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  • 数据赋能 数字化营销与运营新实战 宋星 著 经管、励志 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 宋星著
    • 出版社: 电子工业出版社
    • 出版时间:2021-01-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 宋星著
    • 出版社:电子工业出版社
    • 出版时间:2021-01-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:2
    • 印刷时间:2021-01-01
    • 字数:702000
    • 页数:528
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787121400070
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:电子工业出版社

    数据赋能 数字化营销与运营新实战

    作  者:宋星 著
    定  价:168
    出 版 社:电子工业出版社
    出版日期:2021年01月01日
    页  数:528
    装  帧:平装
    ISBN:9787121400070
    主编推荐

    "你是否了解数据得以应用必需的前提? 基于数据打通的“全链路”营销是当下的“时髦”,应用它的前提是什么? 标榜自己智能的推荐算法(推荐引擎)真的“天下无敌”? 上马了很多工具,但驾驭工具的人在哪儿? 有了数据,或者有了应用数据的工具,该如何将它匹配于业务? 该如何用数据找到潜在消费者或者生意机会? 应该采用什么样的数据战略? 应该用什么解决方案或选什么数据供应商? 该配置什么样的团队,以及到哪里找人才? 如何通过数据来赋能企业增长? …… 数据营销“教父”宋星用自己十余年的经验,通过真实案例一一回答上述问题 "

    内容简介

    本书主要围绕数据为企业数字化营销和业务增长赋能的两大主线——数据驱动和数据分析分别展开,详细介绍了企业应该如何利用今天前沿的数字化技术,获取消费者在数字世界中的各种数据,并将这些数据应用于更前沿的数字广告投放、消费者的个性化触达、数字渠道效果的评估与优化、消费者数字体验优化、消费者转化优化,以及更深入的消费者深度营销与运营等领域的诸多关键方法,同时辅以近几年在中国企业界实际应用的真实案例进行生动讲解。

    作者简介

     

    精彩内容

         第1章 从正确的数据观开始 很多互联网从业者都面临着巨大的压力,无论他们过去有多么成功,新的一天开始,新的挑战也随之开始。在这新的一天中,他们不仅要花费金钱,还要投入智力和精力,并且花费大量的时间,只为了确保他们的互联网生意最终能够收获让自己欣慰的结果。 可惜,在任何尝试最终尘埃落定之前,你都无法100%地确保这一点,压力随之而来。能帮你减压的事情绝对有很多,但没有任何事情像数据那样容易被你忽视却又如此重要。数据,几乎是互联网一切产品和营销的出发点,又是二者的归宿。数据,帮助我们洞悉互联网产品和营销的奥秘,甚至使我们在山穷水尽之后又柳暗花明,在绝地之后又重获新生。数据,看似唾手可得却又变化莫测,看似新鲜可口却又常常味同嚼蜡。我们想要更好的互联网生意,就应该更好地掌握和利用数据。没有捷径,但有窍门。 1.1数据null

    目录
    第1章从正确的数据观开始001
    1.1数据的两个核心价值:优化与驱动001
    1.1.1数据优化001
    1.1.2数据驱动003
    1.2如何开始行动004
    1.2.1实现数据赋能最重要的是什么004
    1.2.2商业意识006
    1.2.3建立数据能力007
    1.2.4勇敢去做007
    1.2.5警惕“伪数据主义倾向”008
    1.3企业组织维度上的匹配013
    1.3.1经验还是数据013
    1.3.2企业数据化成熟度模型015
    1.4不变的基本逻辑:从前到后的营销与运营017
    第2章数据从何而来——数据的获取021
    2.1数据的“方”021
    2.1.1第一方数据022
    2.1.2第二方数据022
    2.1.3第三方数据023
    2.2公域数据与私域数据024
    2.2.1定义024
    2.2.2私域数据的重要性025
    2.3前端数据与后端数据027
    2.4数字化运营中个体数据的结构028
    2.4.1标定个体的ID028
    2.4.2个体的属性数据030
    2.5个体数据与人群数据031
    2.6私域数据的获取033
    2.6.1私域数据的来源:消费者触点033
    2.6.2消费者触点上的私域数据的获取(1):广告端034
    2.6.3消费者触点上的私域数据的获取(2):网站端041
    2.6.4消费者触点上的私域数据的获取(3):事件监测(埋点)048
    2.6.5消费者触点上的私域数据的获取(4):App端058
    2.6.6消费者触点上的私域数据的获取(5):公众号和小程序端062
    2.7公域数据的来源、获取和接入065
    2.7.1公域数据的来源065
    2.7.2公域数据的获取067
    2.7.3公域数据的接入069
    第3章数据驱动的数字化推广073
    3.1合约广告与非合约广告073
    3.1.1合约广告073
    3.1.2非合约广告075
    3.2从合约到非合约:数字广告生态的重大转变075
    3.2.1广告网络075
    3.2.2广告交换平台078
    3.2.3实时竞价广告080
    3.2.4RTB广告的竞价方式085
    3.2.5程序化广告的特点089
    3.3数据驱动的品牌广告投放091
    3.3.1品牌RTB广告投放091
    3.3.2RTB在品牌营销上的悖论094
    3.3.3品牌PMP之一:程序化合约广告096
    3.3.4品牌PMP之二:优先交易102
    3.3.5品牌PMP之三:私有竞价105
    3.3.6选择合适的品牌程序化广告投放方式107
    3.3.7品牌程序化广告投放的操作系统109
    3.4数据的应用与DMP114
    3.4.1DMP的本质114
    3.4.2在DMP中选择人群116
    3.4.3利用DMP衡量品牌广告的投放效果117
    3.4.4真实的DMP案例118
    3.4.5DMP的Look-alike功能125
    3.5数据驱动的效果广告投放128
    3.5.1再营销129
    3.5.2效果营销所用的RTB130
    3.5.3私有RTB133
    3.5.4oCPM与oCPC138
    3.5.5效果类程序化广告投放的操作系统143
    3.6无处不在的数据驱动151
    3.6.1私域数据驱动的程序化广告投放152
    3.6.2RTA广告155
    3.6.3基于公域数据的程序化广告投放157
    3.7个人信息保护:红线、悖论与前景163
    3.7.1什么是个人信息163
    3.7.2个人信息使用的合规167
    3.7.3去特征化170
    第4章流量效果的数据分析173
    4.1流量渠道的效果分析与优化的工作内容173
    4.2流量渠道的数据采集174
    4.2.1流量标记的LinkTag方法174
    4.2.2对搜索竞价排名流量使用流量标记179
    4.2.3信息流广告用LinkTag做标记182
    4.2.4App的推广来源问题184
    4.2.5流量标记不能实现的地方191
    4.3细分渠道的评估与分析193
    4.3.1流量渠道的衡量指标193
    4.3.2流量渠道的产出分析195
    4.3.3流量渠道的质量分析196
    4.3.4衡量流量质量的标准指标与Engagement197
    4.3.5流量质量与产出的结合分析206
    4.4整合渠道效果评估和归因分析208
    4.4.1归因,一个名词之下的多个理解209
    4.4.2线上全域归因可以实现吗210
    4.4.3线上局部归因211
    4.4.4单触点归因:流量覆盖问题214
    4.4.5一个转化背后所有可能的努力215
    4.4.6归因中的助攻和进球218
    4.4.7归因:一个实际的助攻案例222
    4.4.8曝光归因和点击归因223
    4.4.9归因的时效性225
    4.4.10更详细的归因关系――归因路径226
    4.4.11归因模型230
    4.4.12自定义归因模型与智能归因模型236
    4.5流量渠道分析的总结案例243
    4.6异常流量与作弊识别248
    4.6.1流量作弊情况严重吗249
    4.6.2常见的作弊方法251
    4.6.3作弊流量的流量特征254
    4.6.4识别作弊流量255
    4.7线上推广对线下转化效果的评估268
    4.7.1追踪购买意向268
    4.7.2追踪线上推广带来的线下销售270
    第5章数字化的流量运营与消费者交互273
    5.1流量的落地优化273
    5.1.1落地体验“五原则”与反面案例274
    5.1.2着陆页的跳出率281
    5.1.3热力图283
    5.1.4热力图的替代288
    5.1.5着陆页分析与优化290
    5.1.6智能着陆页298
    5.2A/B测试300
    5.2.1A/B测试应该怎么使用300
    5.2.2A/B测试如何确保均匀分流302
    5.2.3A/B测试的统计学意义与辛普森悖论303
    5.3用户交互的分析与优化307
    5.3.1体验失效307
    5.3.2内容交互317
    5.3.3社交内容分析326
    5.3.4用户引导333
    5.4利用数据优化微观转化342
    5.4.1转化的宏观漏斗和微观漏斗343
    5.4.2转化漏斗分析345
    5.4.3微转化元素353
    5.4.4关键转化环节的优化360
    5.5利用数据优化宏观转化382
    5.5.1转化的周期382
    5.5.2商品的分析391
    5.5.3消费者忠诚399
    第6章数字化的消费者深度运营413
    6.1消费者深度运营的逻辑413
    6.1.1什么是消费者深度运营414
    6.1.2产品、市场与消费者运营的策略矩阵414
    6.1.3两个障碍416
    6.1.4诱饵、触点与规则方法418
    6.2私域流量与消费者深度运营425
    6.2.1私域流量不过是博人眼球的概念?425
    6.2.2私域与公域,一枚硬币的两面426
    6.2.3私域流量运营的4种形态428
    6.2.4私域流量运营的模式一:DTC430
    6.2.5私域流量运营的模式二:B2C2C434
    6.2.6私域流量运营的模式三:B2B2C438
    6.2.7私域流量运营的模式四:B2B441
    6.3消费者深度运营的数据解决方案442
    6.3.1CDP442
    6.3.2利用CDP进行消费者数据的管理和应用450
    6.3.3如何衡量CDP的价值461
    6.4消费者深度运营的常用解决方案464
    6.4.1单一触点上的自动化运营465
    6.4.2单一生态内的数据化运营474
    6.4.3跨生态的数据化运营485
    6.5未来已来495
    6.5.1人工智能正在升级数字化运营495
    6.5.25G也会带来巨大的变化497
    6.5.3数字化营销与运营从业者的变化与应对505
    索引511

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