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商品簡介
作者簡介
目次
商品簡介
《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產生價值，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了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，穿插了許多經典案例分析，具有高度的實用性。
作者簡介
Peter C. Verhoef是荷蘭格羅寧根大學經濟與商業學院市場營銷系教授。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合創始人之一。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家。
Natasha Walk是荷蘭Metrixlab公司大數據分析的聯合創始人之一。她是一名擁有超過20年應用分析經驗的數據黑客、分析師和人才教練。
Edwin Kooge是荷蘭Metrixlab公司大數據分析的聯合創始人之一。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家。
Natasha Walk是荷蘭Metrixlab公司大數據分析的聯合創始人之一。她是一名擁有超過20年應用分析經驗的數據黑客、分析師和人才教練。
目次
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
缺失值和數據融合 //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
為什么隱私是個大問題 //094
什么是隱私 //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
市場分析的大致類型 //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
選擇圖表類型 //209
結論 //217
注釋 //219
第 5 章 成功構建大數據的能力 //221
介紹 //222
向成功創造分析能力方向轉型 //224
組成1：流程 //227
組成2：人力 //231
組成3：系統 //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：保險公司大數據合成的整體營銷途徑 //254
案例3：實現在線零售商相關個性化的大數據分析 //257
案例4：在線零售商歸因模型 //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
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
缺失值和數據融合 //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
為什么隱私是個大問題 //094
什么是隱私 //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
市場分析的大致類型 //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
選擇圖表類型 //209
結論 //217
注釋 //219
第 5 章 成功構建大數據的能力 //221
介紹 //222
向成功創造分析能力方向轉型 //224
組成1：流程 //227
組成2：人力 //231
組成3：系統 //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：保險公司大數據合成的整體營銷途徑 //254
案例3：實現在線零售商相關個性化的大數據分析 //257
案例4：在線零售商歸因模型 //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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