《大數據 精細化銷售管理、數據分析與預測》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劃指標的設定、數據獲取、分析的方法，并通過常用的 Office 工具來制定運營模型，對企業市場拓展和銷售計劃制定和執行的跟蹤、調整進行有效控制，并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。
1.大數據時代的到來，使得營銷數據的取得由片面的拓展成全面的，由統計級的變成在線的。2013年大數據風靡全球，2013-2015年是概念普及與試水階段，2016年后，大數據應用將會占據眾多企業的改革、轉型與升級中，更多的企業將要用大數據技術管理自己公司、營銷以及員工，實操性的大數據應用寶典的出版，順應了形勢和企業的需求。
2.本書是劉星老師重磅打造的一本大數據落地的實戰圖書。大數據在企業營銷過程中所起到的作用是非常巨大的，利用大數據進行程序化營銷，就是實現購買程序化的方式之一。企業在營銷過程中要學會利用大數據使程序化營銷方式變現。
3.《大數據 精細化銷售管理、數據分析與預測》特別講授銷售計劃的制定、跟蹤、調整及管理，通過對大數據的收集、分析、為企業真正實現精細銷售管理。通過大數據能夠幫助企業建立自己清晰的全年銷售目標，同時監控大數據，分析產品從公司發運后是不是真的賣出去了？在銷售渠道中我們的庫存是多少？經銷商的平均銷量是多少？終端動銷情況如何？如何跟蹤計劃和調整計劃的速度會成為企業成功的核心競爭能力。要把這種能力轉化成企業的知識管理，把營銷人員的經驗積累下來，降低企業運營的成本和風險。可以預測未來銷量趨勢，合理制定供應商調整策略、貨架調整策略。
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，你準備好營銷了嗎/54
3．1．1從大數據中可以收獲什么/54
3．1．2大數據營銷思維可以改變什么/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，如何讓營銷更精準/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大數據用于客戶體驗監控與優化/140
4．6．2大數據用于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數據收集和準備/146
5．1．2利用優秀的數據挖掘平臺/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基于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基于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個著力點/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客戶細分與精準營銷/195
5．5．6客戶細分的價值/199
5．5．7基于數據驅動的客戶細分/201
5．5．8基于決策樹的案例解析/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
查看全部↓
《大數據 精細化銷售管理、數據分析與預測》：
說到“廣告效益”這個名詞，大家都知道，它就是數據可視化后能給企業帶來的最直觀效益。尤其是在今天，許多經濟學家說，企業想要賺錢就要抓住用戶的碎片化時間，如等車、午間休息等，因為他們在這段時間大多會瀏覽網上的商品信息，如果有很多人關注你的產品，這很可能會轉化為巨大的經濟利益。
戴維是一名出色的設計師，在大數據方面有著豐富的經驗，他很早就提出了數據可視化的理念。那么如何讓數據可視化呢？他認為弄懂大數據的概念是前提。有人認為大數據就是以前所說的黑匣子，還有人用大數據所包含的幾個要素來回答什么是大數據。可是大數據所擁有的內涵要遠遠多于這一切，它不是折射實物的萬花筒，而是能幫助企業解決運營過程中許多難題的實用工具。
如今的信息紛繁復雜，企業如果想創建一個明晰的數據庫，就必然要提高數據的可視化水平。
可是人們在提高可視化的程度上有誤區，即一味地提高數據的內涵，卻不考慮用戶的接受能力，這是不行的。我們常見的可視化數據都很簡單，如道路上的指示標、紅綠燈、斑馬線，這些符號、顏色都能傳達很明確的信息。也就是說，有時候很簡單的東西就能帶來很大的功效。所以有人在數據可視化方面提出了“四易原則”：易于理解、易于使用、易于接受、易于傳播。
如今駕車的人越來越多，難免會用到可視化地圖，在這方面谷歌地圖就做得十分優異。有人說它是世界上最成功、最全面的可視性數據圖。它圍繞人性而制定，集中了幾種數據可視化方法的優點，且使用方便，內容好理解。
……
查看全部↓
新書資訊