分的普通廣告。這家公司認為普通廣告的價值嚴重縮水，提出了每千次0.5美元的廣告價格。 我們同意這家公司的觀點——普通廣告的價值嚴重縮水。但更令我們頭疼的是：這家公司為什么這樣做？它是怎么做到的？難道它不需要我們將郵件發給目標人群嗎？雖然這家公司是我們的用戶，但我們會對注冊數據保密。 雖然弄不清原因，但我們開始構建一套關于當下數據應用發展的理論，這套理論很快就得到了驗證。從數據應用的角度看，通過cookie（一段段數據代碼，指某些網站為了辨別用戶身份，跟蹤、儲存在用戶本地終端上的數據）可以得到屏幕之外的用戶行為數據。這些數據可以告訴我們：用戶是否已經選擇網購而不是去實體超市購物，用戶是否點擊了某一類內容，甚至這些用戶是否真實存在。從1996年起的大約10年中，推動互聯網爆炸式增長的廣告業務一直與存儲在cookie中的數據緊密相連。 購買廣告的公司主管在2005年開始意識到，互聯網的架構決定了公司無須依賴用戶cookie，就可以建立自己的數據庫。在這種情況下，cookie里存儲的信息數據，可以與廣告或屏幕上的任何其他內容完全分離。因其自身的特性，公司能夠自己捕獲、分析和挖掘信息。逐漸明朗的是，與微軟談判的那家公司就是利用cookie，悄悄建立起了目標用戶群體的數據庫。這樣，這家公司就不需要我們提供目標人群的數據，而只需要閱讀自己的cookie就可以獲得相關信息。我們的計算機代碼設置了這些cookie，讓這家公司可以悄悄使用Hotmail出品的廣告，下文會講述具體情況。 假設三：如果解放了數據，允許將用戶數據應用于不同的消費場景，就能釋放出新的市場能量。這里所指的數據不僅來自廣告，還來自不同設備，包括筆記本電腦、手機、平板電腦、面包機、冰箱、汽車，以及未來會被發明出來的其他產品。 如今，Salesforce數據管理平臺為很多客戶提供數據服務，業務規模是2015年MSN業務的100倍以上，成本卻不足其1/10。這說明，僅在10年間，數據管理平臺就實現了1 000倍成本效益的突破。喬治亞—太平洋、阿迪達斯、特納廣播、家樂氏等各行各業的公司都在用數據管理平臺的用戶細分功能，根據用戶需求，提升他們的體驗。這些公司建立了專門的數據中心，雇用分析員挖掘數據，取得更多的行業觀察和建議，制定更智能的用戶參與策略。它們重新設計面向用戶的業務，以充分利用預測分析和人工智能技術——而這一切都是由數據驅動的。 華納兄弟在推出一部新的動作片時，往往先對大量的歷史數據進行篩查，在每一個屏幕和頻道中尋找與華納兄弟動作片相關的用戶數據。利用用戶數據找到老粉絲，同時吸引新粉絲，*后把粉絲都吸引到電影院。 20世紀40年代，羅伯特·奧本海默在新墨西哥州的高原沙漠里開展曼哈頓計劃。他意識到，原子釋放出的能量可以作為燃料，但也可以摧毀整座城市。如今的數據也展現出了類似的矛盾。所有人都收到過針對個人需求的廣告或信息，這個現象令人不禁開始思考：“這有點太個性化了，甚至已經讓人感到毛骨悚然了！ 數據可以讓社會變得更加開放和自由，但也可以制造恐慌、挑起矛盾來顛覆社會。數據可以為用戶賦能，讓他們在與企業互動的過程中擁有更大的控制權，也可以讓用戶上癮，徹底離不開數據。 Krux在2010年生產了**款產品，名叫“數據衛士”，數據衛士能幫助目標網站檢測出是誰竊取了用戶的數據。我們當時就和現在一樣，認為信任和隱私是每一項數據驅動業務的前提。我們為Salesforce一直以來對安全性和用戶信任做出的承諾感到自豪。當前的環境要求每一家公司都成為負責任的用戶數據管家，這也令我們備受鼓舞。沒有信任，每一項由數據驅動的工作都會崩潰，這也是我們要特別關注安全性、信任和隱私對未來數據驅動營銷的重要性的原因。 在Krux，我們從每天努力工作的人那里學到了很多東西，他們傾注精力和激情，一起創造偉大的事物。我們還從上千名杰出的用戶那里學到了很多，他們總是設置挑戰，讓我們將一件好的產品升級為偉大的產品，再將偉大的產品做得超乎想象的偉大。我們從辛勞與汗水、失敗與成功、經驗與教訓中提取精華，本書凝聚了這些精華。 對于Krux，我們的志向始終不僅限于經營一家科技公司。對于團隊中的許多人而言，Krux既是一種理念又是一種理想。激勵我們的是超越了產品、客戶和營收的共同價值觀。我們很榮幸建立了一支成員既勤奮又聰明的團隊，他們堅信運用好數據能夠給我們的用戶帶來驚喜，也樂于解決由這些數據引發的謎題。希望我們的故事能引導你考慮用不同的方法解決自己的問題。謝謝你和我們共同開啟這場旅程。
數據驅動 通過用戶數據和人工智能重塑現代營銷 作者簡介
[美]湯姆·查韋斯（Tom Chavez）：斯坦福大學工程經濟系統和運籌學博士、哈佛大學計算機科學和哲學博士，Superset Inc.的創始人和首席執行官（Superset Inc.是一家風險投資公司，負責創立、資助和開發技術公司），他也是數據管理平臺Krux的聯合創始人兼首席執行官。 [美]克里斯·奧哈拉（Chris O 'Hara）：主要負責撰寫月度《管理數據》專欄和年度咨詢白皮書，內容涉及程序化媒體、數據管理、移動廣告和媒體管理，這些在廣告技術、媒體和代理行業一直被廣泛閱讀。他加入Krux后建立并領導了市場數據實踐，現在負責Salesforce 數據管理平臺和Data Studio的全球產品營銷。 [美]維為克·韋德亞（Vivek Vaidya）：丹佛大學計算機科學碩士、印度理工學院數學和計算機應用碩士，Salesforce Marketing Cloud的首席技術官，Krux的聯合創始人兼首席技術官。他在算法、數據挖掘、機器學習、計算機網絡、分布式系統和企業Web應用程序體系結構方面具有廣泛的專業知識。
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