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『簡體書』数据库营销-顾客分析与管理

書城自編碼: 3269657
分類:簡體書→大陸圖書→教材研究生/本科/专科教材
作者: [美]罗伯特·C.布来伯格[Robert C.Blattbe
國際書號(ISBN): 9787302513704
出版社: 清华大学出版社
出版日期: 2018-10-01


書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:HK$ 139.2

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編輯推薦:
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內容簡介:
大数据时代的市场营销与顾客管理之道,众多理论及实用模型的集合,你的书桌上就缺这一本了!
目錄
第1部分战 略 问 题
第1章绪论3
1.1什么是数据库营销3
1.1.1数据库营销的定义4
1.1.2数据库营销、直复营销与顾客关系管理4
1.2为什么数据库营销越来越重要5
1.3数据库营销过程6
1.4本书的组织架构8
第2章为什么要进行数据库营销10
2.1提高营销生产率10
2.1.1基本观点10
2.1.2营销生产率的深度探讨12
2.1.3营销生产率观点的证据15
2.1.4小结17
2.2建立和巩固顾客关系17
2.2.1基本观点17
2.2.2顾客关系和数据库营销的作用18
2.2.3数据库营销增强顾客关系的证据21
2.2.4小结24
2.3创造可持续的竞争优势24
2.3.1基本观点24
2.3.2可持续竞争优势观点的演变24
2.3.3小结33
2.4总结34
第3章数据库营销的组织问题35
3.1以顾客为中心的组织35〖2〗〖4〗数据库营销顾客分析与管理〖4〗〖3〗〖1〗目录3.2数据库营销战略36
3.2.1实施数据库营销的战略36
3.2.2打造竞争优势37
3.2.3总结38
3.3顾客管理: 以顾客为中心的组织的结构基础38
3.3.1什么是顾客管理38
3.3.2顾客管理的动机39
3.3.3形成顾客群组40
3.3.4顾客管理是未来趋势吗40
3.3.5获取和保留部门化41
3.4信息管理的流程: 知识管理42
3.4.1定义42
3.4.2有效的知识管理会提高企业业绩吗43
3.4.3知识创造43
3.4.4编纂知识44
3.4.5传递知识45
3.4.6使用知识45
3.4.7设计知识管理系统46
3.4.8问题与挑战47
3.5薪酬和激励48
3.5.1理论48
3.5.2实证研究结果49
3.5.3总结50
3.6人员51
3.6.1提供合适的支持51
3.6.2公司内部协调51
第4章顾客隐私与数据库营销54
4.1背景54
4.1.1顾客的隐私顾虑及其对数据库营销人员的影响54
4.1.2历史观点56
4.2顾客对隐私的态度57
4.2.1市场细分方法57
4.2.2态度对数据库营销行为的影响58
4.2.3隐私顾虑的国际差异59
4.3关于隐私的现行做法61
4.3.1隐私政策61
4.3.2收集数据63
4.3.3法律环境63
4.4隐私顾虑的潜在解决方案65
4.4.1软件解决方案66
4.4.2监管66
4.4.3许可营销67
4.4.4顾客数据所有权69
4.4.5关注信任70
4.4.6高层管理者支持70
4.4.7隐私作为利润最大化的工具71
4.5总结与未来研究方向71
第2部分顾客终身价值LTV
第5章顾客终身价值: 基本原理77
5.1概述77
5.1.1顾客终身价值的定义77
5.1.2顾客终身价值计算的简单举例78
5.2LTV的数学公式79
5.3两种主要的顾客终身价值模型: 简单保留模型和转移模型80
5.3.1简单保留模型80
5.3.2转移模型85
5.4包含不可观测的顾客流失的LTV模型90
5.5收入估算97
5.5.1收入恒定模型97
5.5.2趋势模型97
5.5.3因果模型97
5.5.4购买率和购买量的随机模型97
第6章顾客终身价值的计算问题98
6.1概述98
6.2贴现率和时间期限98
6.2.1资本机会成本99
6.2.2基于风险来源方法的贴现率103
6.3顾客投资组合管理104
6.4成本核算问题107
6.4.1作业成本法ABC107
6.4.2可变成本和分配固定间接成本109
6.5对营销活动的反应115
6.6外部效应118
第7章顾客终身价值的应用120
7.1使用LTV获取目标顾客120
7.2使用LTV指导顾客赢回策略121
7.3使用SCM模型确定顾客价值122
7.4LTV模型应用案例125
7.5使用LTV相似形式的市场细分方法128
7.5.1顾客金字塔128
7.5.2使用LTV方法建立顾客组合129
7.6LTV组成部分的驱动力130
7.7预测潜在LTV131
7.8评价企业的顾客整体132
第3部分数据库营销工具: 基础
第8章数据的来源137
8.1概述137
8.2描述顾客的数据分类138
8.2.1顾客身份数据138
8.2.2人口统计数据139
8.2.3心理特质或生活方式数据139
8.2.4交易数据140
8.2.5营销活动数据141
8.2.6其他类型的数据142
8.3顾客信息的来源142
8.3.1内部二手的数据143
8.3.2外部二手数据144
8.3.3原始数据159
8.4终极营销企业160
第9章测试设计与分析161
9.1测试的重要性161
9.2测试还是不测试162
9.2.1信息价值法162
9.2.2评估误命中成本assessing mistargeting costs165
9.3抽 样 技 术167
9.3.1概率抽样VS.非概率抽样167
9.3.2简单随机抽样167
9.3.3系统随机抽样168
9.3.4其他抽样技术168
9.4确定样本量169
9.4.1确定样本量的统计方法169
9.4.2决策理论方法171
9.5测试设计175
9.5.1单因素实验设计175
9.5.2多因素实验: 全因子full factorials177
9.5.3多因素实验: 正交设计180
9.5.4准实验设计183
第10章预测建模过程184
10.1预测建模与对营销生产率的需要184
10.2预测建模过程: 总述186
10.3过程详述187
10.3.1定义问题187
10.3.2准备数据187
10.3.3估计模型192
10.3.4模型评价195
10.3.5选择目标顾客203
10.4一个预测建模的例子209
10.5长期考虑214
10.5.1向唱诗班传道214
10.5.2模型适用期和选择性偏差215
10.5.3理解预测模型的结果218
10.5.4预测建模过程需要管理218
10.6未来的研究方向219
第4部分数据库营销工具: 统计技术
第11章预测建模中的统计问题223
11.1构建统计模型的经济判断223
11.2变量与模型的选择225
11.2.1变量选择225
11.2.2变量转换229
11.3缺失值处理230
11.3.1个案删除230
11.3.2成对删除231
11.3.3单一插值法231
11.3.4多重插值法231
11.3.5数据融合233
11.3.6缺失变量哑变量234
11.4统计模型的评价235
11.4.1将样本分为校准样本和验证样本235
11.4.2评价标准237
11.5总结: 演化模型建立243
第12章RFM分析244
12.1概述244
12.2RFM模型的基础245
12.2.1Recency、Frequency和Monetary的定义245
12.2.2RFM在细分市场预测中的应用246
12.3盈亏平衡点分析: 确定分界点247
12.3.1利润最大化的分界点回应率248
12.3.2有差异的订单额249
12.4RFM模型扩展250
12.4.1将RFM模型当成方差分析处理250
12.4.2非离散的替代回应模型253
12.4.3Colombo和Jiang1999开发的一个随机RFM模型255
第13章购物篮分析257
13.1概述257
13.2对营销人员的益处258
13.3推导购物篮关联规则258
13.3.1确认一个购物篮问题259
13.3.2推导有趣的关联规则259
13.3.3Zhang2000关于关联和不关联的测量261
13.4购物篮分析中的问题262
13.4.1使用分类法克服维度问题262
13.4.2两个以上商品的关联规则263
13.4.3添加虚拟项目以提高购物篮分析的质量263
13.4.4在购物篮分析中添加时间要素264
13.5结论265
第14章协同过滤267
14.1概述267
14.2基于记忆的方法268
14.2.1计算用户之间的相似性269
14.2.2评价标准272
14.3基于模型的方法274
14.3.1聚类模型275
14.3.2基于项目的协同过滤275
14.3.3Chien & George的贝叶斯混合模型1999276
14.3.4Ansari等的分层贝叶斯模型2000276
14.4协同过滤存在的问题277
14.4.1将基于内容的信息过滤与协同过滤结合起来277
14.4.2内隐评价280
14.4.3选择偏差282
14.4.4跨类别推荐283
第15章离散因变量与时间存续模型284
15.1二元回应模型284
15.1.1线性概率模型285
15.1.2二元Logit或Logistic 回归和Probit模型285
15.1.3罕见事件数据的Logistic回归287
15.1.4判别分析289
15.2多项反应模型290
15.3计数数据模型292
15.3.1泊松回归292
15.3.2负二项回归292
15.4删失回归Tobit模型及扩展293
15.5时间存续风险模型295
15.5.1存续数据的特征295
15.5.2运用经典线性回归模型分析存续数据296
15.5.3风险模型297
15.5.4在风险函数中加入协变量299
第16章聚类分析301
16.1概述301
16.2聚类过程302
16.2.1选择聚类变量302
16.2.2相似性测量303
16.2.3聚类方法306
16.2.4聚类的群组数量313
16.3聚类分析的应用313
16.3.1解释结果313
16.3.2选择目标群组315
第17章决策树316
17.1概述316
17.2决策树原理317
17.3选择最优划分规则319
17.3.1多样性基尼Gini系数319
17.3.2熵Entropy与基于信息论的度量321
17.3.3卡方Chi\|Square检验322
17.3.4其他划分规则323
17.4确定决策树的大小323
17.4.1决策树的剪枝方法323
17.4.2确定决策树大小的其他方法325
17.5决策树方法的其他问题326
17.5.1多元变量划分326
17.5.2成本问题326
17.5.3确定最优树326
17.6直邮广告的应用327
17.7决策树方法的优势与劣势329
第18章人工神经网络330
18.1概述330
18.1.1发展历史330
18.1.2人工神经网络在数据库营销中的应用331
18.1.3优势与劣势331
18.2神经元模型333
18.3多层感知器336
18.3.1网络架构336
18.3.2反向传播算法back propagation338
18.3.3在信用评分中的应用339
18.3.4隐藏层单元的最优个数、最优学习速率及最优动量参数340
18.3.5停止规则341
18.3.6特征输入变量选择341
18.3.7评估输入变量的重要性342
18.4径向基函数网络343
18.4.1背景343
18.4.2曲线拟合逼近问题343
18.4.3应用举例345
第19章机器学习346
19.1概述346
19.21  规 则347
19.3利用覆盖算法的规则归纳349
19.3.1覆盖算法与决策树349
19.3.2PRISM351
19.3.3评价规则的概率指标及INDUCT算法354
19.4基于实例的学习357
19.4.1优势与劣势357
19.4.2基于实例的学习算法的简要介绍357
19.4.3范例的选择358
19.4.4属性权重359
19.5遗 传 算 法360
19.6贝叶斯网络361
19.7支持向量机364
19.8多种方法的结合: 委员会机器366
19.8.1Bagging366
19.8.2Boosting367
19.8.3其他委员会机器368
第5部分顾 客 管 理
第20章获取顾客371
20.1概述371
20.2顾客资产的基本方程372
20.3获取成本372
20.4增加获取顾客数量的策略374
20.4.1扩大市场规模374
20.4.2增加获取营销支出374
20.4.3改变获取曲线的形状375
20.4.4使用先导产品377
20.4.5获取定价与促销377
20.5开发顾客获取项目规划378
20.5.1框架378
20.5.2市场细分、目标市场选择和定位STP379
20.5.3产品服务380
20.5.4顾客获取的目标市场选择380
20.5.5顾客获取的目标市场选择方法382
20.6获取营销的研究问题385
第21章交叉销售与升级销售387
21.1策略387
21.2交叉销售模型388
21.2.1下一件购买产品模型388
21.2.2考虑购买时机的下一件购买产品模型399
21.2.3包含时机与回应的下一件购买产品模型402
21.3升级销售405
21.3.1一个数据包络分析模型405
21.3.2随机前沿模型407
21.4开发持续的交叉销售活动408
21.4.1流程概述408
21.4.2战略408
21.4.3收集数据410
21.4.4分析410
21.4.5实施410
21.4.6评估411
21.5研究需要412
第22章累积奖励计划413
22.1定义和动机413
22.2累积奖励计划如何影响顾客行为413
22.2.1增加销售的作用机制413
22.2.2顾客对累积奖励计划的反馈414
22.3在竞争环境中的累积奖励计划是否会增加利润422
22.4累积奖励计划的设计425
22.4.1决策设计425
22.4.2基础设施425
22.4.3注册程序425
22.4.4奖励计划426
22.4.5奖励428
22.4.6个性化营销429
22.4.7伙伴关系430
22.4.8监控和评价430
22.5累积奖励计划案例431
22.5.1Harrahs 娱乐公司431
22.5.2英国超市行业: Nectar计划与Clubcard计划431
22.5.3Cingular公司的通话时长延期使用计划433
22.5.4希尔顿酒店433
22.6研究需要434
第23章顾客分级计划436
23.1定义和动机436
23.2设计顾客分级计划437
23.2.1概述437
23.2.2审查目标438
23.2.3创建顾客数据库438
23.2.4定义等级438
23.2.5确定每一等级的获取可能性440
23.2.6每一等级的发展可能性441
23.2.7顾客等级资金分配443
23.2.8设计特定等级计划448
23.2.9实施与评估449
23.3顾客分级计划案例450
23.3.1Bank OneHartfeil,1996450
23.3.2加拿大皇家银行Rasmusson,1999450
23.3.3Thomas Cook旅行Rasmusson,1999450
23.3.4加拿大杂货店连锁Grant & Schlesinger,1995451
23.3.5Major US 银行Rust et al.,2000451
23.3.6维京办公产品Miller,2001452
23.3.7瑞典银行Storbacka & Luukinen,1994;Storbacka,1993452
23.4实施顾客分级计划的风险452
23.5未来的研究需要454
第24章顾客流失管理456
24.1问题456
24.2引起顾客流失的因素460
24.3预测顾客流失463
24.3.1单一的未来时期模型464
24.3.2时间序列模型469
24.4减少流失的管理方法471
24.4.1概述471
24.4.2主动的顾客流失管理框架472
24.4.3实施主动的顾客流失管理计划475
24.5未来的研究477
第25章多渠道顾客管理478
25.1多渠道顾客管理的出现478
25.1.1多渠道管理的驱动力478
25.1.2多渠道管理的拉力479
25.2多渠道顾客479
25.2.1顾客渠道选择决策的学习框架479
25.2.2多渠道顾客的特征480
25.2.3多渠道选择的决定因素482
25.2.4顾客渠道转移模型487
25.2.5研究购物491
25.2.6渠道使用和顾客忠诚492
25.2.7获取渠道对顾客行为的影响493
25.2.8渠道引入对公司绩效的影响494
25.3发展多渠道战略496
25.3.1多渠道设计过程的框架496
25.3.2分析顾客496
25.3.3渠道设计497
25.3.4实施方式501
25.3.5革命503
25.4行业案例505
25.4.1零售最佳实践Crawford,2002505
25.4.2Waters公司《CRM ROI评论》,2003506
25.4.3制药行业Boehm,2002506
25.4.4Circuit City公司Smith,2006;Wolf,2006507
25.4.5总结507
第26章顾客获取与保留的管理508
26.1概述508
26.2获取和保留模型509
26.2.1Blattberg和Deighton1996的模型509
26.2.2队列模型513
26.2.3Ⅱ型Tobit模型513
26.2.4竞争模型517
26.2.5总结: 如何建立顾客获取和顾客保留模型519
26.3最佳的顾客获取和顾客保留支出520
26.3.1在没有预算约束的条件下优化BlattbergDeighton模型520
26.3.2获取成本、保留成本、LTV和最优支出的关系: 如果获取
成本超过保留成本,企业是否应该专注于顾客保留524
26.3.3优化预算限制的BlattbergDeighton模型527
26.3.4多阶段有预算约束的队列模型优化530
26.3.5Reinartz等人2005的Tobit模型优化533
26.3.6总结: 我们什么时候应该在获取与保留上投入更多533
26.4顾客获取与保留的预算计划535
26.4.1顾客管理营销预算CMMB535
26.4.2执行问题536
26.5获取与保留策略: 一个整体框架537
第6部分管理营销组合
第27章数据库营销沟通设计541
27.1计划过程541
27.2设立总体规划542
27.2.1目标542
27.2.2战略542
27.2.3预算542
27.2.4总结543
27.3文案开发543
27.3.1创造性战略543
27.3.2促销547
27.3.3产品549
27.3.4多要素营销沟通组合的个性化557
27.4媒体选择558
27.4.1最优选择558
27.4.2整合营销沟通559
27.5评价营销沟通计划559
第28章多项活动管理562
28.1概述562
28.2动态回应现象562
28.2.1磨合、耗尽和遗忘562
28.2.2重叠568
28.2.3购买加速,忠诚度以及价格敏感性的影响568
28.2.4同时考虑磨合、耗尽、遗忘、重叠、加速和忠诚度569
28.3最优接触模型571
28.3.1促销模型Ching et al.,2004572
28.3.2应用决策树回应模型Simester et al.,2006573
28.3.3风险回应模型Gnl et al.,2000574
28.3.4分层Bayes模型Rust & Verhoef, 2005576
28.3.5考虑顾客和企业的动态理性的模型Gnl and Shi, 1998577
28.3.6纳入库存管理Bitran&Mondschein,1996579
28.3.7考虑多个不同目录的模型 Campbell et al.,2001581
28.3.8多个目录的邮寄Elsner et al.,2003,2004584
28.3.9增加在线固定样本组调查的回应率Neslin et al.,2007585
28.4总结588
第29章定价策略592
29.1概述基于顾客的定价策略592
29.2顾客购买多种产品时的基于顾客的定价594
29.2.1情况1: 仅有产品1被购买595
29.2.2情况2: 以产品1为主打产品的两种产品购买模型596
29.3顾客在两个时期购买产品或服务时的针对顾客的定价597
29.3.1悲观的情况: Rq 对质量的期望高于真实的质量599
29.3.3研究问题599
29.4使用顾客资产模型的获取顾客定价及保留顾客定价599
29.5赢回顾客定价602
29.6追加销售定价603
29.7通过数据库目标市场选择模型进行歧视定价604
內容試閱
随着信息技术与新方法的发展,以及企业管理层对有效且可衡量效果的营销需求的增加,数据库营销的应用也呈现爆炸式的增长。
现在是该系统总结数据库营销成果并明确其局限性的时候了。只有总结,才能更好地定位这个领域未来的发展方向。因此,本书将回顾数据库营销海量且丰富的研究成果。
我们选择学术研究、实践研究以及混合研究成果作为回顾的重点,这样做主要是基于以下三方面考虑。第一,我们希望本书能够证明,数据库营销已经产生了大量的知识成果,尽管本书并不能全部覆盖。第二,我们认为研究就是寻找事实,从而推动该领域的进展。因此,要通过回顾来区分哪些是已知的事实,哪些仅是猜测的成果。第三,这个领域的理论与实践相互重叠、完美衔接。当数据库营销的研究者能够发现一个有潜力的新方法时,企业可以马上在实践中对这个方法轻松地进行验证,如果该方法被证明有效,企业马上就会采用此方法。
我们努力编著一本集数据库营销方法与工具为一体的综合性著作,目标就是促进数据库营销的研究、教学与实践。因此,这本书将服务于以下几种潜在读者。
研究人员: 研究人员可以通过本书了解数据库营销某一特定主题的内容,提出研究问题,并通过书中的文献回顾及最新方法来回答这些问题。
教师: 教师可以通过本书学习数据库营销并决定该教授哪些内容。我们相信本书会让教师始终领先学生一步!
博士研究生: 博士研究生可以使用本书来获得必要的背景知识,从而进行数据库营销方面的学术研究。
高级商学院学生: 所谓高级,是指研究生和MBA学生,他们需要一本书来深入地了解某个特定主题的内容。我们发现在数据库营销教学中,一些好奇的学生很容易会问出一些有关预测模型、交叉销售、协同过滤、流失管理这些课堂所无法涵盖的有深度的问题。这本书将帮助他们达到一定深度。
数据库营销的实践者: 这部分读者包括那些在一般企业或咨询公司工作的市场分析人员或管理者,以及需要与上述人群进行合作的人员。一名IT专员需要了解数据使用的目的。一个负责维系老顾客的经理需要知道降〖2〗〖4〗数据库营销顾客分析与管理〖4〗〖3〗〖1〗前言低顾客流失率的方法有哪些。一个高级经理则须了解如何在获取新顾客与保留老顾客之间分配资金。一名统计人员可能需要了解如何构建一个数据库营销模型,并用来开发个性化的顾客交叉销售方案。一名分析人员仅需要了解什么是神经网络、贝叶斯网络Bayesian networks、支持向量机support vector machines。这本书将努力满足这些相关的需求。
尽管在过去的几十年里,数据库营销取得了爆炸式的增长,我们完全相信推动这些增长的背后因素IT、方法,以及管理者的需要还将持续。本书的基本假设是研究能够推动增长,结果自然是,数据库营销的美好未来还在前方。我们希望这本书能提供一个平台,促进实现这一美好的未来。
数据库营销最重要的一个方面是方法与应用之间的交互。我们的目标是提供两个方面的深度资料。相应地,我们对于方法与应用进行了章节安排。第2~4部分主要是方法;第5部分、第6部分则是应用。具体来说,本书的架构如下。
第1部分: 战略问题。我们定义了该领域的范围以及数据库营销的流程第1章。流程的起点是制定数据库营销战略,根据战略再确定数据库营销的目标与作用第2章。我们对此问题进行了深入探讨,并讨论了进行成功DBM的两个关系背景因素: 组织结构与顾客隐私第3章和第4章。
第2部分: 顾客终身价值LTV。数据库营销存在的三大基石就是顾客终身价值、预测模型与测试。我们讨论了计算LTV的方法,对其中的一些棘手问题如成本会计进行了探讨,这些问题容易被忽略,但是解决方案对实践具有重要影响第5~7章。
第3部分: 数据库营销工具: 基础。DBM首先需要顾客的数据。我们讨论了公司使用顾客数据的来源与类型第8章,并且深入探讨了数据库营销的另外两大基石测试与预测模型第9章和第10章。
第4部分: 数据库营销工具: 统计技术。我们讨论了用于生成预测模型的几种传统的以及几种最前沿的统计技术第11~19章。对那些想知道决策树是如何产生的,或者为什么神经网络比决策树更好,或者到底什么是机器学习的读者,这部分内容很有价值。
第5部分: 顾客管理。这一部分我们完全聚焦于应用。我们回顾了理论性的主题,既有已有的理论知识,又有各类工具,从而能更好地完成顾客管理的各项活动,包括获取顾客、交叉销售与升级销售、累积奖励计划、顾客分级计划、顾客流失管理、多渠道顾客管理,以及顾客获取与保留支出第20~26章。
第6部分: 管理营销组合。我们关注沟通和定价,全面地探讨了最优接触模型。我们认为该模型将会成为下一代数据库营销的标志。该模型的重点是定量地考虑当前决策对未来的影响,真正地管理顾客的长期价值第28章。我们还讨论了DBM沟通文本的设计第27章,以及定价的一些关键问题,包括获取与保留定价,以及二者的协调第29章。
本书的最初策划开始于2000年5月。具有讽刺意味的是,我们花了7年时间来写一本关于快速变化的技术问题的书。实际上,写这本书就像对一个移动的靶子射击。但是,这是一个我们心甘情愿为之付出的工作,我们希望达到的深度与广度决定了书的长度与写作时间。很多内容也是在我们的争论之中完成的,比如,在计算顾客终身价值中如何处理固定成本,什么方法值得我们注意及它们是如何运行的,以及为什么多渠道顾客是更高价值的顾客等。这本书的写作就是一个过程,就像数据库营销一样。
在这个过程中,我们必须感谢学术界与企业界的许多同人,没有他们的帮助这本书将无法完成。这些同人向我们提供了工作论文、参考文献,与我们通过电子邮件或者当面交流。他们教给了我们数据库营销的许多东西。这些人分别是: Kusum Ailawadi, Eric Anderson, Kenneth Baker, Anand Bodapati, Bruce Hardie, WaiKi Ching, Kristoff Coussement, Preyas Desai, Ravi Dhar, Jehoshua Eliashberg, Peter Fader, Doug Faherty, Helen Fanucci, Fred Feinberg, Edward Fox, Frances Frei, Steve Fuller, Bikram Prak Ghosh, Scott Gillum, William Greene, Abbie Griffin, John Hauser, Dick Hodges, Donna Hoffman, Eric J.Johnson, Wagner Kamakura, Gary King, George Knox, Praveen Kopalle, V. Kumar, Donald Lehmann, Peter Liberatore, Junxiang Lu, Charlotte Mason, Carl Mela, Prasad Naik, Koen Pauwels, Margaret Peteraf, Phil Pfeifer, Joseph Pych, Werner Reinartz, Richard Sansing, David Schmittlein, Robert Shumsky, K.Sudhir, Baohong Sun, Anant Sundaram, Jacquelyn Thomas, Glen Urban, Christophe Van den Bulte, Rajkumar Venkatesan, Julian Villanueva, Florian von Wangenheim, Michel Eedel, Biger Wernerfeldt, and John Zhang.
我们要特别感谢以下同人的研究协助,包括Carmen Maria Navarro顾客隐私实践,Jungho Bae 和Ji Hongmin数据分析, Zhu Qinglin 和 Paul Wolfson模拟程序,Karen Sluzenski图书参考文献,以及由Mary Biathrow,Deborah Gibbs,Patricia Hunt和 Carol Millay提供的不知疲倦的手稿准备工作。
从两位出色的评审人Peter Verhoef和 Ed Malthouse那里我们受益很多,他们的洞见既有森林也有树木,极大地提升了最终书稿的质量。
Springer出版团队给我们提供了许多帮助,也非常耐心。对Deborah Doherty,Josh Eliashberg,Gillian Greenough和 Nick Philipson我们深表感谢。
除了以上人员之外,我们也想对如下机构在资金、设施及模拟环境方面给予我们的支持表示感谢。这些机构包括杜克大学富卡商学院的天睿TeradataCRM研究中心,2002年Scott Neslin曾在这个中心工作,以及我们所在的西北大学凯洛格商学院、首尔国立大学和达特茅斯大学塔克商学院。
最后,把我们最深厚的感谢送给我们的爱人和家庭,他们给了我们支持、耐心与陪伴,没有他们,不会有本书。他们让我们知道家庭有多么重要,让我们有了面对坎坷起伏的勇气。谨以本书献给我们的爱人和家庭。
罗伯特C.布来伯格
金炳德
斯柯特A.耐思林

 

 

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