营销侦探：用数据解密商业真相
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广东广州
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作者付宇骄 著
出版社机械工业出版社
ISBN9787111765240
出版时间2024-12
装帧精装
开本16开
定价89元
货号1203466771
上书时间2024-12-19
商品详情
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目录
目 录<br /><br />前 言 商业数据就像侦探小说<br />致 谢<br />测试题<br /><br />第1部分 营销和数据的前世今生<br /><br />第1章 营销这个商业游戏，谁在玩 2<br />1.消费者：游戏的起点 3<br />2.商家：游戏玩家 6<br />3.媒体：从媒介到游戏规则制定者 9<br />4.营销公司：游戏方法论探索者 11<br />5.第三方公司：裁判 13<br />思考练习 15<br /><br />第2章 数据帮助营销决策 16<br />1.数据是资源，也是生意? 16<br />广告主：要么省钱，要么赚钱? 17<br />媒体和营销公司：钱没白花 18<br />第三方公司：数据积累和沉淀 19<br />2.数据与营销的关系在互联网时代之前已经存在 20<br />量化研究：媒体和消费者的两个面向 20<br />质化研究：人机协同下的技术发展 24<br />传统营销效果评估方法的局限性 26<br />“大数据”时代到来 27<br />3.对“大数据”的误解与修正 30<br />数据≠数字（Data≠Number） 30<br />大≠多，数据多不一定能解决问题 32<br />“大数据”就是比“小数据”好吗 33<br />去除技术滤镜，数据原本很简单 34<br />思考练习 36<br /><br />第2部分 “大数据”时代下的营销真相<br /><br />第3章 营销模型的变与不变 40<br />1.营销模型中的“变”量 40<br />从商家视角到消费者视角：4P与4C 41<br />从被动到主动：AIDA与AISAS 42<br />从广告到经营：AARRR与AIPL 44<br />从转化到分享：“漏斗”与“波纹” 46<br />从线性到乱序：5A 49<br />2.营销模型中的“不变”量 50<br />整合营销下的POE模型 51<br />POE模型与数据业务的关系 54<br />思考练习 55<br /><br />第4章 Paid Media：浪费的广告预算去哪儿了 58<br />1.广告监测的基本原理 58<br />消费者在媒体上看广告 59<br />品牌方针对媒体类型分配预算 62<br />互联网广告排期 63<br />互联网广告计费方式 67<br />第三方公司如何监测媒体 69<br />2.广告监测的维度和指标 74<br />基础指标 75<br />监察指标 78<br />优化指标 81<br />3.案例：广告监测评价媒体效果 83<br />媒体许诺的曝光点击是否达标 84<br />是否存在异常数据 86<br />未来投放有哪些优化空间 88<br />思考练习 92<br /><br />第5章 Owned Media：用户来看我，我好看吗 94<br />1.自有网站和H5的监测原理 95<br />从HTML说起 95<br />消费者进入品牌网站之前 97<br />品牌方针对自有网站的监测 99<br />2.网站和H5监测的指标 100<br />基础指标 100<br />兴趣评估指标 104<br />热力图插件 106<br />3.案例：网站监测评价活动效果 108<br />案例1：异常数据排查 108<br />案例2：广告和网站优化分析 110<br />思考练习 113<br /><br />第6章 Earned Media：社交数据撬动粉丝力量 115<br />1.社交媒体和数据的基本概念 116<br />社交媒体与社会化营销 116<br />社交数据的获取、解析、结构化 118<br />2.社交媒体数据的指标 119<br />互动指标 120<br />舆情指标 120<br />关系指标 122<br />指标解读误区 123<br />3.案例：社交媒体数据分析的5大场景 125<br />日常舆情监测与活动效果评估 126<br />品牌负面处理和危机公关 129<br />消费者需求挖掘与新产品探索 132<br />代言人与KOL选择 134<br />账号分析与客户关系管理 138<br />思考练习 142<br /><br />第7章 POE模型下的行业变革与机会 148<br />1.Paid Media：程序化广告与动态优化 149<br />程序化广告趋势成为共识 149<br />数据如何在程序化广告中发挥作用 154<br />从投放程序化到创意自动化 156<br />2.Owned Media：从营销数字化到经营数字化 158<br />第一、二、三方DMP 158<br />DMP,CRM与CDP 159<br />从数据分析到IT项目管理 161<br />3.Earned Media：从社交媒体到社会化运营 165<br />数据助力互联网社交化运营 165<br />从Web2.0到Web3.0的新可能 167<br />思考练习 169<br /><br />第3部分 入门三部曲：从0到1做好营销数据分析<br /><br />第8章 营销数据分析的第一步：理解数据 173<br />1.测试你的Data Sense 174<br />我的工资有没有拖后腿？—平均数和中位数 176<br />为什么总是广东省第一？—绝对值与大盘值 178<br />分母太小，百分比无意义—比例与绝对值 180<br />2.数据统计的基本概念 181<br />数据的类型 181<br />数据的集中趋势描述 183<br />数据的离散程度描述 185<br />思考练习 187<br /><br />第9章 营销数据分析的第二步：模仿学习 190<br />1.粗读报告要看四件事 191<br />研究目的 191<br />数据来源和数据获取方式 193<br />维度和指标 197<br />研究的有效性 201<br />2.营销报告模仿实例 202<br />一份报告怎么看 202<br />日积月累怎么做 211<br />思考练习 214<br /><br />第10章 营销数据分析的第三步：创造实践 215<br />1.完成数据分析报告的流程 215<br />需求沟通 217<br />报告框架和流程规划 218<br />数据收集和整理 223<br />可视化和产出洞察 225<br />结论汇报和校正 229<br />2.完成第一份数据报告 231<br />拿自己的数据来练手 232<br />找公开数据来研究 239<br />思考练习 243<br /><br />第4部分<br />工具箱：入门商业分析的MNK<br /><br />第11章 Excel：基础但不“小白”的分析工具 247<br />1.数据录入：你的打开方式对吗 247<br />文件格式：让表内数据成行成列 248<br />数据格式：无法计算都因为这步没做 251<br />证明你不是小白：数据验证 255<br />2.数据整理：至少要看三眼 258<br />第一眼就能看出来高低的数据 259<br />第二眼才算规整的数据 266<br />第三眼需要借助公式的数据 276<br />证明你不是小白：VLOOKUP公式 281<br />3.数据透视表：花20%的精力解决80%的问题 288<br />数据透视表：不会公式也能分析 288<br />证明你不是小白：以终为始，想在做前 295<br />思考练习 297<br /><br />第12章 PPT：不是排版工具，而是表达工具 301<br />1.信：正确精准地可视化，确保信息可见 302<br />一个图表的“三要一不要” 302<br />一页数据PPT的“上中下”原则 309<br />一份报告的“必要”“可要”“不要” 311<br />2.达：准确提炼数据结论，确保观点可用 312<br />没有框架就没有观点?? 312<br />让框架符合“金字塔原理” 314<br />从数据描述到观点输出 318<br />3.雅：排版服务于观点，让报告可传播 320<br />页内逻辑为关系服务 320<br />页间逻辑为结构服务 324<br />思考练习 331<br /><br />结语 332<br />参考文献 335
内容摘要
想象一下，你是一位侦探，而数据是揭开商业谜题的线索。本书将带你踏上一段奇妙的旅程，探索营销世界中的数据宝藏，并帮助你成为一位“商业侦探”。
从“大数据”的起源到最新趋势，从广告监测到社交媒体分析，本书用通俗易懂的语言和趣味化的比喻，带你深入了解营销数据的世界。
你将学习如何像侦探一样解读数据，寻找商业真相，并最终成为一位能够利用数据做出明智决策的营销高手。不论你是想要转型的传统营销人，还是想要了解业务的技术同事，抑或是对数据充满好奇的探索者，这本书都能为你提供宝贵的知识和工具。
让我们一起开启这场数据之旅，探索营销世界的无限可能!
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★ 成为利用数据做出明智决策的营销高手！
★ 以商业营销场景为核心，有趣、有料又好用！
第1部分，营销和数据的前世今生。建立“营销”和“大数据”领域重要概念的共识。
第2部分，“大数据”时代下的营销真相。讲解硬核数据监测原理，分享行业的发展趋势和职业新可能。
第3部分，入门三部曲：从0到1做好营销数据分析。说明学习数据分析的思路和方法，可能有颠覆性认知，比如“有些时候，看报告比写报告更重要”。
第4部分，工具箱：入门商业分析的MNK（最少必要知识）。只需要最重要的几个方法，就不再是数据分析“小白”。
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