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| 編輯推薦： |
1.数据就是营销力，大数据让商业营销变得更加精确。
读懂大数据，可以使营销行动目标明确、可追踪、可衡量、可优化，从而造就以数据为核心的营销闭环，即消费数据营销效果消费。
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4.这是一个对数据迫切需要的时代，营销人员对数据的渴求更加强烈。
读懂大数据营销，可以帮你：精准定位客户重新发现机遇回避营销风险降低潜在威胁
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| 內容簡介： |
传统的数据库营销，通常是基于某个企业的数据库展开营销，对客户行为信息的掌握，通常也是有限的。作为互联网发展到一个新的高度的重要标志，大数据应运而生。
本书根据人们正常的认知规律深入浅出地进行阐述，从大数据和大数据营销的概念入手，然后分析大数据给营销工作带来的益处，并系统阐述如何进行大数据营销，最后分析了大数据营销发展的未来趋势。有理论、有实案，图文并茂，便于读者轻松阅读。
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| 關於作者： |
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曾杰，广西财经学院工商管理专业毕业。文案策划，信息管理专家，做过职业程序员、数据分析师，擅长用形象而生动的语言讲述晦涩难懂的理论数据。
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| 目錄：
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第一章 揭开大数据营销的面纱
先从大数据说起
掀开大数据营销的红盖头
传统营销亟须变革
如何在每次革新中脱颖而出
加入大数据营销俱乐部
第二章大数据与精准营销
立足淘宝大数据的精准化营销
牛肉干和鱿鱼丝引发的讨论
顾客看了伊妹尔就想买
《纸牌屋》票房走红的背后
趣多多教你玩转愚人节
第三章大数据发掘客户需求
发掘客户需求就是淘金
传统行业抢滩大数据
沃尔玛的啤酒 尿布
互联网 大数据思维
电商玩的就是大数据
第四章广告智能化的幕后推手
解读新浪微博橱窗
广告推送智能化
爱奇艺的视频广告
大数据让你知道你是谁
大数据下的隐私保护
第五章大数据与O2O
O2O离不开大数据
可口可乐这样亲近顾客
Nike 的大数据变革
从万达广场到智慧广场
电影业的O2O玩法
第六章大数据与个性化营销
零库存不再遥远
亚马逊的个性化服务
保险业走向定制化营销
读书，看报，玩手机
你进行个性化营销了吗
第七章大数据与营销策略
补补营销策略
大数据下的营销策略
企业节假日营销
运营商降低营销成本
让数据说话，用数据决策
第八章移动端大数据营销
移动端营销的十个趋势
手机疯狂购物的思考
信用卡的移动营销
盘点微信的营销价值
手机APP的营销新天地
第九章云端大数据营销
此云非彼云
大数据与云计算
旅游业的云端营销
第十章大数据营销的未来
不懂大数据会被OUT
大数据让创业机会井喷
数据成为企业的核心资产
角逐大数据营销
后记
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| 內容試閱：
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肉干和鱿鱼丝引发的讨论
有位网民在淘宝网上购买了几袋牛肉干和鱿鱼丝，然后意外地发现自己的新浪微博右下角的热门商品推荐栏中，不厌其烦地向自己推荐同类商品。于是，这位网民顺手写了一条抱怨的微博：淘宝和新浪微博太讨厌了没必要我前几天从淘宝网上买了一次牛肉干，你就天天在新浪微博页面上推荐牛肉干、鱿鱼丝之类的。我一次就吃腻了，至今还在反胃哩。你能追踪我的消费痕迹，却体会不了我的消费感受。淘宝和新浪微博，你们如果能区分我贪婪的口水和反胃的嗝之间的区别，那才真叫本事！
这条微博在发布后的短短三、四天内，点击阅读率达到了70多万人次，转发和评论达上千条。参与这场讨论的，不仅有广大消费者，更多的是各大电商的营销人员、技术人员和管理人员。其实，这场讨论的关键，在于大数据营销究竟能够在多大程度上能够排除各种干扰、从而精准地把握顾客的需求？
诚然，大数据已经是最近深受公众和舆论追捧的热门词汇之一，但在实际运用中，无论是大电商、还是小电商，很大程度上玩的是概率，还达不到真正意义上的精准。同时也说明，我们要真正做到精准营销，需要进一步提升自己对大数据的领悟与处理能力。
在此，我们暂且列举一下在微博中收集的、网友对于当前一些所谓大数据营销的反馈：
今早我在淘宝搜农具，现在一打开网页，出来的全是镰刀、斧头的信息
我在新浪微博上就回复了一个关于无花果的信息，于是微博的右侧就天天出现推荐无花果的商业讯息！
我一次在淘宝页面上误点了一个冰箱，现在满屏幕都是那个牌子的冰箱广告，无论打开哪个网页都是，真是郁闷
一个多月前，我在淘宝上买了台电视，接下来的连续一个月，网页上都出现给我推荐电视的广告。如果我只是看看，还没有购买，淘宝上的商家再给我推荐的话，还可以理解，可是我都已经购买完了，这些广告还一直不断，难道让我再买一台不成？
前段时间，我在天猫上买了件亚麻衫，这些天上网时，到处都给我推荐亚麻衫，微博、优酷、腾讯到处都是。这还不算可恶，可恶的是，我点进去了，却发现没有一款能适合我穿的。
在实际生活中，类似上面的营销尴尬局面还有很多，我们暂不一一列举。这些普遍存在的、不够精准的营销现象，几乎涉及到所有的大小电商。这再次告诉我们，大数据营销中，精准营销的重要性。如果大数据营销不能够有效地提升精准性，那么，就可能降低用户的满意度体验。
对于商家而言，强行向顾客推荐商品，往往会导致顾客的厌烦情绪和后悔情绪。因此，大数据时代的营销推广，不仅要划分受众，还需要划分单体受众的心理层次。在上面的案例中，顾客在电商网站上产生购买行为后，电商网站在没有收集到顾客足够的行为数据时，就盲目推荐，所以在一定程度上误判了顾客的需求，从而未能做到向顾客进行精准推送信息。
如果电商网站希望更好地了解顾客的行为数据，可以适当地对顾客的纵向数据进行建模分析，比如说，电商网站可以将买过牛肉干的人在近期（如1年内）购买过的商品全部排列出来，找出共性较多的商品予以推荐。在进行数据分析的时候，可以有这样几种方向：一，分析单一用户的购买频率，对用户的购买频率进行调整，在预期的下一次购买时段内推荐；二，结合购买力及品牌偏好，做关联产品展示；三，推荐给有相同爱好的购买者，增加产品销售的机会。
通过上述方法，电商网站在收集到了顾客足够的行为数据后，有助于减少给顾客进行的盲目推荐，并规避以往根据关键词投放广告的弊端。然而，鉴于消费者行为的表现是多元化的、动态的、可延续的，所以从根据关键词投放广告提升到根据人的行为投放广告，也是我们努力的一个重要方向。
当然，大数据营销在精准性以外，还有一个重要的特点是营销的相关性。这是因为，大数据技术有一个重要的运用，便是关于某种趋势的预测。比如说，在对顾客以往行为数据分析的基础上，我们是否可以做出一种判断，即顾客还可能对另一些商品存在需求的渴望？
实际上，这也正是在上述案例中，顾客购买了几袋牛肉干和鱿鱼丝后，引发的网友关于大数据营销的讨论中，一个重要的方面。对于顾客来说，最理想的网购和推荐是什么样呢？一些顾客在网上纷纷表达了这样的意见：
买牛肉干，推荐牙签，或者山楂片，有助于消化。
买了一件泳衣，你可以推荐防晒霜；买了一个冰箱，你可以推荐保鲜盒；买了一双皮鞋，你可以荐皮鞋油
我在去哪儿网上浏览了内蒙古的景点，你就可以推荐当地的牛肉干等特产。
其实，顾客的上述建议，已经表达出了一种相关性推荐的含义。关于这点，同啤酒与尿布的推销理论有些相似，当然，我们会在后面对啤酒与尿布的推销理论进行深入阐述，这里暂且不展开讨论。
我们通过顾客对于大数据营销中精准性和相关性的讨论，在一定程度上理清了大数据营销的一些方向。此外，我们不妨再有一个思路，那就是，我们绕开给顾客推荐什么的思路，转向考虑给顾客不推荐什么的思路，从而在一定程度上避免厌烦性推荐，从而避免顾客的反感。
举例来说，一位男性顾客在网上购买了服装、化妆品之类的女性消费品，那么，我们的大数据平台是否能够根据顾客的消费痕迹和数据，判断出顾客的消费能力，消费类型（如是奢侈型还是勤俭持家型），根据这些判断，在这位顾客的网页上调整商品的推荐频率、甚至对有些商品进行屏蔽，从而避免此类消息可能刺激他异性朋友的奢侈浪费性购物，并使这位顾客陷入尴尬局面？其实，这些人性化的营销关怀，也是我们在运用大数据营销过程中，需要考虑的问题。
最后，我们要说的是，大数据营销的精准性是基本方向，相关性与预测性则在不同程度上巩固了精准性。大数据营销方兴未艾，很多有益的营销方向和策略均在不断探索与实践中，我们相信，只要我们对大数据有足够的关注度，就一定能够持续提升大数据营销的质量，提升顾客的满意度。
大数据下的营销策略
大数据开启了一次重大的时代转型，就像望远镜能让我们感受宇宙、显微镜能让我们观测微生物一样，大数据正在改变着我们的生活方式。在大数据时代，我们不在纠结于小数据时代挑选样本去推导因果关系，而是在接受样本即总体和事物之间普遍的相关关系。在这种情况下，处于当今移动互联网时代、大数据化运营的大环境中，企业的营销策略也在发生一系列重大的转变。
大数据时代的核心是预测。基于大数据的预测，有助于减少我们在制定营销策略时的盲目性。另外，大数据发展的核心动力，源于人类测量、记录和分析世界的渴望。当前，信息技术变革随处可见，就以往来看，信息技术变革的重点在于技术，而在大数据时代，我们对获取便利的数据所具备的处理能力越来越强大，从而使得信息技术变革中信息的重要性突显，也让信息影响到了我们经济的方方面面，包括企业的营销策略。
举例来说，早在2009年，Google就尝试通过分析5000万条美国用户最频繁检索的词汇，然后将用户的这些搜索行为与美国疾病中心在2003年到2008年间季节性流感传播时期的数据进行比较，并建立了一个特定的数学模型。最终，Google成功预测了2009年冬季流感的传播，甚至能够具体到特定的地区和州。基于这种大数据预测，既有助于人们提前预防流感，也便于为企业的营销方向提供有益的参考，并使企业能够进一步针对顾客的具体需求来开展服务。
相比较而言，在大数据时代以前，企业在制定营销策略时，所收集和依赖的信息，主要是从收集消费者信息、购买记录等小量精准数据来推导相应的因果关系，进而制定营销策略；通常情况下，企业从获取小量样本到数据分析，再到制定营销策略，在时间上会有延迟。在互联网，尤其是移动互联网时代，信息可谓瞬息万变，过去制定营销策略的模式已经无法实现企业所期望的营销效果。通过大数据分析营销活动的现状和预测未来，则越来越准确，因此，企业也越来越倾向于采用大数据技术制定营销策略。
过去在制定营销策略时，由于样本量有限，企业比较重视一个问题的来龙去脉，因此，企业的营销策略比较关注一种为什么的因果关系。然而在大数据时代，数据量过于庞大，数据之间又存在着复杂的相关关系，这种情况下，我们往往可以获悉事物之间的相关性，但对海量数据的因果关系，相对而言，就变得不再那么迫切，关键要知道解决问题的方法，尤其在于答案是什么。举例来说，亚马逊的推荐系统梳理出了很多有趣的相关关系，但不知道背后的原因，说明知道是什么就够了，没有必要知道为什么。在以前的小数据世界里，知道相关关系是有用的，但在大数据时代背景下，相关关系则大放异彩。通过相关关系，我们可以比以前更容易、更便捷、更清楚地分析事物。大数据的相关关系分析法更准确、更快、而且不易受偏见的影响。通过探求是什么而不是为什么，相关关系帮助我们更好地了解世界，了解商业，从而更好地制定营销策略。可见，在大数据时代，我们不必非得知道现象背后的原因，关键是要让数据自己发声，让数据更好地为我们所用。
当前，由于大数据的广泛运用，很多人时刻暴露在大数据这第三只眼之下，比如推荐系统监视着我们的购物习惯，搜索引擎监视着我们的页面浏览习惯，而微博、微信似乎什么对我们的一切都知道，包括我们的社交关系网。
其实，大数据与我们的时刻同在，是希望对用户有更进一步的了解，从而为用户提供差异化的服务。在营销中，有个8020法则，即80%的客户占有20%的市场，20%的客户占有80%的市场，这就决定了我们在企业的营销战略，如何进行差异化定位支撑取决于大数据分析。这个时代是一个去除普遍化，而着重差异化的时代。在多种可选对象中进行选择，总是基于差异性。8020法则告诉我们一个道理，即在投入与产出、努力与收获、原因与结果之间，普遍存在着不平衡关系。关键的少数，往往成为决定企业营销的效率、产出、盈亏和成败的主要因素。因此，我们在制定营销策略时，选定其中有突出性贡献的部分予以集中力量经营，体现出营销策略中的差异化特点。要做到这点，我们可以通过大数据分析来落实。
在大数据时代，数据如无穷的宝藏，取之不尽、用之不竭，我们可以在这些数据基础上进行不断地创新。对于数据的运用，几乎没有止境，即使我们从数据挖掘中获得了一定收益，但其真实价值仿佛悬浮在海洋中的冰山，我们看到的还只是冰山一角，绝大部分隐藏在表面之下。
因此，对于大数据的挖掘是一个持续的过程，数据的价值也会被不断地从深层予以挖掘。那么，在大数据时代，企业在利用制定营销策略时，通常有3个考虑，具体如下：
1.快。在互联网和大数据时代，网民的行为是快速动态变化的，这就要求企业借助数据分析，需要快速进行营销的动态调整，以快速顺应这种变化，及时作出营销策略的调整。其中，企业一方面要引导消费行为，另一方面要借助口碑，提升品牌和企业的传播力度。
2.准。大数据的价值在于能准确记录消费者的信息轨迹，从而取消费者真实的行为、态度以及对于信息的反应，能够准确定义消费群体、信息接触点，准确低知道营销动作。所以，利用数据的准确性，我们不仅要注重消费者信息接触点是否准确，更要向消费者推送准确的内容、诉求和信息给消费者。这便是我们多次提及的营销要精准化。平时，有些企业所制定的营销策略，实施的结果是引起气消费者的反感，这里面除了广告推送频率不当，还有一个重要原因是营销策略不精准。
3.稳。大数据的海量一方面给营销者提供了获取消费者真实行为的便利性，另一方面，消费者动态的行为变化也为企业造成困扰。这是因为信息周期太短，就需要企业在利用数据的时候必须要做到稳定，以免为了应付突发的信息不能考虑周全而犯更多的营销错误。要做到这点，就需要我们能够合理厘清信息的真假，合理地利用口碑。
总之，大数据营销时代将是未来若干年营销界的大趋势。作为企业，应该如何管理和应用这些大数据，并努力控制隐私和公共空间的边际界限，制定更切合实际的营销策略，则是每个企业都要面临的问题。
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