博客來
本書對精細化銷售管理、數據分析與預測課程系統進行講解，提供企業運營中的銷售計划指標的設定、數據獲取、分析的方法，並通過常用的Office工具來制定運營模型，對企業市場拓展和銷售計划制定和執行的跟蹤、調整進行有效控制，並采取相應的考核制度進行保障，幫助企業降低運營風險和有效開拓市場。
本書適合營運部、財務部、商品企化部、銷售管理部、銷售及需要做產品分析和銷售報表的相關工作人員閱讀。
| FindBook |
有 1 項符合
大數據：精細化銷售管理、數據分析與預測的圖書 |
| 圖書館借閱 |
| 國家圖書館 | 全國圖書書目資訊網 | 國立公共資訊圖書館 | 電子書服務平台 | MetaCat 跨館整合查詢 |
| 臺北市立圖書館 | 新北市立圖書館 | 基隆市公共圖書館 | 桃園市立圖書館 | 新竹縣公共圖書館 |
| 苗栗縣立圖書館 | 臺中市立圖書館 | 彰化縣公共圖書館 | 南投縣文化局 | 雲林縣公共圖書館 |
| 嘉義縣圖書館 | 臺南市立圖書館 | 高雄市立圖書館 | 屏東縣公共圖書館 | 宜蘭縣公共圖書館 |
| 花蓮縣文化局 | 臺東縣文化處 |
|
|
圖書介紹 - 資料來源：博客來 評分：
圖書名稱：大數據：精細化銷售管理、數據分析與預測
內容簡介
目錄
第一篇導入篇
第一章大數據營銷之悟—趨勢與挑戰／3
1.1通過大數據洞察消費者行為／4
1.2解構與重構—大數據時代的營銷變革／7
1.3大數據營銷誤區解讀／9
1.4大數據與微營銷時代／12
1.5大數據營銷—中小企業營銷的「救命稻草」／14
第二篇主旨篇
第二章大數據營銷之變—數據帶來營銷變革，助力互聯網精細化運營／19
2.1程序化營銷：大數據讓購買程序化／20
2.2大數據變革營銷流程和營銷結果／28
2.3大數據重構數字營銷／34
2.4互聯網思維、大數據與產品設計及運營概述／38
2.4.1大數據下的互聯網思維／38
2.4.2數據在互聯網產品生成各階段的應用／40
2.4.3大數據在企業的互聯網運營、營銷各環節中的應用／42
2.5數據支撐互聯網營銷活動優化／45
通過數據挖掘優化營銷效果／45
2.6大數據用戶生命周期管理／48
2.6.1客戶生命周期管理／48
2.6.2用數據管理用戶生命周期／49
第三章大數據營銷之道—要點與方法／53
3.1大數據時代，你准備好營銷了嗎／54
3.1.1從大數據中可以收獲什麼／54
3.1.2大數據營銷思維可以改變什麼／57
3.1.3大數據時代，營銷的切入點在哪里／61
3.1.4大數據時代的營銷技術與方法／63
3.2大數據時代，如何讓營銷更精准／71
3.2.1社交大數據：營銷革命的幕后英雄／71
3.2.2大數據下的移動營銷：傳遞個性化即時信息／77
3.2.3大數據下的微博營銷：粉絲才是王道／82
3.2.4大數據下的微信營銷：營銷新時代的先鋒／87
3.2.5大數據下的整合營銷：滿足消費者的點滴需求／90
3.2.6大數據下的多渠道營銷：顧客體驗主宰一切／92
3.2.7大數據下的社會化網絡營銷：以網絡人際關系為核心／98
3.3大數據時代，如何進行品牌營銷／102
3.3.1品牌營銷人員如何應用大數據／102
3.3.2從「品牌宣傳」轉向「品牌對話」／106
3.3.3通過大數據監測競爭對手品牌／108
3.3.4通過大數據監測和管理企業品牌危機／111
3.3.5百度大數據教你如何做好品牌營銷／115
第四章大數據營銷之探—數據的可視化與客戶體驗至上／119
4.1數據可視化的價值／120
4.1.1商業價值：數據價值體現的本質回歸／120
4.1.2用戶價值：實現數據價值的主題化／125
4.2數據可視化的關鍵／127
4.3可視化，數據變現的重要途徑／132
4.4數據實現可視化的技巧／134
4.5大數據下客戶的「透視」／138
你對「上帝」了解多少／138
4.6利用大數據實現客戶體驗最優化／140
4.6.1大數據用於客戶體驗監控與優化／140
4.6.2大數據用於用戶口碑監控與優化／142
第五章大數據營銷之用—數據分析方法及應用／145
5.1如何將數據與企業營銷相融合／146
5.1.1數據收集和准備／146
5.1.2利用優秀的數據挖掘平台／150
5.1.3營銷運作和大數據的深度結合／152
5.1.4大數據營銷下對銷售人員的技能要求／155
5.2基於關鍵指標的分析方法／157
5.2.1經營過程中的關鍵指標／157
5.2.2案例思考：有效分析市場數據／160
5.2.3基於績效考核指標的傳統分析的缺陷／161
5.2.4結合KPI和管理理念分析營銷狀況／165
5.3時間序列分析方法／169
5.3.1時間序列分析法的4個着力點／169
5.3.2時間序列分析的具體方法／171
5.3.3趨勢如何分析／174
5.4商業預測技術／175
5.4.1商業預測的方法／175
5.4.2商業預測的基本流程／178
5.5大數據挖掘與用戶細分的背后／181
5.5.1大數據挖掘的意義／181
5.5.2挖掘數據，對客戶需求進行快速響應／182
5.5.3用數據推斷情景實現差異化營銷／186
5.5.4通過數據挖掘實現客戶細分的3個維度／191
5.5.5客戶細分與精准營銷／195
5.5.6客戶細分的價值／199
5.5.7基於數據驅動的客戶細分／201
5.5.8基於決策樹的案例解析／205
5.6大數據挖掘方法之推薦算法／208
5.6.1推薦的常用算法與關鍵思想／208
5.6.2推薦電商的應用案例／215
5.7大數據挖掘方法之分類法／217
5.7.1分析客戶細分場景，增加客戶密度／217
5.7.2客戶細分在線上線下精細化營銷中的應用／220
第三篇實戰篇
第六章大數據營銷實戰—經典與前沿營銷案例解讀／225
6.1《紙牌屋》電視劇大數據營銷／226
6.2大數據營銷成就電影《小時代》／229
6.3可口可樂的大數據玩法／232
6.4趣多多大數據營銷／235
6.5網易花田為你定制愛情／237
6.6大數據：亞馬遜的營銷利器／239
6.71號店靠大數據掘金／243
6.8寶潔大數據營銷／246
第一章大數據營銷之悟—趨勢與挑戰／3
1.1通過大數據洞察消費者行為／4
1.2解構與重構—大數據時代的營銷變革／7
1.3大數據營銷誤區解讀／9
1.4大數據與微營銷時代／12
1.5大數據營銷—中小企業營銷的「救命稻草」／14
第二篇主旨篇
第二章大數據營銷之變—數據帶來營銷變革，助力互聯網精細化運營／19
2.1程序化營銷：大數據讓購買程序化／20
2.2大數據變革營銷流程和營銷結果／28
2.3大數據重構數字營銷／34
2.4互聯網思維、大數據與產品設計及運營概述／38
2.4.1大數據下的互聯網思維／38
2.4.2數據在互聯網產品生成各階段的應用／40
2.4.3大數據在企業的互聯網運營、營銷各環節中的應用／42
2.5數據支撐互聯網營銷活動優化／45
通過數據挖掘優化營銷效果／45
2.6大數據用戶生命周期管理／48
2.6.1客戶生命周期管理／48
2.6.2用數據管理用戶生命周期／49
第三章大數據營銷之道—要點與方法／53
3.1大數據時代，你准備好營銷了嗎／54
3.1.1從大數據中可以收獲什麼／54
3.1.2大數據營銷思維可以改變什麼／57
3.1.3大數據時代，營銷的切入點在哪里／61
3.1.4大數據時代的營銷技術與方法／63
3.2大數據時代，如何讓營銷更精准／71
3.2.1社交大數據：營銷革命的幕后英雄／71
3.2.2大數據下的移動營銷：傳遞個性化即時信息／77
3.2.3大數據下的微博營銷：粉絲才是王道／82
3.2.4大數據下的微信營銷：營銷新時代的先鋒／87
3.2.5大數據下的整合營銷：滿足消費者的點滴需求／90
3.2.6大數據下的多渠道營銷：顧客體驗主宰一切／92
3.2.7大數據下的社會化網絡營銷：以網絡人際關系為核心／98
3.3大數據時代，如何進行品牌營銷／102
3.3.1品牌營銷人員如何應用大數據／102
3.3.2從「品牌宣傳」轉向「品牌對話」／106
3.3.3通過大數據監測競爭對手品牌／108
3.3.4通過大數據監測和管理企業品牌危機／111
3.3.5百度大數據教你如何做好品牌營銷／115
第四章大數據營銷之探—數據的可視化與客戶體驗至上／119
4.1數據可視化的價值／120
4.1.1商業價值：數據價值體現的本質回歸／120
4.1.2用戶價值：實現數據價值的主題化／125
4.2數據可視化的關鍵／127
4.3可視化，數據變現的重要途徑／132
4.4數據實現可視化的技巧／134
4.5大數據下客戶的「透視」／138
你對「上帝」了解多少／138
4.6利用大數據實現客戶體驗最優化／140
4.6.1大數據用於客戶體驗監控與優化／140
4.6.2大數據用於用戶口碑監控與優化／142
第五章大數據營銷之用—數據分析方法及應用／145
5.1如何將數據與企業營銷相融合／146
5.1.1數據收集和准備／146
5.1.2利用優秀的數據挖掘平台／150
5.1.3營銷運作和大數據的深度結合／152
5.1.4大數據營銷下對銷售人員的技能要求／155
5.2基於關鍵指標的分析方法／157
5.2.1經營過程中的關鍵指標／157
5.2.2案例思考：有效分析市場數據／160
5.2.3基於績效考核指標的傳統分析的缺陷／161
5.2.4結合KPI和管理理念分析營銷狀況／165
5.3時間序列分析方法／169
5.3.1時間序列分析法的4個着力點／169
5.3.2時間序列分析的具體方法／171
5.3.3趨勢如何分析／174
5.4商業預測技術／175
5.4.1商業預測的方法／175
5.4.2商業預測的基本流程／178
5.5大數據挖掘與用戶細分的背后／181
5.5.1大數據挖掘的意義／181
5.5.2挖掘數據，對客戶需求進行快速響應／182
5.5.3用數據推斷情景實現差異化營銷／186
5.5.4通過數據挖掘實現客戶細分的3個維度／191
5.5.5客戶細分與精准營銷／195
5.5.6客戶細分的價值／199
5.5.7基於數據驅動的客戶細分／201
5.5.8基於決策樹的案例解析／205
5.6大數據挖掘方法之推薦算法／208
5.6.1推薦的常用算法與關鍵思想／208
5.6.2推薦電商的應用案例／215
5.7大數據挖掘方法之分類法／217
5.7.1分析客戶細分場景，增加客戶密度／217
5.7.2客戶細分在線上線下精細化營銷中的應用／220
第三篇實戰篇
第六章大數據營銷實戰—經典與前沿營銷案例解讀／225
6.1《紙牌屋》電視劇大數據營銷／226
6.2大數據營銷成就電影《小時代》／229
6.3可口可樂的大數據玩法／232
6.4趣多多大數據營銷／235
6.5網易花田為你定制愛情／237
6.6大數據：亞馬遜的營銷利器／239
6.71號店靠大數據掘金／243
6.8寶潔大數據營銷／246
|
