麦肯锡大数据指南 [Big Data, Analytics, and the Future of Marketing &] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 麦肯锡（McKinsey&Company） 著，王霞，庞昊，任鹏 译

图书标签:

• 大数据
• 麦肯锡
• 营销
• 分析
• 商业
• 战略
• 未来
• 数据驱动
• 决策
• 管理

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111549345

版次：1

商品编码：11994725

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 麦肯锡学院

外文名称：Big Data, Analytics, and the Future of Marketing &

开本：16开

出版时间：2016-10-01

用纸：胶版纸

页数：20

编辑推荐

适读人群 ：IT、大数据领域专业人士

　　全球大数据概念的提出者麦肯锡公司

　　首度发布专业的大数据指南　

　　当下，能给市场和营销带来改变机会的就是大数据了。数据大爆炸解禁了数“太字节”（terabyte）的信息。这些信息包罗万象，从用户行为到气象模式，再到新兴市场的人口变化。虽然“大数据”一词如日中天，热闹非凡，但行业应用、实践却乏善可陈。

　　本书是大数据概念的提出者麦肯锡历时7年，集结麦肯锡全球研究院43位专家智慧的结晶。所有大数据相关的从业者，通过本书可以了解到：

　　大数据应用的现状与未来：虽然大数据在应用中的潜力还远远没有发挥到位，但有些企业却利用数据分析做到了高于市场5%~6%的增长。如此显著的优势没有哪家企业敢忽视。

　　大数据分析的痛点与价值：大数据分析，重点不在于堆积数据，而在于利用数据，做出更好的、利润更高的决策。麦肯锡发现，数据驱动决策的公司能够提高市场营销投资回报率15%~20%。营销活动中，创造力依然重要，但先看看数据，再做决策，将避免企业营销费用的巨大浪费。

　　大数据的本质，不是数据参考，而是生产资料：大数据时代，数据不是一切，数据只是一种生产资料。如果数据不能产生行动，就没什么用处。采集数据、采集正确的数据，本书将指导专业人士如何把数据变成商业洞察，变成驱动市场增长的力量。

内容简介

本书对大数据、高级分析与营销的未来做出前沿的解读。帮助企业挖掘数据时代的商业机会。

根据麦肯锡全球研究院（MGI）和麦肯锡商业技术办公室的新调查研究显示，任何一个行业的领军者都已经看到了大数据所带来的前所未有的潜力和重大意义。

有些企业成功地运用数据，获得了高于市场的业务增长。这些企业在三个方面做得很好：

1. 利用分析从数据中找到有价值的商业机会，进而引导决策并改善市场投资回报率。

2. 将数据中发现的商业洞察转化为让客户欣喜的、精心设计的产品和营销方案

3. 有效地将这些产品和营销方案投放进入市场。

本书为大数据领域的专家、学者、专业人士提供前沿、专业的指南。

作者简介

戴维·考特（David Court）

麦肯锡全球资深董事合伙人。戴维领导着麦肯锡的职能部门，目前是公司数字化举措的负责人。

耶斯科·派瑞（Jesko Perrey）

麦肯锡全球资深董事合伙人。耶斯科是麦肯锡市场与营销业务的全球负责人，他致力于帮助客户提高市场与营销能力，以取得高于市场的增长。

蒂姆·麦圭尔（Tim McGuire）

麦肯锡全球资深董事合伙人。蒂姆负责麦肯锡全球消费者市场分析中心，领导着150多个咨询顾问为客户提供零售、快速消费品、银行、电信以及医疗健康等领域的战略决策咨询。

丹尼斯·斯派莱克（Dennis Spillecke）

麦肯锡全球资深董事合伙人。丹尼斯负责麦肯锡全球品牌与营销费用效能部门，帮助客户在竞争日益激烈的商业环境中树立成功的品牌。

译者简介

王霞

现任清华大数据产业联合会秘书长。清华大学工学学士、硕士，中国社会科学院博士。于1999年加入诺基亚研究院，参与或负责多项诺基亚重大专项、欧盟框架计划项目、国家863计划等国际国内重大合作或科研项目，在信号处理、人机交互、移动服务、用户体验、移动计算、软硬件一体化解决方案、大数据技术等领域取得了重要的技术创新成果。负责筹建了诺基亚深圳研究院，并在短时间内打造了一支高效的产品创新团队。王霞的研究成果获多项专利，已发表了数十篇论文。曾参与合译《硅谷生态圈：创新的雨林法则》。

目录

推荐序　大数据并不神秘，方法论铸就神奇
致谢
序言
第一部分　商机
第1章大数据带来大影响　/ 2
1.1　为何数据分析会在产生成效前流产　/ 5
1.2　应用新技术取得规模化成果　/ 9
1.3　工具之外：组织调整　/ 12
第2章大数据和高级分析：来自一线的成功故事　/ 18
第3章通过大数据发掘新微观市场　/ 25
3.1　根据商机调整销售覆盖范围　/ 26
3.2　为每一类机会制订销售方案　/ 29
3.3　支持销售实施方案　/ 30
第4章智能分析：市场营销如何带动短期和长期业务增长　/ 34
4.1　如今，营销预算决策流程已经瓦解了　/ 35
4.2　营销组合模型不见全局　/ 37
4.3　营销人员重新平衡短期和长期增长　/ 41
第5章　大数据与高级分析付诸实践　/ 45
5.1　引起领导注意　/ 46
5.2　寻找更好的答案　/ 47
5.3　改变组织架构　/ 48
5.4　实施大数据　/ 50
第6章　了解用户，无论他们身在何处　/ 52
6.1　系统思维　/ 53
6.2　关注重要数据　/ 54
6.3　补全数据　/ 55
6.4　匹配用户　/ 57
第7章　市场营销分析驱动出色业务增长　/ 60
7.1　将数据分析提升到战略高度　/ 62
7.2　做出更好的决策　/ 64
第二部分　洞察与行动
第8章　领先的零售商如何将商业洞察转变为利润　/ 76
8.1　转型的三个步骤　/ 78
8.2　如何增加客户黏性　/ 85
第9章　从营销中获取更多投资回报的五个步骤　/ 92
第10章　运用大数据做出更好的定价决策　/ 100
10.1　产品数量多到无法有效定价　/ 101
10.2　数据转变为利润的四个步骤　/ 103
第11章　营销的“相关性时代”　/ 109
11.1　倾听客户的声音　/ 110
11.2　及时响应　/ 116
第12章　吉尔特公司：用大数据、移动终端与社交媒体重塑购物体验　/ 123
12.1　利用大数据完成个性化营销　/ 123
12.2　利用云端灵活扩展　/ 125
12.3　新用户来自移动端　/ 126
12.4　跟着“大V”（网络红人）买买买　/ 127
第13章　透过零售显微镜重新认识客户　/ 129
13.1　数据之梦成真的零售业　/ 130
13.2　CLM领域的领导者会做些什么　/ 133
第14章　定价：大数据和分析的力量　/ 137
第15章　传播之外：你真的玩转社交媒体了吗　/ 145
15.1　社交媒体不是在真空状态下存在的　/ 146
15.2　了解赢得媒体的价值：社交GRP　/ 147
15.3　彰显社交媒体价值　/ 150
第三部分　如何转型、如何开始
第16章　如何从大数据中获得最大价值　/ 154
第17章　大数据团队需要的五种角色　/ 159
17.1　王者之师　/ 159
17.2　建立服务客户的文化　/ 163
第18章　希望大数据营销计划起作用？你需要懂人性　/ 167
18.1　障碍1：“太难了，不值得”　/ 169
18.2　障碍2：“我懂得更多”　/ 170
18.3　障碍3：“我不相信你”　/ 171
第19章　开始大数据之旅：将战略与业绩挂钩　/ 174
第20章　使大数据发挥作用你需要什么：铅笔　/ 181
第21章　快快快：算法营销与用户数据过载　/ 187
21.1　算法营销效益　/ 189
21.2　进入算法营销的节奏　/ 191
第22章　简化大数据，否则对销售来说毫无用处　/ 195
22.1　线索简化　/ 196
22.2　简化测试　/ 197
22.3　简化工具　/ 198

前言/序言

序言

自从20年前互联网开始流行以后，最能给市场和营销带来改变机会的就是大数据了。数据大爆炸解禁了数“太字节”（terabyte）的信息。这些信息包罗万象，从用户行为到气象模式，再到新兴市场的人口变化。

有些企业成功地运用数据，获得了高于市场的业务增长。这些企业在三个方面做得很好：

（1）利用分析从数据中找到有价值的商业机会，进而引导决策并改善市场投资回报率（marketing return on investment，MROI）。

（2）将数据中发现的商业洞察转化为让客户欣喜的、精心设计的产品和营销方案。

（3）有效地将这些产品和营销方案投放市场。

这座数据金矿扮演着市场和营销领导者支撑点的角色。将大数据和分析引入运营的企业，其生产率和利润率比其他竞争对手高5%～6%。如此显著的优势没有哪家企业敢忽视。

本书将会讨论大数据和高级分析的商业机会、企业案例以及可能带来的组织机构调整。我们希望本书能够激发起更好、更有用的讨论。

麦肯锡大数据指南：拨云见日，驱动商业未来 在信息爆炸的时代，数据已成为企业最宝贵的资产。然而，海量数据的涌现并非自动转化为商业洞察。如何从浩瀚的数据洪流中提炼出有价值的信息，并将其转化为驱动增长的战略，成为当下企业面临的巨大挑战。麦肯锡公司，作为全球顶尖的管理咨询机构，凭借其深厚的行业积累和前瞻性的研究，为您呈现《大数据：洞察、分析与营销未来》（Big Data, Analytics, and the Future of Marketing &）——一本深入浅出的指南，旨在帮助您全面理解大数据时代的机遇与挑战，掌握驾驭数据、赋能营销、塑造未来的关键能力。 本书并非仅仅罗列技术名词或罗列枯燥的统计模型，它是一次关于如何利用数据重塑企业战略、优化运营、革新客户体验的深度探索。我们从战略高度出发，揭示大数据如何从概念走向落地，如何从边缘走向核心，最终成为企业决策的驱动力。 一、 洞察本质：理解大数据的战略意义 大数据，顾名思义，远不止于“大”。它指的是那些规模庞大、类型多样、增长迅速，并且传统数据处理工具难以有效捕捉、管理和分析的数据集合。然而，其真正的价值并非体现在数据的“大”，而在于数据所蕴含的“洞察”。这些洞察能够帮助企业更深刻地理解市场趋势、客户需求、竞争格局，从而做出更明智的决策，抢占先机。 本书将深入剖析大数据的核心特征，包括体量（Volume）、多样性（Variety）、速度（Velocity）、真实性（Veracity）和价值（Value）。我们将逐一解析这些特征在不同行业、不同业务场景下的体现，以及它们对企业数据战略提出的新要求。例如，实时交易数据的处理速度需求，社交媒体非结构化数据的分析难度，以及如何确保海量数据来源的可靠性，都是企业必须正视的问题。 更重要的是，我们将强调大数据战略的关键成功要素。这不仅仅是技术部门的事情，更需要自上而下的领导层支持，以及跨部门的协作。企业需要明确其数据战略的目标——是提升运营效率？是优化产品开发？是改善客户服务？还是开辟新的商业模式？一旦目标确立，便能围绕这些目标来规划数据的采集、存储、处理、分析和应用的全流程。 二、 驾驭工具：掌握数据分析的核心能力 拥有数据只是第一步，真正的力量在于分析。本书将带领您穿越纷繁复杂的数据分析领域，从基础的描述性分析，到诊断性分析、预测性分析，再到指导性分析，循序渐进地揭示如何从数据中挖掘有意义的信息。 描述性分析（Descriptive Analytics）： 这是最基础的分析，旨在回答“发生了什么？”。通过报表、仪表盘等形式，企业可以了解历史销售情况、客户行为模式、运营绩效等。本书将介绍如何构建有效的可视化报表，让数据“说话”。 诊断性分析（Diagnostic Analytics）： 这一层次旨在回答“为什么会发生？”。通过深入挖掘数据背后的原因，企业可以找到问题的症结所在，例如，为什么某个产品的销售额下降？为什么客户满意度降低？我们将探讨相关的分析技术，如数据挖掘、OLAP（联机分析处理）等。 预测性分析（Predictive Analytics）： 这是大数据分析的价值所在，它试图回答“将来会发生什么？”。通过建立预测模型，企业可以预测未来销售趋势、客户流失风险、市场需求变化等。本书将介绍机器学习、统计建模等预测分析的关键技术，并提供实际应用案例。 指导性分析（Prescriptive Analytics）： 这是最高层次的分析，它不仅预测未来，更试图回答“我们应该做什么？”。通过优化算法，指导性分析可以为企业提供最佳的行动建议，例如，如何最优地分配营销预算？如何调整生产计划以最大化利润？我们将探讨如何利用优化模型和模拟技术实现这一目标。 除了以上核心分析类型，本书还将介绍数据科学、人工智能、机器学习等前沿技术在大数据分析中的应用。我们将解析这些技术的原理，但更侧重于它们如何为企业带来实际的商业价值。例如，自然语言处理（NLP）如何用于分析海量文本数据，深度学习（Deep Learning）如何赋能图像识别和语音分析，以及如何利用推荐系统提升用户体验。 三、 驱动营销：重塑客户体验与增长 大数据和分析技术对营销领域的颠覆尤为显著。传统的“广撒网”式营销方式正逐渐被精准、个性化的营销所取代。本书将重点阐述大数据如何赋能营销的各个环节，帮助企业实现更高效、更具影响力的营销活动。 精准客户画像（Customer Profiling）： 通过整合来自不同渠道的客户数据，如交易记录、网站浏览行为、社交媒体互动、客户服务反馈等，企业可以构建出更加全面、精细的客户画像。这使得企业能够深入了解不同客户群体的需求、偏好、痛点和购买路径，为后续的营销策略制定提供坚实基础。 个性化营销（Personalized Marketing）： 基于精准的客户画像，企业可以为每一位客户量身定制营销内容、产品推荐、优惠信息等。无论是电子邮件营销、App推送，还是网站内容展示，都能够做到“千人千面”，极大地提升营销的转化率和客户满意度。 客户生命周期管理（Customer Lifetime Value Management）： 大数据分析能够帮助企业识别高价值客户，预测客户的生命周期价值，并采取相应的策略进行维护和增长。通过识别潜在的客户流失信号，企业可以提前干预，挽留客户，实现长期价值最大化。 渠道优化与归因分析（Channel Optimization and Attribution）： 在多渠道营销环境下，理解不同渠道对最终转化的贡献至关重要。本书将介绍如何利用数据分析工具进行跨渠道的归因分析，识别最有效的营销触点，从而优化预算分配，提升整体营销ROI。 产品创新与优化（Product Innovation and Optimization）： 通过分析客户对产品的反馈、使用行为以及市场趋势，企业可以更准确地把握市场需求，指导新产品的研发和现有产品的迭代升级，从而更好地满足客户期望，增强市场竞争力。 四、 拥抱未来：构建持续竞争优势 大数据和分析技术的发展日新月异，企业如何保持敏锐，持续学习，才能在不断变化的商业环境中立于不败之地？本书将为您提供前瞻性的指导。 数据驱动的文化（Data-Driven Culture）： 成功的企业并非仅仅拥有先进的技术，更在于拥有一种以数据为导向的决策文化。这意味着鼓励员工大胆质疑、勇于尝试，并以数据作为支持决策的重要依据。本书将探讨如何建立这样的文化，从员工培训到激励机制。 数据治理与伦理（Data Governance and Ethics）： 随着数据规模的扩大，数据安全、隐私保护以及合规性问题日益凸显。本书将强调建立完善的数据治理体系的重要性，确保数据的合规使用，维护企业的声誉和客户的信任。 技术趋势与投资方向（Technology Trends and Investment Directions）： 我们将探讨未来大数据和分析领域可能出现的关键技术趋势，例如，边缘计算、联邦学习、可解释AI等，并为企业在技术选型和投资方面提供参考。 人才培养与组织转型（Talent Development and Organizational Transformation）： 掌握大数据能力需要具备相关的人才。本书将讨论企业如何吸引、培养和留住数据科学家、数据工程师、分析师等关键人才，并探讨组织结构如何适应数据驱动的业务模式。 《大数据：洞察、分析与营销未来》不仅是一本指南，更是一份行动的号角。它将帮助您拨开数据的迷雾，看见隐藏的机遇，掌握驱动商业增长的强大引擎。无论您是企业决策者、营销专家、数据分析师，还是希望在数字化浪潮中乘风破浪的创业者，本书都将为您提供宝贵的知识和实用的方法，助您在日趋激烈的大数据竞争中赢得先机，塑造更加美好的商业未来。

评分☆☆☆☆☆

说实话，一开始拿到这本《麦肯锡大数据指南》的时候，我脑海里浮现的都是一些关于复杂算法和冰冷数字的画面。但读进去之后，才发现它完全颠覆了我的认知。这本书的厉害之处在于，它并没有将自己局限于技术层面，而是将大数据置于营销和商业战略的宏观视角下进行解读。我尤其欣赏书中对于“客户旅程”的细致拆解，以及如何利用大数据来优化每一个触点。它让我看到了，大数据并非只是工具，而是构建客户忠诚度和驱动业务增长的战略核心。我被书中那些真实的案例深深吸引，它们用生动的故事讲述了大数据如何帮助企业解决实际问题，实现质的飞跃。比如，书中提到的某个零售商如何通过分析顾客的购买历史和浏览行为，实现精准的个性化推荐，这简直是教科书级别的操作。这种理论与实践的完美结合，让我觉得这本书既有深度又不失实用性。它不仅仅是提供给那些技术专家阅读的，对于每一个身处商业一线，渴望提升竞争力的从业者来说，都是一本不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的感受是，它真正做到了“与时俱进”。在如今信息爆炸的时代，能够保持对新趋势的敏锐洞察，并将其转化为 actionable insights，这本身就是一项巨大的挑战。而《麦肯锡大数据指南》恰恰做到了这一点。它不仅仅是在描述大数据，更是在探讨大数据如何重塑营销和商业的未来。我被书中那些关于“预测性营销”和“实时营销”的概念深深吸引。想象一下，能够提前预知客户的需求，并在他们需要的时候提供恰到好处的服务，这简直是营销的最高境界。这本书让我看到了，大数据不再是冰冷的统计数字，而是连接企业与客户的桥梁。它让我开始思考，如何将数据转化为一种更具人性化、更具温度的互动方式。而且，书中对“创新”和“持续学习”的强调，也让我深以为然。在这个快速变化的时代，停滞不前就意味着被淘汰，而拥抱大数据，就是拥抱未来的最佳方式。这本书为我提供了一个全新的视角，去审视和应对未来的挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是一场思维的盛宴！我从封面上就感受到了那种扑面而来的、关于未来的紧迫感和机遇感。作者（姑且称为“麦肯锡”）在书里似乎描绘了一个由数据构建的新世界，在这个世界里，每一个决策都像是被一双洞悉一切的眼睛所指引。我特别着迷于他们如何将看似杂乱无章的海量数据，提炼成清晰的商业洞察。读这本书的过程中，我时不时会停下来，反复咀嚼那些关于“模式识别”和“预测性分析”的段落。它让我开始重新审视自己工作中的许多习惯，质疑那些依赖直觉或过往经验的决策方式。我甚至觉得，这本书不仅仅是在谈论营销，它触及的是一种全新的商业哲学，一种对信息驱动的时代的深刻理解。那种感觉就像是，我一直以来都在黑暗中摸索，而这本书为我点亮了一盏明灯，让我看到了前方清晰的路径。我迫不及待地想将书中的一些概念应用到实际工作中，去验证那些令人振奋的可能性。这本书的价值，远不止于提供一些技巧，它更是一种思维方式的启蒙。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书有一种魔力，它能让你在阅读过程中，不断地对“信息”和“价值”产生全新的思考。它不像一些泛泛而谈的书籍，而是深入浅出地剖析了大数据背后的商业逻辑。我特别喜欢书中关于“数据伦理”和“隐私保护”的讨论，这显示出作者的远见卓识。在日益数据化的今天，如何平衡数据利用和用户隐私，确实是一个亟待解决的问题。这本书并没有回避这个敏感话题，反而提供了建设性的思考方向。此外，它还让我意识到，数据分析的能力，已经成为了一种必备的“软技能”。不仅仅是数据科学家，市场营销人员、产品经理，甚至高层管理者，都需要具备一定程度的数据解读和应用能力。书中对“数据可视化”和“沟通”的强调，也让我受益匪浅。毕竟，再强大的数据分析，如果无法有效地传达给决策者，也只是纸上谈兵。总而言之，这本书就像是一面镜子，照出了我们在数据时代可能存在的盲点，并为我们指明了前进的方向。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的整体感受可以用“耳目一新”来形容。它提供的不是那种“快速致富”的秘籍，而是关于如何构建一个可持续、数据驱动的商业生态系统的深刻洞察。我印象最深刻的是书中对“数据人才”的培养和团队协作的强调。它指出，光有先进的技术和海量的数据是不够的，还需要懂得如何将它们转化为实际行动的团队。这本书让我认识到，大数据不仅仅是技术问题，更是管理和组织问题。它鼓励我们打破部门之间的壁垒，建立一种跨职能的数据文化。书中还提供了一些关于如何构建数据驱动型组织的具体建议，比如如何设立 KPIs，如何评估数据项目的 ROI 等等，这些都非常有启发性。我尤其喜欢书中那种严谨的逻辑和清晰的论证方式，读起来一点也不枯燥，反而让人有一种在跟随一位经验丰富的向导探索未知领域的兴奋感。这本书让我对未来充满了期待，也让我对自己在其中可以扮演的角色有了更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

希望好用，物流很快，家里日用品都在京东上买。

评分☆☆☆☆☆

没有看呢。先评论，得豆吧。书不错，应该是正品。哈哈

评分☆☆☆☆☆

购物车里躺了一年多，在618的时候麦肯锡的4本书就剩这一本了。

评分☆☆☆☆☆

书的印刷不错，类似方法论的书籍很适合工作一段时间的人，可以参照自己的工作经验去理解思考一下

评分☆☆☆☆☆

看起来是一本很好的方法论的书，看完再具体评价

评分☆☆☆☆☆

不错最近太忙了，确认晚了，东西是很好的，呵呵，谢了。

评分☆☆☆☆☆

看完再来评价吧…

评分☆☆☆☆☆

很不错，京东服务态度很好

评分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好好好