Winning Elections With Political Marketing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Haworth Pr Inc

作者:Davies, Philip John (EDT)/ Newman, Bruce I. (EDT)

出品人:

页数:239

译者:

出版时间:

价格:42.5

装帧:Pap

isbn号码:9780789033703

丛书系列:

图书标签:

• 政治营销
• 选举策略
• 竞选活动
• 政治传播
• 选民行为
• 市场营销
• 政治沟通
• 数据分析
• 媒体策略
• 品牌建设

选举中的数据驱动决策：提升竞选效能的实战指南 本书简介 在当代政治格局中，选举的胜利不再仅仅依赖于宏大的愿景和慷慨的承诺，它越来越成为一场精密的数据驱动、精准定位的系统工程。本书《选举中的数据驱动决策：提升竞选效能的实战指南》旨在为所有致力于在现代选举中取得成功的政治专业人士、竞选经理、策略师以及立志从政者，提供一套全面、深入且极具操作性的框架和方法论，用以发掘、分析和利用选民数据，从而实现资源的优化配置和竞选策略的精确制导。 本书的核心理念是：在信息爆炸的时代，洞察力来源于对数据的深度挖掘和有效应用，而非泛泛而谈的经验主义。 本书的结构设计严谨，从基础的数据素养构建，到复杂的数据分析模型的应用，再到实战中的策略落地与效果评估，层层递进，确保读者能够构建起一套完整的“数据采集—分析—决策—反馈”闭环系统。 --- 第一部分：现代选举的数据基石与伦理边界 (The Foundation) 本部分着重于为读者奠定理解和运用竞选数据的坚实基础，并探讨在这个高度敏感领域中必须恪守的职业操守。 第一章：理解现代选民数据生态 我们将剖析当前选举中可获取的数据类型，包括但不限于：注册选民数据库（Voter File）、公共记录数据、移动设备定位数据、在线行为数据、以及民意调查数据的结构差异与质量评估。重点讲解如何构建一个统一的“选民画像”模型，将看似零散的数据点连接起来，形成对特定选民群体的多维度理解。 第二章：数据采集的科学化与合规性 竞选活动中的数据采集是一个持续的过程。本章将详细介绍前沿的在线问卷设计技巧，如何利用A/B测试优化数据收集效率，以及如何设置有效的“地面反馈系统”（Ground Feedback Loop）来捕获基层选民的即时情绪。同时，我们将深入探讨数据隐私法规（如GDPR、CCPA等在特定司法管辖区的影响），并建立一套严格的数据安全和伦理使用标准，确保竞选活动在合法合规的框架内高效运行。 第三章：数据治理与基础设施建设 没有健壮的基础设施，再好的数据分析也只是空中楼阁。本章指导读者如何选择和部署竞选管理系统（CRM），设计高效的数据清洗流程，确保数据的准确性、一致性和时效性。我们将讨论云计算在竞选数据存储中的应用，以及如何建立一个可扩展的、能应对选举周期压力变化的技术架构。 --- 第二部分：从数据到洞察：先进分析技术的应用 (Insight Generation) 本部分是本书的“心脏”，专注于将原始数据转化为可执行的竞选策略所需的深度洞察。 第四章：选民细分与目标定位的艺术 传统的地域划分和人口统计学细分已不足以应对碎片化的选民群体。本章将重点介绍先进的“行为细分”和“心理画像细分”技术。我们将探讨聚类分析（Clustering Analysis）在识别高价值选民群体（如“摇摆选民”、“潜在支持者”、“高流失风险支持者”）中的应用，并教授如何为每一个细分群体定义独特的沟通路径和信息重点。 第五章：预测模型：谁会投票？谁会改变主意？ 预测建模是现代选举制胜的关键。本章详细讲解如何构建和应用三种核心预测模型： 1. 投票倾向预测模型 (Likelihood to Vote Model)： 识别哪些已登记选民最有可能在选举日出现，从而指导动员资源（GOTV）。 2. 支持度转化预测模型 (Persuadability Model)： 预测哪些摇摆选民更容易被特定信息说服。 3. 流失风险预测模型 (Churn Risk Model)： 识别现有支持者中可能流失的群体，以便提前进行针对性维护。 我们将通过案例分析，展示如何评估模型的准确性（如AUC、F1分数）并将其集成到日常竞选决策中。 第六章：信息测试与效果归因分析 在信息流泛滥的时代，信息投放的效率至关重要。本章教授如何设计严谨的信息测试实验（如邮寄材料、数字广告、电话脚本），并运用因果推断方法来精确衡量特定信息对选民态度的实际影响。重点讨论如何进行多渠道归因分析，确定是哪一个触点最终促成了选民行为的改变。 --- 第三部分：策略执行与动态优化 (Execution and Optimization) 拥有强大的数据洞察力后，本部分将指导读者如何将其无缝转化为地面行动，并在竞选过程中进行实时、动态的调整。 第七章：数据驱动的资源分配模型 竞选预算和志愿者时间总是有限的。本章提供了一套优化的资源分配框架，基于第二部分建立的预测模型。我们将探讨如何利用“边际回报递减”的原理，确定在哪个选区、对哪类选民进行每一次额外的投入（无论是广告支出还是上门拜访）能带来最高的投票率或支持率提升。这是一种从“平均主义”向“精准倾斜”的战略转型。 第八章：数字化动员（GOTV）的精细化管理 选举日的动员（Get Out The Vote, GOTV）是数据应用的最终检验。本章聚焦于如何利用实时数据流，管理和优化GOTV的战术执行。我们将介绍“微定位”策略，即根据预测模型识别的“必须被唤醒的选民”，动态调整电话银行、短信推送和志愿者上门拜访的优先级和路线图，确保每一份资源都投向最有可能影响结果的关键选民。 第九章：绩效指标设定与实时反馈机制 本书强调持续学习和迭代。本章指导竞选团队如何设定清晰、可量化的关键绩效指标（KPIs），例如“接触率”、“信息吸收率”和“行为转化率”。我们将展示如何搭建实时数据仪表板，让竞选经理能够每日甚至每小时监控策略的执行效果，并基于数据反馈，在选举前夜快速调整信息侧重点和动员策略。 第十章：构建未来选举的“数据资产” 本书的最后，我们将探讨如何利用本次竞选中积累的独特数据和模型经验，为未来的政治目标奠定长期的“数据资产”。这包括数据文档化、模型版本控制，以及如何将成功经验转化为可复制的标准化操作流程。 --- 通过系统学习本书提出的方法和工具，读者将能够超越传统的政治直觉，转变为一位精通数据科学和政治策略的复合型领袖，从而在日益激烈的现代选举竞争中，找到通往胜利的最有效路径。本书不仅是关于如何竞选的指南，更是关于如何高效、智能地赢取选举的蓝图。

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