具体描述
我们处在信息数据以TB为计算单位的时代，井喷式增长的数据标志着大数据时代已经到来。我们一个不经意的举动，都会在网络上留下自己的痕迹，比如浏览一个网站，登录邮箱发送一次邮件，发表一个帖子等。那你知道这些数据是如何被网站收集、利用的吗？我们又能如何利用它们？
互联网使人们的日常生活开始向数据化转变。在大数据时代的潮流中，不懂得利用大数据的企业最终只会消亡。《从零开始学大数据营销》涵盖了大数据时代的各种现象和大数据思维引领下的各种营销策略，以及对大数据时代未来的进一步思考。
企业管理人员在公司经营中遇到的很多问题也可以在《从零开始学大数据营销》中找到答案。比如，为什么小米公司在短短几年内就成为手机行业的翘楚？苹果公司是如何将诺基亚取而代之的？《从零开始学大数据营销》让你领略大数据的魅力。
作者简介
韩布伟，长期专注于金融、理财、投资及互联网大趋势的研究，擅长财经领域的创作，已出版《泛娱乐战略》等时代趋势方法类的财经图书。一直以实践应用、启发思维为切入点，为读者带去实用性的操作手法。
书中借鉴美国、日本、德国等发达国家大数据营销思路，结合我国现状，找出大数据营销的痛点、爆点，结合实战案例，给出最新、最实用的解决方案。
目录信息
上篇 一切皆可数据化
第1章 多维信息追踪 2
1.1 移动设备传来的数据 2
1.1.1 高价值的移动端数据 2
1.1.2 移动端数据的利用 4
1.2 计算机产生的数据 5
1.3 Facebook产生的轨迹数据 8
1.3.1 聚焦用户数据 8
1.3.2 如何运用轨迹数据 9
1.4 《盗墓笔记》产生的视频数据 11
1.4.1 超级IP《盗墓笔记》的成功 12
1.4.2 视频付费时代的开启 13
1.5 Amazon的浏览轨迹识别 14
1.5.1 利用轨迹数据服务于用户 14
1.5.2 像亚马逊一样使用用户数据 16
1.6 实体店的信息追踪 17
第2章 云计算数据模型 19
2.1 关联规则（Association Rule） 19
2.1.1 什么是关联规则 20
2.1.2 关联规则的案例及分类 21
2.2 离群数据（Outlier） 23
2.2.1 什么是离群数据 23
2.2.2 离群数据的检测 25
2.3 基于案例的推理（CBR） 26
2.3.1 模仿是成功的关键 26
2.3.2 CBR操作流程 27
2.4 轰动全美的Target超市营销 28
2.4.1 Target超市营销的数据模型 29
2.4.2 大数据的3W优势 30
2.5 构建数据价值分享模式 32
2.5.1 阿里巴巴、腾讯聚焦数据价值分享 32
2.5.2 数据分享模式的基本原则 33
第3章 用户数据化定位 36
3.1 人口统计学数据 36
3.1.1 数据与市场细分 36
3.1.2 统计学的经典案例剖析 38
3.2 用户行为数据 39
3.2.1 分析定位用户 40
3.2.2 数据的分类 41
3.2.3 内容偏好数据追踪 43
3.3 聚焦“她经济” 46
3.3.1 何谓“她经济” 46
3.3.2 “她经济”的方法论 48
3.4 谷歌（Google）的广告模式 49
3.4.1 创造巨额赢利的广告模式 49
3.4.2 谷歌广告模式的成功之处 50
中篇 大数据时代营销方法
第4章 事件式营销 54
4.1 一切皆因注意力的稀缺 54
4.2 借势模式 57
4.2.1 借势事件营销案例 57
4.2.2 借势营销核心关键词 59
4.3 主动模式 61
4.3.1 造势事件营销案例 61
4.3.2 造势营销的方式 62
4.4 高性价比的事件营销 63
4.4.1 案例1：宝马“UFO沙漠怪圈”造势“1系列”产品 63
4.4.2 案例2：女博士代言橄榄油 64
4.5 优衣库事件的营销方式 66
第5章 关联营销 69
5.1 互补关联营销 69
5.1.1 巨大潜力点分析 70
5.1.2 互补产品类别汇总 71
5.2 替代关联：微软的Windows 10系统 72
5.2.1 更新迭代原理 73
5.2.2 微软替代关联营销的启示 74
5.3 潜在关联：“苹果树”关联营销 75
5.4 互联网关联销售的触点 78
5.4.1 触点一：诱惑——捆绑优惠 78
5.4.2 触点二：引导——相关搭配 80
5.4.3 触点三：理解——智能推荐 80
5.5 0至1与1至n 81
5.5.1 从0到1的创新 81
5.5.2 从1到n：时代变迁下的产品演变 82
第6章 互动营销 85
6.1 小米的粉丝经济 85
6.1.1 雷军对粉丝的重视 85
6.1.2 打造粉丝经济 87
6.2 情感营销：ALS冰桶挑战 89
6.2.1 冰桶挑战的情感诉求 90
6.2.2 打造情感营销 91
6.3 场景营销：手机百度“刷脸吃饭” 92
6.3.1 百度聚焦用户颜值 93
6.3.2 打造场景营销 94
6.4 专属营销：韩寒《后会无期》营销 96
6.4.1 韩寒的营销亮点 96
6.4.2 打造专属营销 97
6.5 茵曼全球首个云端发布会 98
6.5.1 何谓云端发布会 99
6.5.2 茵曼创新互动营销的启示 100
第7章 病毒式营销 102
7.1 几何数级的传播速度 102
7.1.1 互联网造就病毒式营销 102
7.1.2 开心网的病毒式营销 103
7.1.3 病毒式营销方式 104
7.2 有内涵的病毒——有料 106
7.2.1 无内涵的病毒与有内涵的病毒实例 106
7.2.2 病毒的内涵来源 108
7.3 寻找有吸引力的“病原体” 109
7.3.1 优质“病原体”的魅力 110
7.3.2 为病原体增加吸引力 111
7.4 寻找“易感人群” 113
7.4.1 汉堡王病毒式营销的“易感人群” 113
7.4.2 易感人群的种类 114
7.5 对不起，我只过1%的生活 115
7.5.1 安妮微博病毒式营销的成功 116
7.5.2 安妮病毒式营销的启示 117
第8章 痛点营销 120
8.1 寻找消费者的痛点 120
8.1.1 从“找卖点”到“找痛点” 120
8.1.2 寻找消费者痛点的方法 122
8.2 在营销中主动设置痛点 124
8.2.1 基于核心诉求的减法 124
8.2.2 利用竞争对手的痛点 125
8.2.3 寻找未知的痛点而实现差异化 126
8.3 组合：痛点、痒点、兴奋点 126
8.3.1 “三点”的定义及区分 127
8.3.2 寻找“三点”的方法 128
8.4 美柚“奇葩福利”：“姨妈假” 130
8.5 可口可乐歌词瓶痛点营销 131
8.5.1 抓住消费者的痛点 131
8.5.2 痛点营销启示 133
第9章 定制营销 135
9.1 未来趋势：Design It Yourself 135
9.1.1 初步尝试“私人定制瓶” 135
9.1.2 私人定制趋势的必然性 136
9.2 戴尔的定制营销 138
9.2.1 个性化定制 138
9.2.2 成功定制模式剖析 139
9.3 APP移动定制营销实现掘金 141
9.4 京东玩转定制营销 144
9.4.1 “京腾计划”打造定制化营销 144
9.4.2 定制广告的未来趋势 145
9.5 一键定制你的汽车 146
9.5.1 初步尝试定制汽车 146
9.5.2 汽车定制遇到的难题 147
第10章 高性价比营销 149
10.1 分解产品属性 149
10.1.1 分解的必要性 150
10.1.2 分解后的优势 151
10.2 指出利益：从对方出发 152
10.2.1 消费者有哪些利益点 152
10.2.2 如何正确指出利益 154
10.3 定位到使用情景 155
10.4 找到正确的竞争对手 158
10.4.1 选择正确的竞争对手的重要性 158
10.4.2 寻找竞争对手的注意事项 160
10.5 比附营销策略 161
10.5.1 蒙牛的比附营销 162
10.5.2 比附营销的方式 164
下篇 如何引领大数据营销风潮
第11章 产品定位 166
11.1 大数据分析模式 166
11.2 大数据情感黑洞 168
11.2.1 没有数据支持的正确决策 168
11.2.2 大数据不擅长之处 169
11.3 轨迹趋势分析 171
11.3.1 《纸牌屋》的轨迹趋势预测 171
11.3.2 大数据对影视行业的作用 173
11.4 苹果的极致策略 175
11.4.1 乔布斯对极致的追求 175
11.4.2 苹果极致策略的启示 177
11.5 诺基亚手机倒闭的问题核心 178
第12章 用户定位 181
12.1 价格≠价值 181
12.1.1 消费者的价值追求 181
12.1.2 产品的价值塑造 182
12.2 《爸爸去哪儿》独特定位 184
12.3 有时，中年人=“小鲜肉” 187
12.4 大数据客户细分系统 190
12.4.1 上海联通的客户细分 190
12.4.2 CRM客户细分步骤 191
12.5 不要误读长尾理论 192
12.5.1 什么是长尾理论 193
12.5.2 正确解读长尾理论 194
12.6 小米手机的“发烧友” 195
第13章 竞争性营销策略 198
13.1 大数据情报搜集系统 198
13.1.1 情报搜集系统的重要性 199
13.1.2 搜集情报的方式 200
13.2 市场王者之争 201
13.2.1 解密王者之争 201
13.2.2 助力挑战者的颠覆 202
13.3 降维营销打击理论 204
13.4 无对手的特斯拉汽车 206
13.4.1 成功不可复制 206
13.4.2 成功的经验之谈 207
13.5 谷歌的市值数据支撑点——Google X 209
· · · · · · (收起)
第1章 多维信息追踪 2
1.1 移动设备传来的数据 2
1.1.1 高价值的移动端数据 2
1.1.2 移动端数据的利用 4
1.2 计算机产生的数据 5
1.3 Facebook产生的轨迹数据 8
1.3.1 聚焦用户数据 8
1.3.2 如何运用轨迹数据 9
1.4 《盗墓笔记》产生的视频数据 11
1.4.1 超级IP《盗墓笔记》的成功 12
1.4.2 视频付费时代的开启 13
1.5 Amazon的浏览轨迹识别 14
1.5.1 利用轨迹数据服务于用户 14
1.5.2 像亚马逊一样使用用户数据 16
1.6 实体店的信息追踪 17
第2章 云计算数据模型 19
2.1 关联规则（Association Rule） 19
2.1.1 什么是关联规则 20
2.1.2 关联规则的案例及分类 21
2.2 离群数据（Outlier） 23
2.2.1 什么是离群数据 23
2.2.2 离群数据的检测 25
2.3 基于案例的推理（CBR） 26
2.3.1 模仿是成功的关键 26
2.3.2 CBR操作流程 27
2.4 轰动全美的Target超市营销 28
2.4.1 Target超市营销的数据模型 29
2.4.2 大数据的3W优势 30
2.5 构建数据价值分享模式 32
2.5.1 阿里巴巴、腾讯聚焦数据价值分享 32
2.5.2 数据分享模式的基本原则 33
第3章 用户数据化定位 36
3.1 人口统计学数据 36
3.1.1 数据与市场细分 36
3.1.2 统计学的经典案例剖析 38
3.2 用户行为数据 39
3.2.1 分析定位用户 40
3.2.2 数据的分类 41
3.2.3 内容偏好数据追踪 43
3.3 聚焦“她经济” 46
3.3.1 何谓“她经济” 46
3.3.2 “她经济”的方法论 48
3.4 谷歌（Google）的广告模式 49
3.4.1 创造巨额赢利的广告模式 49
3.4.2 谷歌广告模式的成功之处 50
中篇 大数据时代营销方法
第4章 事件式营销 54
4.1 一切皆因注意力的稀缺 54
4.2 借势模式 57
4.2.1 借势事件营销案例 57
4.2.2 借势营销核心关键词 59
4.3 主动模式 61
4.3.1 造势事件营销案例 61
4.3.2 造势营销的方式 62
4.4 高性价比的事件营销 63
4.4.1 案例1：宝马“UFO沙漠怪圈”造势“1系列”产品 63
4.4.2 案例2：女博士代言橄榄油 64
4.5 优衣库事件的营销方式 66
第5章 关联营销 69
5.1 互补关联营销 69
5.1.1 巨大潜力点分析 70
5.1.2 互补产品类别汇总 71
5.2 替代关联：微软的Windows 10系统 72
5.2.1 更新迭代原理 73
5.2.2 微软替代关联营销的启示 74
5.3 潜在关联：“苹果树”关联营销 75
5.4 互联网关联销售的触点 78
5.4.1 触点一：诱惑——捆绑优惠 78
5.4.2 触点二：引导——相关搭配 80
5.4.3 触点三：理解——智能推荐 80
5.5 0至1与1至n 81
5.5.1 从0到1的创新 81
5.5.2 从1到n：时代变迁下的产品演变 82
第6章 互动营销 85
6.1 小米的粉丝经济 85
6.1.1 雷军对粉丝的重视 85
6.1.2 打造粉丝经济 87
6.2 情感营销：ALS冰桶挑战 89
6.2.1 冰桶挑战的情感诉求 90
6.2.2 打造情感营销 91
6.3 场景营销：手机百度“刷脸吃饭” 92
6.3.1 百度聚焦用户颜值 93
6.3.2 打造场景营销 94
6.4 专属营销：韩寒《后会无期》营销 96
6.4.1 韩寒的营销亮点 96
6.4.2 打造专属营销 97
6.5 茵曼全球首个云端发布会 98
6.5.1 何谓云端发布会 99
6.5.2 茵曼创新互动营销的启示 100
第7章 病毒式营销 102
7.1 几何数级的传播速度 102
7.1.1 互联网造就病毒式营销 102
7.1.2 开心网的病毒式营销 103
7.1.3 病毒式营销方式 104
7.2 有内涵的病毒——有料 106
7.2.1 无内涵的病毒与有内涵的病毒实例 106
7.2.2 病毒的内涵来源 108
7.3 寻找有吸引力的“病原体” 109
7.3.1 优质“病原体”的魅力 110
7.3.2 为病原体增加吸引力 111
7.4 寻找“易感人群” 113
7.4.1 汉堡王病毒式营销的“易感人群” 113
7.4.2 易感人群的种类 114
7.5 对不起，我只过1%的生活 115
7.5.1 安妮微博病毒式营销的成功 116
7.5.2 安妮病毒式营销的启示 117
第8章 痛点营销 120
8.1 寻找消费者的痛点 120
8.1.1 从“找卖点”到“找痛点” 120
8.1.2 寻找消费者痛点的方法 122
8.2 在营销中主动设置痛点 124
8.2.1 基于核心诉求的减法 124
8.2.2 利用竞争对手的痛点 125
8.2.3 寻找未知的痛点而实现差异化 126
8.3 组合：痛点、痒点、兴奋点 126
8.3.1 “三点”的定义及区分 127
8.3.2 寻找“三点”的方法 128
8.4 美柚“奇葩福利”：“姨妈假” 130
8.5 可口可乐歌词瓶痛点营销 131
8.5.1 抓住消费者的痛点 131
8.5.2 痛点营销启示 133
第9章 定制营销 135
9.1 未来趋势：Design It Yourself 135
9.1.1 初步尝试“私人定制瓶” 135
9.1.2 私人定制趋势的必然性 136
9.2 戴尔的定制营销 138
9.2.1 个性化定制 138
9.2.2 成功定制模式剖析 139
9.3 APP移动定制营销实现掘金 141
9.4 京东玩转定制营销 144
9.4.1 “京腾计划”打造定制化营销 144
9.4.2 定制广告的未来趋势 145
9.5 一键定制你的汽车 146
9.5.1 初步尝试定制汽车 146
9.5.2 汽车定制遇到的难题 147
第10章 高性价比营销 149
10.1 分解产品属性 149
10.1.1 分解的必要性 150
10.1.2 分解后的优势 151
10.2 指出利益：从对方出发 152
10.2.1 消费者有哪些利益点 152
10.2.2 如何正确指出利益 154
10.3 定位到使用情景 155
10.4 找到正确的竞争对手 158
10.4.1 选择正确的竞争对手的重要性 158
10.4.2 寻找竞争对手的注意事项 160
10.5 比附营销策略 161
10.5.1 蒙牛的比附营销 162
10.5.2 比附营销的方式 164
下篇 如何引领大数据营销风潮
第11章 产品定位 166
11.1 大数据分析模式 166
11.2 大数据情感黑洞 168
11.2.1 没有数据支持的正确决策 168
11.2.2 大数据不擅长之处 169
11.3 轨迹趋势分析 171
11.3.1 《纸牌屋》的轨迹趋势预测 171
11.3.2 大数据对影视行业的作用 173
11.4 苹果的极致策略 175
11.4.1 乔布斯对极致的追求 175
11.4.2 苹果极致策略的启示 177
11.5 诺基亚手机倒闭的问题核心 178
第12章 用户定位 181
12.1 价格≠价值 181
12.1.1 消费者的价值追求 181
12.1.2 产品的价值塑造 182
12.2 《爸爸去哪儿》独特定位 184
12.3 有时，中年人=“小鲜肉” 187
12.4 大数据客户细分系统 190
12.4.1 上海联通的客户细分 190
12.4.2 CRM客户细分步骤 191
12.5 不要误读长尾理论 192
12.5.1 什么是长尾理论 193
12.5.2 正确解读长尾理论 194
12.6 小米手机的“发烧友” 195
第13章 竞争性营销策略 198
13.1 大数据情报搜集系统 198
13.1.1 情报搜集系统的重要性 199
13.1.2 搜集情报的方式 200
13.2 市场王者之争 201
13.2.1 解密王者之争 201
13.2.2 助力挑战者的颠覆 202
13.3 降维营销打击理论 204
13.4 无对手的特斯拉汽车 206
13.4.1 成功不可复制 206
13.4.2 成功的经验之谈 207
13.5 谷歌的市值数据支撑点——Google X 209
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