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上篇 一切皆可数据化 2

第1章 多维信息追踪 2

1.1 移动设备传来的数据 2

1.1.1 高价值的移动端数据 2

1.1.2 移动端数据的利用 4

1.2 计算机产生的数据 5

1.3 Facebook产生的轨迹数据 8

1.3.1 聚焦用户数据 8

1.3.2 如何运用轨迹数据 9

1.4 《盗墓笔记》产生的视频数据 11

1.4.1 超级IP《盗墓笔记》的成功 12

1.4.2 视频付费时代的开启 13

1.5 Amazon的浏览轨迹识别 14

1.5.1 利用轨迹数据服务于用户 14

1.5.2 像亚马逊一样使用用户数据 16

1.6 实体店的信息追踪 17

第2章 云计算数据模型 19

2.1 关联规则（Association Rule） 19

2.1.1 什么是关联规则 20

2.1.2 关联规则的案例及分类 21

2.2 离群数据（Outlier） 23

2.2.1 什么是离群数据 23

2.2.2 离群数据的检测 25

2.3 基于案例的推理（CBR） 26

2.3.1 模仿是成功的关键 26

2.3.2 CBR操作流程 27

2.4 轰动全美的Target超市营销 28

2.4.1 Target超市营销的数据模型 29

2.4.2 大数据的3W优势 30

2.5 构建数据价值分享模式 32

2.5.1 阿里巴巴、腾讯聚焦数据价值分享 32

2.5.2 数据分享模式的基本原则 33

第3章 用户数据化定位 36

3.1 人口统计学数据 36

3.1.1 数据与市场细分 36

3.1.2 统计学的经典案例剖析 38

3.2 用户行为数据 39

3.2.1 分析定位用户 40

3.2.2 数据的分类 41

3.2.3 内容偏好数据追踪 43

3.3 聚焦“她经济” 46

3.3.1 何谓“她经济” 46

3.3.2 “她经济”的方法论 48

3.4 谷歌（Google）的广告模式 49

3.4.1 创造巨额赢利的广告模式 49

3.4.2 谷歌广告模式的成功之处 50

中篇 大数据时代营销方法 54

第4章 事件式营销 54

4.1 一切皆因注意力的稀缺 54

4.2 借势模式 57

4.2.1 借势事件营销案例 57

4.2.2 借势营销核心关键词 59

4.3 主动模式 61

4.3.1 造势事件营销案例 61

4.3.2 造势营销的方式 62

4.4 高性价比的事件营销 63

4.4.1 案例1：宝马“UFO沙漠怪圈”造势“1系列”产品 63

4.4.2 案例2：女博士代言橄榄油 64

4.5 优衣库事件的营销方式 66

第5章 关联营销 69

5.1 互补关联营销 69

5.1.1 巨大潜力点分析 70

5.1.2 互补产品类别汇总 71

5.2 替代关联：微软的Windows 10系统 72

5.2.1 更新迭代原理 73

5.2.2 微软替代关联营销的启示 74

5.3 潜在关联：“苹果树”关联营销 75

5.4 互联网关联销售的触点 78

5.4.1 触点一：诱惑——捆绑优惠 78

5.4.2 触点二：引导——相关搭配 80

5.4.3 触点三：理解——智能推荐 80

5.5 0至1与1至n 81

5.5.1 从0到1的创新 81

5.5.2 从1到n：时代变迁下的产品演变 82

第6章 互动营销 85

6.1 小米的粉丝经济 85

6.1.1 雷军对粉丝的重视 85

6.1.2 打造粉丝经济 87

6.2 情感营销：ALS冰桶挑战 89

6.2.1 冰桶挑战的情感诉求 90

6.2.2 打造情感营销 91

6.3 场景营销：手机百度“刷脸吃饭” 92

6.3.1 百度聚焦用户颜值 93

6.3.2 打造场景营销 94

6.4 专属营销：韩寒《后会无期》营销 96

6.4.1 韩寒的营销亮点 96

6.4.2 打造专属营销 97

6.5 茵曼全球首个云端发布会 98

6.5.1 何谓云端发布会 99

6.5.2 茵曼创新互动营销的启示 100

第7章 病毒式营销 102

7.1 几何数级的传播速度 102

7.1.1 互联网造就病毒式营销 102

7.1.2 开心网的病毒式营销 103

7.1.3 病毒式营销方式 104

7.2 有内涵的病毒——有料 106

7.2.1 无内涵的病毒与有内涵的病毒实例 106

7.2.2 病毒的内涵来源 108

7.3 寻找有吸引力的“病原体” 109

7.3.1 优质“病原体”的魅力 110

7.3.2 为病原体增加吸引力 111

7.4 寻找“易感人群” 113

7.4.1 汉堡王病毒式营销的“易感人群” 113

7.4.2 易感人群的种类 114

7.5 对不起，我只过1％的生活 115

7.5.1 安妮微博病毒式营销的成功 116

7.5.2 安妮病毒式营销的启示 117

第8章 痛点营销 120

8.1 寻找消费者的痛点 120

8.1.1 从“找卖点”到“找痛点” 120

8.1.2 寻找消费者痛点的方法 122

8.2 在营销中主动设置痛点 124

8.2.1 基于核心诉求的减法 124

8.2.2 利用竞争对手的痛点 125

8.2.3 寻找未知的痛点而实现差异化 126

8.3 组合：痛点、痒点、兴奋点 126

8.3.1 “三点”的定义及区分 127

8.3.2 寻找“三点”的方法 128

8.4 美柚“奇葩福利”：“姨妈假” 130

8.5 可口可乐歌词瓶痛点营销 131

8.5.1 抓住消费者的痛点 131

8.5.2 痛点营销启示 133

第9章 定制营销 135

9.1 未来趋势：Design It Yourself 135

9.1.1 初步尝试“私人定制瓶” 135

9.1.2 私人定制趋势的必然性 136

9.2 戴尔的定制营销 138

9.2.1 个性化定制 138

9.2.2 成功定制模式剖析 139

9.3 APP移动定制营销实现掘金 141

9.4 京东玩转定制营销 144

9.4.1 “京腾计划”打造定制化营销 144

9.4.2 定制广告的未来趋势 145

9.5 一键定制你的汽车 146

9.5.1 初步尝试定制汽车 146

9.5.2 汽车定制遇到的难题 147

第10章 高性价比营销 149

10.1 分解产品属性 149

10.1.1 分解的必要性 150

10.1.2 分解后的优势 151

10.2 指出利益：从对方出发 152

10.2.1 消费者有哪些利益点 152

10.2.2 如何正确指出利益 154

10.3 定位到使用情景 155

10.4 找到正确的竞争对手 158

10.4.1 选择正确的竞争对手的重要性 158

10.4.2 寻找竞争对手的注意事项 160

10.5 比附营销策略 161

10.5.1 蒙牛的比附营销 162

10.5.2 比附营销的方式 164

下篇 如何引领大数据营销风潮 166

第11章 产品定位 166

11.1 大数据分析模式 166

11.2 大数据情感黑洞 168

11.2.1 没有数据支持的正确决策 168

11.2.2 大数据不擅长之处 169

11.3 轨迹趋势分析 171

11.3.1 《纸牌屋》的轨迹趋势预测 171

11.3.2 大数据对影视行业的作用 173

11.4 苹果的极致策略 175

11.4.1 乔布斯对极致的追求 175

11.4.2 苹果极致策略的启示 177

11.5 诺基亚手机倒闭的问题核心 178

第12章 用户定位 181

12.1 价格≠价值 181

12.1.1 消费者的价值追求 181

12.1.2 产品的价值塑造 182

12.2 《爸爸去哪儿》独特定位 184

12.3 有时，中年人＝“小鲜肉” 187

12.4 大数据客户细分系统 190

12.4.1 上海联通的客户细分 190

12.4.2 CRM客户细分步骤 191

12.5 不要误读长尾理论 192

12.5.1 什么是长尾理论 193

12.5.2 正确解读长尾理论 194

12.6 小米手机的“发烧友” 195

第13章 竞争性营销策略 198

13.1 大数据情报搜集系统 198

13.1.1 情报搜集系统的重要性 199

13.1.2 搜集情报的方式 200

13.2 市场王者之争 201

13.2.1 解密王者之争 201

13.2.2 助力挑战者的颠覆 202

13.3 降维营销打击理论 204

13.4 无对手的特斯拉汽车 206

13.4.1 成功不可复制 206

13.4.2 成功的经验之谈 207

13.5 谷歌的市值数据支撑点——Google X 209