数字营销分析：消费者数据背后的秘密（原书第2版）
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作者[美]查克·希曼（ChuckHemann）；[美]肯·布
出版社机械工业出版社
ISBN9787111677215
出版时间2021-04
装帧其他
开本16开
定价79元
货号31128706
上书时间2024-10-15
商品详情
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目录
本书赞誉<br/>译者序<br/>序<br/>致谢<br/>关于作者<br/>第1章 了解协同数字生态系统1<br/>1.1 数字生态系统的演化1<br/>1.2 数据增长趋势2<br/>1.3 数字媒体类型4<br/>1.3.1 付费媒体6<br/>1.3.2 自有媒体8<br/>1.4 竞争情报9<br/>1.5 点击流（网络分析）10<br/>1.6 转化率分析11<br/>1.7 自定义用户细分11<br/>1.8 视觉叠加12<br/>1.9 社交媒体报告12<br/>1.10 用户体验反馈13<br/>1.11 实时网站分析14<br/>1.12 参考文献14<br/>第2章 简析数字分析概念15<br/>2.1 从顶部开始15<br/>2.2 运用度量框架16<br/>2.3 确定自有社交媒体和赢得社交媒体的指标17<br/>2.3.1 自有社交媒体指标18<br/>2.3.2 赢得社交媒体指标26<br/>2.4 揭开网络数据的神秘面纱27<br/>2.5 数字广告概念29<br/>2.6 适合搜索分析的指标30<br/>2.6.1 付费搜索31<br/>2.6.2 自然搜索31<br/>2.7 数字分析与传统分析的结合32<br/>2.7.1 初级研究33<br/>2.7.2 传统媒体监测34<br/>2.7.3 传统客户关系管理的数据34<br/>2.8 综合范例34<br/>2.8.1 报告时间线34<br/>2.8.2 报告模板35<br/>2.8.3 不同的人群，不同的策略35<br/>第3章 选择分析工具36<br/>3.1 评估新的营销技术37<br/>3.2 组合你的营销技术栈39<br/>3.2.1 Cisco的营销技术栈39<br/>3.2.2 Intel的营销技术栈40<br/>3.3 识别重要的营销技术解决方案43<br/>3.4 购买决策者45<br/>3.5 营销技术解决方案的采用45<br/>3.6 结语47<br/>3.7 参考文献47<br/>第4章 数字分析：品牌48<br/>4.1 数字品牌分析的益处48<br/>4.2 数字时代的品牌分析49<br/>4.3 品牌份额50<br/>4.3.1 声音份额51<br/>4.3.2 搜索份额52<br/>4.3.3 受众份额54<br/>4.4 品牌受众56<br/>4.4.1 总受众触及率56<br/>4.4.2 总受众关注度57<br/>4.4.3 总受众互动度58<br/>4.5 消费者自我概念与品牌个性的一致性58<br/>4.6 数字品牌分析的未来60<br/>第5章 数字分析：受众61<br/>5.1 什么是受众分析64<br/>5.2 受众分析用例65<br/>5.2.1 数字战略制定66<br/>5.2.2 内容策略制定66<br/>5.2.3 互动策略制定67<br/>5.2.4 搜索引擎优化67<br/>5.2.5 内容优化67<br/>5.2.6 用户体验设计68<br/>5.2.7 受众细分68<br/>5.3 受众分析工具类型68<br/>5.4 受众分析补充技术74<br/>5.5 对话类型75<br/>5.6 事件触发76<br/>第6章 数字分析：生态系统78<br/>6.1 生态系统分析79<br/>6.2 生态系统分析的产出81<br/>6.3 数字生态系统图82<br/>第7章 投资回报率83<br/>7.1 定义ROI84<br/>7.1.1 互动回报率84<br/>7.1.2 影响力回报率86<br/>7.1.3 体验回报率87<br/>7.2 正确地追踪ROI88<br/>7.2.1 理解自上而下的收益度量方法88<br/>7.2.2 利用自下而上的度量模型91<br/>7.3 度量数字营销有效性的三层模型方法94<br/>第8章 理解数字影响力96<br/>8.1 理解数字影响力的本质97<br/>8.1.1 “引爆点”现象98<br/>8.1.2 社群规则现象99<br/>8.2 制定现代媒体列表99<br/>8.3 使用匹配的工具101<br/>8.3.1 Klout101<br/>8.3.2 其他重要的影响者分析工具104<br/>8.3.3 定制影响力分析方法105<br/>8.4 线上影响力与线下影响力的对比106<br/>8.5 使用影响者列表107<br/>第9章 运用数字分析赋能营销方案110<br/>9.1 了解社交媒体版图分析111<br/>9.2 搜索和自媒体平台分析116<br/>9.3 开展媒体分析119<br/>第10章 改善客户服务体验121<br/>10.1 客户期望121<br/>10.2 社交客户服务的冲突124<br/>10.2.1 了解消费者126<br/>10.2.2 了解消费者意图127<br/>10.2.3 个性化消费者体验127<br/>10.3 社交客户服务模型128<br/>10.3.1 特定阶段的客户服务128<br/>10.3.2 局限阶段的客户服务128<br/>10.3.3 正式阶段的客户服务129<br/>10.3.4 达美航空案例129<br/>10.4 参考文献131<br/>第11章 利用数字分析进行危机预测132<br/>11.1 制定现代潜在危机事件管理计划133<br/>11.2 识别已知的潜在危机事件134<br/>11.2.1 制定已知的潜在危机事件列表135<br/>11.2.2 了解在线对话份额135<br/>11.2.3 搭建支持者和反对者画像137<br/>11.2.4 浅析影响者137<br/>11.2.5 呈现正确内容137<br/>11.2.6 了解正面和负面词汇138<br/>11.2.7 标记正确词汇139<br/>11.3 危机日的监控和实时报告140<br/>11.3.1 处理突发危机事件140<br/>11.3.2 制定内容计划141<br/>11.3.3 制定报告方案和报告节奏142<br/>11.3.4 危机期间的报告频率和报告内容142<br/>11.3.5 危机之后的报告频率和报告内容143<br/>11.4 危机结束后的历史修正144<br/>11.4.1 对基础研究的评估144<br/>11.4.2 识别关键的第三方平台及拟定内容同步发布方案145<br/>第12章 发布新产品146<br/>12.1 产品生命周期概览147<br/>12.2 产品生命周期—引入阶段148<br/>12.2.1 消费者对产品X有哪些反应150<br/>12.2.2 洞察消费者对产品X有哪些顾虑151<br/>12.2.3 哪些是消费者未满足或未表达的需求152<br/>12.3 产品生命周期—成长阶段152<br/>12.3.1 产品X被讨论、分享和评价的社群、网站及社交平台有哪些154<br/>12.3.2 哪些人是产品X的话题中的影响者154<br/>12.3.3 消费者对产品X零售及促销有何反应155<br/>12.4 产品生命周期—成熟阶段155<br/>12.4.1 围绕产品X而产生的消费者趋势和偏好有哪些157<br/>12.4.2 用户对其他相关产品的兴趣度如何158<br/>12.5 结语158<br/>第13章 制定研究计划159<br/>13.1 构建数据源列表160<br/>13.1.1 识别数据源160<br/>13.1.2 选择需要分析的渠道162<br/>13.1.3 识别搜索和源语言164<br/>13.2 确定研究方法165<br/>13.2.1 定义假设166<br/>13.2.2 分析的时间表168<br/>13.2.3 识别项目团队168<br/>13.2.4 确定分析的深度169<br/>13.2.5 构建编码框架170<br/>13.2.6 采用情绪分析方法170<br/>13.2.7 过滤垃圾邮件和机器人程序171<br/>13.3 参考文献172<br/>第14章 生成有价值的报告173<br/>14.1 构建报告174<br/>14.1.1 从后至前构建报告175<br/>14.1.2 报告格式177<br/>14.1.3 了解报告的时间表178<br/>14.2 交付报告179<br/>14.3 了解报告的用例180<br/>14.3.1 高管层用例181<br/>14.3.2 管理层用例181<br/>14.3.3 分析层用例182<br/>14.4 搭建中央信息存储仓库183<br/>14.4.1 指挥中心184<br/>14.4.2 基于网络的应用程序185<br/>第15章 数字数据的未来186<br/>15.1 见证数字分析标准的演进188<br/>15.1.1 回顾社交媒体聆听的演进史188<br/>15.1.2 深入展开搜索分析190<br/>15.1.3 唤醒受众分析的水晶球190<br/>15.1.4 预测内容分析的未来191<br/>15.1.5 了解影响者分析的全景图192<br/>15.2 了解数字分析的发展前景193<br/>15.2.1 消除分析人才的缺口193<br/>15.2.2 合理存储用户数据195<br/>15.2.3 数据源的持续整合196<br/>15.2.4 应对用户隐私顾虑196<br/>15.2.5 提高品牌对社交数据的可获得性197<br/>15.2.6 提高数据的干净度和准确性198<br/>15.2.7 CMO们面临的量化分析挑战198<br/>15.2.8 浅析机器学习和人工智能199<br/>15.3 参考文献200
内容摘要
本书全面分析介绍了数字营销领域，不仅对新平台、新指标、新的度量方式进行了详细解析，而且通过多种数字营销案例对工具在解读消费者行为方面的全过程应用进行了详细地描述，同时对市场上不同类别的工具进行了简要推荐介绍。本书语言轻松自然、通俗易懂，适用于现代的、以数据为导向的市场营销从业人员，或市场营销专业的高校学生。<br>
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