《大数据 精细化销售管理、数据分析与预测》对精细化销售管理、数据分析与预测课程系统进行讲解，提供企业运营中的销售计划指标的设定、数据获取、分析的方法，并通过常用的 Office 工具来制定运营模型，对企业市场拓展和销售计划制定和执行的跟踪、调整进行有效控制，并采取相应的考核制度进行保障，帮助企业降低运营风险和有效开拓市场。本书适合营运部、财务部、商品企化部、销售管理部、销售及需要做产品分析和销售报表的相关工作人员阅读。
1.大数据时代的到来，使得营销数据的取得由片面的拓展成全面的，由统计级的变成在线的。2013年大数据风靡全球，2013-2015年是概念普及与试水阶段，2016年后，大数据应用将会占据众多企业的改革、转型与升级中，更多的企业将要用大数据技术管理自己公司、营销以及员工，实操性的大数据应用宝典的出版，顺应了形势和企业的需求。
2.本书是刘星老师重磅打造的一本大数据落地的实战图书。大数据在企业营销过程中所起到的作用是非常巨大的，利用大数据进行程序化营销，就是实现购买程序化的方式之一。企业在营销过程中要学会利用大数据使程序化营销方式变现。
3.《大数据 精细化销售管理、数据分析与预测》特别讲授销售计划的制定、跟踪、调整及管理，通过对大数据的收集、分析、为企业真正实现精细销售管理。通过大数据能够帮助企业建立自己清晰的全年销售目标，同时监控大数据，分析产品从公司发运后是不是真的卖出去了？在销售渠道中我们的库存是多少？经销商的平均销量是多少？终端动销情况如何？如何跟踪计划和调整计划的速度会成为企业成功的核心竞争能力。要把这种能力转化成企业的知识管理，把营销人员的经验积累下来，降低企业运营的成本和风险。可以预测未来销量趋势，合理制定供应商调整策略、货架调整策略。
第一篇导入篇
第一章大数据营销之悟—趋势与挑战/3
1．1通过大数据洞察消费者行为/4
1．2解构与重构—大数据时代的营销变革/7
1．3大数据营销误区解读/9
1．4大数据与微营销时代/12
1．5大数据营销—中小企业营销的“救命稻草”/14
第二篇主旨篇
第二章大数据营销之变—数据带来营销变革，助力互联网精细化运营/19
2．1程序化营销：大数据让购买程序化/20
2．2大数据变革营销流程和营销结果/28
2．3大数据重构数字营销/34
2．4互联网思维、大数据与产品设计及运营概述/38
2．4．1大数据下的互联网思维/38
2．4．2数据在互联网产品生成各阶段的应用/40
2．4．3大数据在企业的互联网运营、营销各环节中的应用/42
2．5数据支撑互联网营销活动优化/45
通过数据挖掘优化营销效果/45
2．6大数据用户生命周期管理/48
2．6．1客户生命周期管理/48
2．6．2用数据管理用户生命周期/49
第三章大数据营销之道—要点与方法/53
3．1大数据时代，你准备好营销了吗/54
3．1．1从大数据中可以收获什么/54
3．1．2大数据营销思维可以改变什么/57
3．1．3大数据时代，营销的切入点在哪里/61
3．1．4大数据时代的营销技术与方法/63
3．2大数据时代，如何让营销更精准/71
3．2．1社交大数据：营销革命的幕后英雄/71
3．2．2大数据下的移动营销：传递个性化即时信息/77
3．2．3大数据下的微博营销：粉丝才是王道/82
3．2．4大数据下的微信营销：营销新时代的先锋/87
3．2．5大数据下的整合营销：满足消费者的点滴需求/90
3．2．6大数据下的多渠道营销：顾客体验主宰一切/92
3．2．7大数据下的社会化网络营销：以网络人际关系为核心/98
3．3大数据时代，如何进行品牌营销/102
3．3．1品牌营销人员如何应用大数据/102
3．3．2从“品牌宣传”转向“品牌对话”/106
3．3．3通过大数据监测竞争对手品牌/108
3．3．4通过大数据监测和管理企业品牌危机/111
3．3．5百度大数据教你如何做好品牌营销/115
第四章大数据营销之探—数据的可视化与客户体验至上/119
4．1数据可视化的价值/120
4．1．1商业价值：数据价值体现的本质回归/120
4．1．2用户价值：实现数据价值的主题化/125
4．2数据可视化的关键/127
4．3可视化，数据变现的重要途径/132
4．4数据实现可视化的技巧/134
4．5大数据下客户的“透视”/138
你对“上帝”了解多少/138
4．6利用大数据实现客户体验最优化/140
4．6．1大数据用于客户体验监控与优化/140
4．6．2大数据用于用户口碑监控与优化/142
第五章大数据营销之用—数据分析方法及应用/145
5．1如何将数据与企业营销相融合/146
5．1．1数据收集和准备/146
5．1．2利用优秀的数据挖掘平台/150
5．1．3营销运作和大数据的深度结合/152
5．1．4大数据营销下对销售人员的技能要求/155
5．2基于关键指标的分析方法/157
5．2．1经营过程中的关键指标/157
5．2．2案例思考：有效分析市场数据/160
5．2．3基于绩效考核指标的传统分析的缺陷/161
5．2．4结合KPI和管理理念分析营销状况/165
5．3时间序列分析方法/169
5．3．1时间序列分析法的4个着力点/169
5．3．2时间序列分析的具体方法/171
5．3．3趋势如何分析/174
5．4商业预测技术/175
5．4．1商业预测的方法/175
5．4．2商业预测的基本流程/178
5．5大数据挖掘与用户细分的背后/181
5．5．1大数据挖掘的意义/181
5．5．2挖掘数据，对客户需求进行快速响应/182
5．5．3用数据推断情景实现差异化营销/186
5．5．4通过数据挖掘实现客户细分的3个维度/191
5．5．5客户细分与精准营销/195
5．5．6客户细分的价值/199
5．5．7基于数据驱动的客户细分/201
5．5．8基于决策树的案例解析/205
5．6大数据挖掘方法之推荐算法/208
5．6．1推荐的常用算法与关键思想/208
5．6．2推荐电商的应用案例/215
5．7大数据挖掘方法之分类法/217
5．7．1分析客户细分场景，增加客户密度/217
5．7．2客户细分在线上线下精细化营销中的应用/220
第三篇实战篇
第六章大数据营销实战—经典与前沿营销案例解读/225
6．1《纸牌屋》电视剧大数据营销/226
6．2大数据营销成就电影《小时代》/229
6．3可口可乐的大数据玩法/232
6．4趣多多大数据营销/235
6．5网易花田为你定制爱情/237
6．6大数据：亚马逊的营销利器/239
6．71号店靠大数据掘金/243
6．8宝洁大数据营销/246
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《大数据 精细化销售管理、数据分析与预测》：
说到“广告效益”这个名词，大家都知道，它就是数据可视化后能给企业带来的最直观效益。尤其是在今天，许多经济学家说，企业想要赚钱就要抓住用户的碎片化时间，如等车、午间休息等，因为他们在这段时间大多会浏览网上的商品信息，如果有很多人关注你的产品，这很可能会转化为巨大的经济利益。
戴维是一名出色的设计师，在大数据方面有着丰富的经验，他很早就提出了数据可视化的理念。那么如何让数据可视化呢？他认为弄懂大数据的概念是前提。有人认为大数据就是以前所说的黑匣子，还有人用大数据所包含的几个要素来回答什么是大数据。可是大数据所拥有的内涵要远远多于这一切，它不是折射实物的万花筒，而是能帮助企业解决运营过程中许多难题的实用工具。
如今的信息纷繁复杂，企业如果想创建一个明晰的数据库，就必然要提高数据的可视化水平。
可是人们在提高可视化的程度上有误区，即一味地提高数据的内涵，却不考虑用户的接受能力，这是不行的。我们常见的可视化数据都很简单，如道路上的指示标、红绿灯、斑马线，这些符号、颜色都能传达很明确的信息。也就是说，有时候很简单的东西就能带来很大的功效。所以有人在数据可视化方面提出了“四易原则”：易于理解、易于使用、易于接受、易于传播。
如今驾车的人越来越多，难免会用到可视化地图，在这方面谷歌地图就做得十分优异。有人说它是世界上最成功、最全面的可视性数据图。它围绕人性而制定，集中了几种数据可视化方法的优点，且使用方便，内容好理解。
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