AI营销-（从多渠道到全渠道）
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作者[丹麦]拉斯穆斯·霍林德(Rasmus Houlind) [英]科林·希勒（Colin Shearer）
出版社中国科学技术
ISBN9787523604229
出版时间2024-04
装帧其他
开本其他
定价68元
货号32089331
上书时间2024-07-02
商品详情
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作者简介
拉斯穆斯·霍林德（RasmusHoulind）全渠道和数字营销领域的思想领袖，在北欧多家知名公司任职，为当地许多大品牌提供全渠道销售策略、顾客体验管理、顾客关系管理、顾客终身价值管理、大数据和数字销售策略等领域的顾问服务。自2015年以来，他一直担任营销技术公司阿吉力克的首席战略官。
科林·希勒（ColinShearer）人工智能和高级分析领域的先驱和思想领袖，他设计和开发了克莱门汀数据挖掘系统，建模原理主要偏向于数学算法，目的就是通过对数据的整理、建模，挖掘出相关结果，指导管理实际；主要应用于数据量大的分析，或者连接至数据库进行分析。2016年12月，他进入总部设于芬兰的休士顿分析公司（HoustonAnalytics）担任首席战略官。
目录
第一章
客户识别与客户许可
第二章
数据收集
第三章
数据分析与人工智能
第四章
沟通与服务
第五章
绩效分析
第六章
组织和管理
结 语
致 谢
内容摘要
如何利用全渠道和人工智能来进行市场营销并取得商业成功？本书借鉴了全球营销专家的见解，以及最新的文章和文献，以六边形多渠道为中心，帮助衡量贵公司的全渠道营销进展，并突出营销重点，以确保你所采取的每一步都在不牺牲盈利能力的情况下不断改善客户体验。
精彩内容
人工智能和分析技术应用广泛，如何使用它们达成特定的营销目标？为了更好地理解它们，我们要深入了解传统的营销工作：细分市场。
传统的细分市场通过辨别客户的特征或行为等简单方式，识别不同的客群。营销人员对市场进行高级和（或）定性研究后做出假设并进行细分。
问题在于，这个以假设为基础的方法，得出的是营销人员主观定义的市场细分模型，而不是完全基于现实数据的模型。即使模型受到肯定且具有使用价值，它也无法跟上时代发展。在现代世界，客户行为偏好的变化速度很快，这意味着客户常会在不同的子市场间游移。这些市场的划分规则会跟不上时代，并且越来越不符合现实情况。
机器学习使数据驱动法成为可能。该方法基于客观的事实数据，使用聚类算法自动创建细分模型。为了方便阅读，本书作者称其为“自动细分市场”。这是本章开头有声读物公司马丁团队所采用的聚类类型。
聚类算法能应用在任何数据子集上。例如，公司可以根据客户的描述性属性、行为或结合这两个特征对他们进行聚类。算法自动生成的每个聚类都可以被视为一个细分市场。
正如在有声读物公司案例中了解到的，找到这些聚类的显著特征，你就能从中得出重要信息，并针对各个聚类完善营销活动。你可以使用聚类查看工具，帮助可视化这些信息，或者进一步使用机器学习算法自动提取聚类信息。例如，创建分类算法可以显示19号聚类与其他聚类的差别。
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