正版现货新书 大数据驱动的营销策略研究 9787510359118 殷君，李纯辉，张文著

第一章 大数据与现代营销策略概述

第一节 大数据的定义与发展历程

第二节 大数据在营销领域的应用

第三节 网络营销的演变与大数据的结合

第四节 电商平台如何运用大数据提升营销效果

第二章 大数据驱动下的消费者行为分析

第一节 大数据与消费者行为研究的关系

第二节 消费者数据的采集与分析方法

第三节 用户画像与个性化营销的实现

第四节 大数据如何影响电商消费者行为分析

第三章 大数据在电商平台营销中的应用

第一节 电商平台营销的现状与挑战

第二节 大数据提升电商营销精准度的策略

第三节 电商平台的数据分析与消费趋势预测

第四节 电商平台的个性化推荐系统与大数据应用

第四章 大数据支持下的精准市场细分

第一节 市场细分的传统方法与局限性

第二节 基于大数据的精准市场细分技术

第三节 电商平台的细分市场策略

第四节 大数据如何帮助精准定位潜在客户

第五章 大数据与个性化营销策略的实施

第一节 个性化营销的概念与价值

第二节 大数据如何支持个性化营销决策

第三节 电商平台的个性化营销实践

第四节 数据驱动的个性化产品推荐与定制服务

第六章 大数据与社交媒体营销

第一节 社交媒体营销的兴起与大数据的作用

第二节 大数据分析社交媒体用户行为

第三节 利用大数据实现社交媒体广告精准投放

第七章 大数据驱动的动态定价与促销策略

第一节 动态定价的基本原理与方法

第二节 大数据如何支持动态定价决策

第三节 电商平台中的大数据定价系统

第八章 大数据驱动的营销效果评估与优化

第一节 营销效果评估的传统方法

第二节 大数据在营销效果分析中的作用

第三节 电商平台营销活动的实时数据反馈

参考文献

二、大数据的起源

(一)大数据产生的技术背景

大数据的产生得益于技术的支撑。数据存储技术、计算能力和网络传输技术这三大要素发挥了决定性作用。数据存储技术的演进为大数据的产生奠定了坚实的基础。从早期的集中式存储到现代的分布式存储，这一转变不仅提升了数据的可靠性和可用性，还极大地增强了系统的可扩展性。以分布式存储为例，其通过将数据分散存储在多个节点，有效避免了单点故障风险，同时借助一致性哈希算法确保了数据均匀分布。这种技术特性为大规模数据集的管理提供了可能，进而为大数据的爆发式增长奠定了基础。

计算能力的提升为大数据处理创造了条件。随着并行计算和云计算技术的普及，传统单机处理模式逐渐被分布式计算架构所取代。映射归纳(MapReduce)使用户能够将复杂的计算任务细分为多个子任务，在集群的不同节点上并行执行，从而大幅缩短了整体处理时间。云计算平台的引人，进一步降低了企业获取高性能计算资源的成本，并增强了其灵活应对多变工作负载需求的能力。这些技术进步共同推动了大数据分析能力的提升，能够更高效从海量数据中提取有价值的信息。

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本书共分八章, 主要内容包括: 大数据与现代营销策略概述 ; 大数据驱动下的消费者行为分析 ; 大数据在电商平台营销中的应用 ; 大数据支持下的精准市场细分 ; 大数据与个性化营销策略的实施等。