数据库营销方案设计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:人民邮电出版社

作者:费建平

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:2006-1

价格:35.0

装帧:平装

isbn号码:9787115142481

丛书系列:

图书标签:

• 数据库营销
• 营销
• 经营
• 数据库
• 工作需要
• 商业
• 创业
• marketing
• 数据库营销
• 营销方案
• 数据库技术
• 市场分析
• 用户行为
• 精准营销
• 商业策略
• 数据应用
• 客户管理
• 营销策划

《数据驱动的增长引擎：解锁用户潜力的实战指南》 在这个信息爆炸的时代，企业如同航行于大数据海洋中的巨轮，能否精准把握方向，抓住每一个盈利的机遇，取决于其是否拥有强大的“导航系统”。《数据驱动的增长引擎》正是这样一份为你量身打造的“导航图”，它将带领你深入探索数据背后的商业价值，让你摆脱凭空猜测和无效投入的困境，驶向可持续增长的蓝海。 本书并非一本枯燥的技术手册，而是一本充满洞察力与实操性的商业战略指南。它聚焦于如何将海量用户数据转化为切实可见的商业成果，让你学会从平凡的数据中挖掘出非凡的洞察，并将其转化为精准的市场营销策略。无论你是初创企业的创始人，希望快速找到你的第一批忠实客户；还是成熟企业的市场总监，寻求提升客户生命周期价值和降低获客成本；抑或是数据分析团队的成员，渴望将分析成果转化为业务增长的驱动力，本书都将为你提供宝贵的知识和实用的方法。 内容概述： 本书的核心在于“数据驱动”，这意味着我们不再依赖模糊的直觉或零散的市场调研，而是将数据作为决策的基石，以此来理解用户、优化产品、精准触达并最终实现商业增长。我们将从以下几个关键维度展开论述： 第一部分：基石——理解你的用户，洞察市场真相 数据资产盘点与梳理： 在谈论数据驱动之前，我们需要清楚自己拥有哪些数据，以及这些数据意味着什么。本章将引导你识别、收集和整理散落在各处的客户数据，包括交易记录、行为日志、互动信息、基础画像信息等，并学会如何构建一个统一、规范的数据视图。我们将讨论如何评估数据的质量、完整性和可用性，为后续的分析奠定坚实的基础。 用户画像的深度构建： 告别静态、片面的用户画像。我们将深入探讨如何通过多维度数据融合，构建动态、精细的用户画像。这不仅包括基本的人口统计学特征，更重要的是用户的行为模式、兴趣偏好、消费习惯、生命周期阶段以及潜在需求。通过 RFM 模型（Recency, Frequency, Monetary）、用户分群（Segmentation）等经典方法，结合更先进的机器学习算法，你将学会描绘出活生生的用户画像，真正“看见”你的用户。 市场趋势与竞争洞察： 数据不仅能帮助你理解内部用户，更能让你洞察外部世界的变化。我们将介绍如何利用第三方数据、社交媒体数据、行业报告等，分析市场趋势、识别新兴需求、评估竞争对手的策略。通过数据分析，你将能够提前预判市场变化，发现潜在的蓝海机会，并制定具有前瞻性的战略。 第二部分：引擎——策略设计，激活用户潜能 个性化推荐与内容营销： 在信息过载的时代，千篇一律的营销信息只会被淹没。《数据驱动的增长引擎》将教你如何利用用户画像和行为数据，为每一位用户提供个性化的产品推荐、内容推送和营销信息。我们将探讨协同过滤、基于内容的推荐、混合推荐等算法的应用，以及如何设计一套能够持续吸引用户、提升转化率的智能推荐系统。 客户生命周期管理与价值最大化： 获客成本日益增高，如何留住老客户并挖掘其更多价值，成为企业增长的关键。本书将详细阐述客户生命周期的各个阶段（认知、获取、激活、留存、忠诚、推荐），并针对每个阶段设计有针对性的营销策略。我们将学习如何通过数据分析预测用户流失风险，并设计干预措施；如何通过数据洞察发掘高价值客户，并制定增值服务和忠诚度计划，实现客户生命周期价值的最大化。 精准广告投放与渠道优化： 广告预算有限，如何做到每一分钱都花在刀刃上？本书将带你深入了解如何利用用户数据进行精准广告投放。我们将探讨如何通过用户分群、标签匹配、Lookalike 扩展等技术，在合适的渠道、合适的时机，将最合适的信息推送给最有可能产生转化的目标人群。同时，我们还将学习如何通过数据分析评估不同营销渠道的ROI（投资回报率），并进行持续优化。 A/B 测试与实验设计： 所谓的“最佳实践”并非放之四海而皆准。《数据驱动的增长引擎》强调科学实验的重要性。我们将学习如何设计有效的 A/B 测试，验证不同的营销文案、页面设计、产品功能、定价策略等，找出真正能够驱动转化的要素。通过科学的实验方法，你可以不断迭代优化营销策略，实现持续的增长。 第三部分：实践——工具选择与落地实施 数据分析工具与技术选型： 理论再好，也需要强大的工具支撑。《数据驱动的增长引擎》将为你梳理市面上主流的数据分析工具，包括数据仓库、BI（商业智能）平台、数据可视化工具、营销自动化平台等，并提供选型建议。我们将重点讲解如何根据企业规模、业务需求和技术预算，选择最适合的工具组合，搭建高效的数据分析与营销自动化体系。 团队协作与文化建设： 数据驱动并非某个部门的专利，它需要整个组织的共同努力。本书将探讨如何构建一个跨部门协作的数据驱动团队，明确各角色的职责，以及如何培养全员的数据意识和分析思维，营造一种鼓励数据驱动决策的企业文化。 数据安全与合规性： 在享受数据红利的同时，我们也必须高度重视数据安全和隐私保护。本书将简要介绍数据安全的基本原则，以及在营销活动中需要遵守的相关法律法规和行业标准，确保你在合规的前提下，安全有效地运用数据。 本书的独特价值： 全流程实操指南： 从数据采集到策略执行，再到效果评估，本书提供了一个完整的闭环方法论，让你能够切实地将数据驱动的理念落地到你的业务中。 商业导向而非技术至上： 我们聚焦于如何用数据解决实际的商业问题，而不是沉迷于复杂的技术细节。目标是帮助你理解数据背后的商业逻辑，并将其转化为可执行的营销策略。 案例驱动与方法论结合： 本书将穿插大量真实的商业案例，让你在理解抽象概念的同时，能够看到数据驱动在实际应用中的巨大威力。同时，每一个方法论都辅以清晰的操作步骤和注意事项。 前瞻性与实用性的平衡： 在介绍前沿数据分析技术的同时，本书也注重经典有效的方法论，确保你的策略既有创新性，又具备可执行性和稳定性。 “数据驱动的增长引擎”不仅仅是一本书，更是一种思考方式，一种运营哲学。它将赋能你，让你成为那个能够从数据中发现金矿，并将其转化为实实在在的商业增长的卓越营销者。现在，就让我们一起踏上这段激动人心的旅程，解锁你的用户潜能，驱动你的业务实现跨越式发展！

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

从内容广度和前瞻性的角度来看，这本书的视野非常开阔，完全没有局限于传统的营销范畴。它积极拥抱了新兴技术对营销领域带来的颠覆性影响，例如，关于人工智能在个性化推荐系统中的应用，以及区块链技术未来可能如何重塑用户数据所有权和隐私保护等议题，都有独到的见解和较为深入的探讨。这种将“现在进行时”与“未来展望”紧密结合的写作方式，使得这本书的保鲜期大大延长。它不仅解决了眼前的难题，更引导读者去思考未来三到五年内行业可能发生的变化，这对于制定长远的战略规划者来说，无疑是一份极具启发性的参考资料，避免了思维上的滞后和僵化。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格，相较于许多同类书籍的枯燥说教，显得格外生动和富有感染力。作者似乎非常擅长使用类比和生动的比喻来阐释复杂的概念，使得原本高深的理论变得平易近人。我特别喜欢其中穿插的一些短小的“案例反思”片段，它们往往是作者从实际项目中总结出来的“血泪教训”或“成功妙招”，语言直白而真诚，读起来充满了人情味。这种“非官方”的、带有温度的叙述方式，极大地拉近了作者与读者的距离，让学习过程不再是单向的灌输，而更像是一次与一位睿智前辈的深度对谈。它成功地平衡了学术的严谨性与实践的趣味性，让我在笑声和共鸣中完成了知识的吸收。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实战操作指导部分，简直是为我们这些渴望立即上手的从业者量身定做的一份宝典。它最大的亮点在于其极强的可复制性和落地性。作者似乎非常懂得一线团队的需求，书中详尽地描述了从数据采集、清洗到模型建立的全过程，每一步骤都有详细的工具推荐和操作示例。我特别欣赏它提供的那套“模块化”的实施方案，读者可以根据自己企业的规模和资源情况，选择性地采纳或调整其中的模块，而不用担心“水土不服”的问题。细节之处也处理得非常到位，比如在A/B测试的设计部分，对于如何设定有效的控制组和实验组，以及如何避免统计学上的偏误，都有非常细致的警示和说明，这显示了作者深厚的实战经验。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面那种深沉的蓝色调，配上烫金的标题字体，立刻就给人一种专业、严谨又不失现代感的印象。初次翻阅时，我特别留意了它的排版和字体选择，清晰的行距和易于阅读的字号，即使是长时间阅读，眼睛也不会感到疲劳，这对于一本需要深入思考的专业书籍来说至关重要。作者在章节结构的划分上也显得颇具匠心，逻辑层次非常分明，从宏观的概念引入到具体的实操步骤，过渡自然流畅，仿佛有一位经验丰富的导师在身旁循循善诱。尤其是目录页的设计，详细列出了每一个小节的标题，让人可以一目了然地掌握全书的脉络，方便查找和回顾特定知识点。整体而言，这本书在视觉传达和阅读体验上做到了极高的水准，这无疑为接下来的深度学习奠定了一个非常舒适的基调，让人非常期待内容本身的精彩呈现。

评分☆☆☆☆☆

我不得不说，这本书在理论基础的构建上，可以说是下足了功夫，它并没有止步于简单地罗列和介绍各种营销术语，而是深入挖掘了背后驱动这些策略的底层逻辑和心理学原理。作者引用了大量经典的研究案例和前沿的学术观点，将那些抽象的概念具体化、可感知化。阅读过程中，我发现自己不仅仅是在学习“如何做”，更是在理解“为什么这么做”。例如，书中对用户生命周期价值（LTV）的阐述，不仅仅停留在公式层面，而是结合了不同行业特点进行了细致的剖析，并探讨了如何通过精细化运营真正实现LTV的最大化。这种深度挖掘和批判性思维的引导，极大地提升了阅读的价值感，让我感觉自己正在构建一个更加坚实和全面的商业认知框架，而不是仅仅掌握一些零散的技巧。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆