大數據營銷 定位客戶 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

[美] 麥德奇（Dimitri Maex），保羅B.布朗（Paul B.Brown） 著，王維丹 譯

圖書標籤:

• 大數據
• 營銷
• 客戶定位
• 精準營銷
• 數據分析
• 商業智能
• 用戶畫像
• 營銷策略
• 數字化營銷
• 市場營銷

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111442134

版次：1

商品編碼：11365098

品牌：機工齣版

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2014-06-01

用紙：膠版紙

頁數：244

正文語種：中文

內容簡介

　　今天，我們的一切行為都在産生數據，而且數量巨大。每次瀏覽網頁、搜索或者用智能手機上網，幾乎都會增加數十億字節之多的數據，而且這個增量還在擴大。如此龐大的數據可以幫助我們更好地理解並預測客戶的行為。
　　好消息是，我們再也無須精通數學或者統計學、甚至無須依賴昂貴的建模軟件來分析客戶。數據分析領域正在掀起一場革命。仿佛一夜之間，挖掘這些“大數據”的方法與工具變得格外簡單，價格也不再高高在上。
　　來自業內翹楚——奧美互動的董事總經理，在《大數據營銷：定位客戶》中告訴你怎樣利用數據辨認齣利潤客戶，並用最有效的方法接觸這些客戶，從而增加他們的購買力。
　　預計現有客戶與潛在客戶未來的價值。
　　尋找客戶，包括現實和互聯網。
　　判斷哪些客戶是因為需求購買，哪些客戶是因為廣告購買，哪些客戶是因為價格購買，哪些客戶是因為口碑購買。
　　優化營銷配置，使之盡可能帶來高的迴報。
　　以新的技術優化銷售和營銷。
　　《大數據營銷：定位客戶》適閤那些希望利用數據促進企業發展、提升利潤的讀者——力求讓所有廣告費用得到高投資迴報的營銷人員、迫切希望企業更快成長的企業主、為終端客戶服務的研究機構與産品開發商、負責提高企業淨收入的財務人員、尋求反饋的廣告創意策劃。

作者簡介

　　麥德奇（Dimitri Maex），全球營銷傳播機構奧美集團旗下奧美互動紐約子公司董事總經理。他同時領導著公司的全球數據實踐團隊，獨立調查公司Forrester Research認為這支團隊的水平在業內排名前列。麥德奇開發的分析模型清晰精確、蜚聲全球，他為葛蘭素史剋、IBM、飛利浦、西門子、UPS、聯閤利華和其他許多跨國企業提供幫助，協助這些企業以新的方式利用自身的數據及分析，贏得極高的利潤。
　　
　　保羅·布朗（Paul B.Brown），長期為《紐約時報》撰稿的暢銷書作傢。他閤著瞭多部經典的商業名著，如《終生客戶》（Customers for Life）、《你的營銷不對路》（Your Marketing Sucks）等。

精彩書評

　　★《大數據營銷》為現代企業領導者著想，讓古老又神秘的數字分析藝術煥發瞭第二春。它不僅對精通數據的高人和統計學傢的胃口，也適閤每位希望更負責地為本組織發揮數據威力的領導者。麥德奇把數據變迷人瞭。
　　——唐·泰普斯科特 數字經濟之父 《維基經濟學》作者
　　
　　★這些戰略有助於任何一個領導者獲得更大的成功、建立更好的客戶關係，不論他經營的是像UPS這樣的全球企業，還是正在尋找市場的初創公司，或者街角開設多年的夫妻店。
　　——剋裏斯汀·歐文斯 UPS傳播與品牌管理高級副總裁
　　
　　★“大數據”時代來瞭。隻要企業能從巨量數據中獲取可付諸行動的預見性觀點，就不僅擁有瞭競爭優勢，還會改變自身的企業文化。麥德奇展示瞭怎樣操縱數據瞭解客戶，怎樣最有效地利用這些客戶資源，怎樣衡量哪些做法有效。無論是誰，如果希望瞭解他人怎樣成功地操控數據，以及自己怎樣做，就必須讀這本書。
　　——韋斯·尼剋斯 MarketShare聯閤創始人及首席執行官
　　
　　★你對數據的處理方式遠比獲取更多的數據來得重要。營銷業的未來屬於兩類人：技術員與魔法師。技術員會確保數據數量豐富；魔法師則會將數據變為可 以獲利的點子。兩位作者創作瞭這部價值無可限量的作品，他們認為，每傢有責任心的營銷公司都會希望瞭解個中原委。
　　——蘇銘天爵士 WPP集團首席執行官

目錄

序言 為什麼數字如此迷人
第1章 本書將如何幫助你發展自己的企業
第2章 設定目標：你應該與誰交談
第3章 發現：你應該與客戶談什麼
第4章 確定地點：你怎樣找到他們
第5章 製定預算：我們應該花多少錢
第6章 測量指標：你怎樣測量哪些有用、哪些無用
第7章 優化選擇：怎樣多做有用之事，少做無用功
第8章 未來
緻謝
譯後記

精彩書摘

　　聽起來感覺怎樣？如果這樣考慮，你會發現，其實每個企業都隻有兩麵而已：供應麵與需求麵。供應麵是指一傢公司會怎樣完成訂單，即怎樣滿足自己客戶的需求。它屬於企業可以控製的一麵。公司領導層會瞭解這方麵的數據，比如購買一颱新機器將提高多少生産力。
　　一方麵，對於供應麵的問題，大多數喜歡用左腦的人會駕輕就熟，因為他們擅長金融，思維有邏輯性。幾十年來，這類人纔提高瞭供應鏈的效率，簡化瞭工序，開發瞭追蹤進展的測量方式。
　　而另一方麵，需求麵是公司無法掌控的，決定權在客戶手中。當然，你可以嘗試所有方式去接近客戶，但最終是由客戶或消費者決定是否對你必須提供的産品感興趣。需求麵是人們尚未明確的領域，這方麵孰因孰果始終不能確定。客戶購買完全符閤自己需求的産品是由於喜歡推齣的廣告，還是産品的價格有吸引力，或者是口碑的原因，甚至這些因素兼而有之，還是可能有上百種因素共同影響？要著手治理一傢陷入混亂的企業，請先弄清楚該企業齣瞭什麼問題。假設一位顧客點擊互聯網上的廣告後會立即購買，他買産品是不是因為受到一則橫幅廣告的影響？查明促使顧客購買的原因就是我每天都要做的工作。你會看到，我使用的是來自供應麵的明確工具，它們經過瞭實驗，經受瞭考驗。我會將它們用於瞭解混亂的企業供應麵。
　　這些工具可以給你提供幫助，套用本書副標題的話說就是，用一種能增加銷售額和利潤的方式發展你的企業。
　　這樣的方式對公司最高層的管理人員至關重要。
　　畢竟，股東最終會根據怎樣有效分配自己的資金評價你。但還不僅於此，它對公司上下全體員工都很重要。營銷人員和經營業務部門的骨乾需要知道以那些給公司帶來最多利潤的客戶為目標對象。在開始創造新的産品或服務時，研究者必須在心目中確立可以帶來贏利的目標客戶。客服人員希望將大部分注意力集中在公司最有價值的用戶或買傢身上。當然，財務人員會始終質疑，公司最新的項目是否會産生任何贏利。如果采納本書將要探討的方法，你的投資將收獲巨大的迴報。
　　迴報會有多大？我會與你簡單地分享以下兩個運用這些技術的例子：·通過分析顧客評論旗下酒店的數據，凱撒宮酒店將網絡廣告帶來的迴報提高瞭15％。一些軟件不僅可以搜尋到顧客在該公司網站上留下的所有評論，還能自動篩選這些評論，將它們歸入幾十個不同類彆。然後，凱撒宮酒店就可以利用軟件的發現結果改變自己的産品和廣告用語。例如，顧客對酒店的景觀大加贊賞，酒店的廣告就會以其外觀和風景圖像為特色，把它們放在顯眼的位置。相比起來，客房的價格在廣告中就不那麼醒目瞭。
　　·根據對企業網站主頁的一番透徹調查，在綫證券交易商TDAmeritrade（TDA）隻是稍微修改瞭網站文本內容、設計和圖像，新開戶數量就增加瞭14％。我們奧美的團隊測試瞭每個用詞、每種顔色、每個設計元素，瞭解它們是否可能給公司帶來更多的客戶。結果證明，隻需將客戶注冊界麵的用語由“現在在綫使用”變為“開始吧”，並且將客戶啓動的點擊按鈕顔色由橙色變為綠色，開戶的人數就會齣現明顯增長。
　　上述實例錶明，本書闡述的並不是空洞的理論，已經有一些企業將它用於提高自身産品的需求。我會嚮你展示你也可以達到的效果。
　　如果從不同角度觀察現有的客戶數據，你可以改善：·你的戰略。你會瞭解怎樣深入理解企業可以提供的數字，並根據這種領悟精心磨礪既能發掘客戶又能在競爭中製勝的策略。
　　比如你會發現哪些客戶給自己帶來的利潤最多，哪種客戶最有可能購買你的産品，哪類客戶群不值得作為你的目標對象。
　　·你實行戰略用的戰術。隻要分析得當，數據就會告訴你怎樣接觸到帶給你最多利潤的客戶，把産品順利賣給他們，還會告訴你一些最適閤的方法，用它們找到以後可能增加購買量的客戶。
　　·你采取的戰術。數據會幫你確切地瞭解，你會在哪個階段得到最大的迴報，以及何時是采用戰術的最佳時機。
　　……

前言/序言

　　為什麼數字如此迷人
　　無論瀏覽哪個網站，買傢都會被廣告團團包圍；精準而實時地展開新的營銷攻勢；在眾多客戶之中能找準必定可以帶來最大利潤的客戶—它們隻是體現今時今日人類眾多本領的三件小事。這都要歸功於分析學，這一學科研究的是人們迅速概括分析所有數據時展現的科學與藝術。
　　你也許會認為，不起眼的小數字隻是突然之間變得魅力十足，其實絕不是這麼簡單。
　　我們有理由推斷，可能迷人的小數字正是從直接反應營銷（direct-response campaigns）發明後興起的第一批這類銷售活動中開始釋放魅力的。1872年，阿龍·濛哥馬利·沃德（Aaron Montgomery Ward）首創瞭郵購商品訂單目錄的推銷方式，理查德·西爾斯（Richard Sears）與阿爾瓦·羅巴剋（Alvah Roebuck）1886年全盤照搬瞭這種方法。雖然沒有現實的證據顯示這些早期的郵購目錄開發者當時怎樣衡量自己的成功，並且盡可能擴大業務，但他們的確有能力做到。郵購目錄在營銷領域盛行一百多年，如今由互聯網上的電子郵件訂購目錄所取代。這說明，利用郵購目錄的銷售人員確實成績斐然。
　　實際上，剋勞德·霍普金斯（Claude Hopkins）早在1923年齣版的《科學的廣告》（Scientific Advertising）一書中就以先驅者的口吻這樣錶示：“一些人將廣告提升到瞭科學的層麵，這樣的時代已經到來。這種科學依據一些固定的原則，結果非常精確，沒有差錯。人們分析廣告的起因和産生的結果，直到徹底理解因果關係為止。整個過程已經形成瞭一套正確的方法，並且得到瞭證實。我們知道什麼是最有效的，於是根據基本的法則采取行動。”
　　霍普金斯此後與約翰·卡普爾斯（John Caples）閤著瞭《久經考驗的廣告創意法》（Tested Advertising Methods）。這部1932年齣版的作品主要著墨於郵購和其他直接反應的工具。對采用郵購目錄的營銷人員來說，這樣做是輕車熟路，他們知道自己要將目錄，也就是直接郵寄的清單寄給誰，接下來他們要做的隻是跟進瞭解，確認收件人最後是否真正購買瞭商品。這種套路非常有效。到廣播與電視這類大眾媒體相繼齣現以後，再沒有什麼簡單的方法可以確切地告訴他們，誰聽到瞭廣播播齣的廣告以及誰看到瞭電視上的廣告。新的技術需要這些新媒體像以往的郵購那樣，同樣可以將跟進營銷對象的責任落實到個人。
　　20世紀50年代，人們開始應用更先進的數學技術。這一時期，第二次世界大戰（以下簡稱“二戰”）後初次應用於營銷業的運籌學與管理學模型在生産和製造業風行一時。如今我們能夠瞭解，消費者觀看互聯網廣告的具體時長、點擊瞭廣告的哪些部分以及哪些行為可以視為廣告産生的效果。以今天的標準看，那些模型還相當原始。盡管如此，那個年代的模型也已經開始讓人理解瞭營銷和媒體共同作用的産物，它們包括品牌意識、報酬及最終帶來的銷售額與贏利。
　　進入20世紀90年代，分析學演化到第三階段。許多市場營銷人員癡迷於 “客戶關係管理”（CRM）。這時，人們已能將強大的新型數據庫和迷人的小數字直接用於營銷活動。這其中的緣由倒不難推想。弗雷德裏剋·萊奇赫爾德（Frederick Reichheld）在自己1996年齣版的《忠誠效應》（The Loyalty Effect）一書中指齣，客戶保持率如果增加5％，就會産生25％～100％的利潤。我們將在本書第2章中介紹，同在1996年麵世的《差異化行銷》（All Consumers Are Not Created Equal）一書中，作者葛斯·哈伯（Garth Hallberg）稱，公司的小部分客戶通常帶來大部分營業收入，客戶數量與收入並不成比例。基於這類研究發現，企業決定采取行動，瞭解最應該珍視的那類客戶。它們推齣瞭忠誠卡，允許一些機構藉此獲取交易數據，還斥重金投資數據存儲技術。這種技術能將客戶所有的信息都存入一個數據庫。終身價值模型（lifetime value model）可以預計齣客戶的長期價值，而防損耗模型（anti- attrition model）則被用來預計一位客戶有多大可能失去積極性。CRM的進化演變極大地增強瞭工具和技術的營銷效用。數字媒體産生瞭以客戶為核心的巨量數據。分析師篩選大量數據的能力也很快在麵對這些數據時遭遇考驗。
　　藉由互聯網實現的數字化溝通，我們可以測定一切。一切都能産生數據，而且數據的規模龐大。榖歌的數字化數據庫規模之大也許算全球之冠，它每天捕捉世界各地約10億個搜索數據。如此巨大規模的數據使企業得以史無前例地透徹瞭解客戶，深入瞭解客戶有多麼喜愛品牌，以及這種對品牌的投入最終會給企業帶來怎樣的收入。
　　電子商務環境嚮我們提供瞭一個密閉的循環係統。在營銷效用方麵有種說法，就是讓我們接近極樂仙境。我們會知道具體的用戶身受哪種媒體營銷的影響，他們怎樣進入特定的網站，瀏覽某網站時他們會做什麼。我們可以觀察這些用戶購物的全過程，從開始直至購物的行為真正轉變為商傢的成功銷售。
　　而且，我們可以得到實時的數字化數據，再也不必等到幾周甚至幾個月後纔能瞭解營銷活動有怎樣的影響，幾乎在活動進行的同時我們就能得到數據，由此能夠立即優化營銷效果。數字技術在營銷領域掀起瞭一場轟轟烈烈的數學革命。
　　對這個經曆革命洗禮的全新世界，沒有哪個人的描述比彭明盛（Sam Palmisano）更精闢。2008年，時任IBM公司首席執行官的彭明盛在美國外交關係協會（Council on Foreign Relations）發錶演講時指齣：“一切都會變得智能化，新的計算模型可以處理數量激增的終端用戶設備、傳感器與驅動器，並且用後端係統將它們聯係在一起。結閤先進的分析學，這些超級計算機可以將海量的數據轉變為能詮釋行動的人工智能，讓我們的係統、供需和基礎設施更高效、生産力更高、反應更快，總而言之，更聰明。”
　　以西班牙零售集團印第紡織（Inditex）旗下主力品牌Zara為例。Zara在業務流程的各個環節都運用瞭分析學，設計颱上的服裝圖紙短短幾周時間就能轉化為店鋪銷售的成衣，做到瞭此前服裝業認為不可能做到的事。對其他零售商來說，花上9～12個月時間推齣聖誕節的服裝新品並不罕見。
　　這一切對於普通百姓個人意味著什麼？假如應用瞭分析學，並且建立瞭彭明盛談到的各種設備的內部關聯，相信在不遠的將來，我們傢中的冰箱會變成這樣：它不僅能告訴你冰箱內存放的牛奶與黃油何時過期，還能列齣一份采購清單，嚮我們當地的超市發齣訂單，然後超市就會送貨上門。
　　隱私怎麼辦
　　以上未來的科技進步看起來簡直美妙絕倫。可是，讓美好的未來夢想成真需要付齣代價。有人擔心，市場營銷人員將能收集到所有相關數據。這些數據會顯示，消費者在網上購買瞭什麼、在哪裏購物。
　　我會在本書最後一章用大量篇幅探討隱私問題，在此先稍作錶述。我的觀點可能會讓讀者意外。我認為，人們會為瞭正當的理由反對齣於商業目的進行大範圍數據收集。大部分數據收集的行為都非常隱秘，沒有受到任何監管。這樣做當然不對。
　　可現在形勢變瞭。因為客戶直接錶露瞭擔心，即使沒有其他標準，廣告業與營銷業也都已經開始實行自我監管。我們承諾，未經客戶許可，不會收集個人驗證信息（personal identifiable information，PII）。我們給予客戶機會，讓客戶可以選擇避免我們收集客戶的任何個人數據，但我們也會教育客戶，請客戶瞭解我們第一時間收集這類信息的理由。
　　我希望，這種教育將有助於客戶明白，一些最初感覺類似侵擾的行為實際上對他們有益處。我知道，這聽起來像絲毫不顧及人性的奧威爾主義做法，但也要考慮到，很少有非營銷業人士能瞭解，為瞭給創造內容提供資金，原本就需要做廣告。在如今這個時代，人們期望看到質量更高、數量更多的免費內容，廣告的需求更加突齣。客戶一再錶現齣，無論是收看最喜歡的電視節目，還是把時間用來上網瀏覽最喜歡的網站，他們都不會為自己欣賞的內容承擔全部費用。沒有廣告，大部分網站都會躲在付費的高牆後麵，用戶將不得不支付訂閱費用纔能觀看內容。每個電視頻道也都會額外收費。
　　要讓大多數內容始終免費提供，就不能趕走廣告支持的媒體。可我們現在已經有能力讓廣告不那麼摺磨用戶。假設你是一個25歲的遊戲玩傢，想觀看30分鍾自己最喜歡的節目，而代價就是電視網絡的經營商要播放6分鍾的廣告，相當於為瞭生産這30分鍾節目，要6分鍾的廣告費用來負擔成本。那麼，你是願意在6分鍾時間裏看最新款的遊戲廣告，還是一般廣告？大部分玩傢都會選擇前者，可如果要讓電視網絡經營商能提供你選擇的這類廣告，你就得允許研究數學的市場營銷人員瞭解自己的口味、習慣、偏好，這樣他們纔對你有足夠的瞭解，能展示與你有關的商業廣告。
　　如果允許營銷人士對得到的數據做齣分析，我們可能就會發現，商業廣告實際上會減少。個性化的廣告會為廣告商帶來更高的迴報，廣告商也會為個性化的30秒鍾廣告或網絡橫幅廣告支付更高的費用，比普通的廣告費用要高。這意味著，我們可能見到的廣告數量少瞭，而內容供應商會從中得到更多的收入。聽起來是一個皆大歡喜的好買賣。
　　迷人的小數字還可能給我們帶來這樣的好處。
　　有瞭以上背景介紹，接下來我們進入正題。

《洞察·鏈接·增長：下一代客戶關係構建指南》 摘要 在信息爆炸和技術飛速發展的今天，企業與客戶之間的互動模式正在經曆一場深刻的變革。傳統以産品為中心的營銷策略已顯疲態，取而代之的是以客戶為中心的、更加精細化和個性化的互動方式。本書《洞察·鏈接·增長：下一代客戶關係構建指南》並非一本關於“大數據營銷定位客戶”的詳盡手冊，它更像是一次深入的探索，聚焦於構建持久、有意義且能驅動業務增長的客戶關係。本書將帶領讀者穿越營銷的迷霧，理解客戶真正驅動力，並掌握一套行之有效的、以人為本的方法論，從而實現客戶價值的最大化和企業的可持續發展。 引言 我們生活在一個數據無處不在的時代，信息的洪流洶湧澎湃。然而，數據的堆積並不自然地等同於對客戶的深刻理解。真正的挑戰在於，如何從這些繁雜的信息中提煉齣洞察，將這些洞察轉化為有意義的連接，最終驅動雙方的共同增長。許多企業熱衷於追逐最新的營銷技術和工具，卻常常忽略瞭營銷最核心的本質——人與人之間的溝通和信任。本書的齣發點，正是要迴歸到營銷的初心，在技術賦能的同時，更加關注那些能夠觸動人心的情感、需求和期望。 我們不再僅僅將客戶視為潛在的購買者，而是將其視為企業發展生態中不可或缺的閤作夥伴。理解客戶的旅程，感知他們的痛點，預判他們的需求，並在此基礎上建立起真誠的、長期的聯係，這纔是構建強大客戶關係的關鍵。本書將打破“大數據=冰冷的數字”的刻闆印象，而是要揭示如何利用一切可用的信息，包括那些非結構化的、情感化的數據，來構建一個更加立體、鮮活的客戶畫像。我們將探討如何通過精準的溝通，將企業的産品或服務恰如其分地呈現在客戶麵前，而不是被動地等待客戶的到來。 本書的核心理念是：洞察是起點，鏈接是過程，增長是目標。 這三者並非孤立存在，而是相互依存、螺鏇上升的良性循環。沒有深刻的洞察，鏈接將是空洞的；沒有有效的鏈接，洞察將無法轉化為價值；而沒有持續的增長，企業和客戶的關係也將難以維係。 第一部分：重塑客戶觀——從“交易”到“關係”的認知飛躍 在這一部分，我們將從根本上重塑我們對客戶的認知。我們不再將客戶視為一次性交易的個體，而是要理解他們作為“人”的復雜性、多麵性和不斷變化的需求。 超越人口統計學：深度理解客戶的“心”與“行”。 我們將深入探討如何超越傳統的年齡、性彆、地域等靜態人口統計學特徵，去挖掘客戶的心理模型、價值觀、生活方式、動機和決策過程。這包括理解客戶的“痛點”（Pain Points）、“渴望”（Aspirations）和“目標”（Goals）。我們將介紹一些能夠幫助我們窺探客戶內心世界的定性研究方法，例如深度訪談、焦點小組、情境化觀察等，以及如何通過用戶故事、客戶旅程地圖等工具，將這些定性洞察可視化。 客戶生命周期的哲學：從獲取到忠誠的演進。 客戶的生命周期並非綫性的，而是一個動態的、充滿波動的過程。我們將探討如何在客戶生命周期的不同階段，設計與之匹配的互動策略。從最初的吸引（Acquisition）到激活（Activation）、留存（Retention）、推薦（Referral）乃至倡導（Advocacy），每一個環節都蘊含著構建更深層關係的契機。本書將強調，留住一位現有客戶的成本遠低於獲取一位新客戶，而忠誠客戶帶來的價值，更是不可估量。 共創價值：將客戶從“消費者”升級為“夥伴”。 現代營銷的趨勢是打破企業與客戶之間的壁壘，鼓勵客戶參與到産品或服務的創新和改進過程中。我們將探討如何通過社群建設、用戶反饋機製、共創平颱等方式，賦能客戶，讓他們感受到被重視和被傾聽。客戶的參與不僅能帶來寶貴的創意和建議，更能增強他們的歸屬感和品牌忠誠度。 第二部分：構建洞察的神經網絡——從碎片化信息到全局化理解 “洞察”是連接企業與客戶的關鍵橋梁。本部分將聚焦於如何構建一個能夠捕捉、分析和轉化信息的“洞察神經網絡”，從而實現對客戶更全麵、更深度的理解。 多維度數據整閤：打破信息孤島。 無論是來自綫上行為（網站瀏覽、社交媒體互動、購買記錄）還是綫下互動（門店拜訪、客服電話、活動參與），每一個觸點都可能蘊含著有價值的信息。本書將討論如何打破企業內部和外部的信息壁壘，將分散的數據進行有效整閤，形成一個統一的客戶視圖。這並非僅僅是技術層麵的數據整閤，更是一種思維模式的轉變，要認識到每一個客戶互動都是一個潛在的洞察來源。 傾聽的力量：社交媒體與用戶生成內容的挖掘。 社交媒體已經成為客戶錶達意見、分享體驗的重要平颱。我們將深入探討如何利用社交聆聽工具，監測客戶在社交網絡上的討論，理解他們的情緒、偏好和口碑。同時，用戶生成內容（UGC），如評論、評價、論壇帖子等，是客戶真實聲音的直接體現，學會如何從中挖掘有價值的洞察，將為企業提供最直接的市場反饋。 行為分析的精髓：理解“為什麼”而非僅僅“是什麼”。 數據分析的核心在於揭示行為背後的原因。本書將介紹一些常用的行為分析方法，例如RFM模型（Recency, Frequency, Monetary Value）、客戶細分、流失預測等，但更重要的是，我們將探討如何將這些定量分析與定性研究相結閤，去理解客戶行為的根本驅動力。例如，為什麼某個客戶頻繁購買某個産品？他是在解決什麼問題？他期待獲得什麼樣的體驗？ 預測性洞察：預見客戶需求，搶占先機。 隨著技術的進步，我們能夠利用數據來預測客戶未來的行為和需求。本書將介紹如何利用機器學習等技術，構建預測模型，例如預測客戶的購買意願、流失風險、生命周期價值等。這種預測性洞察能夠幫助企業主動齣擊，在客戶需求尚未完全顯現之前，就提供相應的解決方案，從而建立起強大的競爭優勢。 第三部分：打造有意義的鏈接——個性化、情境化與智能化互動 有瞭深刻的洞察，下一步便是如何將這些洞察轉化為切實可行的行動，與客戶建立起有意義、有溫度的鏈接。 個性化溝通的藝術：從“韆人一麵”到“一人韆麵”。 個性化不再是簡單的姓名稱呼，而是根據客戶的洞察，提供定製化的産品推薦、內容推送、優惠信息和客戶服務。本書將探討如何設計和執行多層次的個性化策略，確保在每一個接觸點，都能提供與客戶需求和偏好高度契閤的信息。這將涉及到內容個性化、渠道個性化、優惠個性化等多個維度。 情境化體驗：在對的時間、對的地點、對的方式觸達客戶。 客戶的需求是動態變化的，並且受到所處情境的影響。本書將強調情境化互動的重要性，即在客戶最有可能接受和産生積極反應的時候，通過最適閤的渠道，傳遞最相關的信息。這需要企業能夠實時捕捉客戶的狀態和環境信息，並做齣快速、智能的響應。例如，當客戶在某個産品頁麵停留時間較長時，可以主動提供相關的産品介紹或使用指南。 全渠道協同：無縫連接客戶的每一個足跡。 客戶的旅程可能橫跨多個渠道，從綫上到綫下，從App到社交媒體。本書將強調構建全渠道協同戰略的重要性，確保客戶在不同渠道之間切換時，能夠獲得一緻、連貫且無縫的體驗。這意味著企業需要打通各個渠道的數據和係統，實現信息的實時同步和互通。 智能化互動：利用技術提升服務效率和體驗。 聊天機器人、虛擬助手等智能化工具，能夠有效地提升客戶服務的效率和響應速度，同時也能為客戶提供7x24小時的即時支持。本書將探討如何閤理地運用這些智能化工具，將其與人工服務相結閤，構建更加高效、便捷和個性化的客戶服務體係。 第四部分：驅動可持續增長——從客戶價值到商業價值的轉化 最終，所有營銷努力都應迴歸到驅動業務的持續增長。本部分將探討如何將構建的客戶關係轉化為可衡量的商業價值。 客戶忠誠度的經濟學：理解忠誠客戶的真實價值。 忠誠客戶不僅是反復購買者，更是口碑傳播者、産品共創者和品牌倡導者。本書將深入探討如何量化客戶忠誠度帶來的經濟效益，例如生命周期價值（Customer Lifetime Value, CLV）的計算與提升，以及忠誠客戶對企業品牌形象和市場份額的積極影響。 口碑營銷與社群裂變：讓客戶成為您的最佳推銷員。 積極的口碑是企業最寶貴的資産。本書將探討如何通過構建強大的客戶社群，鼓勵用戶分享積極的體驗，並通過有效的激勵機製，推動口碑的裂變式傳播。成功的社群營銷能夠以較低的成本，實現高效的客戶獲取和品牌傳播。 數據驅動的增長決策：持續優化與迭代。 營銷並非一次性項目，而是一個持續優化的過程。本書將強調利用數據反饋，不斷評估營銷策略的有效性，識彆問題並進行迭代優化。通過A/B測試、用戶畫像的不斷完善、旅程地圖的更新等方式，實現營銷活動的持續改進和增長。 建立長期共贏的生態係統。 最終，構建強大的客戶關係，意味著與客戶建立起一種長期、互利共贏的生態係統。在這個生態係統中，企業能夠持續提供價值，而客戶也能夠從中獲得滿足感和收益。這種生態係統的構建，將為企業帶來更強大的韌性和更可持續的增長動力。 結語 《洞察·鏈接·增長：下一代客戶關係構建指南》並非是一份提供直接“定位客戶”技巧的清單，它更是一次關於構建麵嚮未來的客戶關係的深刻思考。它邀請您放慢腳步，重新審視營銷的本質，將技術作為賦能的工具，但始終將“人”置於中心。通過理解客戶的內心，構建有意義的鏈接，並持續驅動價值的增長，我們能夠穿越信息洪流，與客戶建立起更加牢固、更加有意義的聯係，最終實現企業與客戶的共同繁榮。這是一個持續演進的旅程，本書希望成為您在這條探索之路上的堅實夥伴。

評分☆☆☆☆☆

我一直對“用戶體驗”這個概念很感興趣，認為好的産品和服務，最終都要迴歸到用戶體驗本身。在閱讀《大數據營銷：定位客戶》這本書的過程中，我驚喜地發現，大數據營銷並非與用戶體驗相悖，反而能夠極大地提升用戶體驗。書中關於“個性化推薦”和“客戶旅程優化”的章節，讓我看到瞭如何通過對用戶行為數據的深入分析，來為每一個客戶提供量身定製的産品、服務和信息。我想到瞭一些經常使用的APP，它們會根據我的瀏覽習慣，不斷地推送我感興趣的內容，這種“懂我”的感覺，確實讓我在使用過程中感到更加愉悅和便捷。這本書讓我意識到，大數據營銷的最終目的，並不是為瞭“套路”用戶，而是為瞭更好地理解用戶，從而提供更貼心、更符閤用戶需求的價值。它打破瞭我之前對營銷的一些刻闆印象，讓我看到瞭一種更加人性化、更加以用戶為中心的營銷模式。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我一直覺得營銷這東西，很大程度上是一種“玄學”，靠的是經驗、直覺，甚至一點點運氣。直到我開始讀《大數據營銷：定位客戶》，我纔意識到，原來這背後隱藏著如此嚴謹的科學邏輯。書裏關於“數據分析方法”的部分，簡直就像一本武林秘籍，詳細地講解瞭各種統計模型和算法，比如迴歸分析、聚類分析、關聯規則等等，每一個都像是一種獨特的招式，能夠幫助我們從雜亂無章的數據中提煉齣有用的信息。我尤其對書中關於“用戶細分”的論述印象深刻，它不再是簡單地將用戶分成“年輕人”和“老年人”這樣粗糙的群體，而是能夠根據用戶的行為、偏好、需求等多個維度，將他們劃分成更精細、更具洞察力的群體，然後針對每個群體設計個性化的營銷策略。書中的一些圖錶和公式，雖然一開始看得我有點頭大，但當我嘗試著去理解它們背後的原理，去想象它們在實際營銷中是如何應用的，就覺得豁然開朗。這本書讓我明白，在這個數據爆炸的時代，不懂數據分析，就等於喪失瞭與客戶溝通最有效的方式。

評分☆☆☆☆☆

購買《大數據營銷：定位客戶》這本書，主要還是想瞭解一下，當下那些成功的企業，是如何在激烈的市場競爭中脫穎而齣的。我一直對那些能夠在短時間內迅速崛起，並且擁有龐大用戶群體的公司感到好奇。閱讀瞭這本書之後，我發現，大數據營銷在其中扮演瞭至關重要的角色。書裏關於“營銷渠道選擇”和“廣告投放優化”的部分，讓我對“精準推送”有瞭更深刻的理解。它不再是過去那種“撒網式”的廣告，而是能夠將信息精準地投放到最有可能産生購買意嚮的潛在客戶麵前，大大提高瞭營銷的效率和 ROI。我特彆喜歡書中舉的幾個具體案例，比如某個服裝品牌是如何通過分析用戶在社交媒體上的分享和評論，來預測下一季度的流行趨勢，然後提前進行産品研發和推廣。這種“未雨綢繆”的營銷策略，讓我看到瞭大數據在市場預測和風險規避方麵的巨大潛力。這本書讓我覺得，大數據營銷不再是遙不可及的概念，而是觸手可及的工具，能夠幫助企業更聰明地做生意。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字叫做《大數據營銷：定位客戶》，但說實話，我拿到這本書的時候，心裏其實是有點忐忑的。我本身對大數據營銷這個領域並不是特彆瞭解，更多的是齣於一種好奇心，想看看現代營銷到底是如何利用海量數據的。拿到書後，我第一時間翻到瞭目錄，看到瞭那些關於數據采集、數據分析、用戶畫像、精準投放等等章節，頓時感覺這知識量有點爆炸，但又隱隱覺得，這或許是打開現代商業世界大門的鑰匙。我花瞭幾天時間，斷斷續續地閱讀，尤其是在那些關於“用戶畫像”的部分，我感覺自己仿佛置身於一個巨大的信息海洋，而這本書就像是一張藏寶圖，指引我如何在這片海洋中找到那些真正有價值的“寶藏”。書中提到的那些案例，比如某個電商平颱是如何通過分析用戶瀏覽和購買記錄，來推薦他們可能感興趣的商品，這種“量體裁衣”式的營銷方式，讓我驚嘆於科技的力量。我甚至開始思考，自己平時的網購行為，是不是也早已被各種算法默默地記錄和分析，然後被用來“馴化”我的消費習慣。這本書讓我第一次對“精準營銷”有瞭如此直觀的認識，原來它並不是簡單的廣告轟炸，而是基於對人性的深刻洞察和對數據的精細挖掘。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我購買《大數據營銷：定位客戶》這本書，很大程度上是齣於一種職業發展的考量。我所在的行業，正麵臨著數字化轉型的浪潮，而如何利用好大數據，則成為瞭能否在轉型中搶占先機的關鍵。這本書係統地梳理瞭大數據營銷的整個流程，從數據的采集、清洗、分析，到策略的製定、執行和評估，都進行瞭詳盡的闡述。我尤其對書中關於“營銷效果衡量與優化”的部分，印象深刻。它強調瞭數據驅動的決策過程，通過對各項營銷指標的持續監測和分析，來不斷調整和優化營銷策略，以達到最佳的營銷效果。書中提到的A/B測試、多因素實驗等方法，對於我理解如何科學地評估營銷活動，非常有啓發。這本書讓我覺得，大數據營銷不再是憑空想象，而是有著一套行之有效的操作方法和評估體係，這對於我未來的工作，無疑是寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

快遞給力!!!!!!!!

評分☆☆☆☆☆

公司買的，感覺是正版

評分☆☆☆☆☆

包裝不錯，送貨速度很快，活動力度挺大。

評分☆☆☆☆☆

學無止境

評分☆☆☆☆☆

給公司買的書，和符閤公司工作要求。講的也非常的清楚明白。

評分☆☆☆☆☆

書還沒來得看！公司組織學習！

評分☆☆☆☆☆

最大的好消息是，我們再也無須精通數學或者統計學、甚至無須依賴昂貴的建模軟件來分析客戶。數據分析領域正在掀起一場革命。仿佛一夜之間，挖掘這些“大數據”的方法與工具變得格外簡單，價格也不再高高在上。

評分☆☆☆☆☆

可以用著不錯的呢可以用著不錯的呢

評分☆☆☆☆☆

有點偏概念