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編輯推薦:
大数据带来的问题通常要多于其所提供的答案,特别是对于那些正在疲于应对如潮水般涌来的海量数据的组织而言,尤其如此。大数据能为营销人员提供的并不仅仅是简单的战术性预测分析。组织需要更宏大的战略蓝图,需要通过大数据深入理解人类行为,制定更高层面的消费者战略,而不仅仅是更好的锁定技巧。
內容簡介:
本书帮助指导营销管理者、品牌经理、战略家和高层管理者认识数据经济如何彻底改变客户品牌关系,以人为中心的大数据策略如何为品牌创造真正的价值:
清晰阐述了数据分析人员和组织整体如何改进数据决策;
分析了如何从大数据中获取新颖独特的洞见和价值,从而改善营销战略;
加深了对企业在数据经济中如何制定消费者战略的理解和认识。
书中提出了应对大数据带来的各种挑战和机会的方案措施,可帮助组织理解和消化吸收其数据资产,并创建了形成差异化的系统性分析方法,指导决策者成功穿越迅速变化的数据经济环境。阅读了本书之后,任何企业都应该重新思考如何从数据资产中获取价值。
關於作者:
科林斯特朗 Colin Strong
英国杰出的消费者研究人员,现任世界顶尖独立市场调研公司益普索(Ipsos)全球行为科学主管,其业务遍及100多个国家。曾任职于全球四大市场研究公司之一捷孚凯(GfK),帮助众多知名企业制定各种消费者战略。无论是运用数据来获取洞见(这曾经是调查的优势所在),还是对如何建立全新的消费者品牌关系提出建议,消费者数据都是科林研究工作的重要内容。在实际研究中,无论是设计实验方法,还是进行数据分析,他都采用了行为科学。科林经常在各种研讨会上做演讲报告,也时常在《赫芬顿邮报》和《连线》等平台上发布博文,还在《欧洲市场研究协会》和《市场领袖》等杂志上发表了众多文章。
目錄 :
目录
译者序
前 言
致 谢
第1章 这改变了一切 1
数据化的广度和深度 6
什么是数据 8
定义大数据 9
大数据的特性 10
本书简介 14
第一部分
当前思维
第2章 观点会凭空而来吗 18
讨论的对象 19
样本误差的来源 20
抽样的优点 21
样本并非总是越大越好 22
大数据和抽样 23
小结 30
第3章 选择工具 32
无效指标的危害 34
思考方法:明确问题 36
有助于选择指标的框架 38
跟踪指标 46
根据有效数据做出正确决策 48
小结 50
第4章 风险与陷阱 52
读取数据的风险:相关性陷阱 53
读取数据的风险:人为判断的缺陷 55
讲故事的陷阱 56
混淆故事和因果关系 58
理论的重要性 60
小结 67
第5章 预测能力 69
预测数据的增长 70
我们的预测能力如何 73
认识预测的局限性 75
为什么有些事情更容易预测:复杂系统和简单系统 76
社会效应对系统复杂性的影响 78
建立预测模型 79
学会面对不确定性:战略悖论 82
小结 84
第6章 广告主困境 86
网络广告的衡量指标 89
网络广告心理学 93
小结 99
第二部分
智慧思维
第7章 读心术 102
联系数据集的价值 103
了解客户 105
从数字化排放了解我们自己 106
市场细分的演变 110
小结 113
第8章 连接关系 115
选择为何如此困难 117
简化决策 119
影响与有影响者角色 120
确定网络效应 123
网络对营销的意义 125
探究社会关系的重要性 127
小结 128
第9章 文化变迁 130
以全新的方式看世界 131
解构文化趋势 135
通过文化分析探索观念的生命周期 137
从语言到视觉:图像的重要性 138
从图像分析文化趋势 143
小结 145
第10章 好创意 147
我们如何应对 148
集权与分权 149
拓展组织范围的专家网络 152
利用外部网络 155
利用网络的弊端 158
培育创意 160
小结 161
第三部分
消费者思维
第11章 禁止入侵 164
人们是如何看待数据共享的 165
数据媒介关系的限制 167
数据媒介关系模型 170
超越基于数据的关系 173
超越数据 177
小结 179
第12章 个性化数据 181
自我跟踪的历史 182
个人数据环境的变化 184
数据所有权和授权的关系 185
个人分析的缺陷 187
授权的潜在解决方案 190
小结 195
第13章 隐私悖论 198
青少年与隐私 199
数据披露的利弊 201
隐私行为经济学 203
企业的挑战 206
信任框架与透明度 209
透明化趋势 211
透明化有效吗 212
企业应该做些什么 213
小结 214
结语 216
注释
內容試閱 :
前言
只要涉及大数据,无论是谁都会注意到与之相关的争论已日益两极化。一方面,热情倡导大数据价值的人认为,大数据不仅彻底改变了我们的经营方式,而且还从根本上改变了科学和我们实际生活世界的组织方式;而另一方面,怀疑论者认为,大数据的宣传言过其实,它并没有从根本上改变什么东西。
本书关注的是,在营销方面企业该如何利用大数据,并从这方面对两极化的争论提出自己的见解。因此,本书阐述的是,我们人类理解数据并从中获取意义和生活在数据媒介世界的体验。虽然我们会不可避免地涉及其他一些方面,但这是本书的核心所在。本书所阐述的大部分内容也适合非营利组织和政府机构,但为了简化起见,还是把企业作为主要参照对象。
当然,大数据有时不免会被夸大其词。在这一点上,技术专家通常需要负主要责任。他们经常会让我们认为,只要把各种人类行为简化成一系列数据点,那么就能够预测未来的大部分活动。这种人类行为的简化主义观点没有认识到我们生活的世界、居住的微妙生态系统和行为发生的环境条件的复杂性。简单地利用大数据(指个人数据),意味着营销人员降低了大数据的作用,使之成为组织的战术而不是战略组成部分。
怀疑论者则没有看到大数据的潜在价值。我们非常全面、密切和连续一致地追踪我们的行为,可以获取极为丰富的资源,不可能看不到在这些山里确实有大量的金子。问题是,这是什么东西?如何才能找到?
本书要阐述的是,营销人员如何从技术专家那里重新夺回大数据的控制权和如何更多地从战略角度来重审大数据的意义。这样做势必会使营销职业重焕生机活力。理解人类行为的数据是营销人员和社会科学家的一项长期有效的技能。我们开始看到,在大数据领域,他们的很多专业技能可以帮助我们有效理解和解释数据。当然,新的挑战也日益明显,而这恰恰意味着我们需要用原始的方式来考虑这些问题。
我们能够从数据痕迹中获取很多有价值的东西,但许多分析和解释仍然停留在很基本的行为层面上。企业力图差异化,但技术削弱了企业在竞争中脱颖而出的能力,而这就创造了一个机会。人类的行为是复杂的,但大数据提供了理解复杂性的新方式。复杂性应该是营销人员的朋友,因为复杂性提供了寻求差异化的机会。
在开发利用大数据带来的机会方面,社会科学家通常都走在企业的前面。诸如网络心理学(cyber psychology)、计算社会学(computational sociology)、文化分析(cultural analytics)之类的新领域正方兴未艾。因此,我们可以充分利用大数据和提高信息处理能力,对人类行为形成新的认识。通过这些新的领域,企业可以找到探索隐藏在数据泥沼中的意义的新方法。
在所有这些当中,我们不能忘记消费者体验。这是因为是消费者产生了这些数据,而且他们还是这些数据所产生的活动的接受者。消费者愿意参与其中吗?我们需要探索消费者理解其体验的方式,因为诸如隐私和授权之类的问题本身正在迅速成为企业差异化的来源。
虽然书中有很多有用的指导原则,但本书并不是详细的使用方法手册。本书号召组织抓住机会,了解如何以令人激奋的新方式利用大数据更好地理解消费者。本书的核心是,为了明智应对大数据,我们确实需要深入理解人类本身。如果我们不能了解在此过程中可能陷入的陷阱,也就不能解释数据。我们需要行为框架模式来帮助我们探索数据集。为了理解企业如何能够最有效地执行数据战略,我们需要理解人类如何应对数据媒介环境。
本书旨在帮助企业以独特的方式来分析思考数据。在这一过程中,你可能会开始以不同的方式来观察人类。作者希望本书能够激发大家的思考和辩论。感谢你阅读本书并加入其中。