《大數據營銷從入門到精通》：本書全面闡述了如何通過大數據進行營銷操作，內容包括：客戶需求、客戶分類、目標客戶、商品賣點、服務特點、數據獲取、數據分析、數據預測和數據模型；在平臺的施展方面有APP平臺、PC平臺、電子商務平臺、微信平臺和視頻追蹤軌跡等；在營銷的手段方面有主動營銷、借力營銷、關聯營銷、體驗營銷、饑餓營銷、事件營銷、痛點營銷、病毒營銷、寄生營銷、定制營銷、情感營銷、活動營銷、互動營銷、社會營銷等14種不同的營銷手段。
本書幾乎覆蓋了市場上所有的營銷層面，可以在企業營銷的過程中，根據大數據的幫助和市場的情況施展不同的營銷手段；同時對大數據的其他應用也略有涉及，如大數據的刪除，能夠更好地幫助企業利用大數據進行營銷。
本書幾乎覆蓋了市場上所有的營銷層面，可以在企業營銷的過程中，根據大數據的幫助和市場的情況施展不同的營銷手段；同時對大數據的其他應用也有涉及，如大數據的刪除，能夠更好地幫助企業利用大數據進行營銷。
本書實用性和實踐性都很強，既是營銷人員的營銷寶典，又是營銷策劃人員和營銷管理部門的實用手冊。
在大數據時代，利用大數據可以將一切營銷方式變得數據化，讓企業的營銷方式變得更加輕松、準確。馬云曾說過：要讓一切服務數據化，讓一切數據服務化。想要大數據更好的為企業服務，就必須更深層次的了解它。同樣企業想利用大數據進行營銷，就必須了解大數據在不同營銷模式中的應用方法。在未來，勢必會得“數據”者得天下。
本書特色
1、內容實用實在、詳略得當，適合銷售人員
本書內容覆蓋了消費需求、客戶分類、數據應用以及十四種銷售手段的應用方法和技巧，從內容結構上非常注重知識的實用性和可操作性。這樣的寫作方式就是為了讓讀者從中學到一些營銷技巧，每種營銷手段中都有經典的營銷事件引入，這樣由淺入深，再對營銷手段進行分析歸納，務必讓讀者把每種營銷手段都了解透徹。
2、結合當下最熱門的事件和大公司的案例
本書中對2015年各大商業、營銷業、金融業熱門事件的應用技巧和戰略部署都有分析，還建議讀者如何抓取熱門事件從中獲益。對大型公司如蘋果、谷歌、微軟、IBM等大數據的應用也做了詳細的分析，讓我們更好的了解大數據在國際市場上的發展動態，其中對喬布斯、庫克所做的營銷策略也有涉及。
3、每章都有結構圖，能讓讀者對營銷技巧掌握的更加快速
本書為了讓讀者更好更快的掌握營銷技巧，平均每章中至少有5個結構分析圖，特別是對營銷方法的實施都有詳細的結構步驟，讓讀者清楚的知道每種營銷手段的技巧和特點，不至于混淆；再者本書的語言風趣生動，引用的事件也是當下最熱門的，具有吸引力不會讓讀者感到枯燥乏味。
本書內容及體系結構
第一部分了解客戶以及對數據的獲取、應用
這一部分是從第一章節至第四章節，期間對客戶進行定位細分，從客戶的特征、價值、需求、以及評估得分進行分類，以求更全面的了解客戶和尋找最適合我們的目標客戶群，從而做到精準營銷。在這其中本書依據客戶的需求特點把客戶分成四個大類：即以需求為主導的客戶、以服務為主導的客戶、以關系為主導的客戶和以尊重為主導的客戶，這里面包含了大部分客戶的特點以及營銷人員在應對這些客戶時應采取哪些具體措施。
對于不同渠道獲取數據在這一部分中也有講到，如利用APP應用系統、PC系統、電子商務平臺系統和網絡視頻都能夠獲取客戶的數據信息。其中APP系統應用的最為廣泛，因為它分布的也最為廣泛，它能夠讓我們知道客戶的實時數據信息，能夠隨時知道客戶的消費趨向，但它提供數據是有“保質期”的，因為手機的生命周期只在兩年左右；PC系統是最為強大的，但它的數據信息只掌握在少數的大型企業手中；而電子商務平臺系統可以為開網店的朋帶來諸多的方便；最特別的就是視屏軌跡系統，它不僅能夠獲取客戶的信息，還能向你推薦你感興趣的商品，做到多屏營銷。
當企業利用上面的多種渠道收集了大量的數據后該怎么辦呢？第三章就講了教你如何搭建數據模型的結構，以及對數據的操作步驟和進行約束。在數據模型當中，主要講了目前最為普遍的三種數據模型：層次模型、網狀模型和關系模型。谷歌的數據分析系統就是屬于層次模型的一種應用；而在網狀模型當中最為經典的是蜘蛛策略，它能夠教你如何搭建數據的網狀模型；關系模型是三種模型中最為透明的一種，所以的在搭建的時候安全性能增加了它的負擔。
第二部分大數據在各種營銷手段中的應用方法
第二部分是本書第五章節至第十章節，這個部分是本書的核心內容。它結合熱門事件來說明大數據在營銷模式中的作用以及應用技巧，這里面的營銷手段包含：主動營銷、借力營銷、關聯營銷、體驗營銷、饑餓營銷、事件營銷、痛點營銷、病毒營銷、定制營銷、情感營銷、活動營銷、互動營銷、社會營銷等營銷手段，幾乎覆蓋了現在所有的營銷層面，可以在企業營銷的過程中，根據大數據的幫助和市場的情況施展不同的營銷手段，來提高企業的銷售量和營業額。
第三部分大數據的延伸應用
第三部分是本書第十一章至第十二章節，內容主要對大數據的其它應用做了簡單的介紹，如大數據的刪除、選擇、隱私以及復雜數據下的極簡主義思想。數據的刪除可以讓企業刪除沒用的數據，從而得到更好更準確的結果；選擇是在大數據的幫助下選擇最有利于企業的發展方向；隱私是大數據發展到一定程度帶來的弊端，但它不會阻止大數據前進的步伐，企業要正確對待個人的隱私，同時也要做好防范。同時結尾兩篇建議企業在大數據來臨時要做好哪些準備，以在大數據時代到來時，趁這股颶風扶搖直上。
本書主要講的就是大數據對于營銷的幫助，在讀完這本書后，企業可以根據大數據和市場的情況隨時改變自己的營銷手段和營銷策略，要知道賣的最火的商品不一定是最好的，但必須是營銷手段的應用的好。很多時候商品銷售不出去，不是商品的問題，而是營銷手段的選擇。大數據時代的到來，是對全球市場的一次洗牌，企業如何在這種颶風下站穩腳跟呢？希望這本書在大數據時代到來前，給企業和營銷的朋友們一點幫助。
本書讀者對象
部門經理
網店經營者
營銷業務人員
營銷策劃人員
想學營銷手段的人員
對營銷感興趣的人員
關于作者
任昱衡：博士、副研究員，高級電子商務師，高級硬件工程師，中國電子商務協會電子商務研究院副院長，中國電子商務協會信用體系建設管理中心主任助理，中國電子商務師資質（職稱）認證管理中心主任助理。參與國家多項電子商務法律、法規、標準制定工作，目前主要負責國家電子商務師職業水平（職稱）認證體系的構建和國家電子商務行業企業信用監管工作。在多所重點高校擔任客座講師，負責講授電子商務專業課程，指導信息管理專業和軟件工程專業（電子商務方向）碩士研究生。
本書由任昱衡組織編寫，同時參與編寫的還有黃維、金寶花、李陽、程斌、胡亞麗、焦帥偉、馬新原、能永霞、王雅瓊、于健、周洋、謝國瑞、朱珊珊、李亞杰、王小龍、張彥梅、李楠、黃丹華、夏軍芳、武浩然、武曉蘭、張宇微、毛春艷、張敏敏、呂夢琪，在此一并表示感謝！
任昱衡，博士、副研究員，高級電子商務師，高級硬件工程師，中國電子商務協會電子商務研究院副院長，中國電子商務協會信用體系建設管理中心主任助理，中國電子商務師資質（職稱）認證管理中心主任助理。參與國家多項電子商務法律、法規、標準制定工作，目前主要負責國家電子商務師職業水平（職稱）認證體系的構建和國家電子商務行業企業信用監管工作。在多所重點高校擔任客座講師，負責講授電子商務專業課程，指導信息管理專業和軟件工程專業（電子商務方向）碩士研究生。
第1章 誰是你的大數據用戶 5
1.1大數據用戶細分定位 5
1.1.1如何進行用戶細分定位 5
1.1.2用戶細分注意事項 7
1.2購買過程行為細分 10
1.2.1用戶購買反應 10
1.2.2用戶購買需求 11
1.3寄生營銷 12
1.3.2寄生的方式 12
1.3.1寄生營銷的主要方式 13
1.4賣點≠需求 15
1.4.1尋找用戶真正的需求 15
1.4.2產品賣點定位 16
1.5大數據場景用戶 17
1.5.1金融大數據，理財的利器 17
1.5.2零售大數據，最懂用戶的需求 18
1.5.3電商大數據，對用戶精準營銷 18
1.6從需求出發，圏定你的目標用戶 19
1.6.1蘋果手機是如何把握用戶需求的 19
1.6.2從用戶屬性出發，定性你的用戶 20
第2章 多角度抓取你的數據源 22
2.1我知道你是“誰” 22
2.1.1用戶是如何訪問網站的 22
2.1.2大數據四大來源劃分 23
2.2APP應用系統 24
2.2.1APP應用的5個重要環節 25
2.2.2APP應用的特點分析 26
2.2.3APP應用平臺的商業價值 26
2.3PC系統 27
2.3.1Windows10系統是如何提供價值的 27
2.4視頻軌跡系統 28
2.4.1愛奇藝收集數據方法 28
2.4.2愛奇藝是如何運用大數據營銷的 29
2.5電子商務平臺系統 30
2.5.1大數據在電子商務平臺上的應用 30
2.5.2大數據提升電子商務平臺績效的方式 31
2.6行業數據源 32
2.6.1行業數據源的作用 33
2.7航空公司數據權之爭 34
2.7.1為何航空公司要爭奪數據權 34
2.7.2數據就是生產力 35
第3章 建立模型：數據流漏斗原理 35
3.1如何進行數據結構搭建 36
3.1.1搭建大數據結構的前提 36
3.1.2搭建大數據結構的步驟 38
3.2如何設定數據操作步驟 38
3.2.1蘋果公司是如何應用數據的 38
3.2.2數據操作的5個步驟 39
3.3如何進行數據約束 40
3.3.1對數據進行約束的條件 41
3.4層次模型：谷歌的數據分析系統 42
3.4.1谷歌的數據分析系統是如何運作的 42
3.4.2谷歌為什么采用這么簡單的分析模式 43
3.4.3大數據分析在電影行業的應用前景 43
3.4.4谷歌數據分析系統的功能 44
3.5網狀模型：蜘蛛策略 45
3.5.1蜘蛛策略的工作原理 45
3.5.2網狀數據模型的結構 46
3.6關系模型：Facebook用戶的強關系 47
3.6.1關系數據模型解讀 48
第4章 自動化營銷，無人化決策 49
4.1數據的編制 49
4.1.1 編制數據收集計劃 50
4.1.2數據的處理控制 51
4.2數據的結果分析 53
4.2.1數據分析的原因 53
4.2.2數據分析的方法 54
4.3自動調節的定價機制 55
4.3.1價格制定方法 55
4.3.2把控定價方向 57
4.4用戶的跟蹤系統 58
4.4.1CRM用戶管理系統 58
4.5自動化數據預測 60
4.5.1大數據預測的4個因數 61
第5章 即時營銷由事件觸發 62
5.1借力模式：優衣庫事件的營銷 62
5.1.1借力營銷的最佳方法 63
5.2主動模式：小米手機的饑餓營銷 63
5.2.1小米的借力營銷模式 64
5.2..2如何做好饑餓營銷 64
5.3如何發現熱門事件呢? 65
5.3.1熱門事件營銷匯總 65
5.3.2如何利用熱門事件 66
5.4營銷前的用戶數量與質量卡位 67
5.5活動進行中互動設置 69
5.5.1微信平臺的互動營銷方法 69
5.5.2韓寒的互動營銷 70
5.5.2世界杯刷臉吃飯 70
5.6營銷結束時的用戶分析 71
5.7“海參閱兵”照爆紅數據大起底 73
5.7.1海參閱兵營銷數據 73
5.7.2經典事件營銷匯總 75
第6章 大數據體驗式營銷 75
6.1給體驗一個場景 76
6.1.1蘋果平板電腦的體驗場景 76
6.1.2體驗營銷與傳統營銷的不同 77
6.1.2體驗營銷三大觀點 77
6.2試用即實用 78
6.2.1ZUK的試用策略 78
6.2.2體驗式產品的試用流程 79
6.3以體驗為導向設計 80
6.3.1以體驗為設計導向，涉及到的細節 80
6.3.2用戶體驗設計 82
6.4體驗的唯一“主題” 83
6.4.1客戶體驗主要類型 83
6.4.2視覺體驗營銷 84
6.5谷歌眼鏡的體驗營銷 85
6.6可視化虛擬試衣間 88
6.6.1體驗營銷優勢匯總 88
第7章 營銷關聯，由1至n 90
7.1互補關聯：谷歌的配套設置 90
7.1.1公司之間的互補關聯 90
7.1.2產品之間的互補關聯 91
7.2替代關聯：微軟的Window 10系統 92
7.2.1微軟產品替代關聯 92
7.2.2阿根廷經濟替代關聯 92
7.2.3電視機替代關聯 93
7.3潛在關聯：“蘋果樹”關聯營銷 93
7.3.1 “蘋果樹”系統打造過程 94
7.3.2 潛在關聯的啟發 94
7.3.3關聯營銷的三大因素 96
7.4如何尋找互相連接的點 98
7.4.1農夫山泉尋找的連接點 98
7.4.2事業關聯營銷的形式 98
7.5決定從1至n的核心 100
7.5.1蘋果的發展到底是不是時代的一種演變 100
7.5.2蘋果從0至1無人超越的原因 101
7.6西門子的關聯模式 102
7.6.1 “金銀歡樂送”活動的關聯營銷 102
7.6.2西門子五一營銷 102
第8章 痛點營銷 103
8.1如何找到用戶的“痛點” 103
8.1.1歐派電動車：從用戶最關心的問題找“痛點” 104
8.1.2從用戶身上找“痛點” 105
8.2 O2O行業的痛點 106
8.2.1商家到底想要什么 106
8.2.2營銷背后的經驗 106
8.3如何針對性地破解“痛點” 107
8.3.1奧馬電冰箱：破解年輕用戶身上的“痛點” 107
8.4撬動矛盾的支點 109
8.4.1營銷中如何撬動用戶“支點” 110
8.5小米的爆發點 111
8.5.1痛點造就爆發點 111
8.5.2小米連續爆發的痛點秘密 112
第9章 定制營銷 112
9.1大趨勢：個性化需求 113
9.1.1定制營銷競爭的優勢 114
9.1.2形成定制優勢的途徑 114
9.2微軟的個性化收費版系統 115
9.2.1微軟對系統收費的原因 115
9.2.2定制營銷的優點 116
9.3VIP所隱藏的定制秘密 117
9.3.1VIP用戶信息來源 118
9.4網易”花田“為你定制愛情 119
9.4.1定制你的愛情 119
9.5農夫山泉用大數據賣礦泉水 121
9.5.1農夫山泉挖掘大數據信息 121
第10章 大數據互動營銷 122
10.1場景互動：365分之一 123
10.1.1做好互動營銷的方法 123
10.2情感互動：基因決定的性格 124
10.2.1情感互動營銷帶來過億票房 124
10.2.1良好的互動載體 125
10.3互動營銷六大模式 126
10.4雷軍與粉絲經濟 128
10.4.1小米互動營銷的方法 128
10.5微信的互動模式 129
10.5.1微信互動營銷的步驟 129
10.5.2微信公眾平臺做互動營銷活動的方法 130
第11章 大數據營銷黑洞 131
11.1 大數據黑洞來源 131
11.2極簡主義策略 132
11.2.1極簡主義的商業應用 133
11.2.2數據量大不等于價值大 133
11.3大數據營銷不可能一直有效 134
11.4大數據之下的刪除模式 135
11.4.1重復數據刪除 135
11.4.2 異常數據刪除 137
11.5數據收集不可無極限 139
11.5.1 教育系統使用的大數據 139
11.5.2 防止隱私數據泄漏的方法 140
11.6營銷的界限 141
11.6.1營銷界限的兩大理論 142
11.6.2產品營銷的界限 142
第12章 大數據，大變革 143
12.1風口來臨，擁抱大數據 143
12.1.1 大數據預測性研究 143
11.1.2 走在時代前列的大數據 144
12.2《小時代》利用大數據創造票房神話 145
12.2.1大數據營銷理論分析 145
12.2.2大數據電影預測 146
12.3《致青春》成功背后的大數據力量 147
12.3.1一切成功都有理論支撐 147
12.3.2大數據走進日常生活 148
12.4大數據助蘇寧電器實現轉型 149
12.4.1企業應適用大數據的革新 149
12.4.2企業變革中的行動 150
12.5如何站在大數據營銷的風口 150
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