大数据营销

大数据营销

作者:陈志轩

出版社:电子工业

出版年:2019年11月

ISBN:9787121361777

所属分类:经济金融

书刊介绍

《大数据营销》内容简介

近年来,大数据技术迅猛发展,正在积极地影响着社会的各个领域,掀起了一场全球性发展的浪潮。从国外的应用实例来看,早期大范围的大数据应用始于零售行业。通过对客户的消费习惯、地理位置、购买时间以及社交信息等的大数据分析,实施精准营销,取得了显著的效果,如 Google、Amazon、Facebook、Target 等。随之而来的影响,正在迅速渗透到多个行业领域,颠覆着传统的商业工具。
这股浪潮也正在推动着高等教育改革。植根于移动互联网发展,以大数据、云计算等新技术为抓手的“新商科”人才培养理念呼声愈高。从人才培养体系来看,“新商科”意味着要打造应对商业3.0时代的新的商业核心课程。商业3.0时代是新技术颠覆下的消费模式创新融合和商业工具变革。那么大数据作为当下新技术中的主旋律,当然要被学习和使用。不同于理工科专业人才的定位,对于商科学生,对大数据技术的理解和掌握究竟要在哪个层面,对于新技术变革下的业务分工又在哪个具体领域擅长,成为高等院校亟待解决的课题。
陈志轩,男,华南理工大学广州学院副教授、电子商务系主任、智能商务研究所所长;另一位作者,马琦,华南理工大学广州学院管理学院、任市场营销系副主任。

作品目录

前言
第1章:走进大数据世界
【学习目标】
【思维导图】
【开篇故事】
1.1、数据、信息与商业信息
1.1.1、数据
1.1.2、信息与商业信息
1.1.3、商业信息的生成过程与特点
1.1.4、商业信息的搜集渠道
1.2、数据产业的发展
1.3、大数据的内涵
1.3.1、大数据的定义
1.3.2、大数据的特征
1.3.3、大数据技术产生的背景
1.3.4、大数据的应用领域及处理流程
1.4、大数据的技术架构和常用工具
1.4.1、大数据的技术架构
1.4.2、大数据的技术内容
1.4.3、大数据的技术工具简介
1.4.4、市场分析师的大数据分析工具
本章小结
【延伸阅读】
【实验与思考】
第2章:大数据营销概论
【学习目标】
【思维导图】
【开篇故事】
2.1、大数据营销的基础
2.1.1、大数据营销的含义
2.1.2、大数据营销的特点
2.1.3、大数据营销的运营方式
2.2、大数据营销的发展
2.2.1、数字营销
2.2.2、社交媒体营销
2.2.3、移动营销
2.3、大数据营销的革新和应用
2.3.1、对传统营销的革新
2.3.2、大数据营销的应用
2.4、基于大数据处理流程的营销能力
本章小结
【延伸阅读】
【实验与思考】
第3章:产品预测与规划
【学习目标】
【思维导图】
【开篇故事】
3.1、大数据背景下的产品层次分析
3.2、用大数据预测新产品
3.2.1、大数据背景下新产品开发的特点
3.2.2、大数据背景下新产品开发的流程
3.3、大数据背景下产品策略的优化与动态管理
3.3.1、大数据在产品生命周期管理中的应用
3.3.2、用大数据对现有产品组合进行动态优化
本章小结
【延伸阅读】
【实验与思考】
第4章:定价流程与策略
【学习目标】
【思维导图】
【开篇故事】
4.1、大数据定价的关键环节
4.1.1、影响定价的因素
4.1.2、分析影响定价的主要因素
4.1.3、建立指标体系表
4.2、个性化定价策略
4.2.1、个性化定价的内涵
4.2.2、个性化定价的方法
4.2.3、个性化价格实施
4.3、动态化定价策略
4.3.1、动态化定价的内涵
4.3.2、动态化定价的方法
4.3.3、动态化定价系统
本章小结
【延伸阅读】
【实验与思考】
第5章:销售促进与管理
【学习目标】
【思维导图】
【开篇故事】
5.1、大数据背景下的促销策略概述
5.1.1、传统营销中的促销组合设计
5.1.2、大数据背景下促销组合实施的流程
5.2、大数据背景下的促销组合设计
5.2.1、恰当的企业公关形象塑造
5.2.2、精准的广告设计和投放
5.2.3、合理的销售促进手段及信息传达
本章小结
【延伸阅读】
【实验与思考】
第6章:客户管理
【学习目标】
【思维导图】
【开篇故事】
6.1、大数据在客户管理中的作用
6.2、客户管理中数据的分类、收集及清洗
6.3、大数据在客户管理中的功能
6.3.1、预测客户购买行为——趋势分析
6.3.2、客户群体划分——聚类
6.3.3、客户背景分析——概念描述
6.3.4、客户流失分析——偏差检测
6.4、客户管理中常见的数据分析模型
6.4.1、客户分层模型
6.4.2、RFM客户价值分析模型
本章小结
【延伸阅读】
【实验与思考】
第7章:精准营销
【学习目标】
【思维导图】
【开篇故事】
7.1、精准营销的发展背景
7.2、社群倾听形成营销策略
7.2.1、产品精准定位——文本挖掘
7.2.2、精准寻找目标消费者——客户DNA
7.2.3、在社交互动中精准营销——沟通产生精准
7.3、利用大数据进行精准营销的步骤
7.3.1、确定目标
7.3.2、搜集数据
7.3.3、分析建模
7.3.4、制定战略
本章小结
【延伸阅读】
【实验与思考】
第8章:跨界营销
【学习目标】
【思维导图】
【开篇故事】
8.1、跨界营销的内涵
8.1.1、跨界——品牌内涵的传递
8.1.2、跨界——服务能力的延伸
8.1.3、跨界——数字传播时代的必然选择
8.2、利用大数据跨界营销成功的关键点
8.2.1、价值落地
8.2.2、杠杆传播
8.2.3、深度融合
8.2.4、数据打通
8.3、大数据时代跨界的形式
8.3.1、品牌跨界
8.3.2、产品跨界
8.3.3、传播跨界
8.3.4、渠道跨界
本章小结
【延伸阅读】
【实验与思考】
第9章:商品关联营销
【学习目标】
【思维导图】
【开篇故事】
9.1、商品关联营销的概念
9.2、购物篮商品关联问题背景与挖掘目标
9.3、简单关联规则
9.3.1、事务和项集
9.3.2、关联规则的表达形式
9.3.3、置信度和支持度
9.3.4、频繁项集
9.4、购物篮分析模型
9.4.1、原始数据的预处理
9.4.2、搜索频繁项集
9.4.3、由频繁项集产生关联规则
9.5、简单关联规则的有效性和实用性讨论
9.5.1、Apriori算法的优缺点与适用场景
9.5.2、如何评价简单关联规则的有效性
9.5.3、如何评价简单关联规则的实用性
本章小结
【延伸阅读】
【实验与思考】
第10章:商品评论文本数据的情感分析
【学习目标】
【思维导图】
【开篇故事】
10.1、商品评论文本数据挖掘的目标
10.2、商品评论文本分析的步骤和流程
10.3、商品评论文本的数据采集
10.4、商品评论文本数据的预处理
10.4.1、文本去重
10.4.2、机械压缩去词
10.4.3、短句删除
10.4.4、文本分词
10.5、文本分析模型的构建
10.5.1、情感倾向性分析
10.5.2、语义网络分析
10.5.3、基于LDA模型的主题分析
本章小结
【延伸阅读】
【实验与思考】
第11章:大数据营销中的伦理与责任
【学习目标】
【思维导图】
【开篇故事】
11.1、大数据营销中的伦理问题
11.1.1、大数据的安全与隐私保护
11.1.2、数据的过度采集
11.1.3、数据的权属问题
11.2、大数据营销中的伦理风险
11.2.1、用户隐私
11.2.2、信息不对称下的消费弱势群体
11.2.3、大数据“杀熟”与价格歧视
11.3、大数据营销中的伦理困境及其成因
11.3.1、大数据营销中的伦理困境
11.3.2、大数据营销伦理困境的成因
11.4、大数据营销伦理建构的必要性
11.4.1、企业社会责任
11.4.2、用户与社会群体的维系
11.5、大数据营销伦理的建构
本章小结
【延伸阅读】
【实验与思考】
参考文献

相关推荐

微信二维码