互联网 类型
可以朗读 语音朗读
224千字 字数
2019-11-01 发行日期
展开全部

主编推荐语

深入浅出的创新理论，结合商业应用的动手练习，非常实用的一本书。

内容简介

近年来，在移动互联网、云计算、大数据等新兴技术的助推下，新的产业模式不断涌现，企业急需与之相适应的新型人才，“新商科”时代已然到来。聚焦营销，大数据技术正在渗透、革新甚至颠覆传统的领域和工具。本书以培养大数据时代商科应用型人才为导向，解读大数据营销的工作领域、职能，并据此构建知识版图，讨论了传统营销中的大数据变革，展现了大数据工具创造的营销新领域。

目录

  • 版权信息
  • 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
展开全部

评分及书评

尚无评分
目前还没人评分
  • 加载中...

出版方

电子工业出版社

电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。