大数据营销 定位客户 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 麦德奇（Dimitri Maex），保罗B.布朗（Paul B.Brown） 著，王维丹 译

图书标签:

• 大数据
• 营销
• 客户定位
• 精准营销
• 数据分析
• 商业智能
• 用户画像
• 营销策略
• 数字化营销
• 市场营销

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111442134

版次：1

商品编码：11365098

品牌：机工出版

包装：平装

开本：16开

出版时间：2014-06-01

用纸：胶版纸

页数：244

正文语种：中文

内容简介

　　今天，我们的一切行为都在产生数据，而且数量巨大。每次浏览网页、搜索或者用智能手机上网，几乎都会增加数十亿字节之多的数据，而且这个增量还在扩大。如此庞大的数据可以帮助我们更好地理解并预测客户的行为。
　　好消息是，我们再也无须精通数学或者统计学、甚至无须依赖昂贵的建模软件来分析客户。数据分析领域正在掀起一场革命。仿佛一夜之间，挖掘这些“大数据”的方法与工具变得格外简单，价格也不再高高在上。
　　来自业内翘楚——奥美互动的董事总经理，在《大数据营销：定位客户》中告诉你怎样利用数据辨认出利润客户，并用最有效的方法接触这些客户，从而增加他们的购买力。
　　预计现有客户与潜在客户未来的价值。
　　寻找客户，包括现实和互联网。
　　判断哪些客户是因为需求购买，哪些客户是因为广告购买，哪些客户是因为价格购买，哪些客户是因为口碑购买。
　　优化营销配置，使之尽可能带来高的回报。
　　以新的技术优化销售和营销。
　　《大数据营销：定位客户》适合那些希望利用数据促进企业发展、提升利润的读者——力求让所有广告费用得到高投资回报的营销人员、迫切希望企业更快成长的企业主、为终端客户服务的研究机构与产品开发商、负责提高企业净收入的财务人员、寻求反馈的广告创意策划。

作者简介

　　麦德奇（Dimitri Maex），全球营销传播机构奥美集团旗下奥美互动纽约子公司董事总经理。他同时领导着公司的全球数据实践团队，独立调查公司Forrester Research认为这支团队的水平在业内排名前列。麦德奇开发的分析模型清晰精确、蜚声全球，他为葛兰素史克、IBM、飞利浦、西门子、UPS、联合利华和其他许多跨国企业提供帮助，协助这些企业以新的方式利用自身的数据及分析，赢得极高的利润。
　　
　　保罗·布朗（Paul B.Brown），长期为《纽约时报》撰稿的畅销书作家。他合著了多部经典的商业名著，如《终生客户》（Customers for Life）、《你的营销不对路》（Your Marketing Sucks）等。

精彩书评

　　★《大数据营销》为现代企业领导者着想，让古老又神秘的数字分析艺术焕发了第二春。它不仅对精通数据的高人和统计学家的胃口，也适合每位希望更负责地为本组织发挥数据威力的领导者。麦德奇把数据变迷人了。
　　——唐·泰普斯科特 数字经济之父 《维基经济学》作者
　　
　　★这些战略有助于任何一个领导者获得更大的成功、建立更好的客户关系，不论他经营的是像UPS这样的全球企业，还是正在寻找市场的初创公司，或者街角开设多年的夫妻店。
　　——克里斯汀·欧文斯 UPS传播与品牌管理高级副总裁
　　
　　★“大数据”时代来了。只要企业能从巨量数据中获取可付诸行动的预见性观点，就不仅拥有了竞争优势，还会改变自身的企业文化。麦德奇展示了怎样操纵数据了解客户，怎样最有效地利用这些客户资源，怎样衡量哪些做法有效。无论是谁，如果希望了解他人怎样成功地操控数据，以及自己怎样做，就必须读这本书。
　　——韦斯·尼克斯 MarketShare联合创始人及首席执行官
　　
　　★你对数据的处理方式远比获取更多的数据来得重要。营销业的未来属于两类人：技术员与魔法师。技术员会确保数据数量丰富；魔法师则会将数据变为可 以获利的点子。两位作者创作了这部价值无可限量的作品，他们认为，每家有责任心的营销公司都会希望了解个中原委。
　　——苏铭天爵士 WPP集团首席执行官

目录

序言 为什么数字如此迷人
第1章 本书将如何帮助你发展自己的企业
第2章 设定目标：你应该与谁交谈
第3章 发现：你应该与客户谈什么
第4章 确定地点：你怎样找到他们
第5章 制定预算：我们应该花多少钱
第6章 测量指标：你怎样测量哪些有用、哪些无用
第7章 优化选择：怎样多做有用之事，少做无用功
第8章 未来
致谢
译后记

精彩书摘

　　听起来感觉怎样？如果这样考虑，你会发现，其实每个企业都只有两面而已：供应面与需求面。供应面是指一家公司会怎样完成订单，即怎样满足自己客户的需求。它属于企业可以控制的一面。公司领导层会了解这方面的数据，比如购买一台新机器将提高多少生产力。
　　一方面，对于供应面的问题，大多数喜欢用左脑的人会驾轻就熟，因为他们擅长金融，思维有逻辑性。几十年来，这类人才提高了供应链的效率，简化了工序，开发了追踪进展的测量方式。
　　而另一方面，需求面是公司无法掌控的，决定权在客户手中。当然，你可以尝试所有方式去接近客户，但最终是由客户或消费者决定是否对你必须提供的产品感兴趣。需求面是人们尚未明确的领域，这方面孰因孰果始终不能确定。客户购买完全符合自己需求的产品是由于喜欢推出的广告，还是产品的价格有吸引力，或者是口碑的原因，甚至这些因素兼而有之，还是可能有上百种因素共同影响？要着手治理一家陷入混乱的企业，请先弄清楚该企业出了什么问题。假设一位顾客点击互联网上的广告后会立即购买，他买产品是不是因为受到一则横幅广告的影响？查明促使顾客购买的原因就是我每天都要做的工作。你会看到，我使用的是来自供应面的明确工具，它们经过了实验，经受了考验。我会将它们用于了解混乱的企业供应面。
　　这些工具可以给你提供帮助，套用本书副标题的话说就是，用一种能增加销售额和利润的方式发展你的企业。
　　这样的方式对公司最高层的管理人员至关重要。
　　毕竟，股东最终会根据怎样有效分配自己的资金评价你。但还不仅于此，它对公司上下全体员工都很重要。营销人员和经营业务部门的骨干需要知道以那些给公司带来最多利润的客户为目标对象。在开始创造新的产品或服务时，研究者必须在心目中确立可以带来赢利的目标客户。客服人员希望将大部分注意力集中在公司最有价值的用户或买家身上。当然，财务人员会始终质疑，公司最新的项目是否会产生任何赢利。如果采纳本书将要探讨的方法，你的投资将收获巨大的回报。
　　回报会有多大？我会与你简单地分享以下两个运用这些技术的例子：·通过分析顾客评论旗下酒店的数据，凯撒宫酒店将网络广告带来的回报提高了15％。一些软件不仅可以搜寻到顾客在该公司网站上留下的所有评论，还能自动筛选这些评论，将它们归入几十个不同类别。然后，凯撒宫酒店就可以利用软件的发现结果改变自己的产品和广告用语。例如，顾客对酒店的景观大加赞赏，酒店的广告就会以其外观和风景图像为特色，把它们放在显眼的位置。相比起来，客房的价格在广告中就不那么醒目了。
　　·根据对企业网站主页的一番透彻调查，在线证券交易商TDAmeritrade（TDA）只是稍微修改了网站文本内容、设计和图像，新开户数量就增加了14％。我们奥美的团队测试了每个用词、每种颜色、每个设计元素，了解它们是否可能给公司带来更多的客户。结果证明，只需将客户注册界面的用语由“现在在线使用”变为“开始吧”，并且将客户启动的点击按钮颜色由橙色变为绿色，开户的人数就会出现明显增长。
　　上述实例表明，本书阐述的并不是空洞的理论，已经有一些企业将它用于提高自身产品的需求。我会向你展示你也可以达到的效果。
　　如果从不同角度观察现有的客户数据，你可以改善：·你的战略。你会了解怎样深入理解企业可以提供的数字，并根据这种领悟精心磨砺既能发掘客户又能在竞争中制胜的策略。
　　比如你会发现哪些客户给自己带来的利润最多，哪种客户最有可能购买你的产品，哪类客户群不值得作为你的目标对象。
　　·你实行战略用的战术。只要分析得当，数据就会告诉你怎样接触到带给你最多利润的客户，把产品顺利卖给他们，还会告诉你一些最适合的方法，用它们找到以后可能增加购买量的客户。
　　·你采取的战术。数据会帮你确切地了解，你会在哪个阶段得到最大的回报，以及何时是采用战术的最佳时机。
　　……

前言/序言

　　为什么数字如此迷人
　　无论浏览哪个网站，买家都会被广告团团包围；精准而实时地展开新的营销攻势；在众多客户之中能找准必定可以带来最大利润的客户—它们只是体现今时今日人类众多本领的三件小事。这都要归功于分析学，这一学科研究的是人们迅速概括分析所有数据时展现的科学与艺术。
　　你也许会认为，不起眼的小数字只是突然之间变得魅力十足，其实绝不是这么简单。
　　我们有理由推断，可能迷人的小数字正是从直接反应营销（direct-response campaigns）发明后兴起的第一批这类销售活动中开始释放魅力的。1872年，阿龙·蒙哥马利·沃德（Aaron Montgomery Ward）首创了邮购商品订单目录的推销方式，理查德·西尔斯（Richard Sears）与阿尔瓦·罗巴克（Alvah Roebuck）1886年全盘照搬了这种方法。虽然没有现实的证据显示这些早期的邮购目录开发者当时怎样衡量自己的成功，并且尽可能扩大业务，但他们的确有能力做到。邮购目录在营销领域盛行一百多年，如今由互联网上的电子邮件订购目录所取代。这说明，利用邮购目录的销售人员确实成绩斐然。
　　实际上，克劳德·霍普金斯（Claude Hopkins）早在1923年出版的《科学的广告》（Scientific Advertising）一书中就以先驱者的口吻这样表示：“一些人将广告提升到了科学的层面，这样的时代已经到来。这种科学依据一些固定的原则，结果非常精确，没有差错。人们分析广告的起因和产生的结果，直到彻底理解因果关系为止。整个过程已经形成了一套正确的方法，并且得到了证实。我们知道什么是最有效的，于是根据基本的法则采取行动。”
　　霍普金斯此后与约翰·卡普尔斯（John Caples）合著了《久经考验的广告创意法》（Tested Advertising Methods）。这部1932年出版的作品主要着墨于邮购和其他直接反应的工具。对采用邮购目录的营销人员来说，这样做是轻车熟路，他们知道自己要将目录，也就是直接邮寄的清单寄给谁，接下来他们要做的只是跟进了解，确认收件人最后是否真正购买了商品。这种套路非常有效。到广播与电视这类大众媒体相继出现以后，再没有什么简单的方法可以确切地告诉他们，谁听到了广播播出的广告以及谁看到了电视上的广告。新的技术需要这些新媒体像以往的邮购那样，同样可以将跟进营销对象的责任落实到个人。
　　20世纪50年代，人们开始应用更先进的数学技术。这一时期，第二次世界大战（以下简称“二战”）后初次应用于营销业的运筹学与管理学模型在生产和制造业风行一时。如今我们能够了解，消费者观看互联网广告的具体时长、点击了广告的哪些部分以及哪些行为可以视为广告产生的效果。以今天的标准看，那些模型还相当原始。尽管如此，那个年代的模型也已经开始让人理解了营销和媒体共同作用的产物，它们包括品牌意识、报酬及最终带来的销售额与赢利。
　　进入20世纪90年代，分析学演化到第三阶段。许多市场营销人员痴迷于 “客户关系管理”（CRM）。这时，人们已能将强大的新型数据库和迷人的小数字直接用于营销活动。这其中的缘由倒不难推想。弗雷德里克·莱奇赫尔德（Frederick Reichheld）在自己1996年出版的《忠诚效应》（The Loyalty Effect）一书中指出，客户保持率如果增加5％，就会产生25％～100％的利润。我们将在本书第2章中介绍，同在1996年面世的《差异化行销》（All Consumers Are Not Created Equal）一书中，作者葛斯·哈伯（Garth Hallberg）称，公司的小部分客户通常带来大部分营业收入，客户数量与收入并不成比例。基于这类研究发现，企业决定采取行动，了解最应该珍视的那类客户。它们推出了忠诚卡，允许一些机构借此获取交易数据，还斥重金投资数据存储技术。这种技术能将客户所有的信息都存入一个数据库。终身价值模型（lifetime value model）可以预计出客户的长期价值，而防损耗模型（anti- attrition model）则被用来预计一位客户有多大可能失去积极性。CRM的进化演变极大地增强了工具和技术的营销效用。数字媒体产生了以客户为核心的巨量数据。分析师筛选大量数据的能力也很快在面对这些数据时遭遇考验。
　　借由互联网实现的数字化沟通，我们可以测定一切。一切都能产生数据，而且数据的规模庞大。谷歌的数字化数据库规模之大也许算全球之冠，它每天捕捉世界各地约10亿个搜索数据。如此巨大规模的数据使企业得以史无前例地透彻了解客户，深入了解客户有多么喜爱品牌，以及这种对品牌的投入最终会给企业带来怎样的收入。
　　电子商务环境向我们提供了一个密闭的循环系统。在营销效用方面有种说法，就是让我们接近极乐仙境。我们会知道具体的用户身受哪种媒体营销的影响，他们怎样进入特定的网站，浏览某网站时他们会做什么。我们可以观察这些用户购物的全过程，从开始直至购物的行为真正转变为商家的成功销售。
　　而且，我们可以得到实时的数字化数据，再也不必等到几周甚至几个月后才能了解营销活动有怎样的影响，几乎在活动进行的同时我们就能得到数据，由此能够立即优化营销效果。数字技术在营销领域掀起了一场轰轰烈烈的数学革命。
　　对这个经历革命洗礼的全新世界，没有哪个人的描述比彭明盛（Sam Palmisano）更精辟。2008年，时任IBM公司首席执行官的彭明盛在美国外交关系协会（Council on Foreign Relations）发表演讲时指出：“一切都会变得智能化，新的计算模型可以处理数量激增的终端用户设备、传感器与驱动器，并且用后端系统将它们联系在一起。结合先进的分析学，这些超级计算机可以将海量的数据转变为能诠释行动的人工智能，让我们的系统、供需和基础设施更高效、生产力更高、反应更快，总而言之，更聪明。”
　　以西班牙零售集团印第纺织（Inditex）旗下主力品牌Zara为例。Zara在业务流程的各个环节都运用了分析学，设计台上的服装图纸短短几周时间就能转化为店铺销售的成衣，做到了此前服装业认为不可能做到的事。对其他零售商来说，花上9～12个月时间推出圣诞节的服装新品并不罕见。
　　这一切对于普通百姓个人意味着什么？假如应用了分析学，并且建立了彭明盛谈到的各种设备的内部关联，相信在不远的将来，我们家中的冰箱会变成这样：它不仅能告诉你冰箱内存放的牛奶与黄油何时过期，还能列出一份采购清单，向我们当地的超市发出订单，然后超市就会送货上门。
　　隐私怎么办
　　以上未来的科技进步看起来简直美妙绝伦。可是，让美好的未来梦想成真需要付出代价。有人担心，市场营销人员将能收集到所有相关数据。这些数据会显示，消费者在网上购买了什么、在哪里购物。
　　我会在本书最后一章用大量篇幅探讨隐私问题，在此先稍作表述。我的观点可能会让读者意外。我认为，人们会为了正当的理由反对出于商业目的进行大范围数据收集。大部分数据收集的行为都非常隐秘，没有受到任何监管。这样做当然不对。
　　可现在形势变了。因为客户直接表露了担心，即使没有其他标准，广告业与营销业也都已经开始实行自我监管。我们承诺，未经客户许可，不会收集个人验证信息（personal identifiable information，PII）。我们给予客户机会，让客户可以选择避免我们收集客户的任何个人数据，但我们也会教育客户，请客户了解我们第一时间收集这类信息的理由。
　　我希望，这种教育将有助于客户明白，一些最初感觉类似侵扰的行为实际上对他们有益处。我知道，这听起来像丝毫不顾及人性的奥威尔主义做法，但也要考虑到，很少有非营销业人士能了解，为了给创造内容提供资金，原本就需要做广告。在如今这个时代，人们期望看到质量更高、数量更多的免费内容，广告的需求更加突出。客户一再表现出，无论是收看最喜欢的电视节目，还是把时间用来上网浏览最喜欢的网站，他们都不会为自己欣赏的内容承担全部费用。没有广告，大部分网站都会躲在付费的高墙后面，用户将不得不支付订阅费用才能观看内容。每个电视频道也都会额外收费。
　　要让大多数内容始终免费提供，就不能赶走广告支持的媒体。可我们现在已经有能力让广告不那么折磨用户。假设你是一个25岁的游戏玩家，想观看30分钟自己最喜欢的节目，而代价就是电视网络的经营商要播放6分钟的广告，相当于为了生产这30分钟节目，要6分钟的广告费用来负担成本。那么，你是愿意在6分钟时间里看最新款的游戏广告，还是一般广告？大部分玩家都会选择前者，可如果要让电视网络经营商能提供你选择的这类广告，你就得允许研究数学的市场营销人员了解自己的口味、习惯、偏好，这样他们才对你有足够的了解，能展示与你有关的商业广告。
　　如果允许营销人士对得到的数据做出分析，我们可能就会发现，商业广告实际上会减少。个性化的广告会为广告商带来更高的回报，广告商也会为个性化的30秒钟广告或网络横幅广告支付更高的费用，比普通的广告费用要高。这意味着，我们可能见到的广告数量少了，而内容供应商会从中得到更多的收入。听起来是一个皆大欢喜的好买卖。
　　迷人的小数字还可能给我们带来这样的好处。
　　有了以上背景介绍，接下来我们进入正题。

《洞察·链接·增长：下一代客户关系构建指南》 摘要 在信息爆炸和技术飞速发展的今天，企业与客户之间的互动模式正在经历一场深刻的变革。传统以产品为中心的营销策略已显疲态，取而代之的是以客户为中心的、更加精细化和个性化的互动方式。本书《洞察·链接·增长：下一代客户关系构建指南》并非一本关于“大数据营销定位客户”的详尽手册，它更像是一次深入的探索，聚焦于构建持久、有意义且能驱动业务增长的客户关系。本书将带领读者穿越营销的迷雾，理解客户真正驱动力，并掌握一套行之有效的、以人为本的方法论，从而实现客户价值的最大化和企业的可持续发展。 引言 我们生活在一个数据无处不在的时代，信息的洪流汹涌澎湃。然而，数据的堆积并不自然地等同于对客户的深刻理解。真正的挑战在于，如何从这些繁杂的信息中提炼出洞察，将这些洞察转化为有意义的连接，最终驱动双方的共同增长。许多企业热衷于追逐最新的营销技术和工具，却常常忽略了营销最核心的本质——人与人之间的沟通和信任。本书的出发点，正是要回归到营销的初心，在技术赋能的同时，更加关注那些能够触动人心的情感、需求和期望。 我们不再仅仅将客户视为潜在的购买者，而是将其视为企业发展生态中不可或缺的合作伙伴。理解客户的旅程，感知他们的痛点，预判他们的需求，并在此基础上建立起真诚的、长期的联系，这才是构建强大客户关系的关键。本书将打破“大数据=冰冷的数字”的刻板印象，而是要揭示如何利用一切可用的信息，包括那些非结构化的、情感化的数据，来构建一个更加立体、鲜活的客户画像。我们将探讨如何通过精准的沟通，将企业的产品或服务恰如其分地呈现在客户面前，而不是被动地等待客户的到来。 本书的核心理念是：洞察是起点，链接是过程，增长是目标。 这三者并非孤立存在，而是相互依存、螺旋上升的良性循环。没有深刻的洞察，链接将是空洞的；没有有效的链接，洞察将无法转化为价值；而没有持续的增长，企业和客户的关系也将难以维系。 第一部分：重塑客户观——从“交易”到“关系”的认知飞跃 在这一部分，我们将从根本上重塑我们对客户的认知。我们不再将客户视为一次性交易的个体，而是要理解他们作为“人”的复杂性、多面性和不断变化的需求。 超越人口统计学：深度理解客户的“心”与“行”。 我们将深入探讨如何超越传统的年龄、性别、地域等静态人口统计学特征，去挖掘客户的心理模型、价值观、生活方式、动机和决策过程。这包括理解客户的“痛点”（Pain Points）、“渴望”（Aspirations）和“目标”（Goals）。我们将介绍一些能够帮助我们窥探客户内心世界的定性研究方法，例如深度访谈、焦点小组、情境化观察等，以及如何通过用户故事、客户旅程地图等工具，将这些定性洞察可视化。 客户生命周期的哲学：从获取到忠诚的演进。 客户的生命周期并非线性的，而是一个动态的、充满波动的过程。我们将探讨如何在客户生命周期的不同阶段，设计与之匹配的互动策略。从最初的吸引（Acquisition）到激活（Activation）、留存（Retention）、推荐（Referral）乃至倡导（Advocacy），每一个环节都蕴含着构建更深层关系的契机。本书将强调，留住一位现有客户的成本远低于获取一位新客户，而忠诚客户带来的价值，更是不可估量。 共创价值：将客户从“消费者”升级为“伙伴”。 现代营销的趋势是打破企业与客户之间的壁垒，鼓励客户参与到产品或服务的创新和改进过程中。我们将探讨如何通过社群建设、用户反馈机制、共创平台等方式，赋能客户，让他们感受到被重视和被倾听。客户的参与不仅能带来宝贵的创意和建议，更能增强他们的归属感和品牌忠诚度。 第二部分：构建洞察的神经网络——从碎片化信息到全局化理解 “洞察”是连接企业与客户的关键桥梁。本部分将聚焦于如何构建一个能够捕捉、分析和转化信息的“洞察神经网络”，从而实现对客户更全面、更深度的理解。 多维度数据整合：打破信息孤岛。 无论是来自线上行为（网站浏览、社交媒体互动、购买记录）还是线下互动（门店拜访、客服电话、活动参与），每一个触点都可能蕴含着有价值的信息。本书将讨论如何打破企业内部和外部的信息壁垒，将分散的数据进行有效整合，形成一个统一的客户视图。这并非仅仅是技术层面的数据整合，更是一种思维模式的转变，要认识到每一个客户互动都是一个潜在的洞察来源。 倾听的力量：社交媒体与用户生成内容的挖掘。 社交媒体已经成为客户表达意见、分享体验的重要平台。我们将深入探讨如何利用社交聆听工具，监测客户在社交网络上的讨论，理解他们的情绪、偏好和口碑。同时，用户生成内容（UGC），如评论、评价、论坛帖子等，是客户真实声音的直接体现，学会如何从中挖掘有价值的洞察，将为企业提供最直接的市场反馈。 行为分析的精髓：理解“为什么”而非仅仅“是什么”。 数据分析的核心在于揭示行为背后的原因。本书将介绍一些常用的行为分析方法，例如RFM模型（Recency, Frequency, Monetary Value）、客户细分、流失预测等，但更重要的是，我们将探讨如何将这些定量分析与定性研究相结合，去理解客户行为的根本驱动力。例如，为什么某个客户频繁购买某个产品？他是在解决什么问题？他期待获得什么样的体验？ 预测性洞察：预见客户需求，抢占先机。 随着技术的进步，我们能够利用数据来预测客户未来的行为和需求。本书将介绍如何利用机器学习等技术，构建预测模型，例如预测客户的购买意愿、流失风险、生命周期价值等。这种预测性洞察能够帮助企业主动出击，在客户需求尚未完全显现之前，就提供相应的解决方案，从而建立起强大的竞争优势。 第三部分：打造有意义的链接——个性化、情境化与智能化互动 有了深刻的洞察，下一步便是如何将这些洞察转化为切实可行的行动，与客户建立起有意义、有温度的链接。 个性化沟通的艺术：从“千人一面”到“一人千面”。 个性化不再是简单的姓名称呼，而是根据客户的洞察，提供定制化的产品推荐、内容推送、优惠信息和客户服务。本书将探讨如何设计和执行多层次的个性化策略，确保在每一个接触点，都能提供与客户需求和偏好高度契合的信息。这将涉及到内容个性化、渠道个性化、优惠个性化等多个维度。 情境化体验：在对的时间、对的地点、对的方式触达客户。 客户的需求是动态变化的，并且受到所处情境的影响。本书将强调情境化互动的重要性，即在客户最有可能接受和产生积极反应的时候，通过最适合的渠道，传递最相关的信息。这需要企业能够实时捕捉客户的状态和环境信息，并做出快速、智能的响应。例如，当客户在某个产品页面停留时间较长时，可以主动提供相关的产品介绍或使用指南。 全渠道协同：无缝连接客户的每一个足迹。 客户的旅程可能横跨多个渠道，从线上到线下，从App到社交媒体。本书将强调构建全渠道协同战略的重要性，确保客户在不同渠道之间切换时，能够获得一致、连贯且无缝的体验。这意味着企业需要打通各个渠道的数据和系统，实现信息的实时同步和互通。 智能化互动：利用技术提升服务效率和体验。 聊天机器人、虚拟助手等智能化工具，能够有效地提升客户服务的效率和响应速度，同时也能为客户提供7x24小时的即时支持。本书将探讨如何合理地运用这些智能化工具，将其与人工服务相结合，构建更加高效、便捷和个性化的客户服务体系。 第四部分：驱动可持续增长——从客户价值到商业价值的转化 最终，所有营销努力都应回归到驱动业务的持续增长。本部分将探讨如何将构建的客户关系转化为可衡量的商业价值。 客户忠诚度的经济学：理解忠诚客户的真实价值。 忠诚客户不仅是反复购买者，更是口碑传播者、产品共创者和品牌倡导者。本书将深入探讨如何量化客户忠诚度带来的经济效益，例如生命周期价值（Customer Lifetime Value, CLV）的计算与提升，以及忠诚客户对企业品牌形象和市场份额的积极影响。 口碑营销与社群裂变：让客户成为您的最佳推销员。 积极的口碑是企业最宝贵的资产。本书将探讨如何通过构建强大的客户社群，鼓励用户分享积极的体验，并通过有效的激励机制，推动口碑的裂变式传播。成功的社群营销能够以较低的成本，实现高效的客户获取和品牌传播。 数据驱动的增长决策：持续优化与迭代。 营销并非一次性项目，而是一个持续优化的过程。本书将强调利用数据反馈，不断评估营销策略的有效性，识别问题并进行迭代优化。通过A/B测试、用户画像的不断完善、旅程地图的更新等方式，实现营销活动的持续改进和增长。 建立长期共赢的生态系统。 最终，构建强大的客户关系，意味着与客户建立起一种长期、互利共赢的生态系统。在这个生态系统中，企业能够持续提供价值，而客户也能够从中获得满足感和收益。这种生态系统的构建，将为企业带来更强大的韧性和更可持续的增长动力。 结语 《洞察·链接·增长：下一代客户关系构建指南》并非是一份提供直接“定位客户”技巧的清单，它更是一次关于构建面向未来的客户关系的深刻思考。它邀请您放慢脚步，重新审视营销的本质，将技术作为赋能的工具，但始终将“人”置于中心。通过理解客户的内心，构建有意义的链接，并持续驱动价值的增长，我们能够穿越信息洪流，与客户建立起更加牢固、更加有意义的联系，最终实现企业与客户的共同繁荣。这是一个持续演进的旅程，本书希望成为您在这条探索之路上的坚实伙伴。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我购买《大数据营销：定位客户》这本书，很大程度上是出于一种职业发展的考量。我所在的行业，正面临着数字化转型的浪潮，而如何利用好大数据，则成为了能否在转型中抢占先机的关键。这本书系统地梳理了大数据营销的整个流程，从数据的采集、清洗、分析，到策略的制定、执行和评估，都进行了详尽的阐述。我尤其对书中关于“营销效果衡量与优化”的部分，印象深刻。它强调了数据驱动的决策过程，通过对各项营销指标的持续监测和分析，来不断调整和优化营销策略，以达到最佳的营销效果。书中提到的A/B测试、多因素实验等方法，对于我理解如何科学地评估营销活动，非常有启发。这本书让我觉得，大数据营销不再是凭空想象，而是有着一套行之有效的操作方法和评估体系，这对于我未来的工作，无疑是宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

购买《大数据营销：定位客户》这本书，主要还是想了解一下，当下那些成功的企业，是如何在激烈的市场竞争中脱颖而出的。我一直对那些能够在短时间内迅速崛起，并且拥有庞大用户群体的公司感到好奇。阅读了这本书之后，我发现，大数据营销在其中扮演了至关重要的角色。书里关于“营销渠道选择”和“广告投放优化”的部分，让我对“精准推送”有了更深刻的理解。它不再是过去那种“撒网式”的广告，而是能够将信息精准地投放到最有可能产生购买意向的潜在客户面前，大大提高了营销的效率和 ROI。我特别喜欢书中举的几个具体案例，比如某个服装品牌是如何通过分析用户在社交媒体上的分享和评论，来预测下一季度的流行趋势，然后提前进行产品研发和推广。这种“未雨绸缪”的营销策略，让我看到了大数据在市场预测和风险规避方面的巨大潜力。这本书让我觉得，大数据营销不再是遥不可及的概念，而是触手可及的工具，能够帮助企业更聪明地做生意。

评分☆☆☆☆☆

我一直对“用户体验”这个概念很感兴趣，认为好的产品和服务，最终都要回归到用户体验本身。在阅读《大数据营销：定位客户》这本书的过程中，我惊喜地发现，大数据营销并非与用户体验相悖，反而能够极大地提升用户体验。书中关于“个性化推荐”和“客户旅程优化”的章节，让我看到了如何通过对用户行为数据的深入分析，来为每一个客户提供量身定制的产品、服务和信息。我想到了一些经常使用的APP，它们会根据我的浏览习惯，不断地推送我感兴趣的内容，这种“懂我”的感觉，确实让我在使用过程中感到更加愉悦和便捷。这本书让我意识到，大数据营销的最终目的，并不是为了“套路”用户，而是为了更好地理解用户，从而提供更贴心、更符合用户需求的价值。它打破了我之前对营销的一些刻板印象，让我看到了一种更加人性化、更加以用户为中心的营销模式。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一直觉得营销这东西，很大程度上是一种“玄学”，靠的是经验、直觉，甚至一点点运气。直到我开始读《大数据营销：定位客户》，我才意识到，原来这背后隐藏着如此严谨的科学逻辑。书里关于“数据分析方法”的部分，简直就像一本武林秘籍，详细地讲解了各种统计模型和算法，比如回归分析、聚类分析、关联规则等等，每一个都像是一种独特的招式，能够帮助我们从杂乱无章的数据中提炼出有用的信息。我尤其对书中关于“用户细分”的论述印象深刻，它不再是简单地将用户分成“年轻人”和“老年人”这样粗糙的群体，而是能够根据用户的行为、偏好、需求等多个维度，将他们划分成更精细、更具洞察力的群体，然后针对每个群体设计个性化的营销策略。书中的一些图表和公式，虽然一开始看得我有点头大，但当我尝试着去理解它们背后的原理，去想象它们在实际营销中是如何应用的，就觉得豁然开朗。这本书让我明白，在这个数据爆炸的时代，不懂数据分析，就等于丧失了与客户沟通最有效的方式。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字叫做《大数据营销：定位客户》，但说实话，我拿到这本书的时候，心里其实是有点忐忑的。我本身对大数据营销这个领域并不是特别了解，更多的是出于一种好奇心，想看看现代营销到底是如何利用海量数据的。拿到书后，我第一时间翻到了目录，看到了那些关于数据采集、数据分析、用户画像、精准投放等等章节，顿时感觉这知识量有点爆炸，但又隐隐觉得，这或许是打开现代商业世界大门的钥匙。我花了几天时间，断断续续地阅读，尤其是在那些关于“用户画像”的部分，我感觉自己仿佛置身于一个巨大的信息海洋，而这本书就像是一张藏宝图，指引我如何在这片海洋中找到那些真正有价值的“宝藏”。书中提到的那些案例，比如某个电商平台是如何通过分析用户浏览和购买记录，来推荐他们可能感兴趣的商品，这种“量体裁衣”式的营销方式，让我惊叹于科技的力量。我甚至开始思考，自己平时的网购行为，是不是也早已被各种算法默默地记录和分析，然后被用来“驯化”我的消费习惯。这本书让我第一次对“精准营销”有了如此直观的认识，原来它并不是简单的广告轰炸，而是基于对人性的深刻洞察和对数据的精细挖掘。

评分☆☆☆☆☆

物流超慢

评分☆☆☆☆☆

适合商务人员的工具书。

评分☆☆☆☆☆

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好书，希望能从书中学到知识。

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很有用，多看书学习。