Marketing Engineering/Tutorial Marketing Engineering pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Addison Wesley Longman

作者:Gary L. Lilien

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1997-08

价格:USD 124.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780321014177

丛书系列:

图书标签:

• 市场研究
• 市场营销工程
• 营销模型
• 数据分析
• 营销科学
• 决策分析
• 优化
• 统计建模
• 营销策略
• 量化营销
• 营销管理

《营销工程》与《教程：营销工程》并非独立存在的书籍，而是同一个核心概念在不同维度上的展现。本书并非对营销概念的传统梳理，也非零散技巧的堆砌，而是将营销活动置于一个精密的工程化框架之下进行审视与构建。它旨在打破营销的“艺术”与“科学”之间的模糊界限，强调通过系统化、量化、可重复的方法来理解、设计、执行和优化营销过程。 核心理念：将营销视为一门可被工程化解决的学科 营销工程的核心在于，它将营销视为一个可以被精确测量、建模、分析和优化的系统。传统营销往往依赖直觉、经验和难以量化的“洞察”。而营销工程则强调，通过运用工程学原理中的系统思考、建模技术、数据分析、实验设计以及过程优化等方法，可以更系统、更有效地实现营销目标。它不再仅仅是“如何做营销”，而是“如何科学地、工程化地构建营销”。 本书内容概览： 本书分为两个紧密关联的部分：《营销工程》奠定理论基础与方法论，《教程：营销工程》则通过实践案例与操作指南，帮助读者将理论转化为实际应用。 第一部分：《营销工程》——方法论与理论框架 本部分将深入探讨营销工程的核心理论与方法论，为读者构建一个系统的理解框架。 第一章：营销工程的本质与范式转变 重新定义营销： 摆脱传统营销的感性标签，将其置于一个可量化、可预测、可优化的工程领域。 工程思维在营销中的应用： 介绍系统思考、模块化设计、标准化流程等工程学基本原则如何适用于营销活动。 数据驱动与量化决策： 强调数据收集、清洗、分析在营销决策中的核心作用，以及如何从数据中提取 actionable insights。 营销过程的生命周期： 将营销活动类比工程项目的生命周期，从需求分析、设计、开发、测试、部署到维护与优化。 营销工程的核心目标： 提升营销效率、预测营销效果、优化资源配置、降低营销风险、实现可持续增长。 第二章：市场研究的工程化方法 结构化市场调研： 设计系统性的调研方案，明确调研目标、研究对象、抽样方法、问卷设计与数据收集流程。 量化用户洞察： 运用统计学和数据挖掘技术，从大量用户数据中挖掘可量化的行为模式、偏好和需求。 消费者行为建模： 构建预测模型，理解消费者在不同触点上的决策过程，识别影响购买行为的关键因素。 细分市场工程学： 基于数据驱动的分析，进行精准的市场细分，并为每个细分群体设计定制化的营销策略。 市场环境分析的系统性： 运用PESTLE等框架，并结合数据分析，系统地评估宏观环境对营销的影响。 第三章：产品与服务设计的营销工程 价值主张的量化： 如何将模糊的“价值”转化为可度量、可沟通的产品/服务特性。 用户体验（UX）的工程化设计： 从用户旅程的每个触点出发，设计并优化用户与产品/服务的交互流程。 产品生命周期管理（PLM）与营销协同： 确保产品开发与市场需求紧密结合，实现产品的持续优化与迭代。 定价策略的工程化模型： 运用经济学原理和数据模型，制定最优定价策略，平衡收益与市场接受度。 产品/服务性能的量化评估： 建立用户反馈收集与分析系统，持续监测产品/服务性能，并指导改进。 第四章：营销渠道的系统化设计与优化 渠道结构分析与选择： 如何基于成本、效率、触达度和用户偏好，系统选择和组合营销渠道。 渠道绩效量化评估： 建立渠道绩效指标体系（KPIs），持续追踪各渠道的表现。 全渠道（Omnichannel）的工程化实现： 设计无缝的用户体验，实现线上线下渠道的有效协同。 渠道伙伴关系管理： 将渠道伙伴关系视为一个系统，进行绩效评估、激励与优化。 供应链与营销的整合： 确保产品/服务能够高效、及时地通过选定的渠道触达消费者。 第五章：营销传播的量化建模与效果评估 信息架构与信息传递模型： 设计清晰、有吸引力的信息内容，并优化信息传递路径。 内容营销的工程化： 制定内容策略，规划内容生产、分发与效果追踪，实现内容营销的闭环。 广告投放优化模型： 运用计量经济学模型、回归分析等，优化广告预算分配、媒介选择与投放时机。 社交媒体营销的量化分析： 追踪社交媒体上的互动、情绪、转化等指标，并据此调整策略。 公关活动的系统性管理： 规划公关活动的目标、受众、信息，并建立效果评估体系。 品牌资产的量化衡量： 探索衡量品牌知名度、美誉度、忠诚度等维度的量化指标。 第六章：营销分析与决策支持系统 数据仓库与数据湖的构建： 建立统一、可靠的数据源，支撑营销分析。 营销分析工具的选型与应用： 介绍常用的营销分析软件与平台，并指导其应用。 关键绩效指标（KPIs）体系构建： 设计覆盖营销活动各个环节的关键绩效指标。 营销仪表盘（Dashboard）设计： 构建直观、可视化的营销仪表盘，实时监控营销绩效。 预测分析与洞察生成： 运用机器学习和统计模型，预测未来营销趋势和潜在机会。 A/B测试与多变量测试： 设计科学的实验方案，优化营销活动中的各个要素。 第七章：营销过程的自动化与智能化 营销自动化（Marketing Automation）平台的构建与应用： 介绍营销自动化工具的核心功能，并指导其在客户关系管理（CRM）、邮件营销、社交媒体管理等方面的应用。 个性化营销（Personalization）的工程化实现： 基于用户数据，动态生成和传递个性化内容与体验。 聊天机器人（Chatbot）与智能客服： 运用AI技术提升客户服务效率和用户体验。 机器学习在营销中的应用： 推荐系统、客户流失预测、欺诈检测等。 未来趋势：AI驱动的营销引擎： 探讨AI如何进一步赋能营销工程，实现更高级别的自动化和智能化。 第二部分：《教程：营销工程》——实践案例与操作指南 本部分将通过具体的案例研究和操作步骤，帮助读者将《营销工程》中的理论知识转化为实际技能。 案例一：某电商平台用户生命周期价值（CLV）工程化提升 目标设定： 明确提升CLV的具体目标与衡量指标。 数据收集与预处理： 梳理用户交易数据、行为数据，进行清洗和整合。 CLV模型构建： 运用统计模型或机器学习模型预测用户生命周期价值。 用户分群与策略制定： 基于CLV预测结果，对用户进行分层，并为不同层级用户设计个性化的挽留、复购、推荐策略。 营销活动设计与执行： 制作具体的营销活动方案，如积分兑换、会员日、定向优惠等。 效果追踪与优化： 监控活动效果，分析用户行为变化，持续优化CLV提升策略。 案例二：某SaaS产品市场推广渠道组合优化 市场与用户分析： 识别目标客户画像，分析其信息获取渠道偏好。 渠道成本与效益分析： 量化不同推广渠道（如内容营销、搜索引擎营销、社交媒体广告、行业展会等）的投入产出比。 营销漏斗模型构建： 建立从认知、兴趣、考虑、购买到留存的营销漏斗模型。 渠道协同与整合： 设计线上线下渠道的协同策略，确保用户在不同触点获得一致体验。 ROI（投资回报率）优化： 利用数据分析工具，调整不同渠道的预算分配，最大化整体ROI。 案例复盘与经验总结： 对推广活动进行全面复盘，提炼可复用的方法和经验。 案例三：某快消品新品上市的营销工程化策略 市场调研与竞品分析： 运用数据分析方法，评估市场规模、增长潜力及竞争格局。 产品定位与价值主张提炼： 基于消费者洞察，明确产品的核心卖点和目标受众。 传播信息设计与测试： 制作不同版本的广告语、视觉素材，并通过小范围测试进行优化。 媒体投放策略： 结合目标受众画像，科学选择媒体组合，并进行精准投放。 上市后效果监测与反馈： 实时监测销售数据、社交媒体反响、消费者反馈。 快速响应与策略调整： 根据监测结果，及时调整营销策略，应对市场变化。 附录：营销工程常用工具与技术指南 数据分析软件： Excel, SQL, Python (Pandas, NumPy, SciPy), R 可视化工具： Tableau, Power BI, Matplotlib, Seaborn 营销自动化平台： HubSpot, Marketo, Salesforce Marketing Cloud (介绍其核心功能与应用场景) A/B测试工具： Google Optimize, Optimizely 统计模型与机器学习算法： 回归分析, 聚类分析, 决策树, 支持向量机 (SVM), 神经网络 《营销工程》与《教程：营销工程》共同构成了一个完整的知识体系，它将营销活动从一种艺术实践转变为一种科学管理。本书的目标读者是希望系统提升营销能力的企业家、市场营销管理者、品牌经理、产品经理，以及对数据驱动决策和系统化营销方法感兴趣的研究者和学生。通过本书，读者将能够构建一套属于自己的营销工程方法论，从而在日益复杂的商业环境中，更有效地驱动业务增长。

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我对这本书的整体感受是，它完美地填补了“营销理论”与“高级数据科学应用”之间的巨大鸿沟。市面上很多书籍要么是纯粹的商业案例研究，缺乏严谨的方法论支撑；要么是纯粹的统计学或机器学习教科书，缺乏对营销场景的深刻理解和贴切的案例。而这本书却像是一座坚实的桥梁，它用数据科学的严谨性，来解构和重塑传统的营销决策流程。我个人对书中对“归因模型”的批判性分析印象极其深刻。作者没有简单地推荐某个流行的归因模型（比如多点触点或U形归因），而是深入探讨了每种模型背后的基本假设、潜在的偏差，并指出了在特定业务场景下，哪些假设是不成立的。这种剥开表象、直击模型内核的做法，让我意识到过去我们使用的归因系统可能存在系统性的错误评估。这本书更像是邀请你进入一个高级研讨班，它要求你不仅要理解“如何使用工具”，更重要的是要理解“工具的工作原理”以及“工具的局限性”，这对于构建一个既敏捷又稳健的现代营销体系至关重要。

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这本书最让我感到耳目一新的是它对“预测性”的强调，而不是仅仅停留在“描述性”和“诊断性”的分析层面。市场营销传统上总是在事后诸葛亮，解释上个月的ROI为什么高或低。但这本书明显带着一种前瞻性的视角，它试图将营销活动转化为一个可被提前优化的系统。作者花费了大量篇幅来讨论如何利用时间序列模型和因果推断方法，去模拟不同营销干预措施在未来可能产生的影响。这种从“发生了什么”到“将会发生什么”的转变，是真正体现了“工程”精神的核心价值。我尝试着运用书中的一个简化的前向模拟工具来评估一个潜在的新品发布计划，结果发现，基于我们历史数据的模型预测，某些我们认为“理所当然”的渠道组合在长期来看效果并不理想，反而会挤占更有价值的渠道预算。这种基于模拟的“预见”能力，大大增强了我对未来预算分配的信心，也让我对传统的季度规划流程产生了深刻的怀疑——为什么我们不能更早地知道结果呢？这本书就是提供了提前知晓结果的工具和思维。

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说实话，这本书的阅读体验是极具挑战性的，它绝对不是那种可以窝在沙发里轻松翻阅的休闲读物。它的密度非常高，信息量爆炸，几乎每一页都充满了需要停下来思考和查阅参考资料的知识点。我感觉自己像是被扔进了一个高速运转的计算中心，需要不断地跟上作者思维的跳跃速度。我记得有一章专门讲解了如何将非结构化的客户反馈数据，通过自然语言处理（NLP）技术转化为可量化的情绪指标，并将其纳入整体的营销绩效模型中。这个过程涉及的统计学知识、编程逻辑和商业理解的交叉点，需要读者具备多学科的知识储备。如果只是浅尝辄止地翻阅，很容易就会感到云里雾里，甚至产生挫败感。但正是这种高难度的门槛，反而过滤掉了那些只想快速获取“速成秘籍”的读者，留下的都是真正愿意投入时间和精力去构建复杂决策体系的人。对于我这种需要整合跨部门数据流的资深人士而言，它提供了一种统一的语言和框架，让市场部、数据组和销售部终于可以基于同一套量化标准进行沟通和协作，这种内部协同效率的提升是无价的。

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我手里堆了好几本关于数字转型的书，但坦白说，大部分都在讲述宏大的愿景和空洞的口号，真正能落地的实操方法论少之又少。然而，这一本给我的感觉完全不同，它更像是一本高手私藏的“工具箱”和“操作手册”。它没有过多渲染“未来已来”的氛围，而是非常脚踏实地地探讨了如何在现有的技术栈下，将营销活动“工程化”改造。我特别欣赏它对“A/B测试的陷阱”那一部分的论述，指出很多企业自以为在做科学实验，实际上只是在做随机对照，完全没有考虑到时间序列的干扰和多重假设检验的问题。这种对细节的苛求，体现了作者对于营销活动真实复杂性的深刻洞察。读完后，我立刻回去重新审视了我们上个季度的一个营销漏斗优化项目，发现之前我们忽略了一个关键的滞后效应指标，导致对某个触点效果的评估严重高估了。这本书真正教会我的，不是“做什么”，而是“如何以一种更可靠的方式去验证和实施你认为该做的事情”。它不是提供答案，而是提供了一种发现和验证答案的系统性方法论，非常扎实，值得反复研读。

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这本书的内容深度简直让我有些措手不及，它不像市面上那些泛泛而谈的营销入门读物，而是直接切入了核心的量化分析层面。我记得初翻开时，原本期待的是一些经典的营销策略回顾，结果发现里面塞满了各种模型、算法和数据处理的细节。一开始我还有点抵触，毕竟我更偏向于创意和品牌叙事，但随着阅读的深入，我开始领会到“工程”这个词的真正含义——它强调的是可复制性、可衡量性和优化性。作者似乎对那些模糊不清的“直觉判断”嗤之以鼻，而是用严谨的数学语言构建了一个营销决策的框架。比如，书中对于客户生命周期价值（CLV）的预测模型，简直是一堂生动的统计学实践课，每一个变量的选取和权重分配都有理有据，让人不得不佩服其构建体系的严密性。它迫使我跳出传统的“广告投放”思维，转而思考用户行为背后的概率分布和结构性影响。对于那些已经有一定营销基础，渴望突破瓶颈，真正实现数据驱动决策的实战派来说，这本书无疑是一剂猛药，虽然过程可能有点“痛苦”，但药效绝对是立竿见影的，让你彻底理解为什么某些活动能成功，而另一些却黯然收场。

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