雅书

内容简介：

《大数据营销》系统介绍了数据在营销中的应用，通过很多行业案例帮助读者了解数据营销的应用场景和前世今生。《大数据营销》共6章节，主要解决如下问题：数据营销是什么、数据营销有哪些领域、不同领域间的关系是什么、个人级消费品市场的数据营销案例及思考、企业级消费品市场的数据营销案例及思考、在营销之外如何利用数据帮助企业进行业务重构、关于数据营销未来可能模式的思考、在大数据时代如何保护个人信息及隐私等。《大数据营销》的读者对象包括：对于数据营销一知半解的营销圈外人、已经从事多年营销的专业人士、企业内部负责营销的操盘手。

作者简介：

于勇毅，13年数据营销经验，10年作为甲方任职于IBM，担任数据策略师，3年作为乙方服务于戴尔、惠普、华为、中国电信、NBA、利洁时、万豪、美赞臣等多家世界500强企业，现就职于美库尔商务信息咨询有限公司。职业经历覆盖市场研究、营销策略、商业智能、营销执行、电子商务、数据设施等数据营销全闭环，对IT、电信运营商、零售等行业有深刻理解。同时还担任上海师范大学兼职教授等职务，为上海师范大学、北京航空航天大学等主讲《大数据营销》课程。

目  录：

第一章 数据营销概论

第一节 数据营销的发展历史 / 2

一、直复营销：宜家的会员模式 / 3

二、数据库营销：戴尔的直销模式 / 7

三、数字营销：进入大数据时代的精确化营销模式 / 12

第二节 数据营销的架构 / 17

一、基础理论 / 17

二、数据基础 / 18

三、知识领域 / 19

四、主要职责 / 23

五、商业目标 / 29

第三节 数据营销的理论基础 / 30

一、客户关系管理 / 30

二、客户生命周期 / 34

三、销售漏斗模型 / 38

第四节 数据营销的主要职责 / 41

一、市场研究：结合内外部数据帮助企业制定战略方向 / 41

二、营销策略：利用数据将企业策略落地到营销策略 / 43

三、商业智能：通过数据模型和可视化帮助在业务层面进行商业决策 / 47

四、营销执行：利用客户数据提升营销效率 / 50

五、电子商务：利用数据向电商平台提供优质流量 / 53

六、数据设施：建设数据营销所需的IT设施 / 56

第五节 数据营销的知识领域 / 58

一、数据收集：数据收集的种类及来源 / 60

二、数据治理：数据使用前的清理工作 / 66

三、数据平台：数据的存放平台和应用工具 / 73

四、数据策略：利用数据进行营销和业务规划 / 77

五、数据应用：数据营销的落地应用 / 79

六、结果衡量：数据对营销和业务的衡量和优化 / 103

第六节 数据营销的基础设施 / 111

第七节 数据营销的人员配置 / 117

第八节 大数据给数据营销带来的变化 / 121

一、大数据的数据收集技术 / 123

二、大数据的客户识别技术 / 127

三、大数据的客户分析技术 / 129

四、大数据的营销接触技术 / 132

五、程序化购买 / 133

六、一把菜刀的故事读懂大数据营销 / 139

第二章 B2C领域的数据营销应用场景

第一节 用户忠诚度平台：航空和酒店行业如何掌握客户 / 145

第二节 个性化营销：妇婴行业千人千面的精确化营销 / 150

一、个性化营销概述 / 150

二、个性化营销的资产前提 / 151

三、如何提升个性化营销的精确度 / 154

第三节 互联网时代的“羊毛，猪，狗”模式：第三方商用WiFi / 155

一、“羊毛，猪，狗”商业模式概述 / 155

二、第三方商用WiFi / 156

第四节 O2O：零售业中的客户体验最优化 / 158

一、O2O概述 / 158

二、O2O整合的效果 / 159

三、服装行业的O2O模式 / 162

四、运营商的O2O模式 / 164

第五节 舆情监测与情感分析：电影和投资行业的故事 / 166

一、舆情监测概述 / 166

二、电影行业的舆情监测 / 168

三、投资行业的舆情监测 / 170

第六节 跨界合作：以客户数据作为核心资产的联合营销 / 172

一、跨界合作概述 / 172

二、行业上下游的联合营销 / 173

三、具体营销活动中的合作 / 173

四、产品设计层面的联合营销 / 174

五、互相引流的联合营销 / 174

第七节 基于微信的SCRM：适合小型企业的数据营销 / 176

一、SCRM / 176

二、微信 / 178

第八节 卖点提炼：本书书名的由来 / 181

第三章 B2B领域的数据营销应用场景

第一节 B2B与B2C的区别 / 186

一、数据营销方面的区别 / 187

二、数据类型方面的区别 / 187

三、数据来源方面的区别 / 188

四、数据结构方面的区别 / 188

五、数据应用方面的区别 / 190

六、营销执行方面的区别 / 191

第二节 商机挖掘：数据营销对一线销售的直接支撑 / 192

第三节 开放数据：免费而有效的数据营销模式 / 199

第四节 客户细分策略：B2B营销资源整合的出发点 / 203

一、销售资源 / 203

二、营销资源 / 204

三、数据清理 / 206

四、客户细分 / 208

五、资源整合 / 209

第五节 角色营销：中小企业领域的B2B2C模式 / 210

第四章 数据驱动的业务模式重构

第一节 业务模式重构的方法论 / 213

第二节 从策略到执行的端到端城市策略 / 215

一、市场研究 / 216

二、商业智能 / 218

三、营销策略 / 219

四、营销执行 / 220

第三节 商业地产中的数据驱动决策 / 221

一、商业地产中的数据 / 221

二、商业地产的数据整合 / 222

三、商业地产的数据应用 / 223

第四节 阿米巴管理中的数据化运营 / 227

一、阿米巴管理概述 / 227

二、阿米巴管理模式下客户数据的作用 / 229

第五章 数据营销未来的思考

第一节 数据营销未来发展概述 / 232

一、数据营销的局限性 / 232

二、数据营销的重要性 / 234

三、数据营销的未来：《少数派报告》 / 235

第二节 数字营销和数据营销的结合 / 237

一、数字营销与数据营销的区别 / 237

二、数字营销与数据营销的整合方式 / 239

第三节 基于场景的SoLoMoPa数据营销 / 240

一、社交媒体营销 / 240

二、地址位置营销 / 240

三、移动互联网 / 241

四、移动支付 / 242

第四节 自媒体和数据营销的结合 / 243

一、自媒体概述 / 243

二、自媒体与数据营销的结合方式 / 244

第六章 如何保护个人信息

第一节 数据诈骗 / 247

一、诈骗案例 / 247

二、“电信诈骗”的逻辑 / 248

第二节 诈骗防范：个人信息的保护 / 251

附录A 数据营销名词集

附录B 相关书籍推荐

后记