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　　老奶奶会不会买钢弹模型？
　　折扣战是最笨的行销？
　　刚刚说A，现在变B，1个顾客体内有24个比利？
　　茫茫人海中，如何找到VVIP摇钱金牛(cash cows)？
　　发问卷回来都勾「满意」，如何让顾客说真话？

　　别再猜了！大数据帮你看透人心
　　1条营收方程式 、5种顾客状态、10个关键指标

　　营收方程式＝有效顾客数 X 顾客活跃度 X 客单价
　　客户再多也只有5种状态
　　问题再难也只看10个指标

　　【用大数据玩行销？看看他们怎么做】

　　阿里巴巴──消费者动态标签：19个顾客标签，掌握顾客DNA
　　雀巢──摇钱金牛 VVIP：死忠顾客就是你的品牌军师
　　黛安芬──精准推荐模型：店里一定有一款商品他会买
　　艺文产业──向上&交叉行销：门外汉变鑑赏家，芭蕾舞剧迷也爱听相声
　　电影VOD ──自动化评分模型：不是好莱坞大卡司，也能冲上Top 10
　　湖南卫视快乐购──动态定价：500万名会员就有500万种价格

　　【膜拜大数据大神？CEO和行销人该知道的事】

　　疑惑1：数据这么大，满山金矿怎么挖？
　　Lean思考，先瞄准红心再开枪

　　疑惑2：数据这么难，怎么看穿数字背后的意义？
　　蹲好马步，问对QBQ，深入了解企业与商品才能做决策

　　疑惑3：大数据是科学，靠它准没错？
　　人是感性动物，好的决策是理性大数据＋感性厚数据的完美融合

　　疑惑4：数据无限大，资源却有限，怎么有效率用大数据？
　　把问题依严重程度与影响营收程度排序，层次性处理，人脑也需要降维

　　疑惑5：大数据行销成功的关键心法？
　　打带跑的市场策略，4支安打胜过1支全垒打

　　【还在拿旧地图找新行星？快跳上大数据战舰，来一趟宇宙奇航】

　　Before人口统计行销／After大数据行销
　　别再用男女分顾客，动机与行为才是关键
　　Before被动分析／After预测分析
　　看穿「瞬间决策」的祕密，冲动购物也有迹可循
　　Before 活动找人／After人找活动
　　顾客半夜3点逛网拍，赶快丢折扣讯息给他
　　Before人力密集／After数据密集
　　耗时费力的事交给电脑，行销人请做决策
　　Before有形调查／After无形侦测
　　不用问卷、不必占卜算塔罗，Log帮你读懂顾客心
　　Before事后检讨报告／After实验修正打带跑
　　丢掉悔过书！DIET做中学

　　知名国际品牌都在用，大数据C2B行销颠覆旧商业模式
　　行销人的第一本大数据书，教你「玩转」大数据

　　电影《回到未来》商业实战版，现在的战争，7天前就已定胜负

　　Timing！商战以秒计算，谁先掌握Timing就是赢家
　　Prediction！不打折扣战， 7天前就能预测消费者要买什么
　　黏着力！如何让新顾客源源不绝、老顾客念念不忘？
　　零时差行销！大数据侦测，在顾客离开前赶快跟他say hello
　　3T无缝行销！实时（real time）、适时（right time）、全时（all the time）滴水不漏

　　数据不是大就是美，你今天Lean了吗？

　　眼前有一座大金矿，含金量10%；还有一座小金矿，含金量90%，你会挖哪一座？

　　数据不是大就是美，善用Lean思考
　　问出问题背后的问题，才知道该往哪前进
　　20/80法则，锁定小而准数据，金矿就在自己家

各界推荐    

　　中国大数据教父 车品觉
　　台湾黛安芬总经理 康翔泰
　　台湾大学全球品牌与行销研究中心主任 任立中
　　北京清华大学数据科学研究院副院长 韩亦舜
　　App Works 之初创投创办人 林之晨

作者简介    

陈杰豪 (Tony)  

　　MIGO 执行长。

　　美国求学期间主修资讯工程（Computer Science），享受一边喝着啤酒一边写Code的生活，一毕业就进入世界知名CRM公司Siebel，顾问经验横跨医疗、金融、服务及软体产业，曾服务多家《Forbes》杂志全球排名500强公司。

　　22岁开始美国创业的冒险，成功地创办了3间公司，2010年回台湾投入CRM品牌MIGO的经营与转型。

　　2014年更带领MIGO与阿里巴巴集团签署台湾第一纸「大数据应用合作伙伴」合约。

　　怀抱着对这块土地和人才的使命感，希望帮助更多创业者走出国际格局，让台湾的创意、人才能被够世界看见。

　　MIGO：www.migocorp.com

推荐序
阿里巴巴集团副总裁 车品觉》
大数据「多即少，少即多」

黛安芬董事总经理 康翔泰》
企业，你大数据了没？

AppWorks 之初创投创办人 林之晨》
大数据，芝麻开门

北京清华大学数据科学研究院副院长 韩亦舜 》
发问力是最关键的能力

自序
MIGO 执行长陈杰豪 Tony》
Better Tomorrow, 用大数据改变世界

CH1
当大数据遇上行销／打一场《回到未来》之战

不再雾里看花》胜负不在数据，观点才能决定一切
克服盲人摸象》问对问题，才能找对答案
20/80法则》不是大就美，小而准数据含金量更高
零时差行销》从旧4P到新4P，预测下次购买时间
大数据＋厚数据》数据会说话？说话的是人

CH2
终结猜猜猜／把手按在顾客的脉搏上

人口统计标签vs.大数据标签》男女不重要，动机与行为才是关键
被动分析vs.预测分析》不只跑得快？能预测终点才是赢家！
活动找人vs.人找活动》不必再将就，100万种行销同时上线
人力密集vs.数据密集》你是靠工人智慧，还是人工智慧？
有形调查vs.无形侦测》还在发问卷？Log侦测喜好立现
检讨报告vs.实验报告》还在写悔过书？DIET做中学

CH3
从满足Need到预知Want／转动大数据，魔鬼藏在3个细节里

电商如何有效集客？》阿里巴巴：动态标签，掌握顾客DNA
食品业如何做精准行销？》雀巢：找到摇钱金牛VVIP
零售业如何不必再猜顾客心？》黛安芬：钻石型顾客关系管理
电影如何叫好又叫座？》电影VOD：评分模型预测最强卡司
文化业只能是小众市场吗？》艺文产业：用顾客DNA交叉行销
电视购物只能打折扣战？》湖南卫视快乐购：用推荐模型做动态定价

CH4
18个大数据新思维／拿旧地图怎么找到新行星

你能带公司跳上火箭吗？》CEO必须改变的9件事
现在的行销战，7天前就预知》行销人必须改变的9件事

CH5
全民大数据／我与车品觉的邂逅

大数据颠覆零售业》顾客是谁，人脸辨识一眼就知
大数据颠覆金融业》我的信用分数，我做决定
大数据颠覆保险业》保费缴多少，FB内容决定
大数据颠覆证券业》比别人早1分钟，预见股票走势
大数据颠覆房仲业》选房神器，帮你挑好屋
大数据颠覆医疗业》找医生看病，就像订机票
大数据颠覆人事顾问业》学校就业率，就是你的就业率
大数据颠覆影视业》下一部《纸牌屋》，卡司在哪里？
大数据颠覆游戏业》玩家数据，是行销利器吗？
大数据颠覆农业》种菜卖菜，先看数字怎么说

零时差行销》
从旧4P到新4P

大数据行销新4P，即时预测消费者状态和动态，零时差、零误差的个人化行销，1个人就是1个分众市场，行销命中率100%。

当大数据结合行销──大数据行销，将成为最具革命性的行销大趋势，大数据行销甚至可能颠覆奉行近半世纪的行销4P理论：产品（product）、价格（price）、促销（promotion）、通路（place）。大数据下的行销将产生一个全新的4P：人（people）、成效（performance）、步骤（process）和预测（prediction）。

最先提出新4P理论的是全球最具权威的IT研究与顾问谘询公司─顾能公司(Gartner Research)的副总裁Kimberly Collins，而我们将最后一个P（profit，利润）修正为预测（prediction）。

从旧4P到新4P，大数据行销究竟如何颠覆传统行销？

首先，企业应该从过去「经营商品」的思维，转向以人为核心的「经营顾客」，而大数据时代，正提供了观点转型的最好时机。大数据让「一对一行销」、「个人化行销」不再是天方夜谭，而是基本服务。

每一位消费者的购买时间、购买週期、购买特性都不相同，但是传统行销，无法做到很细致的个人化行销，多是大众行销或群体化行销。例如传统行销依据消费者的需求和差异性等，将市场区隔为各个不同族群。例如一家运动鞋品牌有7个市场区隔，然后搭配7个行销活动，往往已经耗费不少人力物力。

但是大数据时代的行销，市场区隔可以是7万个，相应的行销活动也有7万个，同时在系统上或平台执行，若像传统行销一样只能依赖人力去执行这7万个活动，几乎是件不可能的任务。

每个人的购买行为、消费习惯都不一样，但是传统行销因为资源与人力的限制，因此，往往只能是人去配合行销，而不是行销来配合人；当企业一次只能执行7个行销活动，自然只能是人找活动，而不是差异化的活动找人(people to campaign)。但是当行销活动有能力变成多达7万个，每一位消费者都可以从7万个活动中配对到最适合他的活动，因而翻转旧的行销观点，变成是人找活动，而不是活动找人。

于是，行销活动从人群到个人，市场区隔愈来愈小，或者说每个顾客都成为一个分众市场，个人化行销应运而生。

第1个P：人(People)
NES模型，再多的顾客问题都只分5种

在大数据时代，以人为核心，消费者存在两个最大特征就是异质性和变动性，其中又以变动性最难掌握。

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大数据玩行销：改变世界的18个大数据新思维，第1本把大数据变营业额的行销圣经 电子书 下载 mobi epub pdf txt 2024

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