【包邮】 精准营销方法与案例 【正版九新】
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作者(丹麦)劳尔森|译者:漆晨曦//林清怡
出版社人民邮电
ISBN9787115313058
出版时间2013-07
装帧其他
开本16开
定价45元
货号9787115313058
上书时间2024-11-23
商品详情
- 品相描述：九五品
- 商品描述
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导语摘要
劳尔森所著的《精确营销方法与案例(大数据时代的商业分析)》提供了深思熟虑的路线图，它能将你的组织转变成能够在复杂多变的市场中赢得客户并保持灵活的可靠的团队。揭示了客户分析是每个业务的驱动因子，展示了如何让客户分析在业务中发挥作用，并在以下方面提供专家指引：应用客户分析作为CRM战略的启示；寻找最有价值的目标客户群；在发起新的销售活动之前需要知道什么；事前信息、事后信息和学习信息——客户保持的法宝等。
作者简介
来自中国电信股份有限公司广州研究院市场运营研究团队，长期从事企业运营管理及市场研究工作，在行业竞争分析、商业模式创新、消费者研究、数据仓库及商业智能(B1)架构规范、数据分析及挖掘、精确营销等领域有着丰富的理论和实践经验。
GERTH.N.LAURSEN，马士基公司的客户智能的领导者，马士基是世界上最大的集装箱航运公司。他聚焦于借助各种数据来帮助组织从产品导向转向以客户为中心，这些数据源包括数据仓库、市场调查、客户访谈、销售组织以及专家访谈等。
目录
第1章 概述
1.1 本书的关键概念界定
1.2 超越技术解决方案
1.3 何谓信息化策略
1.4 流程变化的改革与演进
1.5 客户细分和数据仓库
1.6 基于数据仓库信息的客户细分
1.7 基于非数据仓库信息的客户细分
1.8 其他考虑
参考文献
第2章 认定你所需要的：策略层面的菜单
2.1 “鲸”的展示
2.2 客户价值评估
2.3 从策略到菜单
2.4 基础CRM策略
2.5 利用客户分析支撑CRM策略
2.6 一些建议
参考文献
第3章 识别客户价值的事前信息：菜谱
3.1 为谈判目的的客户价值评估
3.2 基于价值细分的客户价值评估
第4章 事前信息：新的客户获取行动启动前所需了解信息
4.1 活动开展之前
4.2 发现最有价值的目标客户群
4.3 目标客户群特征刻画
4.4 如何使用决策树
4.5 利用数据仓库数据基于需求创建客户细分
4.6 利用数据仓库数据基于价值创建客户细分
4.7 利用问卷数据基于需求创建客户细分
4.8 调查问卷设计
4.9 基于专家意见的客户细分
4.10 动态回顾客户获取流程
参考文献
第5章 事前信息：新的销售活动启动前所需了解信息
5.1 活动开展之前
5.2 发现最有价值的活动
5.3 目标客户群特征刻画
5.4 替代产品优惠促销
5.5 钱包份额的争夺
5.6 捆绑套餐推销
5.7 利用问卷数据和专家访谈发展活动
5.8 动态回顾CRM销售流程
参考文献
第6章 事前信息：客户保持
6.1 活动开展之前
6.2 客户保持概述
6.3 发现最有价值的活动
6.4 提高现有活动的命中率
6.5 单一活动客户识别
6.6 建立简单的报警系统
6.7 建立复杂的信息和报警系统
6.8 基于调查的客户保持和忠诚度计划
6.9 基于专家访谈的忠诚度计划
6.10 动态回顾客户保持流程
参考文献
第7章 利用事后信息
7.1 本章结构
7.2 事前信息和事后信息之间的关系
7.3 事后信息的利用方式
7.4 事后信息作为战略目标的纽带
7.5 细分客户群和收入变动模型的纽带
7.6 对连续型活动进行活动效果跟踪
7.7 模型固化并用作输入
7.8 对单个活动进行活动层面效果跟踪
7.9 客户层面的活动效果跟踪
第8章 利用学习型信息：菜谱
8.1 供其他同级部门使用的学习型信息
8.2 利用学习型信息提升企业战略
8.3 流程完善发展
参考文献
第9章 有关客户保持策略的案例研究
9.1 团队组成
9.2 计划层面的事前信息
9.3 “快乐”流失专题
9.4 “不快乐”流失专题
9.5 “不应该包括进来”专题
9.6 “合理对待”专题
9.7 项目结果和下一步工作
译者后记
内容摘要
劳尔森所著的《精确营销方法与案例(大数据时代的商业分析)》共9章内容，第1章主要对全书做总体介绍；第2章指明根据客户对企业的价值，企业要以不同的方式对待不同客户群体；第3章描述了如何完成和实践基于价值的客户细分；第4章阐述了如何通过客户分析帮助企业获取客户；第5章阐述了对于现有存量客户，企业如何加速客户成长和提升销售的不同方法；第6章阐述了提升客户生命周期的不同方法；第7章描述了如何生成和使用事后信息，用于监测和控制现有流程；第8章讲述了如何将从客户分析或营销部门获取的信息用于全公司层面，如何进行客户分析的知识管理；第9章提供了一个案例研究。
《精确营销方法与案例(大数据时代的商业分析)》目标读者对象包括企业市场经营管理人员、客户管理和服务经理、营销策划经理、销售经理、数据分析人员、IT系统运营人员、BI从业人员、社交网站分析人员以及统计学、应用数学及计算机专业学者和研究人员。
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