数据为王 颠覆营销：移动时代的大数据精准营销

图书标准信息

• 作者 艾媒咨询研究院、张毅 著
• 出版社 人民邮电出版社
• 出版时间 2017-02
• 版次 01
• ISBN 9787115443991
• 定价 58.00元
• 装帧 精装
• 开本 大32开
• 纸张 其他
• 页数 293页
• 正文语种 简体中文

【内容简介】

《数据为王 颠覆营销：移动时代的大数据精准营销》介绍互联网与移动互联网在大数据发展中的作用以及相关的生态变化；构建移动互联网运营的全方位数据体系，发现运营问题；介绍数据在日常的产品运营活动中的使用方法；通过案例介绍电商个性化推荐的思想、流程和算法及注意事项等，本书由艾媒咨询研究院和张毅倾力打造，《数据为王 颠覆营销：移动时代的大数据精准营销》适合公司高管及市场销售决策的参与者，市场销售部、客户服务、物流仓储及生产运营及IT，数据分析相关部门从业者，对大数据感兴趣的读者阅读与学习。

【作者简介】

张  毅
艾媒咨询集团创始人CEO，中国移动互联网专家，大数据行业洞察专家。2016年当选中国科协九届全国代表，人民日报社高级顾问，广东省互联网协会副会长，中山大学和暨南大学创业学院导师，曾为新华社、《21世纪经济报道》《第一财经日报》《京华时报》等三十多家主流媒体特约评论员。

【目录】

第1章　拥抱大数据时代　//001
1．标签化时代：一切行为皆数据 //002
1．1 数据化：一切皆可“量化” //002
1．2 一切事物的大数据化 //004
2．大数据，改变人类探索世界的方法 //009
2．1 改变，从操作方式开始 //009
2．2 个性化的数据，实现更精准的营销 //013
3．智能终端：企业营销的新战场 //028
3．1 移动营销的时代来临 //028
3．2 即时分析应用：零时差营销 //033
3．3 挑战与机遇并存 //040
第2章　巫术一般的精准预测 //051
1．大数据的新逻辑：结果导向、精准营销 //053
1．1 关联巫术·结果导向　053
1．2 交叉对比·精准营销　054
2．大数据的魔力：从生活习惯了解购买习惯 //057
2．1 从最不可能的地方提取数据 //057
2．2 数据小而准也是大数据的优势 //069
2．3 你正在浏览的网页和广告是随机选择
的吗//072
2．4 国内DMP广告公司的出路 //076
3．确定客户购买要素，预测用户需要 //086
3．1 取之不尽的用户挖掘 //086
3．2 时移世易的营销策略 //088
3．3 预测终点才是赢家 //096
4．五大DSP广告案例简要分享 //103
第3章　数据、客户、思维的三足鼎立 //111
1．挖掘数据潜在价值 //112
1．1 那么多数据，要怎么储存 //112
1．2 企业的也是行业 //122
1．3 数据价值不会自己走出来 //124
1．4 行业先锋是怎么玩儿的 //132
2．顾客依旧不会自动上门 //135
2．1 客户挖掘：应该找谁谈 //135
2．2 客户维系：要和客户谈什么 //139
2．3 客户激活：多做有用之事 //143
3．大数据时代的营销 //151
3．1 大数据营销产业链 //151
3．2 营销模式 //159
第4章　大数据颠覆：水能载舟亦能覆舟 //187
1．大数据颠覆保险业 //188
1．1 大数据的精准建模改变保险业业态 //189
1．2 互联网保险成行业发展新秀 //198
1．3 多方行业大佬共同背书的互联网新金融保
险模式 //204
2．大数据颠覆零售业 //207
2．1 相关行业数据，行业具体变化 //207
2．2 互联网零售业趋于缓和，出现消费回归线下
的趋势 //218
2．3 大数据指导下的零售跨界 //221
3．大数据颠覆金融业 //223
3．1 移动支付俘获大批用户，银联、微信、支
付宝占据主要业务 //225
3．2 P2P网贷市场热情减弱，众筹平台“城
会玩” //228
3．3 网络金融吸纳周边产业，征信行业成新
热点 //235
4．大数据颠覆房地产 //242
4．1 传统房地产的痛点与互联网的解决
之道 //243
4．2 领头羊企业如何利用“互联网+”玩转与
颠覆传统房地产 //247
4．3 中国“互联网+房产行业”发展趋势分析
预测 //252
5．大数据颠覆医疗业 //253
5．1 行业发展潜力大、门槛高，用户痛点
依然痛 //255
5．2 行业细分领域创新，模式尚未成熟需大幅
改进提升 //262
5．3 新模式遇到传统技能，造就了新的领
头羊 //272
6．大数据颠覆游戏业 //274
6．1 游戏进入成熟期，用户开始饱和 //274
6．2 手游市场的精准用户画像 //282
6．3 女性市场或将成为下一个游戏蓝海 //285
第5章　未来，大数据何去何从　//289