电信业精确营销

电信业精确营销 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:第1版 (2007年11月1日)
作者:吕巍
出品人:
页数:269
译者:
出版时间:2007-11
价格:35.00元
装帧:平装
isbn号码:9787115168023
丛书系列:
图书标签:
  • 营销
  • 电信
  • 管理
  • 经济金融管理类
  • 电信营销
  • 精确营销
  • 营销策略
  • 用户分析
  • 数据分析
  • 客户关系管理
  • CRM
  • 营销技术
  • 行业应用
  • 数字化营销
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具体描述

《电信业精确营销:分析与行动》适合电信企业高层管理人员、电信营销人员、电信院校相关专业师生、电信业研究人员等阅读。

数字孪生与智能制造:构建未来工厂的蓝图 图书简介 本书深入探讨了数字孪生(Digital Twin)技术在现代制造业中的前沿应用、核心原理及其对产业升级的深远影响。我们不再将数字孪生视为简单的三维模型或仿真工具,而是将其界定为物理实体在虚拟空间中的高保真、实时同步、可交互、可预测的动态映射。本书旨在为工程技术人员、制造业管理者、系统集成商以及对工业4.0有深入研究兴趣的学者提供一份详尽而实用的指南。 第一部分:数字孪生的基石与架构 第一章:从概念到实践——数字孪生的演进与定义 本章首先追溯了数字孪生概念的起源,从NASA早期的“镜像系统”到当前工业物联网(IIoT)驱动下的复杂系统映射。我们清晰界定了“数字孪生”与传统仿真(Simulation)、模型(Model)和虚拟现实(VR)的区别。数字孪生不仅仅是数据采集和可视化,其核心在于反馈回路(Feedback Loop)的建立:数据流驱动虚拟模型的实时更新,而虚拟模型的分析和预测结果反过来指导物理实体(如生产线、设备、产品)的优化运行。 我们将数字孪生的架构解构为四个关键层次: 1. 物理实体层(Physical Asset Layer): 传感器、执行器、PLC、SCADA系统等硬件基础。 2. 数据采集与连接层(Data Acquisition & Connectivity): 5G、边缘计算(Edge Computing)和云平台的集成,确保海量异构数据的低延迟传输。 3. 数字模型层(Digital Model Layer): 包含几何模型、物理模型、行为模型和规则模型,这些模型通过数据注入实现实时同步。 4. 应用与服务层(Application & Service Layer): 涵盖预测性维护(PdM)、流程优化、质量控制和人员培训等高价值应用。 第二章:数据驱动的实时映射——核心技术栈 数字孪生的实现高度依赖于先进的数据处理和建模技术。本章重点剖析支撑实时映射的关键技术: 工业物联网(IIoT)与时间序列数据库: 讨论如何高效存储、索引和查询TB级的传感器数据,以及时间戳同步的极端重要性。 高保真建模技术: 深入探讨多物理场耦合仿真(FEA, CFD)如何嵌入数字孪生框架,以实现对复杂物理现象(如热应力、流体力学、电磁兼容性)的精确预测。 本体论(Ontology)与语义互操作性: 阐述如何通过构建统一的工业本体,解决不同设备、不同厂商间数据语言不通的问题,确保孪生体间的协作能力。 边缘智能的融合: 探讨将轻量化AI模型部署在边缘设备上的必要性,以减少数据上传延迟,实现毫秒级的闭环控制。 第二部分:智能制造中的核心应用场景 第三章:从被动到主动——预测性维护与资产性能管理(APM) 预测性维护是数字孪生最成熟的应用之一。本章详述如何构建一个能够“感知”设备健康状态的虚拟副本。 健康指标(Health Index)的构建: 如何从振动、温度、电流等原始数据中提取特征,构建能够准确反映设备剩余使用寿命(RUL)的综合指标。 故障模式模拟与注入: 利用孪生体进行“破坏性”测试,模拟特定故障发生时的动态响应,训练更鲁棒的异常检测算法。 维护决策优化: 孪生体如何结合备件库存、维修人员排班和生产计划,提供最优化的维护窗口建议,将停机成本最小化。 第四章:生产流程的动态优化与柔性制造 在柔性制造环境下,生产线需要快速重构和适应新产品。数字孪生在此扮演了“虚拟沙盒”的角色。 虚拟调试(Virtual Commissioning): 在物理设备安装前,通过在孪生环境中运行PLC逻辑和机器人轨迹规划,发现并修复潜在的逻辑冲突和碰撞问题,大幅缩短现场调试时间。 瓶颈分析与负载均衡: 实时监控生产节拍的波动,利用孪生体的动态仿真能力,快速识别当前流程中的限制环节,并迭代调整物料流和工序分配。 定制化生产(Lot Size One)支持: 探讨如何为每一个定制化产品生成一个临时的、专属于该产品的“产品孪生体”,指导其在生产线上的个性化路径规划。 第五章:产品全生命周期管理(PLM)的闭环 数字孪生不再局限于工厂车间,它贯穿了产品的设计、制造、使用和退役的整个生命周期。 设计验证与迭代: 将早期设计模型与潜在使用场景数据相结合,实现“设计即预测”,加速产品上市时间。 “使用中”数据的回溯: 记录和分析已部署产品在真实世界中的运行数据(如汽车的驾驶习惯、风力涡轮机的载荷分布),并将这些经验反馈给下一代产品的设计和制造参数校准。 可持续性与循环经济: 孪生体可用于追踪关键部件的材料成分和使用历史,为报废后的高效拆解、再制造和回收提供精确的数字化档案。 第三部分:实施挑战、安全与未来展望 第六章:构建与治理——实施的难点与策略 尽管前景广阔,数字孪生的落地实施面临诸多挑战,本章提供务实的解决方案。 数据孤岛的打破与集成标准: 重点讨论如何整合来自ERP、MES、PLM和OT系统的异构数据流,推荐使用OPC UA、MQTT等行业标准协议。 模型精度与计算资源的平衡: 讨论如何根据应用需求(例如,维护预测需要高精度物理模型,而流程监控可能侧重行为模型),动态配置计算资源,避免过度建模带来的成本飙升。 人才与知识迁移: 分析跨学科人才的需求(IT、OT、数据科学的交叉),以及如何建立企业内部的数字孪生知识库。 第七章:信息安全与信任机制 数字孪生体是企业核心资产的实时数字映射,其安全性至关重要。 攻击面分析: 识别数据采集点、数据传输通道、云平台和边缘侧的潜在安全漏洞。 物理-数字映射的完整性验证: 讨论如何建立机制,确保虚拟模型的数据输入没有被恶意篡改,从而防止错误的优化指令被发送回物理设备。 数据溯源与权限管理: 在高敏感度的工业环境中,确保只有授权实体才能访问和修改特定层级的孪生体数据。 第八章:迈向自主认知系统 展望未来,数字孪生将与更高级的人工智能技术深度融合,向完全自主运行的系统演进。 自适应控制与强化学习: 探讨如何利用强化学习智能体在孪生环境中进行数百万次的试错学习,进而直接部署最优的控制策略到物理系统。 群体数字孪生(Swarm Digital Twins): 讨论多个相互关联的孪生体(如整个供应链网络或城市交通系统)如何协同工作,实现宏观层面的优化。 本书以详实的案例研究和技术路线图,为读者勾勒出一条从数字化到智能化转型的清晰路径,是深度理解和应用数字孪生技术不可多得的参考手册。

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目录信息

读后感

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用户评价

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当我看到《电信业精确营销》这本书时,我的脑海中立即浮现出一个充满竞争和创新的电信行业图景。我期待这本书能够为我提供一套系统性的营销理论框架,并辅以大量实用的操作指南。我设想书中会首先分析电信行业用户数据的独特性和价值,以及为何精确营销在该行业具有举足轻重的地位。随后,它应该会深入剖析构建精准用户画像的关键技术和方法,比如如何从海量的通信记录、消费数据、服务交互信息中提取有价值的洞察,并将其转化为 actionable insights。我尤其希望书中能够详细介绍如何利用这些洞察,制定差异化的营销策略,针对不同用户群体设计个性化的产品推荐、服务套餐和沟通方式。例如,书中是否会探讨如何利用预测模型,识别出潜在的流失用户,并提前采取挽留措施?或者如何通过精准的用户分群,进行有效的交叉销售和向上销售?我非常期待书中能够提供一些行业内的最佳实践案例,展示电信运营商是如何通过精确营销,提升营销活动的ROI,降低获客成本,并最终实现业务增长的。此外,我同样关心如何在数据隐私日益受到重视的背景下,进行合规且负责任的精确营销,书中是否会对此提供指导?

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《电信业精确营销》这个书名,让我对电信行业营销的未来充满好奇。我期待这本书能为我揭示一个更为科学、系统化的营销体系。首先,我设想书中会从宏观层面,分析电信行业市场特点、竞争格局以及用户需求演变,为理解精确营销的必要性和重要性奠定基础。接着,它应该会深入到微观层面,详细介绍精确营销的核心要素,比如用户数据的获取、分析、应用流程,以及如何构建强大的客户关系管理(CRM)系统。我特别想了解,书中是如何定义和构建“精确”的,是通过用户行为数据、消费数据,还是结合了更多维度的数据?我猜测书中会强调数据驱动的重要性,介绍各种数据分析工具和技术,并展示如何将分析结果转化为可执行的营销策略。此外,我非常关注书中是否会探讨如何根据不同的营销目标(如新用户增长、老用户激活、品牌忠诚度提升等),采用不同的精确营销手段。例如,针对沉默用户,是推送优惠套餐,还是通过内容营销唤醒其兴趣?针对高价值用户,是否需要提供更个性化的服务和尊享体验?我希望书中能够提供一套完整的营销流程框架,从目标设定、用户洞察、策略制定、渠道选择、信息传递,到效果评估和优化,形成一个闭环。这样,我才能更好地将书中的理论知识转化为实际操作,指导我的工作。

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这本书的书名《电信业精确营销》立刻吸引了我,因为我一直对电信行业的发展以及其营销策略抱有浓厚的兴趣。在信息爆炸的时代,精准营销无疑是任何企业,尤其是像电信这样需要高度触达用户、提供个性化服务的行业,成功的关键。我设想这本书会深入剖析电信行业用户画像的构建、数据分析在营销中的应用,以及如何利用新兴技术(如人工智能、大数据)来提升营销的精准度和效率。我期待书中能够提供具体的案例研究,展示电信运营商是如何识别出不同用户群体的需求、偏好和行为模式,并针对性地设计和推送营销信息,从而实现客户生命周期价值的最大化。更重要的是,我希望这本书能够探讨在用户隐私日益受到重视的当下,如何在进行精准营销的同时,兼顾用户体验和数据安全,找到一个平衡点。例如,书中是否会介绍如何利用匿名化和聚合化数据来洞察用户趋势,而不是直接追踪个人信息?它是否会讨论如何通过内容营销、社交媒体互动等方式,在不侵扰用户的前提下,建立品牌忠诚度和用户关系?我对书中可能涵盖的“价值导向营销”和“体验式营销”也非常感兴趣,因为我相信,在同质化竞争日益激烈的电信市场,单纯的价格战已经难以持久,而提供卓越的用户体验和有价值的沟通才是赢得未来的关键。这本书的理论框架是否能够指导我在实际工作中,更好地理解用户,更有效地进行营销活动,无疑是我最为期待的部分。

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当我翻开《电信业精确营销》这本书,我的思绪立刻被带入了一个充满变革的电信市场。从书名来看,它应该不仅仅是对营销手段的罗列,更是对“精确”二字的深度挖掘。我猜测书中会详细阐述如何通过强大的数据分析能力,为每一位用户建立起立体化的画像,涵盖其通信习惯、消费能力、兴趣爱好、甚至潜在需求。这种精准,意味着营销不再是“广撒网”,而是“点对点”的精准狙击。我设想书中会介绍一系列数据采集、清洗、分析和应用的技术和方法论,也许会涉及用户分群、RFM模型、协同过滤等经典算法,以及更前沿的机器学习在用户行为预测方面的应用。我很想知道,作者是如何看待“精确”的边界的,以及在追求精确的过程中,如何避免“过度营销”或“骚扰用户”的风险。书中是否会提出一套行之有效的衡量标准,来评估营销活动的精确度和效率?例如,通过转化率、ROI、客户满意度等指标,来反哺营销策略的优化。我尤其对书中可能探讨的“客户生命周期管理”和“个性化推荐系统”很感兴趣。在电信行业,用户往往具有较长的生命周期,如何在新用户获取、老用户维系、流失预警等各个阶段,提供恰当且精准的营销信息,是至关重要的。如果书中能够提供一些成功的实践案例,展示电信运营商如何通过精准营销,成功提升用户ARPU值,降低客户流失率,或者成功推广新业务,那将极具参考价值。

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拿到《电信业精确营销》这本书,我立刻联想到当下电信行业激烈的市场竞争和飞速发展的技术。我预感这本书会是一本“干货”满满的书籍,能够帮助我理解如何在海量用户数据中挖掘出价值,并将其转化为有效的营销行动。我期待书中会详细阐述如何构建精细化的用户画像,这不仅仅是年龄、性别、地域等基本信息,更包括用户的使用习惯、消费偏好、服务需求,甚至是对新技术的接受程度。我尤其想知道,书中是否会提供一些关于数据采集、数据质量管理和数据安全保障的实用方法。在精确营销的实施过程中,如何选择合适的营销渠道,如何设计引人入胜的营销内容,以及如何根据用户的实时反馈调整营销策略,都是我非常关心的问题。这本书是否会介绍一些基于人工智能和机器学习的营销工具和平台?例如,如何利用AI进行用户行为预测,从而实现更早期的流失预警或更精准的产品推荐?我希望能从书中学习到如何通过A/B测试等科学方法,不断优化营销活动的效果,提升ROI。同时,我也希望这本书能够探讨在数字化时代,如何平衡数据利用与用户隐私保护,建立起信任的客户关系。

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读到《电信业精确营销》这本书名,我立刻联想到电信行业庞大的用户群体和复杂的产品服务体系。我预感这本书会是一本关于如何“化繁为简,精准致胜”的营销指南。我期望书中能够系统性地阐述电信行业用户数据的价值,以及如何通过科学的方法,将这些数据转化为有力的营销武器。我设想书中会详细介绍用户画像构建的技术路径,从数据源的识别、数据的采集清洗,到用户行为模式的挖掘和预测,形成一套完整的数据分析流程。我特别好奇,书中是如何定义和量化“精确”的,是基于用户的消费金额,还是其对新业务的接受度?我期待书中能够提供一些关于营销渠道选择和内容优化的策略,例如,如何根据用户的偏好,选择最合适的沟通渠道(短信、APP推送、社交媒体等),并设计出能够引起用户共鸣的营销内容。我希望书中能够提供一些衡量营销活动效果的指标和方法,帮助电信运营商评估其营销策略的有效性,并进行持续的优化。更重要的是,我希望这本书能够探讨在移动互联网时代,如何运用社交媒体、内容营销、口碑营销等方式,与用户建立更深层次的连接,从而提升品牌忠诚度和用户粘性。

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《电信业精确营销》这个书名,让我立刻对这本书充满了期待。在当前电信市场同质化竞争日益激烈的情况下,如何通过精准的营销手段脱颖而出,是每个电信从业者都在思考的问题。我猜测这本书的核心内容会围绕着“数据”展开,讲述如何有效地收集、分析和利用用户数据,以实现更精准的营销。我期待书中能够详细阐述如何构建精细化的用户画像,这不仅仅是基础的人口统计学信息,更应包含用户的消费能力、使用习惯、服务需求,以及对不同业务的偏好。例如,书中是否会介绍如何通过用户行为分析,来预测用户未来的需求,从而提供主动式的营销服务?我特别想了解书中是否会提供一些实用的工具和技术,帮助电信运营商更好地进行用户分群,并针对不同用户群体制定差异化的营销策略。例如,如何为新用户设计吸引人的入网礼遇,如何为忠诚用户提供增值服务,如何激活沉默用户,以及如何挽留潜在的流失用户?我希望书中能够包含一些成功的案例研究,展示电信运营商是如何通过精准营销,提升客户满意度、增加客户生命周期价值,并最终实现业务增长的。

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《电信业精确营销》这本书名,让我对电信行业的营销策略有了全新的认识。我期待书中能够揭示在海量数据背景下,如何实现营销的“少即是多”,即用更少的资源触达更精准的用户,获得更高的回报。我预想书中会深入探讨用户画像构建的各个维度,包括但不限于用户的通信行为、服务使用情况、消费能力、以及对各类业务的偏好。我特别希望书中能够提供一些关于数据分析工具和技术应用的具体指导,例如如何利用机器学习算法进行用户行为预测,或者如何通过 A/B 测试来优化营销活动的设计。我对于如何根据用户画像,制定差异化的营销策略非常感兴趣。例如,如何针对不同的用户群体,推荐最适合他们的套餐、服务或增值业务?书中是否会介绍一些成功的案例,展示电信运营商是如何通过精准营销,有效提升用户满意度和忠诚度,并降低客户流失率?我还对书中可能涉及的“客户生命周期管理”和“个性化推荐”非常期待。在用户生命周期的不同阶段,如何提供恰当的、有价值的营销信息,是赢得用户青睐的关键。

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当我拿到《电信业精确营销》这本书,我立即被书名所吸引。在电信行业竞争日趋激烈的今天,精准营销无疑是提升企业竞争力的关键。我猜测这本书的核心将围绕着如何深入理解用户,并利用数据实现个性化营销展开。我期待书中会详细介绍用户画像的构建过程,包括如何从多维度的数据源(如通信记录、业务办理情况、消费行为等)中提取关键信息,并进行科学的分析和归纳。我特别想知道,书中是否会提供一些关于营销自动化工具的介绍,以及如何利用这些工具,将精准的营销信息在恰当的时间、通过恰当的渠道传递给目标用户。我希望书中能够提供一些实操性的建议,指导电信运营商如何根据用户画像,制定差异化的营销策略,例如,如何针对不同年龄段、不同消费能力的用户,设计出更具吸引力的产品或服务?我还对书中关于如何衡量营销活动效果的讨论很感兴趣。如何通过关键绩效指标(KPIs),如转化率、客户满意度、ROI等,来评估营销活动的成效,并进行持续的优化,是至关重要的。我期待这本书能够为我提供一套完整的、可落地的精确营销解决方案。

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《电信业精确营销》这个书名,立刻点燃了我对电信行业营销策略的求知欲。我深信,在信息泛滥的时代,只有精准的营销才能触及到最有可能转化的用户。我设想书中会深入探讨电信运营商如何运用大数据技术,构建一套完善的用户画像体系。这套画像体系可能不仅仅包含用户的基本信息,还会涵盖其通信行为、消费习惯、服务偏好,甚至是对不同套餐和产品的兴趣点。我期待书中能够详细介绍数据采集、清洗、分析和应用的整个流程,以及在这些过程中可能遇到的挑战和解决方案。比如,如何有效地识别用户的潜在需求,并将其转化为具体的营销机会?书中是否会提供一些实际案例,展示电信运营商如何通过精准营销,提升客户满意度、增加用户粘性,或者成功推广新业务?我特别想知道,书中是如何定义“精确”的,是基于用户的历史行为,还是更前沿的预测性分析?它是否会介绍一些用于实现精准营销的技术工具,如营销自动化平台、用户行为分析系统等?我还对书中可能涉及的“客户旅程”和“个性化沟通”非常感兴趣。如何在用户与电信运营商互动的每一个触点上,提供恰到好处、富有价值的营销信息,是至关重要的。

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我看这本书不是为了营销,而是为了了解电信业,我的目的达到了。

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数据挖掘是精准营销的关键。weibo,Q+也没有几个做数据挖掘应用的公司

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