实战大数据：客户定位与精准营销 [Big Data] 下载 mobi epub pdf 电子书 2024

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李军著

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发表于2024-11-30

图书介绍

出版社：清华大学出版社

ISBN：9787302401520

版次：1

商品编码：11758172

品牌：清华大学

包装：平装

外文名称：Big Data

开本：16开

出版时间：2015-08-01

用纸：胶版纸

页数：362

字数：381000

正文语种：中文

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图书描述

产品特色

编辑推荐

　　超简单！理论结合实战，通过70多个案例解说，助您快速精通客户定位和营销！
　　全图解！以图展示文字，通过300多张图片，助您一看就懂大数据的实际应用！
　　为什么您读不懂客户？开发不了、留不住？
　　为什么您的营销失败？钱花去了、没效果？
　　移动互联网时代，企业怎么成功转型、跨界？
　　APP、O2O、LBS等技巧您是否已充分应用？
　　《实战大数据：客户定位与精准营销》将详细解答以上的一系列问题。在营销领域，传统的广撒网式的营销模式已经逐渐过时了，尤其是当互联网和移动互联网得到广泛应用之后，企业获取用户数据比以前容易得多，再加上大数据技术的日渐成熟，利用数据对客户进行定位、实现产品的精准营销越来越容易，而且市场也需要精准营销。
　　为此，笔者通过不断总结和实践，编写了这本《实战大数据：客户定位与精准他营销》。本书从实用性的角度出发，将大数据与营销技巧有机结合，使企业在学习相关方法后能够真正运用到实际的产品营销中，并获得更大的收益。

内容简介

　　《实战大数据：客户定位与精准营销》是一本关于“客户定位＋精准营销”的大数据实战宝典，通过15个专题内容、70多个案例，帮你迅速抓住大订单、大客户，并通过O2O、APP、LBS、微信、微博、微视的大数据营销技巧，实现利润猛增！
　　《实战大数据：客户定位与精准营销》有两大特色，一是实用，实战性强，将抽象的大数据落地到具体行业应用上；二是易懂，内容全面，方法多种多样，通过大数据与移动互联网各种微营销工具相结合。
　　《实战大数据：客户定位与精准营销》包括客户行为精准分析、客户精准定位、大客户筛选与定位、提升客户很好体验、客户关系管理、产品信息的精准营销、互联网大数据精准营销、移动互联网大数据精准营销、APP大数据精准营销、微信大数据精准营销、QQ大数据精准营销、O2O大数据精准营销、视频大数据精准营销、微博大数据精准营销等内容。
　　《实战大数据：客户定位与精准营销》适合对大数据、客户分析和营销感兴趣的所有读者，特别是客户分析人员、企业营销人员、创业人员和互联网相关行业人士。

第1 篇客户定位篇
第1 章客户行为精准分析
1.1 将数据变废为宝
1.1.1 数据的收集
1.1.2 数据的挖掘
1.1.3 数据的分析
1.1.4 数据的应用
1.2 客户行为分析
1.2.1 客户类别分析
1.2.2 影响客户行为的因素分析
1.2.3 重点数据分析
1.2.4 商业行为分析
1.2.5 客户忠诚度分析
1.3 客户特征分析
1.3.1 目标消费群体分析
1.3.2 用户行为习惯
1.3.3 客户心理分析
1.3.4 客户需求分析
1.4 客户行为分析工具
1.4.1 Userfly
1.4.2 ClickTale
1.4.3 Mouseflow
1.4.4 mixpanel
1.4.5 测眼仪
Combat Big Data
实战大数据：客户定位和精准营销
第2 章客户精准定位
2.1 客户精准定位如何实现
2.1.1 客户精准定位与客户属性
2.1.2 精准定位是企业营销战略的基本要素
2.1.3 客户群定位
2.1.4 做好客户细分
2.1.5 客户精准定位的方法
2.2 企业品牌客户定位的方法
2.2.1 什么是企业品牌
2.2.2 什么是品牌定位
2.2.3 大数据下品牌客户定位策略
2.3 客户精准定位的行业技巧
2.3.1 零售行业的客户精准定位
2.3.2 房地产行业的客户精准定位
2.3.3 餐饮行业的客户精准定位
2.3.4 汽车行业的客户精准定位
第3 章大客户筛选与定位
3.1 如何进行目标客户的筛选
3.1.1 为什么要对客户进行筛选
3.1.2 入围客户的基本资格和条件
3.1.3 什么样的客户是好客户
3.1.4 客户的地理位置和区域条件
3.1.5 目标客户的筛选方法
3.1.6 有效地筛选目标客户
3.1.7 小客户可能成为好客户
3.1.8 大客户的风险也大
3.2 如何利用大数据找到大客户
3.2.1 数据是找到大客户的基础
3.2.2 如何利用数据
3.2.3 用数据全面分析客户
第4 章提升客户最佳体验
4.1 大数据创造最佳客户体验
4.1.1 客户体验是留住客户的重要手段
4.1.2 客户体验提升用户的忠诚度
4.1.3 利用大数据提高客户的满意度
4.1.4 大数据促进个性化服务
4.2 改善客户体验的大数据工具
4.2.1 Oracle：集成式信息技术改善客户体验
4.2.2 思迪博MDM：主数据管理改善客户体验
4.2.3 IBM：InfoSphere 大数据分析平台
4.2.4 Google：BigQuery
4.2.5 亚马逊：弹性MapReduce
4.2.6 英特尔：Hadoop 商业发行版
4.2.7 微软：PDW、SQL Serv2
4.2.8 NetApp：StorageGRID
4.2.9 惠普：Vertica 分析平台
4.2.10 Sybase：Sybase IQ 关系型数据库
4.3 大数据改善客户体验应用案例
4.3.1 英国酒吧用大数据分析客户喝什么
4.3.2 大数据带给观众逼真的影视特效
4.3.3 大数据让无人驾驶成为可能
4.3.4 大数据保障行车安全
4.3.5 大数据告诉你他（她）是否靠谱
4.3.6 安联全球救援成功实施
第5 章客户关系管理
5.1 认识客户关系管理
5.1.1 什么是CRM
5.1.2 CRM 的功能
5.1.3 建立强大CRM 的好处
5.1.4 如何选择CRM 软件
5.1.5 CRM 应用模式
5.2 大数据与CRM 营销
5.2.1 大数据客户管理的潜质
5.2.2 大数据与CRM 的发展
5.2.3 CRM 与大数据加速走向融合
5.2.4 大数据在CRM 中的具体应用
5.3 大数据客户关系管理应用案例
5.3.1 北京移动用大数据增强竞争力
5.3.2 人人游戏网用大数据了解玩家
5.3.3 Farmeron 用大数据促成农业增产
5.3.4 迪士尼用大数据提升游客乐趣
第2 篇精准营销篇
第6 章产品信息的精准营销
6.1 了解精准营销
6.1.1 什么是精准营销
6.1.2 精准营销的前提
6.1.3 精准营销的方法
6.2 企业产品的大数据营销策略
6.2.1 大数据提升企业核心竞争力
Ⅵ
CONTENTS
目录
6.2.2 企业产品的精准信息投放步骤
6.2.3 大数据精准营销的依据和方式
6.2.4 产品信息精准推广形式
6.2.5 企业广告精准分发技术
6.2.6 科学地投放产品营销信息
6.3 产品信息精准营销案例
6.3.1 HSE24 利用大数据降低退货率
6.3.2 《纸牌屋》实现影视信息的精准营销
6.3.3 “哆啦宝”打造精准营销平台
6.3.4 上品折扣的全渠道精准营销
第7 章互联网大数据精准营销
7.1 互联网精准营销创造全新价值
7.1.1 互联网是大势所趋
7.1.2 互联网营销中需要做的工作
7.1.3 被互联网包围的客户
7.1.4 大数据下的电子商务营销
7.2 互联网大数据精准营销方法
7.2.1 搜索引擎营销
7.2.2 即时通信营销
7.2.3 病毒式营销
7.2.4 网络口碑营销
7.2.5 网络直复营销
7.2.6 网络软文营销
7.3 互联网大数据精准营销案例
7.3.1 迅雷看看用大数据分析用户
7.3.2 大数据助力乐蜂网精准营销
7.3.3 京东用大数据造就电商巨头
7.3.4 大数据让AdTime 精准投放广告
Ⅶ
Combat Big Data
实战大数据：客户定位和精准营销
7.3.5 PPTV 用大数据打造个性化用户体验
第8 章移动互联网大数据精准营销
8.1 了解移动互联网营销
8.1.1 什么是移动终端
8.1.2 什么是移动互联网
8.1.3 什么是移动营销
8.1.4 移动互联网的用户分析
8.1.5 移动营销的主流类型
8.1.6 二维码助移动营销一臂之力
8.2 移动互联网大数据精准营销该怎么做
8.2.1 大数据与移动互联网
8.2.2 大数据帮助移动互联网实现精准营销
8.2.3 移动电商的大数据精准营销策略
8.3 移动互联网大数据精准营销案例
8.3.1 电子二维码促进会员消费
8.3.2 火爆的女性精准导购社区
8.3.3 Third Love 的特殊营销使命
8.3.4 酒店用大数据实现快捷订房
第9 章 APP 大数据精准营销
9.1 了解APP 营销
9.1.1 什么是APP
9.1.2 什么是APP 营销
9.1.3 APP 营销模式
9.2 APP 大数据精准营销的方法
9.2.1 什么是LBS 位置精准定位
9.2.2 LBS 的应用模式
Ⅷ
CONTENTS
目录
9.2.3 LBS 需要数据支撑
9.2.4 APP 精准营销需要大数据
9.2.5 大数据实现APP 的精准营销
9.3 APP 大数据精准营销案例
9.3.1 大数据实现一嗨租车APP 营销
9.3.2 沃尔玛用APP 帮你选购
9.3.3 优衣库的创意服务APP
9.3.4 领先亚洲酒店预订的Agoda APP
9.3.5 海底捞APP 带来多功能丰富体验
9.3.6 塔吉特APP 帮助用户找商品
9.3.7 可口可乐的植入式营销
第10 章微信大数据精准营销
10.1 了解微信营销
10.1.1 不平凡的微信营销平台
10.1.2 微信营销的基本功能
10.1.3 微信营销知多少
10.1.4 微信营销的6 大模式
10.2 大数据实现微信精准营销
10.2.1 大数据时代微信的营销环境
10.2.2 大数据下的微信营销更有价值
10.2.3 大数据让微信营销更精准
10.3 微信大数据精准营销案例
10.3.1 微信卖水果，每月狂赚4 万
10.3.2 南航用微信实现精准服务
10.3.3 布丁酒店的微信客户订房服务
10.3.4 餐饮行业巧用LBS 定位
10.3.5 欧派电动车的精准互动
10.3.6 微信卖酒，月销5 万
Ⅸ
Combat Big Data
实战大数据：客户定位和精准营销
10.3.7 微信让景区避拥堵
第11 章 QQ 大数据精准营销
11.1 QQ 是精准营销的宝库
11.1.1 强大的QQ 营销平台
11.1.2 QQ 精准营销必会的功能
11.1.3 QQ 账号设置技巧
11.1.4 精准添加QQ 好友
11.1.5 营销交流的5 大技巧
11.1.6 QQ 空间营销的具体应用
11.2 大数据让QQ 营销更精准
11.2.1 大数据开辟QQ 精准营销新路径
11.2.2 大数据实现QQ 精准营销
11.3 QQ 大数据精准营销案例
11.3.1　红米在QQ 空间成功营销解析
11.3.2　西瓜皮上的QQ 营销
11.3.3 联想笔记本的QQ 秀徽章
第12 章 O2O 大数据精准营销
12.1 走进O2O 营销世界
12.1.1　生活在O2O 世界里
12.1.2　O2O 营销的策略
12.1.3　O2O 模式的核心
12.1.4　O2O 的营销策略
12.1.5　O2O 的营销平台
12.2 大数据实现O2O 精准营销
12.2.1　大数据对于O2O 营销的重要性
12.2.2　大数据下O2O 的营销模式
12.2.3　大数据让O2O 营销更精准
12.3 O2O 大数据精准营销案例
12.3.1　宝岛眼镜的O2O 营销之路
12.3.2　日本麦当劳的O2O 精准营销
12.3.3　阿里巴巴O2O 实现线上线下合作共赢
12.3.4　聚美优品实现O2O 双渠道营销
12.3.5　大悦城的O2O 精准营销
12.3.6　美特斯邦威的O2O 双线营销战略
第13 章大数据下的视频精准营销
13.1 绘声绘色的视频营销
13.1.1　视频营销知多少
13.1.2　视频营销之微视频营销
13.1.3　视频营销的商业价值
13.1.4　视频营销的技巧
13.1.5　视频营销的营销策略
13.2 大数据让视频营销更精准
13.2.1　数据是视频营销的幕后推手
13.2.2　数据化的视频精准营销
13.3 大数据视频精准营销案例
13.3.1　节目冠名也是精准营销
13.3.2　别克轿跑系十二星座微电影
13.3.3　《I Know U》的产品植入
第14 章大数据下的微博精准营销
14.1 微博营销知多少
14.1.1　了解微博营销
14.1.2　微博营销的优势
14.1.3　微博营销的步骤
14.1.4　微博营销的商业价值
14.2 大数据实现微博精准营销
14.2.1　微博精准营销的五大要素
14.2.2　用大数据精准寻找用户
14.2.3　大数据下微博精准营销策略
14.3 大数据微博精准营销案例
14.3.1　伊利微博打造“我的世界杯”
14.3.2　京东联手腾讯微博吸纳粉丝
14.3.3　凡客诚品用微博服务用户第
15 章大数据精准营销在各个行业的应用
15.1 大数据在餐饮行业的精准营销
15.1.1　农夫山泉用大数据精准卖水
15.1.2　“好友美食”为你找餐馆
15.1.3　绝味用大数据卖鸭脖
15.2 大数据在金融行业的精准营销
15.2.1　工商银行用大数据试水精准营销
15.2.2　交通银行用大数据构建营销系统
15.2.3　浦发银行的“电商通”
15.2.4　招商银行大数据下的创新营销
15.2.5　平安财险用大数据扩张业务
15.3 大数据在销售行业的精准营销
15.3.1　柚子舍用数据揭开“美丽真相”
15.3.2 “丁丁优惠”精准营销助手
15.3.3　耐克用大数据定位新产品
15.4 大数据在汽车行业的精准营销
15.4.1　福特用大数据来制造皮卡
15.4.2　比亚迪的大数据精准营销之路

精彩书摘

　　《实战大数据：客户定位与精准营销》：
　　Big Query是Google于2011年底正式推出的一项Web服务，通过该服务，开发者可以使用Google的架构来运行SQL语句对超大型的数据库进行操作。即Big Query可以对开发者上传的超大型数据进行直接交互式分析，开发者无需投资建立自己的数据中心。Big Query引擎可以快速扫描高达70TB未经压缩处理的数据，并且可马上得到分析结果。
　　BigQuery服务提供了全新的RESTAPI，开发人员可以将此项服务编译进他们的代码中，并且可以有效地实现多任务管理及权限控制。查询的数据表还可以导出到Google的云存储服务中。
　　4.2.5 亚马逊：弹性MapReduce
　　亚马逊公司成立于1995年，是美国最大的网络电子商务公司，总部位于华盛顿州的西雅图，也是网络上最早开始经营电子商务的公司之一，如图4—8所示为亚马逊中国网站的Logo。
　　亚乌逊
　　amazon.cn
　　图4—8亚马逊Logo
　　亚马逊一开始只经营书籍，现在则扩及了范围相当广的其他产品，已成为全球商品品种最多的网上零售商和全球第二大互联网企业，并以此获得持续利润的云计算企业。电子商务的数据，合并在这些大数据之中，仅仅是亚马逊将数据变为现金的一种方式。
　　亚马逊在创立初期几乎没什么交易，可以说亚马逊经历了一个漫长的“等待期”。然而在这期间，亚马逊悟出了一个道理，就是良好的客户体验可以带来更多客户流量。客户流量增加就会吸引更多第三方公司投入自己的产品上架，于是更多的卖方就会加入进来，丰富了亚马逊的产品品类，这就使亚马逊的客户体验得到了提升。
　　客户流量增加以后会产生“物流红利”，亚马逊把“物流红利”还给客户，然后投入更多的库房和设施，进一步提高客户体验。
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