行销研究：大数据与传统行销工具的结合 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• 市场营销
• 营销研究
• 大数据
• 数据分析
• 市场调研
• 营销策略
• 消费者行为
• 统计分析
• 商业智能
• 营销工具

　　1.结合大数据工具与传统行销工具
　　在大数据的时代，许多的问题不再需要查表、手算或操作计算机，只要透过电脑软体处理即可得到答案，因此本书将重点放在统计数值的解读与背后的行销意涵介绍。

　　2.结合网路工具与传统行销工具
　　在智慧型手机、IPad与网路无所不在的时代，问卷资料的蒐集方式更加多元，不再受限于传统的邮寄、电访或人员访谈。本书将会介绍如何使用网路工具设计与发放线上问卷。

　　3.结合行销理论与传统行销工具
　　在行销4.0的时代，行销内部与外部环境正快速的改变，但不论环境如何变动，背后的行销理论与原则是相同的。本书使用行销研究的工具来验证行销理论，让读者学习使用行销工具来解决行销问题。

　　4.结合行销实例与传统行销工具
　　在凡事讲求务实的时代，传授如何运用知识比知识本身更重要。本书利用课前的案例介绍与同学实际的期末报告为范例，说明如何活用课本的知识来帮助自己解决问题。

好的，以下是一本名为《数字时代的企业增长策略：从数据驱动到客户体验重塑》的图书简介，全方位探讨了在当前市场环境下，企业如何有效结合前沿数字技术与精细化运营，实现可持续增长。 --- 《数字时代的企业增长策略：从数据驱动到客户体验重塑》 目录概览与核心价值 在瞬息万变的商业环境中，增长不再是简单地增加投入，而是对市场脉搏的精准把握和对客户价值链的深度重塑。本书《数字时代的企业增长策略：从数据驱动到客户体验重塑》提供了一套系统化、实战化的增长框架，它摒弃了孤立的技术应用和陈旧的管理理念，专注于构建一个以数据为核心、以客户旅程为导向的敏捷增长生态系统。全书分为五大部分，层层递进，旨在帮助企业管理者和一线业务人员构建面向未来的增长能力。 --- 第一部分：数字原生增长思维的建立与转型（Foundations of Digital Growth） 本部分深入剖析了在数字化浪潮下，传统增长范式所面临的挑战，并提出了构建“数字原生”增长思维的必要性。我们首先界定了数字时代增长的本质——速度、反馈与可扩展性。 1.1 范式转移：从线性增长到指数级增长 详细分析了传统基于产品和渠道的增长逻辑如何被数据流和网络效应所颠覆。内容涵盖了平台经济的底层逻辑、连接效率的优化，以及如何识别和利用增长飞轮（Growth Flywheel）而非简单的漏斗模型。 1.2 数据治理与增长文化：构建决策的基石 增长的第一步是可靠的数据。本章重点探讨了企业内部如何建立统一的“单一事实来源”（Single Source of Truth, SSOT），确保所有营销、销售、产品团队基于一致且高质量的数据进行决策。我们介绍了一套实用的数据治理成熟度模型，并阐述了如何通过设立跨职能的“增长实验委员会”来培养自下而上的数据驱动文化。 1.3 敏捷与实验文化：最小可行增长测试（MVGT） 摒弃耗时过长的项目周期，本章引入了“最小可行增长测试”（Minimum Viable Growth Test, MVGT）的概念。重点讲解了如何设计高信噪比的A/B测试、多变量测试（MVT），以及如何在低风险环境中快速迭代关键增长假设。内容涉及增长实验的优先级排序矩阵（如ICE或PIE模型）的实战应用。 --- 第二部分：以数据为核心的客户理解与洞察（Data-Centric Customer Intelligence） 增长的动力源于对目标客户的深刻理解。本部分将焦点放在如何将海量数据转化为可执行的客户洞察。 2.1 客户生命周期价值（CLV）的深度建模 超越基础的LTV计算，本章引入了预测性CLV模型，结合了客户获取成本（CAC）和生命周期内各阶段的转化概率。探讨了如何利用马尔可夫链等模型，预测客户在不同触点上流失或升级的概率，从而优化资源分配。 2.2 行为分群与动态细分（Dynamic Segmentation） 传统的人口统计学细分已无法满足个性化需求。本书重点介绍了基于实时行为数据（如浏览深度、交互频率、内容偏好）的聚类分析（Clustering Analysis）应用。我们指导读者如何构建动态细分，使营销信息能随着客户行为的实时变化而自动调整。 2.3 归因模型的演进：从首次/末次到多路径贡献 传统营销的归因模型（如U型或末次点击）已失灵。本章详尽分析了基于数据驱动的归因模型（Data-Driven Attribution, DDA），特别是 Shapley Value 在分配不同接触点价值上的优势。重点在于如何为付费媒体、内容营销和销售接触点提供公平且准确的ROI评估。 --- 第三部分：全渠道客户旅程优化与触点设计（Omnichannel Journey Optimization） 本部分将抽象的数据洞察转化为客户体验的落地执行，聚焦于如何实现无缝、高效的全渠道旅程。 3.1 识别与修复旅程中的摩擦点（Friction Points） 运用漏斗分析（Funnel Analysis）和热力图/会话回放工具，识别客户放弃的关键环节。本章提供了一套系统性的“旅程地图审计流程”，重点关注跨设备、跨渠道（如从App到客服邮件）的信息一致性和体验流畅性。 3.2 个性化体验的规模化实现：内容与推荐引擎 探讨如何利用机器学习算法，在海量内容和产品中，为用户提供“千人千面”的体验。重点讲解了协同过滤（Collaborative Filtering）与基于内容的推荐的结合应用，以及如何设计一个能自我学习和优化的推荐系统，确保推荐结果不仅点击率高，更符合客户的长期价值。 3.3 增强型客户互动：对话式商务与自动化 介绍现代企业如何利用自然语言处理（NLP）技术驱动的智能客服和聊天机器人，实现24/7的即时响应。内容包括如何设计机器人的“升级路径”，确保复杂问题能平滑地转接到人工服务，维持高满意度。 --- 第四部分：技术栈的整合与增长基础设施建设（MarTech Stack Integration） 高效的增长离不开健壮的技术支撑。本部分指导读者如何选择、整合和最大化其营销技术栈（MarTech Stack）的价值。 4.1 构建现代化的客户数据平台（CDP） CDP是实现统一视图的核心。本书深入剖析了CDP的关键功能，包括数据摄取、身份解析（Identity Resolution）和激活能力。重点讨论如何确保CDP能与现有的CRM、邮件系统和广告平台实现双向、实时的同步。 4.2 自动化营销与工作流的精细编排 超越简单的邮件群发，本章关注复杂营销自动化流程的设计。探讨如何基于客户行为触发多步、跨渠道的自动化旅程（如针对高价值潜在客户的个性化视频跟进）。内容涉及流程图的绘制、触发条件的设定与异常处理机制。 4.3 技术选型的实用指南：避免“工具堆砌”陷阱 提供了一套评估MarTech工具的标准框架，强调互操作性（Interoperability）和未来可扩展性而非单一功能的强大。指导读者如何构建一个既能满足当前需求，又具备技术演进弹性的技术蓝图。 --- 第五部分：增长的长期主义：可持续性与伦理（Sustainability and Long-Term Vision） 增长策略的最终考验在于其可持续性。本部分着眼于如何在追求短期指标的同时，确保品牌健康和客户信任。 5.1 增长的平衡计分卡：超越虚荣指标 强调平衡效率指标（如CAC、转化率）与健康指标（如客户满意度NPS、品牌提及度、流失成本）。引入了“增长健康评分”（Growth Health Score）的概念，用于全面衡量增长的质量。 5.2 隐私合规与信任驱动的增长 随着全球数据隐私法规的日益严格，本章详细阐述了如何在合规的前提下进行数据利用。内容包括零方数据（Zero-Party Data）的策略性采集，以及如何通过透明化的数据使用政策，将隐私保护转化为提升客户信任和忠诚度的机会。 5.3 组织结构的再设计：赋能全员增长（Tribe Model） 探讨如何打破传统的部门壁垒，将增长职能嵌入到产品、工程和运营的各个环节中。介绍“增长部落”（Growth Tribe）的组织模式，确保技术、数据和业务团队能紧密协作，持续推动实验和优化。 --- 目标读者 本书适用于： 企业高层管理者（CEO/COO/CMO）： 需要理解如何系统性地将增长战略嵌入企业DNA，并构建支持该战略的技术与组织架构。 增长负责人（Head of Growth）： 寻求一套经过验证的、从假设到落地执行的完整框架。 数字营销与数据分析团队： 渴望掌握前沿的数据驱动技术和归因模型，将数据转化为实际的业务成果。 产品经理： 致力于将增长思维融入产品设计和迭代周期，构建内生的产品增长回路。 《数字时代的企业增长策略：从数据驱动到客户体验重塑》不仅是一本理论著作，更是一份行动指南，它将带领您的企业穿越数字迷雾，实现精细化、可持续的商业跃迁。

作者简介

林呈昱

　　现职：逢甲大学国际经营与贸易学系副教授

　　学历：英国爱丁堡大学行销博士

　　经历：
　　■ 全家便利商店基础／进阶数据课程教师
　　■ 味丹与欧都纳产学合作案主持人
　　■ 彰化高商商经科实习教师

　　荣誉：
　　■ 2017 Best reviewer award of IJBE
　　■ 103学年度逢甲大学校级教学优良教师
　　■ Best paper award of AM 2009
　　■ 指导学生参加行销竞赛多次获奖

　　专利：具加油棒功能之宝特瓶（新型第M441909号）

第一篇 何谓行销研究
第1章 行销研究介绍
第2章 找出既有趣又有意义的研究题目
第3章 行销资讯系统与次级资料
第4章 传统行销策略分析工具

第二篇 大数据资料的取得与分析
第5章 大数据资料特性与分析方法
第6章 大数据资料与顾客关系管理

第三篇 初级资料的取得
第7章 深入了解消费者想法：质化研究与资料的蒐集
第8章 新产品开发与概念测试
第9章 如何使用实验设计法来帮助完成行销研究案
第10章 行销研究的问卷设计
第11章 抽样、调查法与线上问卷

第四篇 初级资料的分析与呈现
第12章 行销研究的问卷编码与分析
第13章 问卷资料常用的分析工具
第14章 行销研究报告撰写与报告

评分☆☆☆☆☆

这本《行销研究：大数据与传统行销工具的结合》光听名字就觉得非常“有料”。我一向对那些能够融合新旧、古今智慧的著作情有独钟。在这个大数据爆炸的时代，很多人可能只看到了大数据带来的“新”，却忽略了传统行销方法中那些经过时间沉淀的精髓。这本书的出现，恰恰填补了这一块的空白。我迫切想知道，它会如何解读大数据对于市场细分、目标客群锁定、以及产品定位这些传统行销核心概念的影响。例如，大数据是否能帮助我们描绘出比过去更立体、更精准的消费者画像？是否能让我们更早地发现市场的新趋势，而不是事后诸葛亮？此外，我还特别好奇它会如何分析如何利用大数据来优化传统行销渠道的效果。比如，对于一个电视广告，大数据能否帮助我们预测哪个时段、哪个频道的效果最好？对于一个展会活动，大数据又能否帮助我们更有效地识别潜在客户，并规划最佳的互动方式？我相信，这本书如果能提供一些实用的数据分析工具的介绍，或者指导如何利用现有的数据平台，将数据转化为可执行的行销策略，那就太棒了。期待它能成为我工作中的一本“圣经”，指引我如何在复杂多变的市场中，找到最佳的行销出路。

评分☆☆☆☆☆

说实话，每次看到“大数据”三个字，我都有点眼晕。感觉好像离我有点远，又好像天天都在接触。这本书的书名“行销研究：大数据与传统行销工具的结合”一下子就抓住了我的眼球，因为它听起来非常接地气。我觉得它不是那种高高在上的理论书，而是真的能解决我们在实际工作中的问题的。我特别想知道，这本书会不会提供一些关于如何从海量数据中挖掘出有价值信息的方法。毕竟，数据很多，但真正有用的信息却很难找。如果它能教我如何用大数据来找到我的“金主”，找到那些真正需要我产品或服务的人，那该多好啊！还有，关于“传统行销工具的结合”，这一点也很吸引我。我一直觉得，很多老方法还是很有用的，比如口碑营销、内容营销，这些都需要有人的温度在里面。如果大数据能帮我把这些“有温度”的营销做得更“有智慧”，让它更精准地触达目标人群，那就太棒了。我希望能在这本书里看到一些具体的例子，比如，一家公司是如何利用大数据分析用户评论，来改进他们的产品包装的；或者，一家企业是如何通过分析社交媒体的互动数据，来策划一场成功的线下推广活动的。这些实际操作的经验，对我来说才是最宝贵的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《行销研究：大数据与传统行销工具的结合》就充满了智慧和前瞻性。在这个信息爆炸的时代，我们常常面临着如何有效利用有限的资源，达成最佳的行销效果的挑战。而“大数据”和“传统行销工具的结合”，恰恰点出了解决这一问题的关键。我非常期待这本书能为我提供一个全新的视角，让我看到大数据如何能够革新传统的行销思维和实践。例如，我很好奇书中会如何阐述大数据分析如何帮助我们更深入地理解消费者心理。是可以通过行为轨迹、消费习惯，甚至情感分析来预测消费者的购买意愿和偏好？又或者，大数据能否帮助我们识别出那些对品牌忠诚度最高、转化率最高的目标群体，从而实现更精准的投放？此外，我也非常期待书中关于“传统行销工具的结合”的论述。我想了解，在拥抱大数据的同时，我们是否还能保留并优化那些经典的行销手法，比如公关、事件行销、或者体验式行销？如果能够通过数据驱动，让这些传统的行销活动变得更加可衡量、可优化，那将是巨大的进步。这本书的价值，或许就在于它能为我们提供一套整合的行销解决方案，让我们能够在新旧工具的融合中，找到通往成功的最佳路径。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计和书名就给我一种强烈的时代感和实用性！“大数据”这个词本身就充满了吸引力，而“传统行销工具的结合”则让我看到了它务实的价值。我一直觉得，虽然科技在进步，但很多传统的行销方法仍然有它的道理，关键在于如何将新旧结合，发挥出最大的效益。这本书的标题恰恰捕捉到了这一点。我期待这本书能提供一些扎实的理论基础，让我理解在大数据时代，那些经典的行销策略是如何被重新诠释和应用的。更重要的是，我希望它能给出一些具体的案例分析，让我看到理论是如何落地，如何通过结合大数据分析，让传统的行销活动变得更加精准、有效。比如，如何利用社交媒体数据来优化广告投放，如何通过客户购买行为分析来改进产品推荐策略，或者如何将数据洞察应用到内容行销的创意构思中。如果书中能提供一些操作性的方法论，那对我来说就太有价值了。作为一个在行销领域打拼多年的从业者，我深知理论与实践之间的鸿沟，而这本书的定位似乎正是要填补这个鸿沟。我非常好奇它会如何解释大数据如何为传统行销带来“超能力”，又或者说，在拥抱大数据的同时，我们应该警惕哪些陷阱，保持哪些核心的行销智慧。期待阅读中！

评分☆☆☆☆☆

初拿到这本书，最吸引我的是它所传递出的“不落伍”的讯息。在这个瞬息万变的商业世界里，如果跟不上技术发展的步伐，很快就会被淘汰。特别是“大数据”这个词，近几年简直是无处不在，但也因为太泛滥，有时候反而让人觉得有些虚无缥缈。这本书的重点在于“结合”，这让我觉得它不会只是空谈理论，而是真的会教我们如何将那些高大上的技术，落地到实际的行销工作中。我特别想知道，书中会如何阐述大数据如何帮助我们更深入地理解消费者？是那种可以通过分析用户行为，预测他们的需求，甚至在他们自己意识到之前就满足他们？而且，它提到的“传统行销工具”又是哪些？是电视广告、报纸杂志、还是直邮？如果是这些，那么大数据如何赋能这些相对“老派”的工具，让它们焕发第二春？我脑海中浮现的画面是，一份报纸广告的投放，不再是简单的地理位置和人群特征，而是可以通过大数据分析，让特定阅读偏好的读者收到包含他们感兴趣内容的版本。这种精细化的运作，如果真的可行，那将是颠覆性的。这本书的价值，很可能就在于它能提供一条清晰的路径，让我们这些在行销前线摸爬滚打的人，能够真正拥抱大数据，而不是被它吓倒。