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  • 正版 大数据传播视域下的品牌管理 曾振华 中国社会科学出版社 9
  • 新华书店旗下自营,正版全新
    • 作者: 曾振华著 | 曾振华编 | 曾振华译 | 曾振华绘
    • 出版社: 中国社会科学出版社
    • 出版时间:2018-03-01
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    • 作者: 曾振华著| 曾振华编| 曾振华译| 曾振华绘
    • 出版社:中国社会科学出版社
    • 出版时间:2018-03-01
    • 版次:1
    • 印刷时间:2019-09-01
    • 字数:218000
    • 页数:192
    • 开本:24开
    • ISBN:9787520347945
    • 版权提供:中国社会科学出版社
    • 作者:曾振华
    • 著:曾振华
    • 装帧:平装
    • 印次:暂无
    • 定价:78.00
    • ISBN:9787520347945
    • 出版社:中国社会科学出版社
    • 开本:24开
    • 印刷时间:2019-09-01
    • 语种:中文
    • 出版时间:2018-03-01
    • 页数:192
    • 外部编号:9622448
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    第一章 绪论
    第一节 研究缘起及意义
    一 大数据的应用日益广泛
    二 大数据之于品牌管理的价值凸显
    第二节 研究问题、假设和研究目标
    一 研究问题
    二 研究假设
    三 研究目标
    第三节 国内外研究现状
    一 国外研究现状
    二 国内研究现状
    第四节 关键概念厘定
    一 大数据
    二 品牌舆情
    三 品牌传播
    四 品牌管理
    第五节 研究内容、方法与创新
    一 研究内容
    二 研究方法
    三 研究创新点
    第二章 大数据特征与品牌管理新思维
    第一节 大数据特征及品牌管理新内涵
    一 大数据的特征
    二 大数据收集及处理流程
    三 大数据时代品牌管理新内涵
    第二节 大数据时代品牌管理新思维
    一 大数据带来的数据处理思维变革
    二 大数据对品牌管理思维的影响
    第三节 大数据品牌管理新思维带来的实务变革
    一 大数据在数据处理行为上带来的变革
    二 大数据品牌管理新思维对管理实务的影响
    第三章 大数据之于品牌管理的功能及应用障碍
    第一节 品牌管理中大数据作用及其机理
    一 掌握显隐性数据,为品牌决策提供实证依据
    二 掌握消费者即时动态,维护消费者的品牌忠诚度
    三 实时掌握品牌舆情状态,防止危机舆情发生
    第二节 品牌管理中的数据困惑与数据依赖
    一 迷失于数据海洋,造成决策困惑
    二 信息泄露威胁品牌本身及造成信任危机
    三 形成数据依赖,缺乏管理能动性
    第三节 品牌管理大数据应用中存在的障碍
    一 技术方面的障碍
    二 非技术因素造成的障碍
    ……
    第四章 大数据品牌管理平台的建构
    第五章 基于大数据运用的品牌管理主要领域
    第六章 大数据运用于品牌管理的改进路径
    结语
    参考文献
    后记

    曾振华,武汉大学传播学博士,江西师范大学社科处处长,教授,曾任江西师范大学新闻与传播学院院长。主要从事新闻传播理论和实务、广告与品牌传播等教学研究工作。社会兼职有:中国新闻史学会理事、中国高等教育学会广告教育专业委员会常务理事、中国新闻史学会广告与传媒发展史研究委员会常务理事、中国新闻史学会视听传播研究委员会理事、中国广告教育研究会常务理事。主持国家社科基金项目1项、江西省社科规划项目3项、江西省艺术规划项目2项、江西省高校人文社科项目3项。在核心期刊上发表论文30余篇。成果获江西省社会科学很好成果二等奖2项;教研成果获江西省教学成果一等奖2项、二等奖2项。曾在媒体从事多年的新闻兼职工作,有多篇新闻作品获重量和省级新闻奖。

      大数据已为科学的管理提供了可靠的数据基础。以“数据驱动”代替“业务驱动”的决策管理理念渐渐建立。以数据为驱动的品牌管理已成为品牌管理的新思维与新模式,也给品牌管理带来了巨大历史机遇。
      《大数据传播视域下的品牌管理》深入讨论了大数据之于品牌管理的作用与作用机理,系统阐释了大数据背景下品牌管理的新变革与新内涵,提出了基于大数据运用的品牌管理技术解决方案,探讨了基于大数据运用的品牌管理具体操作方式,层层透进,探究其要。
      此外,《大数据传播视域下的品牌管理》中还提出了大数据背景下的品牌传播管理改进对策,如树立大数据品牌管理观念、实现品牌内部数据共享、建立大数据品牌管理人才持续培养机制、做好品牌数据库建设与品牌舆情监测工作、重视大数据伦理等。

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