互聯網大數據營銷:客戶定位+標簽畫像+精準營銷+數據分析

曾卉

  • 出版商: 清華大學
  • 出版日期: 2023-03-01
  • 定價: $354
  • 售價: 8.5$301
  • 語言: 簡體中文
  • ISBN: 7302623031
  • ISBN-13: 9787302623038
  • 相關分類: 大數據 Big-dataData Science
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商品描述

《互聯網大數據營銷:客戶定位+標簽畫像+精準營銷+數據分析》從為讀者提供實戰性知識的角度出發,用10個章節的內容,系統地講述了大數據時代的精準營銷趨勢、大數據驅動營銷效率提升的基本方向、如何利用大數據找到更準的客戶定位、營銷大數據的採集及預處理、目標用戶群標簽畫像的構建與應用、基本數據分析方法、如何解讀數據背後所包含的用戶需求、多類大數據營銷手段實戰演練、同樣決定大數據營銷效果的其他環節、淘寶店大數據營銷策略案例解讀等知識點。通過閱讀本書,讀者將熟練掌握互聯網大數據營銷技能,對工作能力提升及職場升遷均大有裨益。 《互聯網大數據營銷:客戶定位+標簽畫像+精準營銷+數據分析》主要面向互聯網行業市場營銷人員及互聯網創業人員。

目錄大綱

目錄 

第1章  必然方向:大數據時代的精準營銷趨勢 1

1.1  萬物可蹤:移動互聯網帶來的閉環營銷數字化 2

1.1.1  更易滿足用戶需求 3

1.1.2  更易捕捉高價值用戶 4

1.1.3  更易減少營銷成本 4

1.2  精準營銷:依托數據為每位用戶提供個性化營銷 5

1.2.1  消費者的消費觀念發生變化 6

1.2.2  企業交易成本下降 7

1.2.3  市場競爭的必然要求 8

1.3  新的問題:數據不是問題,問題是如何用好數據 8

1.3.1  沒有明確目標 9

1.3.2  欠缺數據思維 10

1.3.3  溝通效率較低 10

1.3.4  應用手段落後 11

1.4  核心要素:相比於展示量,ROI才是根本 11

1.4.1  選好投放平臺 14

1.4.2  定位投放人群 14

1.4.3  持續跟蹤數據 15

1.4.4  做好售後工作 15

1.5  重新理解:8句話幫你重新理解互聯網大數據營銷 16

1.5.1  是完整的過程而非單獨環節 16

1.5.2  改善用戶體驗成為重中之重 17

1.5.3  用戶行為數據化是營銷關鍵 17

1.5.4  廣告投放領域創新程度提升 17

1.5.5  傳統客戶關系迎來新的改變 18

1.5.6  個性化營銷能夠帶來高增長 18

1.5.7  競爭對手所處環境日益透明 19

1.5.8  平衡數據同用戶隱私的矛盾 19

1.6  【案例】:大數據時代,能避免一半營銷預算被浪費嗎 20

1.6.1  做好市場調研工作 21

1.6.2  設定精準的營銷目標 21

1.6.3  制定完整的營銷方案 22

1.6.4  提前進行效果評估 22

1.6.5  選擇合適的傳播媒體 23

第2章  基本意識:大數據驅動營銷效率提升的方向 25

2.1  基本方向:掌握數據+處理數據+解讀數據 26

2.1.1  掌握數據 26

2.1.2  處理數據 27

2.1.3  解讀數據 29

2.2  提出問題:會提問題才是用好大數據的前提 29

2.2.1  問題要清晰明確 31

2.2.2  避免封閉式提問 31

2.2.3  要保持和諧交流 32

2.3  歸因謬誤:為了談數據而談數據將很容易“跑偏” 32

2.3.1  不要草率歸因 34

2.3.2  不要過度解讀 35

2.3.3  客觀看待自己 35

2.4  觸類旁通:營銷學中不可忽視的營銷指標與非財務指標 35

2.4.1  營銷指標 36

2.4.2  非財務指標 37

2.5  個性滿足:大數據營銷要對每位用戶說“懂”他的話 39

2.5.1  為數據賦予溫度 41

2.5.2  進行用戶細分 41

2.5.3  說的前提是聽懂 42

2.5.4  將數據串聯起來 42

2.6  【案例】:用戶因何會為淘寶時光機而感動 43

2.6.1  觸達用戶痛點 43

2.6.2  文案配合得當 44

2.6.3  具備社交屬性 46

第3章  客戶定位: 用大數據更快、更準找到目標受眾 47

3.1  痛點挖掘:市場痛點的內涵與相關數據查找、驗證 48

3.1.1  市場痛點的內涵 48

3.1.2  查找市場痛點的註意事項 50

3.2  人群定位:人口學數據與企業市場營銷間的關系 51

3.2.1  人口學概述 51

3.2.2  利用人口學數據進行人群定位時的註意事項 52

3.2.3  對人群定位影響較大的因素 53

3.3  市場調研:如何獲得一個細分市場的專屬數據 55

3.3.1  明確調研目的 56

3.3.2  鎖定調研對象 57

3.3.3  敲定調研方法 57

3.3.4  組織調研團隊 57

3.3.5  數據整理分析 58

3.3.6  撰寫調研報告 58

3.4  場景定位:怎樣找到用戶需求最旺盛的業務場景? 59

3.4.1  場景面向的用戶特徵 60

3.4.2  用戶所處的環境 61

3.4.3  觸發交互行為的條件 61

3.4.4  用戶停止行為的原因 62

3.5  行為數據:目標用戶行為偏好數據的追蹤與提煉 62

3.5.1  比較常用的用戶行為數據 62

3.5.2  追蹤用戶行為數據的註意事項 64

3.6  【案例】:58到家CEO:心智定位是靈魂, 大數據是工具 66

3.6.1  互聯網環境發生改變 67

3.6.2  快狗打車更名決策 67

3.6.3  改變消費者認知很重要 68

3.6.4  定位是靈魂 69

3.6.5  大數據推動發展 69

第4章  數據收集: 營銷大數據的採集及預處理 71

4.1  業務梳理:業務流程要素決定著數據口徑 72

4.1.1  保障部門之間的溝通 73

4.1.2  接收業務調整的信號 73

4.1.3  數據口徑名稱要清晰 74

4.1.4  重視數據口徑的驗證 74

4.2  數據源:營銷分析中應重點關註的7種數據源 75

4.2.1  聚合數據 75

4.2.2  艾瑞指數 76

4.2.3  通聯數據 76

4.2.4  百度指數 77

4.2.5  數說聚合 78

4.2.6  QuestMobile 78

4.2.7  數據觀 78

4.3  數據埋點:指定位置數據埋點的實戰技能 79

4.3.1  數據埋點的概念 79

4.3.2  數據埋點的應用方式 79

4.3.3  數據埋點的應用技巧 81

4.4  預處理:獲得數據後必要的清洗、過濾與映射工作 83

4.4.1  數據清洗 84

4.4.2  數據過濾 85

4.4.3  數據映射 85

4.5  數據監測:相關數據的監測與基本效果分析 86

4.5.1  數據監測的意義 86

4.5.2  數據監測的應用要點 87

4.5.3  數據監測效果分析的方法 88

4.6  【案例】:雲南白藥淘寶旗艦店的經典數據營銷戰 90

4.6.1  鎖定目標人群 91

4.6.2  分析用戶行為 91

4.6.3  定製營銷活動 92

4.6.4  提煉潛在用戶 93

第5章  標簽畫像: 讓正確的服務匹配到正確的人 95

5.1  核心目的:不斷細化標簽圖譜形成更精準匹配 96

5.2  標簽系統:完整標簽系統的搭建層級及常見的標簽應用場景 98

5.2.1  完整標簽系統的搭建層級 98

5.2.2  常見的標簽應用場景 100

5.3  標簽體系:標簽的歸納、分類與處理 102

5.3.1  標簽歸納 102

5.3.2  標簽分類 103

5.3.3  標簽處理 105

5.4  用戶畫像:用戶畫像與用戶標簽間的關系 105

5.4.1  選擇正確的標簽 106

5.4.2  標簽數量要適中 107

5.4.3  標簽不代表一切 107

5.5  循環優化:強化用戶與服務偏好匹配效率五步走 108

5.5.1  做好用戶細分 109

5.5.2  制定服務策略 109

5.5.3  測試服務效果 110

5.5.4  持續跟蹤數據 111

5.5.5  進行評估優化 111

5.6  【案例】:完美日記營銷中對用戶畫像的極致應用 112

5.6.1  選擇品牌代言人 113

5.6.2  IP跨界聯動營銷 114

5.6.3  多樣化營銷渠道 115

第6章  數據分析: 學會讓數據來回答你的問題 117

6.1  分析目標:用好數據分析對做好營銷的三重加持 118

6.1.1  提高營銷決策精準度 119

6.1.2  監視、預測對手動向 119

6.1.3  提供精細化用戶服務 120

6.2  基本技法:關聯規則、離群數據與知識推理 121

6.2.1  關聯規則 121

6.2.2  離群數據 122

6.2.3  知識推理 123

6.3  漏鬥模型:實現逐層監控、分析、優化 124

6.3.1  漏鬥模型監控 125

6.3.2  漏鬥模型分析 126

6.3.3  漏鬥模型優化 127

6.4  事件模型:如何針對特定事件開展各維度分析 127

6.4.1  本身特徵統計 128

6.4.2  屬性特徵統計 128

6.4.3  自定義指標運算 129

6.5  分群模型:怎樣針對特定分組用戶開展數據分析 129

6.5.1  付費情況 130

6.5.2  使用狀態 131

6.5.3  用戶偏好 131

6.6  【案例】:某游戲類App營銷優化過程中對漏鬥模型的應用 132

6.6.1  游戲投放展示 133

6.6.2  用戶下載游戲 134

6.6.3  用戶註冊賬號 134

6.6.4  玩家體驗游戲 135

6.6.5  玩家付費轉化 135

第7章  數據解讀: 時刻謹記數據背後是“人的需求” 137

7.1  丐詞魔術:千萬不能用證明想法的眼光看待數據 138

7.1.1  保持客觀態度 139

7.1.2  適當發出質疑 140

7.1.3  學會接受現實 140

7.2  數據噪聲:為何同一組數據會得出完全不同的結論 141

7.2.1  分箱法 142

7.2.2  聚類法 142

7.2.3  回歸法 143

7.3  解讀方式:正確解讀營銷大數據4步走 143

7.3.1  拒絕主觀想法影響 144

7.3.2  透過數據解讀用戶 145

7.3.3  深入接觸驗證想法 145

7.3.4  嘗試拼湊數據鏈條 146

7.4  洞察問題:異常數據中往往蘊藏著新機會 146

7.4.1  不要抵觸異常數據 148

7.4.2  不要輕易做出判斷 149

7.4.3  嘗試徵求他人意見 149

7.5  潛在需求:從營銷數據中尋找用戶潛在需求的方式 149

7.5.1  做好用戶的細分 150

7.5.2  採集充足數據 151

7.5.3  抓住關鍵數據 151

7.5.4  嘗試引導用戶 152

7.5.5  尋求專業機構的幫助 153

7.6  【案例】:克裡斯坦森:用戶需要的是“雇用” 產品去完成“任務” 153

7.6.1  抓住用戶核心需求 155

7.6.2  找到正確的創新方向 155

7.6.3  數據配合做好調查 156

7.6.4  重視用戶情感需求 156

第8章  實戰技法: 多類大數據營銷手段實戰演練 157

8.1  事件營銷:大數據與事件營銷的前、中、後期 158

8.1.1  事件營銷前期 158

8.1.2  事件營銷中期 160

8.1.3  事件營銷後期 161

8.2  關聯營銷:提升關聯成功率需在三大觸點下足功夫 161

8.2.1  關聯商品可互補 162

8.2.2  關聯同類型商品 163

8.2.3  關聯商品可互替 164

8.3  互動營銷:讓粉絲不再旁觀,而是深入參與其中 164

8.3.1  策劃有吸引力的內容 166

8.3.2  目標定位要足夠精準 166

8.3.3  對用戶進行利益驅動 167

8.3.4  互動量並不代表一切 168

8.4  病毒式營銷:社交鏈傳播數據可量化是病毒式營銷的基礎 168

8.4.1  病毒式營銷的特點及其傳播過程中的常用指標 168

8.4.2  提升K因子數值的方法 170

8.5  增長黑客:如何用更低成本、更優渠道做好業績增長 172

8.5.1  控制企業營銷成本 173

8.5.2  選擇更優營銷渠道 174

8.6  【案例】:小米的互動營銷策略 175

8.6.1  轉發抽獎 176

8.6.2  高管入駐 176

第9章  相關環節: 它們同樣決定了大數據營銷的最終效果 179

9.1  數據可視化:更明晰的動態監測、更好的匯報效果 180

9.1.1  動態監測更明晰 180

9.1.2  匯報效果更優化 181

9.1.3  多維度分析場景 182

9.1.4  更迅速看到問題 182

9.2  實效營銷:大數據在實效營銷中的作用 183

9.2.1  提高渠道效率 185

9.2.2  找到創新方向 185

9.2.3  監測營銷過程 186

9.2.4  量化營銷指標 186

9.2.5  評估合作對象 186

9.3  品牌營銷:大數據優勢在品牌營銷中的正確玩法 187

9.4  營銷預算:大數據營銷方案如何實現資源最優配置 190

9.4.1  以營銷目標為依據 191

9.4.2  總結並分析各營銷渠道 191

9.4.3  分解費用項目 192

9.4.4  部門之間高效溝通 192

9.5  數據隱私:守得住界限才能更安全 193

9.5.1  做好數據分類 195

9.5.2  進行員工培訓 195

9.5.3  文件進行加密處理 196

9.6  【案例】:百度對大數據營銷可視化設計的看法 196

9.6.1  大數據營銷的意義 197

9.6.2  數據可視化的概念 198

9.6.3  視覺可視化的元素 199

9.6.4  數據可視化的誤區 199

第10章  全盤案例: 淘寶店的大數據營銷策略 201

10.1  數據體系:對淘寶店而言的 重要數據指標 202

10.1.1  店鋪瀏覽量 203

10.1.2  店鋪訪客數 203

10.1.3  收藏量 203

10.1.4  轉化率 204

10.1.5  平均訪問深度 204

10.1.6  產品復購率 205

10.2  店鋪定位:大數據視角下的 淘寶店鋪、產品定位 205

10.2.1  確定目標消費群體 206

10.2.2  尋找有爆款潛力的產品 207

10.2.3  分析行業競爭情況 207

10.2.4  明確店鋪裝飾風格 208

10.3  店鋪流量:影響店鋪權重、 流量的那些關鍵點 208

10.3.1  店鋪點擊率 209

10.3.2  近期銷量 210

10.3.3  店鋪信譽度 210

10.3.4  DSR動態評分 210

10.4  會員體系:數據分析、會員 畫像與提升復購 212

10.4.1  提煉關鍵數據 213

10.4.2  劃分會員等級 213

10.5  口碑塑造:大數據營銷與店鋪 品牌塑造的正確思路 215

10.5.1  品牌精準定位 216

10.5.2  講好品牌故事 216

10.5.3  引導正面話題 217

10.5.4  衡量口碑效果 217

10.6  【案例】:淘寶店鋪直通車怎麽 “開”才最劃算 218

10.6.1  評估關鍵詞質量分 219

10.6.2  選擇有潛力的產品 219

10.6.3  合理優化推廣標題 220

10.6.4  適時調整關鍵詞出價 220

10.6.5  註意投放的時間節點 221