大数据大营销
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浙江嘉兴
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作者刘思源//张金
出版社中国发展
ISBN9787517704843
出版时间2017-02
装帧其他
开本其他
定价39元
货号3769763
上书时间2024-10-13
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商品详情
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导语摘要
刘思源、张金著的这本《大数据大营销》从市场营销的角度，出发于大数据是什么，梳理了大数据可以解决什么问题、如何与市场营销做有利的结合，指出现阶段的问题和挑战，并对未来的发展趋势进行预测。这不仅对于市场营销行业及研究有指导意义，更对于计算机专业人才深入理解大数据的功用具有切实的参考价值。
作者简介
张金，AsiaWisdom大数据市场研究公司创始人，资深战略营销咨询专家。16年国际市场营销经验，曾在联合利华和欧莱雅担任高级国际品牌发展管理职务。她的管理实战经验从中国本土出发，开拓到东北亚、北美及全球市场。她领导过国际知名品牌多芬、清扬在中国和北美市场的成功上市及国际第一男士品牌AXE（凌仕）在全球六大市场的品牌重新定位。拥有美国纽约大学的工商管理硕士学位和复旦大学学士学位。
目录
第一章 大数据为你我所用
互联网上真的没人知道你是一条狗吗
到底什么是大数据
为何会有这本书
心动不如行动
第二章 读懂大数据
大数据的前世与今生
前世
今生
大数据技术概要
大数据的架构
数据存储与管理
大数据和Hadoop
数据模型
模型需要可持续扩展
更大的数据，更好的模型
决策及评估的关键是人
人决定了数据金字塔的地基和高度
大数据可视化
数据可视化与商业决策：更直观、更有利、更简单
数据可视化的常见形式
数据可视化的价值案例
第三章 大数据驱动的行业革命
大数据：企业管理的革命
大数据为什么特别
以数据为中心的公司业绩如何
管理中面临的五个挑战
以大数据为基础的决策文化
移动大数据与商业智能应用
交通大数据能解决什么商业问题
移动数据与移动服务业
大数据及可持续性发展：能源业、农业和公共事业
大数据能够养活世界吗
大数据与能源业和公共事业
大数据时代的政府变革
政府对市场趋势的影响及其引导的大数据浪潮
智能媒体大数据与中国政府信息服务
第四章 大数据营销解密
传统企业要不要做大数据营销
艺术PK科学
大数据营销VS互联网营销
传统企业如何做大数据营销
三个“大”准备
三个“大”力点
三种“大”应用
大数据营销以人为本
大数据大研究
大数据与“4P”
线上营销是大数据的主战场
数据广告效果优化
搜索引擎营销
社交媒体
移动数据营销
大数据电子商务
如何利用免费数据
第五章 大数据的将来
大数据的黑暗面
隐私问题
潜在的滥用
危险的操纵
特权访问
大数据营销不是上帝
中国大数据营销的趋势
后记
内容摘要
刘思源、张金著的这本《大数据大营销》旨在商业人士和数据人士之间建立有效的“中间语言”，帮助双方联手，用大数据探索市场营销实践。
大数据做为一个热门词汇和一项炙手可热的技术也在日新月异地变化着，而中国的市场营销行业更是对新技术充满着渴望。大数据到底是什么？大数据给市场营销带来了什么样的变革？大数据如何实际解决市场营销的问题？大数据进入各行各业会遇到什么问题？有哪些成功案例可以参考？……本书以国际视野，根据作者近些年在大数据市场研究和营销行业的实践心得，从大数据技术和营销实践两个纬度进行深度挖掘，让读者和从业者能更清楚、更有效、更实际地利用大数据做好市场营销的革新，做自己领域的专家。
精彩内容
到底什么是大数据一个商业术语？一个热门的融资标签？一个不停被黑的消费者隐私数据库？
“大数据”这个词是麦肯锡公司提出来的。在“大数据”这个词出现之前，大数据这件事情早就以“DataMining（数据挖掘）”存在于计算机学界。麦肯锡用“大数据”这个词重新包装了数据挖掘这个枯燥的事情，正被电子化、数字化、互联网撞得昏天昏地的商业人士突然觉得眼前一亮，在一片混沌竟然埋着
一根“金线”——数据的价值和作用无非是因为“大”嘛。由于大数据这样的“大”起来，学界继续用各种生涩的语言把它表达得无边无际，而商界觉得这里应该有种曹冲称象的方式——明码标价出它的“大”来。
现在，大数据有各种定义和阐述。传统定义之一
是指大量而复杂且变化很快的数据，而这些数据在进行采集、分析和知识发现时，很难用传统的数据处理手段来得到精深、真实和高效的结果。
大数据将会为我们带来更广泛的高质量数据、更清晰的问题定义、更准确的量化分析和更合理的预测结果。
另外一种被广泛接受的定义是IBM企业环境事务与产品安全副总裁WayneBalta给出的“4V”定义：大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）和精确（Veracity）。
尽管“大量”并没能很好地描述大数据的规模——事实上没有词能很好地描述。与以往的数据积累量相比（世界上90％的数据产生于最近两年），“非常巨大的数量”一般用来描述目前所产生的数据（我们每天产生2。5万亿字节的数据），而我们的大脑无法掌握和分析如此大量的数据——这就是我们前所未有地需要计算机的原因所在。
“高速”是指海量数据能被获取、整理以及实时分析的速度。实时意味着瞬间完成。例如，为了提供实时交通驾驶指引，Inrixa公司收集了37个国家，总计近七百万公里中精度达到约每200米的交通速度数据。将这些数据与多源数据相融合：交通事故新闻报道、拥堵警告、交通摄像头录像，甚至社会网络平台中众多用户发布的交通相关信息，分析这些数据，并把结果转化为可执行的导航指示——导航的速度之快能够让高速公路上的司机一边使用一边寻找正确的高速公路出口和饭店等。
“多样”是指数据的来源多样、形式多样、内容多样。WayneBalta在最近由Xerox绝乐和沃顿IGELb赞助的“大数据时代的可持续发展”为主题的会议上声称，90％的大数据是非结构化的。这意味着它缺乏通用格式。这些数据包括从红外照片到高清视频的图像类数据、鸟类啼鸣和人类语音的录音、来自火星表面和海洋远处传感器获得的原始数据以及各种通信类型：手写病历、排版书籍、古代卷轴、社交媒体帖子和电子邮件——每一种在变得有用之前都需要进行获取并进一步融合成结构化数据。
“精确”是指数据的分析表达和价值发现要精确。市场营销无疑是一个紧密依靠数据、极其贴近客户和瞬息万变的行业，这就要求我们一方面时刻洞察正在起变化的消费者，另一方面又要求助于新技术和新方法，摒除纷扰，在大量、高速、多样的数据中需求
精确的商业价值，锻造可持续增长的新价值路线图。
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