大数据经济新常态：如何在数据生态圈中实现共赢

图书标准信息

• 作者 [美]大卫·A·施韦德（David A.Schweide） 著；昝朦、沉香玉 译
• 出版社 中国人民大学出版社
• 出版时间 2015-08
• 版次 1
• ISBN 9787300217666
• 定价 49.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 224页
• 字数 176千字

【内容简介】

　　一本发展中国特色的经济新常态的最佳实践与指南。
　　未来三十年，因数据经济，人类将真正进入巨大的变革时代，进入一个由数据驱动的世界。在数据经济时代，决定产品的是用户，而不是企业，企业必须用产品和服务换取数据，用数据创造价值，实现价值互换、经济流通。未来的消费者、企业和整个社会也都将从数据经济中获利。
　　作为大数据领域的又一部力作，本书关注了大数据经济这一全新的领域。作者从企业、消费者和政府这三个重要角色出发，说明了个人消费者、企业创新者和政府将在塑造未来数字经济中所发挥的作用，探讨了数据经济的影响。书中将介绍数据是如何生成的，创新是是如何利用它的，以及政府和监管机构是如何努力保护个人利益的，充分展现三者在未来紧密的联系，揭示其中的新关系、新思维、新挑战与新机遇。本书适合分析师，企业高管、市场营销专家、咨询顾问以及所有对大数据感兴趣的人阅读。

【作者简介】

　　大卫·A·施韦德，是埃默里大学戈伊祖塔商学院市场分析中心的合作负责人兼营销学副教授，曾执教于威斯康星大学麦迪逊分校商学院。
　　他是客户关系管理和市场情报领域的专家，主要研究统计模型的发展和应用，并为理解顾客行为和管理决策提供建议。他的研究成果见于主流的经管期刊，如《营销学刊》、《营销调查》、《营销科学》和《管理科学》等。他在“营销科学研究所的青年学者”项目中被评选为学界带头人，在《诗人和宽客》所评选的40岁以下的前四十位研究员中榜上有名。

【目录】

第 1 章 大数据之外 /001
未来数据“宽客”哪家强/003
大数据的前世今生/005
大数据的特性/007
大数据是种战略吗/009
数据与决策的对决/010
数据和价值/011
价值互换，价值互惠/015
第 2 章 构建大数据驱动的精准营销 /019
回归营销的基础/020
如何应用市场分析/023
互联网企业：内容为王还是语境为王/027
社交（营销）网络/033
抛开数据，大同小异/038
你怎么看：上网行为如何暴露了我们自身/039
第 3 章 用大数据优化营销广告的精准定位 /041
传统媒体和新媒体也只是媒体/043
数据越优质，广告越精准/047
当传统媒体遇上新媒体/049
你生命的价值何在/054
找准时机才是王道/055
你的位置信息有何用/058
你怎么看：如何接触到今天的消费者/059
第 4 章 大数据改善公共服务 /061
数据能被用来保护公众和服务社会吗/063
关于公共数据的重大发现/065
质量胜于数量/067
过滤数据，广而告之/072
作为数据生产者的消费者/074
你怎么看：数据科学能造福公众吗/076
第 5 章 大数据经济的兴起 /077
大数据经济为什么能兴起/078
消费者与组织之间的数据交换/081
数据经济的基础：顾客至上的营销/087
用户为尊的数据投资/092
你怎么看：与用户合作/096
第 6 章 跨越大数据经济的鸿沟 /097
客户数据中的个人隐私/100
了解你的客户是谁 /101
为什么营销人员需要进行辩解 /105
过程的透明让客户放心 /109
共享数据的价值 /113
有关数据使用的法律问题/114
你怎么看：个人数据的分级/117
第 7 章 大数据驱动的定价策略 /119
基于需求的定价策略/120
通往地狱的消费者快车道/125
从差异定价中获益/128
如何既收集数据又让顾客满意/130
你怎么看：消费者数据的价值何在/136
第 8 章 对消费者数据的使用真的需要监管吗 /139
为消费者隐私估值/140
通过关联勾勒用户/143
数据共享全免费/146
消费者数据的成本/151
大数据驱动的消费者歧视/155
公众认同市场细分吗/157
你怎么看：能否通过“数据价值链”来保护消费者/160
第 9 章 数据资源的竞争 /163
想要数据？拿钱来/164
用产品和服务换取消费者数据/166
“数据全免费”获取模式/168
授权并知会消费者/171
重塑媒体格局/174
把消费者数据看作金融资产/177
数据经济时代需要监管者吗/179
数据监管会影响创新吗/182
教育是否要作为数据监管的一部分/182
消费者控制权能否确保竞争/184
你怎么看：消费者有权管理个人数据吗/186
第 10 章 大数据经济的未来 /187
走出进退两难的境地/188
对企业创新的影响/190
用户数据对企业竞争有多大帮助/191
更智能的业务到底能走多远/193
数据驱动型创新的成本/195
政府怎样做才合适/197
数字隐私权/199