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大数据  精细化销售管理、数据分析与预测
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大数据 精细化销售管理、数据分析与预测PDF电子书下载

经济

  • 电子书积分:10 积分如何计算积分?
  • 作 者:刘星著
  • 出 版 社:北京:人民邮电出版社
  • 出版年份:2016
  • ISBN:7115428547
  • 页数:248 页
图书介绍:
《大数据 精细化销售管理、数据分析与预测》目录

第一篇 导入篇 3

第一章 大数据营销之悟——趋势与挑战 3

1.1 通过大数据洞察消费者行为 4

1.2 解构与重构——大数据时代的营销变革 7

1.3 大数据营销误区解读 9

1.4 大数据与微营销时代 12

1.5 大数据营销——中小企业营销的“救命稻草” 14

第二篇 主旨篇 19

第二章 大数据营销之变——数据带来营销变革,助力互联网精细化运营 19

2.1 程序化营销:大数据让购买程序化 20

2.2 大数据变革营销流程和营销结果 28

2.3 大数据重构数字营销 34

2.4 互联网思维、大数据与产品设计及运营概述 38

2.4.1 大数据下的互联网思维 38

2.4.2 数据在互联网产品生成各阶段的应用 40

2.4.3 大数据在企业的互联网运营、营销各环节中的应用 42

2.5 数据支撑互联网营销活动优化 45

通过数据挖掘优化营销效果 45

2.6 大数据用户生命周期管理 48

2.6.1 客户生命周期管理 48

2.6.2 用数据管理用户生命周期 49

第三章 大数据营销之道——要点与方法 53

3.1 大数据时代,你准备好营销了吗 54

3.1.1 从大数据中可以收获什么 54

3.1.2 大数据营销思维可以改变什么 57

3.1.3 大数据时代,营销的切入点在哪里 61

3.1.4 大数据时代的营销技术与方法 63

3.2 大数据时代,如何让营销更精准 71

3.2.1 社交大数据:营销革命的幕后英雄 71

3.2.2 大数据下的移动营销:传递个性化即时信息 77

3.2.3 大数据下的微博营销:粉丝才是王道 82

3.2.4 大数据下的微信营销:营销新时代的先锋 87

3.2.5 大数据下的整合营销:满足消费者的点滴需求 90

3.2.6 大数据下的多渠道营销:顾客体验主宰一切 92

3.2.7 大数据下的社会化网络营销:以网络人际关系为核心 98

3.3 大数据时代,如何进行品牌营销 102

3.3.1 品牌营销人员如何应用大数据 102

3.3.2 从“品牌宣传”转向“品牌对话” 106

3.3.3 通过大数据监测竞争对手品牌 108

3.3.4 通过大数据监测和管理企业品牌危机 111

3.3.5 百度大数据教你如何做好品牌营销 115

第四章 大数据营销之探——数据的可视化与客户体验至上 119

4.1 数据可视化的价值 120

4.1.1 商业价值:数据价值体现的本质回归 120

4.1.2 用户价值:实现数据价值的主题化 125

4.2 数据可视化的关键 127

4.3 可视化,数据变现的重要途径 132

4.4 数据实现可视化的技巧 134

4.5 大数据下客户的“透视” 138

你对“上帝”了解多少 138

4.6 利用大数据实现客户体验最优化 140

4.6.1 大数据用于客户体验监控与优化 140

4.6.2 大数据用于用户口碑监控与优化 142

第五章 大数据营销之用——数据分析方法及应用 145

5.1 如何将数据与企业营销相融合 146

5.1.1 数据收集和准备 146

5.1.2 利用优秀的数据挖掘平台 150

5.1.3 营销运作和大数据的深度结合 152

5.1.4 大数据营销下对销售人员的技能要求 155

5.2 基于关键指标的分析方法 157

5.2.1 经营过程中的关键指标 157

5.2.2 案例思考:有效分析市场数据 160

5.2.3 基于绩效考核指标的传统分析的缺陷 161

5.2.4 结合KPI和管理理念分析营销状况 165

5.3 时间序列分析方法 169

5.3.1 时间序列分析法的4个着力点 169

5.3.2 时间序列分析的具体方法 171

5.3.3 趋势如何分析 174

5.4 商业预测技术 175

5.4.1 商业预测的方法 175

5.4.2 商业预测的基本流程 178

5.5 大数据挖掘与用户细分的背后 181

5.5.1 大数据挖掘的意义 181

5.5.2 挖掘数据,对客户需求进行快速响应 182

5.5.3 用数据推断情景实现差异化营销 186

5.5.4 通过数据挖掘实现客户细分的3个维度 191

5.5.5 客户细分与精准营销 195

5.5.6 客户细分的价值 199

5.5.7 基于数据驱动的客户细分 201

5.5.8 基于决策树的案例解析 205

5.6 大数据挖掘方法之推荐算法 208

5.6.1 推荐的常用算法与关键思想 208

5.6.2 推荐电商的应用案例 215

5.7 大数据挖掘方法之分类法 217

5.7.1 分析客户细分场景,增加客户密度 217

5.7.2 客户细分在线上线下精细化营销中的应用 220

第三篇 实战篇 225

第六章 大数据营销实战——经典与前沿营销案例解读 225

6.1 《纸牌屋》电视剧大数据营销 226

6.2 大数据营销成就电影《小时代》 229

6.3 可口可乐的大数据玩法 232

6.4 趣多多大数据营销 235

6.5 网易花田为你定制爱情 237

6.6 大数据:亚马逊的营销利器 239

6.7 1号店靠大数据掘金 243

6.8 宝洁大数据营销 246

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