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本书系统地介绍了营销数据的运营与应用逻辑。
内容简介
本书内容涵盖了数据的来源、解决的问题、应用方式、数据合规等方面，并罗列了超过20个行业的真实案例。本书的读者对象广泛，包括希望深入了解行业全局的营销从业者，渴望学习行业经验以汲取灵感的营销操盘手，有意入门并未来投身营销工作的高校学生，对营销领域数据应用感兴趣的IT从业人员，以及期望将营销理论付诸实践的学者。
作者简介
作者于勇毅，13年数据营销经验，10年作为甲方任职于IBM，担任数据策略师，3年作为乙方服务于戴尔、惠普、华为、中国电信、NBA、利洁时、万豪、美赞臣等多家世界500强企业，现就职于美库尔商务信息咨询有限公司。职业经历覆盖市场研究、营销策略、商业智能、营销执行、电子商务、数据设施等数据营销全闭环，对IT、电信运营商、零售等行业有深刻理解。同时还担任上海师范大学兼职教授等职务，为上海师范大学、北京航空航天大学等主讲《大数据营销》课程。
章节目录
版权信息
内容简介
作者简介
自序
业内专家推荐
第一章 营销数据的百年历史
第一节 直复营销：宜家的会员模式
一 品牌建设
二 获客拉新
三 老客维系
第二节 数据库营销：戴尔的直销模式
一 获客拉新
二 老客维系
第三节 数字营销：由流量主导的电商模式
一 数字营销的前链路：认知构建
二 数字营销的后链路：销售转化
第二章 数据的运营逻辑
第一节 数据的语境
一 数据的四方式：数据的来源
二 数据的三大类：数据的常用类型
三 数据的两分类和三要素：对人的数据的进一步分类
四 数据的六环节：数据运营的步骤
第二节 数据采集：能使用的底层数据
一 第一方数据（1st Party Data）
二 第二方数据（2nd Party Data）
三 第三方数据（3rd Party Data）
四 开放数据（Open Data）
第三节 数据治理：原始数据的第一轮粗加工
一 异常数据清洗
二 数据标准化
三 ID匹配
第四节 数据管理：营销数据中台
一 IT性能
二 ID匹配
三 商业智能
四 数据分析
五 API接口
六 数据安全
第五节 数据分析：数据的第二轮精加工
一 非结构化数据的结构化
二 数据科学
三 使用标签举例
第六节 数据交互：成品数据的输出
一 API HUB
二 内部系统
三 加密
四 隐私计算池
五 广告投放系统
六 统计级报告
七 多方数据交互
第七节 数据度量：数据闭环的复盘和优化
一 如何评判效果的好坏
二 如何评判广告投放的准确与否
三 关于数据度量的延伸思考
第八节 张师傅买菜刀故事的复盘与解读
一 哪些角色在张师傅买菜刀的决策链路中能收集到数据
二 通过这些数据，不同角色对于张师傅的理解有多深
三 若这些角色意图影响张师傅的决策，依靠数据能采取哪些措施
第三章 数据如何重塑营销
第一节 数据如何改变营销的各个环节
一 数据在业务战略中的应用
二 数据在营销策略中的应用
三 数据在营销执行中的应用
四 数据在营销度量中的应用
第二节 不同行业中的特色应用案例
一 快消行业：新客破圈
二 汽车行业：消费者采购决策链的优化干预
三 互联网行业：全链路的买量精算
四 内容行业：口碑运营
五 酒店航空行业：消费者忠诚度经营
六 母婴行业：消费者生命周期管理
七 B2B领域：目标客户营销
第四章 营销数据如何影响业务模式
第一节 阿米巴的数据化运营
一 B2C阿米巴管理的数据准备
二 B2B阿米巴管理的数据准备
第二节 商业地产的数据化运营
一 商业选址
二 店铺优化
三 LBS精准营销
第三节 B2B的营销-渠道一体化运营
第五章 数据合规：必须遵循的行业红线
第一节 数据合规的相关法律法规
一 《刑法》
二 《个人信息保护法》《网络安全法》《数据安全法》《数据出境安全评估办法》
三 《信息安全技术 个人信息安全规范》
四 《通用数据保护条例》
第二节 营销数据合规的六大原则
一 数据许可原则
二 数据所有权原则
三 最小使用原则
四 数据匿名化原则
五 敏感数据原则
六 数据跨境原则
第三节 营销数据的合规风险点
一 供应商的数据许可
二 数据出境
三 数据交互
四 敏感数据
五 数据许可授权
第四节 数据合规的未来
后记： AI时代的新可能
附录： 推荐阅读
大数据营销：如何利用数据精准定位客户及重构商业模式（第2版）是2025年由电子工业出版社出版,作者于勇毅。
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