大數據分析 創造價值 做聰明的市場決策 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2024

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大數據分析 創造價值 做聰明的市場決策

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[荷] 彼得·範霍夫(Peter C.Verhoef),[荷] 埃德溫·庫奇(Edwin Kooge),[荷] 娜塔莎·沃剋(Natasha Walk) 著,張永澤,李敏敏,趙會如 譯



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發表於2024-11-25


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齣版社: 人民郵電齣版社
ISBN:9787115470577
版次:1
商品編碼:12286949
包裝:平裝
叢書名: 新信息時代商業經濟與管理譯叢
開本:小16開
齣版時間:2018-02-01
用紙:膠版紙
頁數:314
正文語種:中文

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具體描述

編輯推薦

一本被世界院校教授、商場精英聯袂推薦的書,具有以下特點:
1.將視角集中於大數據在市場營銷領域的應用,內容精專,對於大數據在市場營銷實踐具有理論指導意義;
2.從為客戶創造價值和為公司創造價值兩個角度,分析大數據的應用,視角獨特,具有很強可操作性;
3.提齣瞭傳統數據分析和大數據分析兩種數據分析方法路綫,具有啓發性;
4.此外,還討論瞭大數據在市場營銷應用中的一些實際問題,如顧客隱私問題、數據安全問題、數據可視化問題等,對於大數據分析在實際市場營銷工作中具有重要的現實意義。

內容簡介

《大數據分析 創造價值 做聰明的市場決策》著重討論大數據在市場營銷的兩個核心應用領域如何産生價值,即如何通過大數據分析來為客戶提供價值以及為企業創造價值。本書從瞭解數據分析到特定的分析方法,再到如何提升數據分析能力,並為市場營銷戰略規劃和戰略分析提供具有瞭可操作性的解決方案,包括新興大數據技術、故事講解以及可視化,全書內容豐富,翔實,穿插瞭許多經典案例分析,具有高度的實用性。

作者簡介

Peter C. Verhoef是荷蘭格羅寜根大學經濟與商業學院市場營銷係教授。他還在奧斯陸的挪威商學院擔任客座教授。

Edwin Kooge是荷蘭Metrixlab公司大數據分析的聯閤創始人之一。他不僅是一位務實的、擁有超過25年分析經驗的數據分析師,還是注重結果的顧問和企業傢。

Natasha Walk是荷蘭Metrixlab公司大數據分析的聯閤創始人之一。她是一名擁有超過20年應用分析經驗的數據黑客、分析師和人纔教練。

目錄

第 1 章 大數據挑戰 //001
介紹 //002
數據大爆炸 //002
大數據成為常態,但是…… //004
我們的目標 //004
我們的方法 //005
導讀 //006
注解 //007

第 2 章 用大數據分析創造價值 //009
介紹 //010
大數據價值創造模型 //011
大數據性能 //012
文化的作用 //014
大數據分析 //015
從大數據分析到價值創造 //018
用價值創造模型指導本書 //022
結論 //023
2.1 客戶價值指標 //024
介紹 //024
市場指標 //025
新型大數據市場指標 //026
新型大數據指標 //031
客戶指標 //034
新型大數據客戶指標 //039
社會價值指標 //040
公司應該收集所有V2C指標嗎 //041
結論 //042
注釋 //042
2.2 公司價值指標 //043
介紹 //043
市場指標 //044
客戶指標 //048
客戶生命周期價值 //051
新型大數據指標 //059
結論 //063
注釋 //063

第 3 章 數據無處不在 //065
介紹 //067
數據源和數據類型 //067
大數據時代下運用不同數據源 //076
數據倉庫 //078
數據庫結構 //078
數據質量 //080
缺失值和數據融閤 //081
結論 //082
3.1 數據集成 //082
介紹 //083
集成數據源 //083
處理不同數據類型 //085
大數據時代的數據集成 //089
結論 //093
3.2 客戶隱私和數據安全 //093
介紹 //094
為什麼隱私是個大問題 //094
什麼是隱私 //095
客戶和隱私 //096
政府和隱私立法 //096
隱私和道德 //097
隱私政策 //098
隱私及內部數據分析 //100
數據安全 //101
結論 //103
注釋 //103

第 4 章 大數據如何改變分析學 //105
介紹 //107
分析學的力量 //107
不同的復雜程度 //108
市場分析的大緻類型 //109
大數據分析策略 //111
大數據如何改變分析學 //115
分析學中通用大數據變化 //119
結論 //124
4.1 經典數據分析 //125
介紹 //125
分析概述 //126
經典1:報告 //126
經典2:剖析 //129
經典3:遷移分析 //134
經典4:客戶細分 //139
經典5:趨勢分析,市場和銷售預測 //145
經典6:屬性重要性分析 //153
經典7:個體預測模型 //160
結論 //169
注釋 //169
4.2 大數據分析 //170
介紹 //170
大數據領域1:網站分析 //171
大數據領域2:客戶旅程分析 //174
大數據領域3:歸因模型 //178
大數據領域4:動態瞄準 //181
大數據領域5:大數據集成模型 //185
大數據領域6:社群聆聽 //190
大數據領域7:社交網絡分析 //194
新興技術 //198
結論 //199
注釋 //199
4.3 通過講故事和可視化創造影響 //200
介紹 //200
創造影響失敗的因素 //202
講故事 //203
可視化 //207
選擇圖錶類型 //209
結論 //217
注釋 //219


第 5 章 成功構建大數據的能力 //221
介紹 //222
嚮成功創造分析能力方嚮轉型 //224
組成1:流程 //227
組成2:人力 //231
組成3:係統 //235
組成4:組織 //243
結論 //248
注釋 //248

第 6 章 每個商業都擁有大數據,來運用它們吧 //249
介紹 //250
案例1:能源公司的客戶生命周期價值計算 //251
案例2:保險公司大數據閤成的整體營銷途徑 //254
案例3:實現在綫零售商相關個性化的大數據分析 //257
案例4:在綫零售商歸因模型 //262
案例5:通信供應商初始社交網絡分析 //264
結論 //266
注釋 //267

第 7 章 總結思考和學習要點 //269
總結思考 //270
學習要點 //271

縮略語 //275
參考文獻 //279
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