大數據營銷:互聯網+時代如何定位客戶

大數據營銷:互聯網+時代如何定位客戶
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內容簡介

《大數據營銷:互聯網+時代如何定位客戶》以「加速學習並行動」為主線,展示了面向數據和消費者新行為的動態客戶戰略。

《大數據營銷:互聯網+時代如何定位客戶》全書3大部分11章。

第一部分(1-3章)介紹了適用於大數據的動態客戶戰略方法,以概念圖為基礎,作者闡述了如何將大數據與DCS融合並可操作化。

第二部分(4-9章)論述了大數據戰略的流程,包括數據的獲取、分析、應用以及評估。

第三部分(10-11章)討論如何將大數據和動態客戶戰略嵌入企業的創新變革以及組織文化。

John F. (Jeff) Tanner博士,是貝勒大學商業合作研究室的營銷學教授和執行主任。

1988年,在佐治亞大學獲得博士學位之后,他成為貝勒大學的教師。

他發表了超過70篇科研文章,以及超過200篇的會議論文。

同時他還是15本專著的作者或合著者。他是IBM、Pearson-Prentice Hall出版社、Cabela’’s公司以及美國聯邦政府的在任顧問。

他也是幾家公司和非營利組織的董事會成員。
 

目錄

1 第一篇 大數據及動態客戶戰略
3 第1章 大數據的大戰略
1.1 超越炒作
1.2 加速學習的價值
1.3 引入動態客戶戰略
1.4 DCS補充了設計學派
1.5 大數據和DCS的障礙
1.6 小結
1.7 注釋

25 第2章 動態客戶戰略構圖
2.1 作為戰略的理論
2.2 概念
2.3 關聯性
2.4 通過控制建立因果性
2.5 條件
2.6 使模型可操作化
2.7 塔吉特百貨的行為忠誠度模型
2.8 簡單模型與復雜模型
2.9 小結
2.10 注釋

41 第3章 將戰略可操作化
3.1 從概念到操作
3.2 操作性定義
3.3 從戰略到行動
3.4 微軟公司的DCS以及快速失敗思維
3.5 測試和決定
3.6 管理決策風險
3.7 有效使用大數據
3.8 小結
3.9 注釋

61 第二篇 大數據戰略
63 第4章 創建大數據戰略
4.1 避免數據陷阱
4.2 陷入數據陷阱的航空公司
4.3 創建數據戰略
4.4 小結
4.5 注釋

79 第5章 大數據的獲取
5.1 測量的質量
5.2 事實和大數據
5.3 獲取大數據
5.4 做出好的選擇
5.5 銷售人員的特別挑戰
5.6 小結
5.7 注釋

97 第6章 流洞察
6.1 循環模型
6.2 統計模型的應用
6.3 數據類型—分析方法的類型
6.4 數據與模型的匹配
6.5 小結

113 第7章 將模型應用於客戶
7.1 Mac’’s公司如何避免無謂折扣
7.2 決策圖
7.3 對話和大數據
7.4 級聯式營銷活動
7.5 級聯式營銷活動加快學習進程
7.6 用多因素實驗設計加速購買流程
7.7 小結
7.8 注釋

129 第8章 大數據與大量的營銷流行詞
8.1 客戶體驗管理
8.2 價值和執行能力
8.3 執行能力、價值以及建立關系的傾向
8.4 響應能力
8.5 花旗銀行萬事達卡對總體市場的響應能力
8.6 透明度
8.7 社區
8.8 Cabela’’s公司的客戶體驗歷程
8.9 小結
8.10 注釋

145 第9章 大業績的大數據度量
9.1 用大數據進行度量
9.2 變異和業績
9.3 創建一個容差范圍
9.4 可視化
9.5 創建合適的度量
9.6 小結
9.7 注釋

165 第三篇 大數據文化
167 第10章 多重創新的准同步采用
10.1 建立吸收能力
10.2 人、過程和工具
10.3 管理變革
10.4 為你的企業家授權
10.5 柯尼卡-美能達公司的驚人結果
10.6 結果之一:客戶知識能力
10.7 全球化實施
10.8 小結
10.9 注釋

189 第11章 領導動態客戶文化並在動態客戶文化中領導
11.1 領導力、大數據以及動態客戶戰略
11.2 領導力與文化
11.3 運動
11.4 利用戰略性試驗
11.5 大數據,大決策,大成果
11.6 注釋
205 后記
209 延伸閱讀
211 作者簡介
213 譯者后記
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