本書是一本關於「客戶定位+精準行銷」的大數據實戰寶典，透過十五個專題?容、七十多個案例，幫你迅速抓住大訂單、大客戶，並透過 O2O、APP、LBS、微信、微博、微視的大數據行銷技巧，實現利潤猛增！
本書實用且易懂，實戰性強，將抽象的大數據落地到具體行業應用上；?容全面，方法多種多樣，透過大數據與行動互聯網各種微行銷工具相結合。
本書包括客戶行為精準分析、客戶精準定位、大客戶篩選與定位、提升客戶最佳體驗、客戶關係管理、產品訊息的精準行銷、互聯網大數據精準行銷、行動互聯網大數據精準行銷、APP 大數據精準行銷、微信大數據精準行銷、QQ 大數據精準行銷、O2O 大數據精準行銷、視頻大數據精準行銷、微博大數據精準行銷等?容。
本書適合對大數據、客戶分析和行銷感興趣的所有讀者，特別是客戶分析人員、企業行銷人員、創業人員和互聯網相關行業人士。
具体描述
深入解析前沿科技与管理实践：一本关于未来商业生态的深度洞察 本书聚焦于当前全球商业环境中最具变革性的两大支柱：前沿科技的深度融合与精细化的组织管理。它并非直接探讨数据分析或市场营销的具体技术细节，而是从宏观战略、组织架构重塑、以及跨界协作的复杂性三个维度，为决策者和行业变革者提供一套系统的思考框架。 第一部分：颠覆性技术的战略重构与企业适应性 本卷着重分析当前正在重塑产业格局的核心技术群——人工智能（AI）的下一代模型（如生成式AI的深入应用）、量子计算的潜在影响，以及生物技术与信息技术交叉领域（如合成生物学）的商业化路径。 1. AI的“深层智能”与决策自动化 我们探讨的不是如何使用现有的AI工具，而是企业如何构建适应“深层智能”时代的组织能力。这包括： 决策权力的重新分配： 当AI能够处理复杂、非结构化数据并给出高置信度的建议时，中层管理者的角色如何转变？本书分析了“人机协作决策回路”的建立，强调透明度、可解释性（XAI）在企业级应用中的必要性，以及如何在合规与效率之间找到平衡点。 知识资产的液化与流动： 分析企业内部知识如何被编码、解构并以新型态在组织内外快速流动。这要求企业放弃传统的层级式知识管理体系，转而采用动态知识图谱和自适应学习网络。 “智能基础设施”的构建： 深入剖析支撑下一代AI应用的计算范式（如边缘计算、联邦学习）如何要求企业对其IT基础设施进行革命性升级，以及如何平衡算力需求与能源效率的可持续性目标。 2. 量子时代的产业黎明：风险与机遇的评估 本书对量子计算的讨论侧重于其对信息安全、新材料研发和复杂优化问题的长期颠覆性影响，而非技术细节。 后量子密码学（PQC）的战略前置： 针对金融、国防及关键基础设施行业，分析了现有加密体系在未来量子计算机面前的脆弱性，并提出了企业应如何制定“先发制人”的加密迁移路线图。 模拟优势的捕捉： 研究了在制药、能源等领域，量子模拟可能在未来五年内带来的突破，指导企业识别哪些核心研发环节最先受益于这类计算能力。 3. 生物技术与信息技术的融合：从数据到生命科学 本章关注的是跨越物理和数字边界的创新，特别是生物科技如何利用大数据分析和自动化实验平台，催生新的商业模式。 数字孪生在生物系统中的应用： 分析如何构建人体器官、细胞群落乃至整个供应链的数字孪生模型，以实现药物筛选、个性化治疗方案的快速迭代。 监管与伦理的预先规划： 探讨快速发展的生物信息技术对现有监管框架的挑战，强调企业必须主动参与到伦理治理标准的制定中，以确保技术的社会接受度。 --- 第二部分：组织敏捷性与复杂系统管理 本部分将视角转向企业内部，探讨在技术快速迭代的背景下，组织结构、人才战略和文化建设必须进行的深刻变革。这关乎“如何运营”一个前沿技术驱动的实体。 1. 跨职能的“流动组织”设计 传统的部门墙成为创新的最大阻碍。本书主张采用更灵活、以任务为导向的组织形态： “平台化”的组织核心： 探讨如何将企业内部的通用能力（如数据处理、基础模型调用、合规审查）抽象为内部服务平台，供各个业务单元按需调用，而非重复建设。 项目制与持久团队的平衡： 分析何时采用快速组建的“突击队”去解决特定问题（如危机公关、技术选型），何时需要维护长期、稳定的“能力中心”来积累深厚专业知识。 “松耦合、强同步”的协作模型： 阐述如何在保持团队独立性的同时，确保关键节点信息的高效、无损传递，避免“信息孤岛”与“过度协调”的陷阱。 2. 人才战略的“赋能与重塑” 面对技术对岗位需求的快速更迭，企业必须从“招聘”思维转向“赋能”思维： 技能图谱的动态维护： 介绍如何建立一个实时更新的、覆盖所有员工技能的地图，用以识别组织当前的能力缺口和潜在的内部转型机会。 从专业化到复合化的培养路径： 强调培养具备“T型”甚至“π型”能力的复合人才——既有深厚的专业基础，又广泛了解相邻领域的知识，特别是技术与商业理解力的结合。 组织韧性（Organizational Resilience）： 探讨如何在不确定性中维持团队的心理安全感和持续产出能力，将风险暴露转化为学习机会的文化机制。 3. 价值网络的构建与生态治理 现代商业价值越来越依赖于复杂的外部协作网络。本书关注企业如何管理这些超出自身边界的合作关系。 伙伴关系的“垂直整合”与“横向协同”： 分析在供应链、研发外包中，企业应如何选择深度绑定（近乎内部化）的战略伙伴，以及如何管理大量松散的创新型合作者。 激励机制的设计： 针对多方参与的生态系统，设计公平且可持续的价值分配和知识产权共享机制，避免“搭便车”行为损害整体创新活力。 治理模型的迭代： 研究在涉及敏感数据共享或共同知识产权开发的联盟中，如何设计出既能保护核心利益，又能促进信息开放的治理结构。 --- 结语：面向未来十年的战略定力 本书的最终目标是帮助读者理解，在技术快速迭代的时代，真正的壁垒不再是单一技术的掌握，而是组织适应和整合复杂信息流的能力。 成功穿越下一波技术浪潮的企业，将是那些能够建立起清晰的战略方向（即“我们要做什么”），同时拥有高度灵活的组织架构和持续学习文化（即“我们如何快速调整去实现它”）的企业。本书提供的框架旨在指导读者建立这种战略定力与组织敏捷性的完美结合。
著者信息
图书目录
版權訊息
?容簡介
前言
第1篇 客戶定位篇
第1章 客戶行為精準分析
1.1 將數據變廢為寶
1.1.1 數據的收集
1.1.2 數據的挖掘
1.1.3 數據的分析
1.1.4 數據的應用
1.2 客戶行為分析
1.2.1 客戶類別分析
1.2.2 影響客戶行為的因素分析
1.2.3 重點數據分析
1.2.4 商業行為分析
1.2.5 客戶忠誠度分析
1.3 客戶特徵分析
1.3.1 目標消費群體分析
1.3.2 用戶行為習慣
1.3.3 客戶心理分析
1.3.4 客戶需求分析
1.4 客戶行為分析工具
1.4.1 Userfly
1.4.2 ClickTale
1.4.3 Mouseflow
1.4.4 mixpanel
1.4.5 測眼儀
第2章 客戶精準定位
2.1 客戶精準定位如何實現
2.1.1 客戶精準定位與客戶屬性
2.1.2 精準定位是企業行銷戰略的基本要素
2.1.3 客戶群定位
2.1.4 做好客戶細分
2.1.5 客戶精準定位的方法
2.2 企業品牌客戶定位的方法
2.2.1 什麼是企業品牌
2.2.2 什麼是品牌定位
2.2.3 大數據下品牌客戶定位策略
2.3 客戶精準定位的行業技巧
2.3.1 零售行業的客戶精準定位
2.3.2 房地產行業的客戶精準定位
2.3.3 餐飲行業的客戶精準定位
2.3.4 汽車行業的客戶精準定位
第3章 大客戶篩選與定位
3.1 如何進行目標客戶的篩選
3.1.1 為什麼要對客戶進行篩選
3.1.2 入圍客戶的基本資格和條件
3.1.3 什麼樣的客戶是好客戶
3.1.4 客戶的地理位置和區域條件
3.1.5 目標客戶的篩選方法
3.1.6 有效地篩選目標客戶
3.1.7 小客戶可能成為好客戶
3.1.8 大客戶的風險也大
3.2 如何利用大數據找到大客戶
3.2.1 數據是找到大客戶的基礎
3.2.2 如何利用數據
3.2.3 用數據全面分析客戶
第4章 提升客戶最佳體驗
4.1 大數據創造最佳客戶體驗
4.1.1 客戶體驗是留住客戶的重要手段
4.1.2 客戶體驗提升用戶的忠誠度
4.1.3 利用大數據提高客戶的滿意度
4.1.4 大數據促進個性化服務
4.2 改善客戶體驗的大數據工具
4.2.1 Oracle：集成式訊息技術改善客戶體驗
4.2.2 思迪博 MDM：主數據管理改善客戶體驗
4.2.3 IBM：InfoSphere 大數據分析平臺
4.2.4 Google：BigQuery
4.2.5 亞馬遜：彈性 MapReduce
4.2.6 英特爾：Hadoop 商業發行版
4.2.7 微軟：PDW、SQL Server 2012
4.2.8 NetApp：StorageGRID
4.2.9 惠普：Vertica 分析平臺
4.2.10 Sybase：Sybase IQ 關係型數據庫
4.3 大數據改善客戶體驗應用案例
4.3.1 英國酒吧用大數據分析客戶喝什麼
4.3.2 大數據帶給觀眾逼真的影視特效
4.3.3 大數據讓無人駕駛成為可能
4.3.4 大數據保障行車安全
4.3.5 大數據告訴你他（她）是否靠譜
4.3.6 安聯全球救援成功實施
第5章 客戶關係管理
5.1 認識客戶關係管理
5.1.1 什麼是 CRM
5.1.2 CRM 的功能
5.1.3 建立強大 CRM 的好處
5.1.4 如何選擇 CRM 軟件
5.1.5 CRM 應用模式
5.2 大數據與 CRM 行銷
5.2.1 大數據客戶管理的潛質
5.2.2 大數據與 CRM 的發展
5.2.3 CRM 與大數據加速走向融合
5.2.4 大數據在 CRM 中的具體應用
5.3 大數據客戶關係管理應用案例
5.3.1 北京移動用大數據增強競爭力
5.3.2 人人遊戲網用大數據瞭解玩家
5.3.3 Farmeron 用大數據促成農業增產
5.3.4 迪士尼用大數據提升遊客樂趣
第2篇 精準行銷篇
第6章 產品訊息的精準行銷
6.1 瞭解精準行銷
6.1.1 什麼是精準行銷
6.1.2 精準行銷的前提
6.1.3 精準行銷的方法
6.2 企業產品的大數據行銷策略
6.2.1 大數據提升企業核心競爭力
6.2.2 企業產品的精準訊息投放步驟
6.2.3 大數據精準行銷的依據和方式
6.2.4 產品訊息精準推廣形式
6.2.5 企業廣告精準分發技術
6.2.6 科學地投放產品行銷訊息
6.3 產品訊息精準行銷案例
6.3.1 HSE24 利用大數據降低退貨率
6.3.2 《紙牌屋》實現影視訊息的精準行銷
6.3.3 「哆啦寶」打造精準行銷平臺
6.3.4 上品折扣的全渠道精準行銷
第7章 互聯網大數據精準行銷
7.1 互聯網精準行銷創造全新價值
7.1.1 互聯網是大勢所趨
7.1.2 互聯網行銷中需要做的工作
7.1.3 被互聯網包圍的客戶
7.1.4 大數據下的電子商務行銷
7.2 互聯網大數據精準行銷方法
7.2.1 搜索引擎行銷
7.2.2 即時通信行銷
7.2.3 病毒式行銷
7.2.4 網絡口碑行銷
7.2.5 網絡直復行銷
7.2.6 網絡軟文行銷
7.3 互聯網大數據精準行銷案例
7.3.1 迅雷看看用大數據分析用戶
7.3.2 大數據助力樂蜂網精準行銷
7.3.3 京東用大數據造就電商巨頭
7.3.4 大數據讓 AdTime 精準投放廣告
7.3.5 PPTV 用大數據打造個性化用戶體驗
第8章 行動互聯網大數據精準行銷
8.1 瞭解行動互聯網行銷
8.1.1 什麼是移動終端
8.1.2 什麼是行動互聯網
8.1.3 什麼是移動行銷
8.1.4 行動互聯網的用戶分析
8.1.5 移動行銷的主流類型
8.1.6 二維碼助移動行銷一臂之力
8.2 行動互聯網大數據精準行銷該怎麼做
8.2.1 大數據與行動互聯網
8.2.2 大數據幫助行動互聯網實現精準行銷
8.2.3 移動電商的大數據精準行銷策略
8.3 行動互聯網大數據精準行銷案例
8.3.1 電子二維碼促進會員消費
8.3.2 火爆的女性精準導購社區
8.3.3 Third Love 的特殊行銷使命
8.3.4 酒店用大數據實現快捷訂房
第9章 APP 大數據精準行銷
9.1 瞭解 APP 行銷
9.1.1 什麼是 APP
9.1.2 什麼是 APP 行銷
9.1.3 APP 行銷模式
9.2 APP 大數據精準行銷的方法
9.2.1 什麼是 LBS 位置精準定位
9.2.2 LBS 的應用模式
9.2.3 LBS 需要數據支撐
9.2.4 APP 精準行銷需要大數據
9.2.5 大數據實現 APP 的精準行銷
9.3 APP 大數據精準行銷案例
9.3.1 大數據實現一嗨租車 APP 行銷
9.3.2 沃爾瑪用 APP 幫你選購
9.3.3 優衣庫的創意服務 APP
9.3.4 領先亞洲酒店預訂的 Agoda APP
9.3.5 海底撈 APP 帶來多功能豐富體驗
9.3.6 塔吉特 APP 幫助用戶找商品
9.3.7 可口可樂的植入式行銷
第10章 微信大數據精準行銷
10.1 瞭解微信行銷
10.1.1 不平凡的微信行銷平臺
10.1.2 微信行銷的基本功能
10.1.3 微信行銷知多少
10.1.4 微信行銷的 6 大模式
10.2 大數據實現微信精準行銷
10.2.1 大數據時代微信的行銷環境
10.2.2 大數據下的微信行銷更有價值
10.2.3 大數據讓微信行銷更精準
10.3 微信大數據精準行銷案例
10.3.1 微信賣水果，每月狂賺 4 萬
10.3.2 南航用微信實現精準服務
10.3.3 布丁酒店的微信客戶訂房服務
10.3.4 餐飲行業巧用 LBS 定位
10.3.5 歐派電動車的精準互動
10.3.6 微信賣酒，月銷 5 萬
10.3.7 微信讓景區避擁堵
第11章 QQ 大數據精準行銷
11.1 QQ 是精準行銷的寶庫
11.1.1 強大的 QQ 行銷平臺
11.1.2 QQ 精準行銷必會的功能
11.1.3 QQ 帳號設置技巧
11.1.4 精準添加 QQ 好友
11.1.5 行銷交流的 5 大技巧
11.1.6 QQ 空間行銷的具體應用
11.2 大數據讓 QQ 行銷更精準
11.2.1 大數據開闢 QQ 精準行銷新路徑
11.2.2 大數據實現 QQ 精準行銷
11.3 QQ 大數據精準行銷案例
11.3.1 紅米在 QQ 空間成功行銷解析
11.3.2 西瓜皮上的 QQ 行銷
11.3.3 聯想筆記本的 QQ 秀徽章
第12章 O2O 大數據精準行銷
12.1 走進 O2O 行銷世界
12.1.1 生活在 O2O 世界裡
12.1.2 O2O 行銷的策略
12.1.3 O2O 模式的核心
12.1.4 O2O 的行銷策略
12.1.5 O2O 的行銷平臺
12.2 大數據實現 O2O 精準行銷
12.2.1 大數據對於 O2O 行銷的重要性
12.2.2 大數據下 O2O 的行銷模式
12.2.3 大數據讓 O2O 行銷更精準
12.3 O2O 大數據精準行銷案例
12.3.1 寶島眼鏡的 O2O 行銷之路
12.3.2 日本麥當勞的 O2O 精準行銷
12.3.3 阿里巴巴 O2O 實現線上線下合作共贏
12.3.4 聚美優品實現 O2O 雙渠道行銷
12.3.5 大悅城的 O2O 精準行銷
12.3.6 美特斯邦威的 O2O 雙線行銷戰略
第13章 大數據下的視頻精準行銷
13.1 繪聲繪色的視頻行銷
13.1.1 視頻行銷知多少
13.1.2 視頻行銷之微視頻行銷
13.1.3 視頻行銷的商業價值
13.1.4 視頻行銷的技巧
13.1.5 視頻行銷的行銷策略
13.2 大數據讓視頻行銷更精準
13.2.1 數據是視頻行銷的幕後推手
13.2.2 數據化的視頻精準行銷
13.3 大數據視頻精準行銷案例
13.3.1 節目冠名也是精準行銷
13.3.2 別克轎跑系十二星座微電影
13.3.3 《I Know U》的產品植入
第14章 大數據下的微博精準行銷
14.1 微博行銷知多少
14.1.1 瞭解微博行銷
14.1.2 微博行銷的優勢
14.1.3 微博行銷的步驟
14.1.4 微博行銷的商業價值
14.2 大數據實現微博精準行銷
14.2.1 微博精準行銷的五大要素
14.2.2 用大數據精準尋找用戶
14.2.3 大數據下微博精準行銷策略
14.3 大數據微博精準行銷案例
14.3.1 伊利微博打造「我的世界盃」
14.3.2 京東聯手騰訊微博吸納粉絲
14.3.3 凡客誠品用微博服務用戶
第15章 大數據精準行銷在各個行業的應用
15.1 大數據在餐飲行業的精準行銷
15.1.1 農夫山泉用大數據精準賣水
15.1.2 「好友美食」為你找餐館
15.1.3 絕味用大數據賣鴨脖
15.2 大數據在金融行業的精準行銷
15.2.1 工商銀行用大數據試水精準行銷
15.2.2 交通銀行用大數據構建行銷系統
15.2.3 浦發銀行的「電商通」
15.2.4 招商銀行大數據下的創新行銷
15.2.5 平安財險用大數據擴張業務
15.3 大數據在銷售行業的精準行銷
15.3.1 柚子舍用數據揭開「美麗真相」
15.3.2 「丁丁優惠」精準行銷助手
15.3.3 耐克用大數據定位新產品
15.4 大數據在汽車行業的精準行銷
15.4.1 福特用大數據來製造皮卡
15.4.2 比亞迪的大數據精準行銷之路
图书试读
用户评价
评分
這本《實戰大數據：客戶定位和精準行銷》的書名聽起來就讓人眼睛一亮，特別是對於我們這些在台灣市場打滾多年的行銷人來說，「客戶定位」跟「精準行銷」根本就是我們每天在跟時間賽跑的兩大課題。我特別期待它能提供一些真正落地、而不是紙上談兵的實戰案例。畢竟，理論誰都會講，但問題是，面對台灣複雜的電商生態、競爭激烈的實體通路，以及消費者越來越挑剔的口味，怎麼樣把那些高深的數據模型，轉化成能直接提升轉換率的行動方案，才是真功夫。我希望書中能深入探討如何克服資料孤島的問題，因為在很多企業裡，行銷部門的數據跟業務部門的數據根本就是分開的，導致我們看到的客戶輪廓永遠是破碎的。如果能提供一套標準化的流程，教我們如何串連這些點，並且利用台灣特有的節慶、文化脈絡來做更細緻的區隔定價和推播策略，那就太棒了。總之，我對這種強調「實戰」二字的書籍有著高度的期待，希望它不是又一本只會引用國外名詞的翻譯書，而是真正理解台灣中小企業在資源有限下，如何運用大數據工具做出聰明決策的工具書。
评分現在的行銷趨勢，大家都說要個人化（Personalization），但真正的挑戰在於，如何大規模地做到「有感」的個人化，而不是那種「親愛的王先生，您上次買的XX我們補貨了」這種機械式的推播。我希望《實戰大數據》能深入探討如何利用機器學習模型來實現動態內容優化（DCO）。想像一下，系統能根據當下瀏覽的用戶，即時調整網頁上Banner的圖片、文案的語氣，甚至推薦的價格帶，這才是真正嚇人的精準行銷。不過，這類技術往往需要大量的資料清洗和模型訓練，這對很多台灣企業來說是個巨大的門檻。所以，我更期待書中能提供一些「輕量級」的實施方案，或許是推薦一些SaaS工具的整合應用，讓中小型企業也能負擔得起並快速部署，而不是一開始就要組建一支昂貴的資料科學團隊。這種接地氣的解決方案，才是台灣市場最需要的「實戰」智慧。
评分身為一個在傳統產業轉型的行銷主管，我對「客戶定位」這塊的需求是極度務實的。我們常常覺得自己有客戶數據，但實際上只是有一堆交易紀錄，缺乏對客戶「行為意圖」的深層理解。我一直在尋找能夠幫助我從「誰買了」進階到「為什麼買」以及「接下來還會買什麼」的書籍。這本標榜實戰的書，我期望它能提供一個清晰的框架，教我們如何利用RFM模型（近因、頻率、消費金額）進行基礎分群後，再疊加行為數據（如網站停留時間、瀏覽的產品類別、客服互動記錄）來建立更細膩的TA輪廓。台灣的市場環境變化快，消費者的忠誠度不像過去那麼穩固，如何設計出能夠有效提高LTV（客戶終身價值）的客製化溝通腳本，才是考驗真章的地方。如果書中能提供幾個不同產業別（例如零售業對比B2B服務業）的定位範例和對應的溝通策略差異，那對我來說，這本書的價值就遠超過定價了。
评分坦白講，市面上關於數據分析的書籍多如牛毛，大多都是在講述工具的操作介面，像是Python或R的語法教學，不然就是把一堆複雜的統計學名詞搬出來嚇人，但真正能讓人學會「如何從數據中提煉出商業洞察」的，鳳毛麟角。我對這本《實戰大數據：客戶定位和精準行銷》的興趣點，完全聚焦在「精準行銷」這四個字上。我猜測它應該會花大量篇幅去拆解「客戶旅程地圖」（Customer Journey Map）在數據驅動下的全新樣貌。舉例來說，一個客戶可能在Facebook上看到廣告、隔天搜尋了幾次關鍵字、但最後是透過Line的官方帳號的限時動態才被成功轉換。這種跨渠道的複雜路徑，傳統的歸因模型根本難以有效計算ROI。我非常希望作者能分享一套行之有效的、能適用於台灣Line/FB/IG生態的歸因架構，並且展示如何利用這些資訊來動態調整下一波的廣告預算分配，而不是等到活動結束才在那邊事後諸葛。如果能看到一些實際的儀表板設計範例，說明哪些指標是關鍵中的關鍵，那就更具備參考價值了。
评分從台灣本土的視角來看，數據隱私和法規遵循（如個資法）始終是懸在頭上的一把劍。尤其是在強調數據打通的同時，如何確保資料的安全性和合規性，是行銷人員必須審慎考慮的。我期望這本書在談論各種先進的定位技術時，能誠實地面對這個現實，提供一些在符合台灣法規框架下，進行數據採集、儲存和分析的最佳實踐。例如，匿名化處理的層級、同意（Consent）機制的設計，以及如何建立企業內部的數據治理流程，讓行銷人員在追求精準的同時，不會踩到法律的地雷。如果書中能有一章專門探討「負責任的數據行銷」，提供清晰的風險提示和預防措施，那麼這本書就從一本單純的技術指南，升級成一份涵蓋策略與風險管理的企業寶典，這對追求長遠發展的台灣企業來說，無疑是極具吸引力的。
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 ttbooks.qciss.net All Rights Reserved. 小特书站 版权所有