大数据时代营销人的变革：预测营销 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Omer，Artun（奥默·阿顿），Dominique，Levin（多米尼克·莱文） 著，曹正凤 等 译

图书标签:

• 大数据
• 营销
• 预测营销
• 数字化转型
• 营销变革
• 商业分析
• 数据驱动
• 精准营销
• 用户行为
• 营销策略

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121291258

版次：1

商品编码：11990710

品牌：Broadview

包装：平装

丛书名： CDA数据分析师系列丛书

开本：16开

出版时间：2016-06-01

用纸：胶版纸

页数：288

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

本书提供了一套数据驱动的营销框架，讲解如何基于大数据定位客户角色、预测客户价值、量身推荐产品、保留客户群体等内容。

本书主要目的是希望读者能有效地利用数据的价值，在大数据时代找到传统营销方式的出路，同时在思想上得到以下几个有用的大数据营销观点。

利用基于数据的生命价值营销有效地挖掘高价值客户，减少在低价值客户身上花费的成本；

利用大数据分析手段，多保留和重新激活老客户才能保证高效地增长，而不是一味地增加新客户；

运用聚类、分类等数据挖掘算法发现你不曾知道的客户群，并用来区分和优化营销活动，使精准营销变为可能。

内容简介

本书以大数据和机器学习为基础，为营销人员提供了一个关于预测营销的导引手册，使得个性化营销得以付诸实践。本书涵盖了从零售到出版、从软件到制造的各种成功案例，希望读者可以从中获益。本书分为三个主要部分。第一部分，“预测营销完全入门”，介绍了预测性营销的许多基本元素，包括什么是预测营销软件，数据科学和预测分析工作原理，以及客户生命周期价值概念的基本元素。第二部分，“轻松上手预测营销就这九招”，会提供切实的战略指南，助你轻松入门。第三部分，“如何成为一个真正的预测营销高手”，对预测营销技术进行综述，为营销人提供一些职业建议，并探讨隐私和预测营销的未来。本书是为准备学习预测营销的营销人员量身打造的，也适合正在公司里进行实战的营销人员和需要从事预测工作的大数据分析师阅读。

作者简介

Ömer Artun

一位科班出身的科学家，内心其实是一位企业家，总有一种对知识的渴求和挑战现状的欲望。1999年博士毕业后加入麦肯锡，在几个项目中测试数据科学方法；2002年加入Micro Warehouse公司，担任营销副总裁，将数据科学引入日常经营中；2006年加入百思买公司，担任新组建的企业业务部门高级总裁。他坚信，数据驱动下的预测营销将成为未来十年的新潮流。创立了AgilOne公司，旨在通过一个易用、强劲的云平台，向每位营销人提供大数据和预测分析技术服务。

Dominique Levin

她修读了工程、设计和商业管理专业。过去20年，在大大小小的公司做市场营销，足迹遍布各大洲，客户既有企业也有个人，是客户数据重要性的推崇者之一。2000年经营了属于自己的数据公司LogLogic，该公司随后被TIBCO软件公司收购。之后陆续在几家科技公司工作，包括Fundly和Totango，负责建立高度数据驱动的营销组织。

译者介绍：

曹正凤，统计学博士，经管之家（原人大经济论坛）大数据中心总工程师，经管之家（原人大经济论坛）CDA大数据分析师培训负责人，北京博宇通达科技有限公司技术总监。致力于大数据分析前沿领域研究，主持人大经济论坛基于Hadoop架构的论坛主题推荐系统项目，参与国家社科基金项目《基于大数据整合的空气质量测度方法研究》，发表多篇论文，且发表的EI核心收录论文受到多次检索。

秦磊，经济学博士，对外经济贸易大学统计学院讲师、硕士生导师，对外经济贸易大学大数据与风险管理研究中心成员。主要研究数据挖掘、大数据计算、时间序列、金融风险管理及其应用。先后在国内核心期刊《统计研究》、《数量经济技术经济研究》、《中国科学：数学》、《数理统计与管理》、《中国管理科学》、《商业经济与管理》上公开发表多篇学术论文，出版译著《智能大数据SMART准则：数据分析方法、案例和行动纲领》，主持北京市自然科学基金、211项目等多项课题。

谢邦昌， 台湾大学生物统计学博士，辅仁大学统计信息学系教授。现任中华数据挖掘协会（Chung-hua Data Mining Society，CDMS）理事长，辅仁大学统计资讯学系教授，华通人商用信息有限公司高级顾问。中国人民大学应用统计科学研究中心学术委员会委员。中国人民大学统计学系Data Mining中心客座教授，上海财经大学统计学系客座教授。厦门大学计划统计学系客座教授。西南财经大学客座教授。他是数据挖掘界领军人物及世界知名统计学家。发表过近三百篇关于统计和数据挖掘的论文，出版了近五十余本相关专著，拥有丰富的大数据分析行业经验。

王淑燕，女，山东菏泽人，辅仁大学商学研究所博士，研究领域为应用统计科学及大数据分析，曾在《运筹与管理》、《ICIQ 2014 19thInternational Conference on Information Quality》和《American Journal of Industrialand Business Management》等国内外杂志发表论文数篇。

目录

第一部分 预测营销完全入门
第1章 大数据和预测分析技术就在眼前 / 2
预测营销革命 / 6
客户权益的力量 / 8
预测营销的应用 / 11
预测营销普及率正在加快 / 14
客户要求与品牌建立更有意义的联系 / 14
早期采用者的经验表明，预测营销能带来巨大价值 / 17
新技术的推出让预测营销变得简单 / 18
建立预测营销系统需要什么条件 / 21
第2章 预测分析技术简易入门手册 / 23
什么是预测分析技术 / 24
无监督学习技术：聚类模型 / 26
聚类和细分的区别 / 26
有监督学习：倾向性模型 / 29
如何使用预测模型十分位数法 / 30
预测模型和RFM模型对比 / 32
强化学习和协同过滤 / 33
不同类型的推荐模型 / 35
预测分析流程 / 37
数据收集、净化和准备 / 38
异常值检测 / 38
特征生成和提取 / 39
分类器和系统设计 / 40
预测分析技术的“最后一公里”问题 / 41
第3章 首先要了解客户：建立完整的客户档案 / 43
收集多少数据合适 / 45
收集哪类信息 / 47
准备数据以供分析 / 52
人名的净化和验证 / 53
地址的净化和验证 / 54
链接和重复信息删除 / 55
与IT部门合作完成数据集成 / 56
在你的数据中寻找数百个问题 / 61
销售 / 61
客户 / 62
营销/渠道 / 66
产品 / 67
第4章 管理客户就像管理资产组合，要不断增值 / 68
什么是客户生命周期价值 / 69
历史生命周期价值 / 69
预期客户价值 / 71
向上生命周期价值 / 73
提高单个客户的生命周期价值 / 75
获取 / 75
价值增长 / 76
保留 / 76
提高所有客户的生命周期价值 / 78
加入更多（有价值）客户 / 78
防止流失 / 79
与不活跃客户互动 / 79
第二部分 轻松上手预测营销就这九招
第5章 第一招：运用客户数据，优化营销开支 / 82
对客户获取、保留和再激活进行投资 / 83
优化获取成本 / 89
优化客户保留预算 / 91
根据客户价值区分投资额 / 92
找到合适的产品吸引高价值客户 / 93
一个终点归因的例子 / 95
第6章 第二招：预测客户角色，让营销重回正轨 / 99
聚类类型 / 101
基于产品的聚类 / 101
基于品牌的聚类 / 102
基于行为的聚类 / 103
利用聚类提高客户获取水平 / 106
使用聚类时需要注意的几个问题 / 107
运动变化中的聚类 / 107
第7章 第三招：预测客户演变过程，为生命周期营销做准备 / 109
客户的价值旅程 / 110
第一笔价值 / 112
再现价值 / 113
新价值 / 115
生命周期营销策略 / 116
潜在客户策略：我们帮得上忙吗 / 116
新客户策略：谢谢你 / 118
回头/活跃客户策略：我们爱你 / 120
不活跃客户策略：记住我 / 121
流失客户策略：我们想你 / 122
第8章 第四招：预测客户价值，进行价值导向营销 / 123
价值导向营销 / 123
保留高价值客户 / 128
提升中等价值客户的价值 / 129
减少低价值客户服务成本 / 131
第9章 第五招：预测购买或互动的可能性，为客户排名 / 132
购买可能性预测 / 133
首次买家的购买可能性 / 134
重复的购买可能性 / 135
使用购买可能性预测选择正确的折扣水平 / 135
B2B营销中的预测性线索评分 / 138
互动可能性模型 / 140
邮件发送频率 / 143
第10章 第六招：预测个人喜好，为每位客户量身推荐 / 147
选择正确的客户或细分市场 / 148
购买时推荐 / 149
购买后推荐 / 150
客户生命周期中的推荐 / 150
理解客户使用场景 / 151
内容――推荐什么 / 153
除了推荐，还有什么 / 154
第11章 第七招：启动预测计划，转化更多客户 / 156
预测再营销活动 / 156
针对放弃购物车付款的预测营销活动 / 159
放弃搜索后的预测营销活动 / 160
放弃网页浏览后的预测营销活动 / 161
相似受众营销 / 162
相似度或可达性优化 / 164
第12章 第八招：启动预测计划，提升客户价值 / 166
增加客户价值的秘诀 / 166
购买后预测营销项目 / 168
客户欢迎活动 / 168
购买后推荐 / 170
再补充活动和重复购买活动 / 170
新产品推介 / 172
客户答谢活动 / 172
预测分析时代的客户忠诚项目 / 175
谈谈全渠道营销 / 177
第13章 第九招：启动预测计划，留住更多客户 / 180
理解什么是保留率 / 180
负流失的概念 / 181
理解你的商业模式 / 182
价值迁移也是流失的一种形式 / 185
流失管理项目 / 186
主动保留管理 / 187
挽留客户要花多少钱 / 189
客户保留和钱包份额 / 190
找到流失的根本原因 / 190
客户再激活活动 / 191
四步完成再激活 / 192
第三部分 如何成为一个真正的预测营销高手
第14章 预测营销能力一览表 / 196
预测营销的组织能力 / 196
预测营销的技术能力 / 199
客户数据整合 / 201
预测的洞察力 / 202
营销活动自动化 / 203
询问预测营销供应商哪些问题 / 203
你是否要对你的客户获得完整且准确的印象 / 204
我能获取哪种市场细分和目标市场确定 / 206
在市场细分或推荐中采取行动有多简单 / 206
除了有关功能的问题，问问自己，
这个供应商是否适合你 / 207
第15章 预测式（相关）营销技术综述 / 209
自己动手进行预测营销 / 209
外包给营销服务提供商 / 211
活动管理和营销云选择 / 212
其他你可能听说过的工具 / 213
网络分析 / 216
数据管理平台（DMPs） / 216
电子邮件服务提供商（ESPs） / 217
客户关系管理（CRM） / 218
高级分析 / 218
哪个解决方案适合我 / 219
无论你做什么――开始行动 / 220
以小规模为起点 / 220
将客户数据导入，将数据科学外包 / 221
用预测营销补充你现有的基础设施 / 221
第16章 给有抱负的预测营销者的职业建议 / 223
商业理解比精通数学更胜一筹 / 224
问正确的问题 / 225
将艺术和营销科学融合 / 226
学习他人 / 227
第17章 隐私、愉悦和逾越的区别 / 229
个人信息类型 / 230
避免侵犯客户隐私的情形发生 / 232
给予客户掌控权 / 232
硬边界和政府立法 / 233
第18章 预测营销的未来 / 235
先进的预测性分析模型 / 237
像预测营销者一样思考 / 238
附录A 客户数据类型综述 / 243

精彩书摘

新技术的推出让预测营销变得简单

既然如此，为什么预测营销技术没有被营销人广泛采纳呢？因为就在不久前，收集、分析和利用成千上万客户数据的技术能力对多数营销人来说都还是遥不可及的。成本过高、耗时过长、过于臃肿，使人们对技术和人力的投资望而却步。然而，如今预测分析技术已经成熟，可以跳出条条框框的限制，提供标准的算法和技术，不需要数据科学家和软件工程师的帮助，营销人自己也能使用。在第15章，我们将详细探讨现在可用的各类工具，这些工具使得预测营销的成本更低、速度更快，且简单易用。

（1）预测营销的成本在降低。预测营销的成本主要包括软硬件技术投资，数据收集、整合、预测分析模型开发和部署上投入的人力，以及营销人员或数据科学家在工具日常维护和使用上的时间投入。

就在不久前，用于收集和储存客户数据的数据仓库基础设施，成本还高达数十万，甚至数百万。Mark Jeffery曾在其书中记录了一个小型区域零售商的数据：10间店铺、10万名客户，以及1TB客户数据就需要建立一个成本在5万~25万美元的数据库。当企业升级为400家门店的中等规模连锁店时，建立数据库的成本随即升至250万美元。而拥有5000家门店的全国规模零售商，建立数据库的成本高达2.5亿美元。如今，云端预测营销解决方案的成本只有每月几千美元。

（2）预测营销的部署更容易。无论采用哪种解决方案——非定制的或定制的——你都需要收集客户信息，并将其整合到每位客户的描述数据库中。2014年下半年，通过对132为营销高管的调查，AgilOne发现，68%的受访者对客户几乎没有任何了解。也许，你已经收集了许多客户信息，但它们彼此分离，就像邮件促销、社交促销和客服中心促销各自为政一样。多数公司针对网上交易、实体店交易和电话交易分别设置了单独的数据库。就在不久前，完成数据整合建立客户档案，并对所有客户信息进行互联和复制，还需要花费数月甚至数年时间。如今，市场上已出现了自动化解决方案，使得数据整合和净化更为容易。这些方案通常使用标准数据模型，使得多渠道客户数据标准化的速度更快，操作更简便。

过去，企业不仅需要自己建立相关基础设施，还要招募全职数据集成工程师和数据科学家，或者干脆外包。数据科学家的作用是建立客户模型，分析客户数据——可能使用预测分析平台工具。这些模型需要修改和定期微调，以保证结果精确。数据科学家十分稀缺，所以仅美国就设立了50个新的研究生项目以填补市场缺口。幸运的是，如今，许多营销解决方案都能推陈出新，提供内置模型，且经受住了业界公司的证明和检验。一些模型甚至能自主学习，也就是说能自动根据客户数据变化进行调整，并且不需要专职数据科学家进行维护。

（3）预测营销技术正变得更加易得易用。尽管组织内部就收集了许多客户数据，但作为一名营销人，可能无法进行获取。Omer Artun就有这种遭遇，2003年12月加入百思买时，他担任的是新成立的B2B业务部营销主管：

我从Micro Warehouse跳槽到百思买时，已经建立了一套准实时客户分析系统，能够每天跟踪和分析客户订单。百思买希望我能将该技术引入新的B2B业务部门，该部门主要销售路由器、打印机和电脑，客户多为小企业。百思买和其他许多公司一样，当时将IT业务外包给第三方做。如果你想和他们谈谈客户数据问题，光见一面就要花费1万美元。于是，我去见IT部门的工作人员，只想得到原始数据库，但却无功而返。数月后，我还是不能拿到客户的历史采购数据。数据就在某个地方，但我却无法使用。随后，我又斗争了几个月，最终不得不放弃。接着我就创立了AgilOne公司，提供预测分析服务，为营销人提供客户数据。

如果不能将信息用于为客户提供相关性体验，信息就是无用的。将客户信息整合，并分享给客户服务人员或用于激发与客户的互动，确实有难度。一家公司掌握许多客户信息的情况并不少见，但一般情况下，如果没有投入精力和时间进行数据整合，营销人员就不能使用这些数据细分客户，更无法进行包括邮件营销在内的精确营销。新一代营销软件正在不断问世，能够提供预测建议，营销人只需对信息进行简单的拖放，并进行适当的过滤，就能细分市场，将个性化内容或推荐加入营销邮件或广告中。

前言/序言

译者序

大数据时代对传统营销模式的冲击是巨大的，面对复杂多样的海量数据，如何挖掘其中的价值是每个营销人员都希望知道的事情，而本书恰好可以满足该领域的一些需求。本书的作者Ömer Artun和Dominique Levin是营销领域经验丰富的学者，两位学者将他们成功的案例及实用的方法写入书本，为那些徘徊在大数据之外的营销人员提供了一个很好的导引。

本书的独到见解

本书介绍了一种适用于任何规模公司的预测营销方法。基于数据驱动的技巧，以最有效的方式找到带来高价值客户的产品和渠道，将陈旧的商业模式转化为更加个性化的用户策略。

本书的主要目的

使读者能有效地利用数据的价值，在大数据时代找到传统营销方式的出路，同时在思想上得到以下几个有用的大数据营销观点。

1．利用基于数据的生命价值营销有效地挖掘高价值客户，减少在低价值客户身上花费的成本；

2．利用大数据分析手段，多保留和重新激活老客户才能保证高效地增长，而不是一味地增加新客户；

3．运用聚类、分类等数据挖掘算法发现你不曾知道的客户群，并用来区分和优化营销活动，使精准营销变为可能。

曹正凤、秦磊和王淑燕负责了本书绝大部分的翻译工作，台北医学大学管理学院暨大数据研究中心谢邦昌教授对全书进行了审校工作。另外，本书在出版过程中，还得到了电子工业出版社的大力帮助，以及对外经济贸易大学大数据与风险管理研究中心、经管之家大数据中心和智慧交通大数据中心在人力和财力上的资助，再次表示衷心的感谢。书中不妥之处在所难免，尚祈广大读者和同行专家不吝赐教。

曹正凤

北京博宇通达科技有限公司技术总监

《大数据时代营销人的变革：预测营销》 内容简介 在信息爆炸、技术飞速迭代的当下，传统的营销模式已显得力不从心。消费者行为日益复杂，市场竞争愈发激烈，如何在海量数据中洞察先机，精准触达目标客户，并最终实现销售增长，成为了营销人面临的严峻挑战。 《大数据时代营销人的变革：预测营销》一书，正是在这样的时代背景下应运而生。它不仅仅是一本关于大数据和营销的书籍，更是一场引领营销思维和实践革新的思想盛宴。本书深度剖析了大数据如何重塑营销的每一个环节，并重点聚焦于“预测营销”这一新兴且极具潜力的营销范式，为营销从业者提供了一套系统、实操、前瞻性的解决方案。 第一章：大数据洪流下的营销新格局 本章将为读者勾勒出大数据时代营销业态的宏观图景。我们将首先审视传统营销在数字化浪潮中的困境与挑战，例如信息孤岛、效果衡量模糊、客户画像失真等问题。随后，本书将详细阐述大数据为何成为驱动营销变革的核心引擎。我们将从数据的来源、类型（结构化、非结构化、半结构化）以及其在营销过程中的价值（客户洞察、渠道优化、内容个性化、效果评估）等方面进行深入解读。读者将了解到，大数据不再是冰冷的数字，而是蕴含着消费者需求、偏好、行为轨迹的宝贵财富。我们将通过大量真实案例，展示企业如何利用大数据打破信息壁垒，实现更精细化的市场划分和更具针对性的营销策略。本章的重点在于帮助营销人树立“数据驱动”的全新营销观，理解大数据在营销决策中的基础性地位，为后续更深入的学习奠定坚实的基础。 第二章：预测营销：从“事后诸葛”到“先知先觉” 本章将正式引入“预测营销”的核心概念，并将其与传统营销模式进行鲜明对比。我们将揭示预测营销的本质——利用数据分析和建模技术，提前预判消费者未来的行为、需求和偏好，从而在消费者产生明确意向之前，便将其纳入营销的视野。本书将从以下几个方面深入探讨预测营销的理论基础与实践意义： 预测营销的核心价值： 为什么预测营销如此重要？它如何帮助企业降低营销成本，提升转化率，增强客户忠诚度？我们将通过量化分析，展示预测营销在ROI（投资回报率）方面的显著优势。 预测营销的驱动力： 哪些技术和方法论支撑着预测营销的发展？我们将介绍机器学习、人工智能、统计建模、自然语言处理等关键技术，并解释它们如何协同作用，实现对复杂消费者行为的精准预测。 预测营销的应用场景： 预测营销并非空中楼阁，而是落地到实处的强大工具。本章将列举并详细分析预测营销在以下领域的广泛应用： 客户流失预测： 如何识别可能流失的客户，并采取主动的挽留措施？ 购买意向预测： 如何判断哪些潜在客户最有可能在近期进行购买，并优先推送相关信息？ 产品推荐预测： 如何根据用户的历史行为和偏好，预测其未来可能感兴趣的产品？ 营销活动效果预测： 如何在活动开展前，预估不同策略的效果，优化资源配置？ 价格敏感度预测： 如何为不同消费者群体设定最优价格，实现收益最大化？ 内容偏好预测： 如何根据用户的喜好，生成或推送最可能引起其共鸣的内容？ 预测营销的衡量指标： 如何科学地评估预测营销的成效？我们将介绍精确率、召回率、F1值、AUC等常用的模型评估指标，以及业务层面的关键指标，如转化率提升、客户生命周期价值（CLTV）增长等。 通过本章的学习，读者将清晰地认识到预测营销在构建主动、智能、个性化营销体系中的关键作用，并为其后续深入学习奠定坚实的理论基础。 第三章：数据采集与治理：预测营销的基石 任何预测模型的构建都离不开高质量的数据。本章将重点探讨预测营销的数据基础——数据采集与治理。我们将从以下几个维度进行阐述： 多源异构数据的采集策略： 预测营销需要整合来自不同渠道的数据。本章将详细介绍如何有效采集第一方数据（CRM、官网行为、APP使用）、第二方数据（合作伙伴共享）和第三方数据（公开数据、购买数据）。我们将讨论数据采集的合规性、隐私保护以及数据质量的重要性。 数据清洗与预处理： 原始数据往往存在缺失、重复、错误等问题。本章将深入讲解数据清洗、标准化、去重、异常值处理等关键预处理步骤。我们将强调，高质量的数据是构建准确预测模型的前提，任何粗糙的数据处理都可能导致模型失效。 特征工程： 如何从原始数据中提取有价值的特征，是提升预测模型性能的关键。本章将介绍特征工程的原理和常用方法，包括数值型特征的转换（如分箱、编码）、类别型特征的处理（如独热编码、标签编码）、文本特征的提取（如TF-IDF、词向量）以及时序特征的构建等。我们将强调，富有洞察力的特征能够极大地增强模型的解释性和预测能力。 数据仓库与数据湖： 构建统一的数据存储与管理平台，是实现数据互联互通、高效利用的关键。本章将介绍数据仓库和数据湖的概念、优缺点以及在预测营销中的应用场景。我们将讨论如何设计合理的数据架构，以支持实时数据访问和复杂的分析需求。 数据治理与合规性： 在数据驱动营销的时代，数据安全与隐私保护尤为重要。本章将深入探讨数据治理的原则、框架和实践，包括数据安全管理、访问控制、数据生命周期管理、以及如何遵守GDPR、CCPA等相关法规。我们将强调，负责任的数据使用是建立客户信任和品牌声誉的基石。 通过本章的学习，读者将掌握构建预测营销模型所需的数据准备和管理技能，为后续的模型构建和应用打下坚实的基础。 第四章：预测模型构建与应用：解锁数据价值 本章是本书的核心实践部分，将详细介绍预测营销模型的构建流程、常用模型以及实际应用中的关键考量。 预测模型生命周期： 从问题定义、数据准备、模型选择、训练、评估到部署和监控，我们将全面阐述预测模型从零开始到投入实用的完整生命周期。 常用预测模型解读： 分类模型： 介绍逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、梯度提升树（如XGBoost、LightGBM）等模型，及其在客户流失预测、购买意向判断等场景的应用。 回归模型： 介绍线性回归、多项式回归、岭回归、Lasso回归等模型，及其在预测客户生命周期价值（CLTV）、销售额等连续数值场景的应用。 聚类模型： 介绍K-Means、DBSCAN等模型，及其在用户分群、市场细分等场景的应用，虽然聚类本身不直接用于预测，但其结果是构建预测模型的输入。 时间序列模型： 介绍ARIMA、Prophet等模型，及其在销售预测、趋势预测等场景的应用。 推荐系统模型： 介绍协同过滤、基于内容的推荐、混合推荐等模型，及其在个性化产品推荐中的应用。 模型评估与调优： 除了前述的评估指标，本章将深入讲解如何根据业务场景选择合适的评估方法，以及交叉验证、网格搜索、随机搜索等模型调优技术，以获得最佳模型性能。 模型部署与集成： 如何将训练好的模型集成到现有的营销系统中，实现自动化预测和实时响应？我们将讨论API接口、微服务架构等部署方案，并强调A/B测试在验证模型效果中的重要性。 模型监控与迭代： 市场和用户行为是动态变化的，模型也需要持续更新和优化。本章将介绍模型性能监控的关键指标，以及如何通过定期重新训练和模型更新来应对“模型漂移”问题。 代码实现与工具介绍（选讲）： 根据读者背景，本章可适度穿插Python（Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch）或R等语言在模型构建中的代码示例，并介绍主流的数据科学平台和工具（如TensorFlow, Keras, Spark MLlib, H2O.ai等），使读者能够更直观地理解模型构建过程。 通过本章的学习，读者将掌握构建和应用预测营销模型的核心技术，能够将数据转化为可执行的营销洞察。 第五章：预测营销在营销全链路的应用 本章将聚焦于预测营销如何在营销活动的各个环节发挥作用，实现端到端的智能化营销。 用户画像与细分： 利用预测模型，构建更动态、更精准的用户画像，并基于预测的消费者行为进行更精细化的客户细分（例如，将客户细分为“高潜力购买者”、“高流失风险客户”、“忠诚度提升机会客户”等）。 个性化内容与营销信息传递： 基于预测的用户需求和偏好，为每个用户量身定制营销内容、广告创意、邮件主题和推送信息，实现“千人千面”的个性化沟通。 精准渠道选择与触达： 预测用户活跃的渠道、偏好的沟通时间，以及对不同渠道促销的响应程度，从而选择最优的渠道组合和触达时机，最大化营销触达效率。 智能定价与促销策略： 通过预测不同用户对价格的敏感度，以及对特定促销活动（如折扣、满减、赠品）的反应，实现动态定价和个性化促销，提高销售额和利润率。 客户生命周期管理： 新客获取： 预测哪些潜在客户群体最有可能转化为高价值客户，并优化获客策略。 激活与留存： 预测新客户的活跃倾向，提前识别有流失风险的客户，并设计针对性的激活和挽留方案。 增购与交叉销售： 预测客户下一步可能感兴趣的产品或服务，提供精准的增购和交叉销售机会。 忠诚度提升： 识别高价值、高忠诚度的客户，并通过个性化关怀和专属权益，进一步巩固其忠诚度。 营销效果衡量与优化： 利用预测模型，更准确地衡量营销活动的ROI，并基于预测结果进行实时的策略调整和优化，形成数据驱动的闭环。 自动化营销与智能客服： 将预测模型嵌入自动化营销平台，实现场景化、智能化的营销流程；同时，利用预测分析为智能客服提供更具洞察力的客户信息，提升服务效率和质量。 本章将通过大量生动的案例，展示预测营销如何渗透到营销的每一个角落，赋能营销人从被动响应转变为主动预测，实现营销效果的指数级增长。 第六章：预测营销的未来趋势与挑战 在完成对大数据时代预测营销的系统阐述后，本章将着眼于未来，探讨预测营销的发展趋势、新兴技术以及营销人需要应对的挑战。 AI与自动化营销的深度融合： 探讨生成式AI（如ChatGPT）在内容创作、对话式营销中的应用，以及如何与预测模型协同，构建更智能、更具情感连接的营销体验。 实时预测与超个性化： 随着计算能力的提升和数据处理速度的加快，实时预测将成为常态，为消费者提供即时、高度个性化的互动和体验。 隐私保护与伦理挑战： 随着数据应用的深入，数据隐私保护和算法伦理问题将愈发凸显。本书将讨论如何在合规的前提下，最大化数据价值，并呼吁负责任的数据使用。 跨平台与全渠道预测： 如何打破数据孤岛，实现跨越不同平台和触点的消费者行为预测，构建统一的全渠道用户体验。 预测营销人才的培养： 预测营销需要掌握跨领域知识（数据科学、营销策略、业务理解）的复合型人才。本章将探讨当前人才培养的现状与需求，以及营销人如何进行自我提升。 新兴预测技术与应用： 简要介绍一些可能在未来引起变革的新兴预测技术，如联邦学习、可解释AI（XAI）在预测营销中的潜力。 应对数据偏见与算法公平性： 强调在预测模型构建过程中，如何识别和消除数据偏见，确保算法的公平性，避免对特定群体产生歧视。 本书的结尾，将鼓励营销人拥抱变革，不断学习新知识、新技能，将预测营销思维融入日常工作，成为数据时代真正具有前瞻性和影响力的营销领导者。 《大数据时代营销人的变革：预测营销》是一本融合了理论深度与实践广度的著作，旨在为每一个渴望在激烈的市场竞争中脱颖而出的营销人，提供一套行之有效的指引。它不仅讲解了“是什么”，更侧重于“怎么做”，帮助读者真正掌握大数据驱动下的预测营销能力，从而在变革的浪潮中，成为引领方向的“先知先觉”。

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作为一个在营销领域摸爬滚打多年的老兵，读到《大数据时代营销人的变革：预测营销》这个书名，我内心是既兴奋又带着一丝审慎的。兴奋的是，大数据无疑是近些年颠覆我们认知最深刻的技术之一，营销作为与消费者直接对话的环节，如何在新时代找到自己的定位和方法，是每个从业者都在苦苦思索的。预测营销这个概念更是直击痛点，想象一下，如果能提前洞察消费者的需求，在他们产生购买意愿之前就精准触达，那将是多么高效和强大的营销方式！我脑海中浮现出无数个场景：基于历史购买记录、浏览行为，甚至社交媒体上的蛛丝马迹，构建出消费者的画像，然后预测他们下一步可能需要的商品或服务。这不仅仅是简单的广告推送，而是真正理解消费者，提供个性化、定制化的解决方案。这本书的出现，仿佛为我们这些身处变革洪流中的营销人指明了一条可能的光明之路。我迫不及待地想要了解，这本书将如何具体阐述预测营销的理论框架，它是否会提供切实可行的工具和方法论，能够帮助我们这些传统营销人，甚至是还在学习中的新人，成功转型，拥抱大数据，驾驭预测营销的力量。我非常期待书中能够详细剖析成功预测营销案例，从商业实战的角度，揭示其中的奥秘，让我们能够借鉴经验，少走弯路。

评分☆☆☆☆☆

翻开《大数据时代营销人的变革：预测营销》的书名，我脑海中立刻浮现出无数关于未来营销的画面。这不仅仅是一本书，更像是大数据时代赋予营销人的一个新“武器”，一个能够让我们在瞬息万变的商业环境中，更具前瞻性和竞争力的秘密武器。预测营销，这个词语本身就充满了吸引力，它暗示着一种能够洞察消费者心思，甚至预见他们行为的能力。在过去，我们更多依赖的是市场调研、用户反馈和经验积累，这些固然重要，但在海量数据面前，它们显得有些力不从心。这本书的出现，恰恰解决了我们许多营销人的痛点：如何在纷繁复杂的数据中，找到那个最能驱动转化的关键点？如何利用数据，从“我认为”转向“我知道”？我期待这本书能够为我们提供一套系统性的方法论，详细讲解预测营销的原理，从数据采集、清洗、分析到模型构建，再到最终的营销策略落地。更重要的是，我希望书中能够分享一些成功的预测营销案例，让我们能够学习到那些先行者是如何运用大数据，实现精准营销，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。这本书，对我而言，是一次学习和成长的绝佳契机，我希望能从中汲取养分，成为一个真正懂数据、善预测的营销人。

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在快节奏的数字浪潮中，我一直在寻找能够指引方向的灯塔，而《大数据时代营销人的变革：预测营销》这个书名，无疑激起了我内心深处对知识的渴望。它不仅仅是一个书名，更像是一个预告，预告着营销世界的未来图景，一个更加智能、更加精准、更加以消费者为中心的时代。预测营销，这个词本身就充满了魔力，它暗示着一种超越传统经验和直觉的营销能力。想象一下，我们不再是盲目地撒网，而是能够通过数据分析，像一位经验丰富的占卜师，预见消费者的潜在需求，并在恰当的时机，以最合适的方式，将最吸引人的产品或服务呈现给他们。这种能力，无疑是提升营销ROI、优化用户体验、建立品牌忠诚度的关键。这本书，我期待它能为我们描绘出预测营销的全貌，从理论的深度到实践的广度，让我们能够真正理解其核心价值和应用场景。更重要的是，我希望它能提供一套系统性的方法论，帮助我们这些营销人，学习如何收集、处理、分析海量数据，如何从中提炼出有价值的洞察，以及如何将这些洞察转化为可执行的营销策略。这本书的出现，对我来说，是一次学习和自我提升的绝佳机会，我希望它能成为我迈向大数据时代营销新纪元的敲门砖。

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读到《大数据时代营销人的变革：预测营销》这个书名，我的大脑立刻被无数关于数据和智能营销的构想所充盈。这不仅仅是一本书，更是我对未来营销方式的期盼和探索。预测营销，这个概念本身就带着一种令人着迷的神秘感，它预示着一个告别盲目猜测、拥抱精准洞察的营销新时代。想象一下，我们不再需要依靠模糊的市场趋势报告，而是可以直接通过分析用户的行为轨迹，预判他们的下一步需求，甚至在他们意识到自己有需求之前，就已经为他们准备好了解决方案。这种能力，对于每一个渴望在竞争激烈的市场中脱颖而出的营销人来说，都具有无法估量的价值。我非常期待这本书能够为我们揭示预测营销的奥秘，它是否会提供一套完整的理论框架，帮助我们理解数据是如何转化为有价值的营销洞察？书中是否会包含实操性的指导，教我们如何利用大数据工具，构建预测模型，并将其应用到实际的营销活动中？此外，我更希望能够看到一些真实的成功案例，了解其他公司是如何利用预测营销，实现用户增长、提升转化率，最终赢得市场的。这本书，对我来说，不仅仅是知识的获取，更是一次关于营销范式转变的启迪，我渴望从中获得前行的力量和清晰的方向。

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《大数据时代营销人的变革：预测营销》——这个书名本身就散发出一种强大的吸引力，仿佛为我们这些身处信息洪流中的营销人指明了一条通往未来的清晰路径。大数据，这个词已经不再陌生，它改变了我们观察世界的方式，也必然会颠覆传统的营销逻辑。而“预测营销”，更是将这一变革推向了一个全新的高度。它不再是简单的被动响应，而是主动出击，在消费者产生需求之前，就已经洞察并满足。这种能力，对于任何一个追求效率和效果的营销团队来说，都具有致命的吸引力。我迫不及待地想知道，这本书将如何深入浅出地阐述预测营销的核心理念，它是否会提供一套行之有效的框架，帮助我们理解并实践这一全新的营销模式。我尤其关注书中关于数据分析、模型构建以及如何将预测结果转化为实际营销策略的部分。更重要的是，我希望能够从中学习到一些具体的、可操作的案例，了解那些在预测营销领域取得成功的企业，他们是如何利用数据，实现精准触达，优化用户体验，从而在激烈的市场竞争中占据优势的。这本书，对我而言，是大数据时代营销人转型升级的一次重要契机，我期待它能为我打开一扇通往更智能、更高效营销世界的大门。

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还没看呢，应该不错！！

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书收到了，质量还不错。

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物流神速 内容的深度不够

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不错 。。。。。。。。。.

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书的封皮是歪的，实在不想更换了，内部的印刷还可以

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物流神速 内容的深度不够

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挺好的

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