《大数据营销从入门到精通》：本书全面阐述了如何通过大数据进行营销操作，内容包括：客户需求、客户分类、目标客户、商品卖点、服务特点、数据获取、数据分析、数据预测和数据模型；在平台的施展方面有APP平台、PC平台、电子商务平台、微信平台和视频追踪轨迹等；在营销的手段方面有主动营销、借力营销、关联营销、体验营销、饥饿营销、事件营销、痛点营销、病毒营销、寄生营销、定制营销、情感营销、活动营销、互动营销、社会营销等14种不同的营销手段。
　　本书几乎覆盖了市场上所有的营销层面，可以在企业营销的过程中，根据大数据的帮助和市场的情况施展不同的营销手段；同时对大数据的其他应用也略有涉及，如大数据的删除，能够更好地帮助企业利用大数据进行营销。

本书几乎覆盖了市场上所有的营销层面，可以在企业营销的过程中，根据大数据的帮助和市场的情况施展不同的营销手段；同时对大数据的其他应用也有涉及，如大数据的删除，能够更好地帮助企业利用大数据进行营销。
　　本书实用性和实践性都很强，既是营销人员的营销宝典，又是营销策划人员和营销管理部门的实用手册。

　在大数据时代，利用大数据可以将一切营销方式变得数据化，让企业的营销方式变得更加轻松、准确。马云曾说过：要让一切服务数据化，让一切数据服务化。想要大数据更好的为企业服务，就必须更深层次的了解它。同样企业想利用大数据进行营销，就必须了解大数据在不同营销模式中的应用方法。在未来，势必会得“数据”者得天下。
　　本书特色
　　1、内容实用实在、详略得当，适合销售人员
　　本书内容覆盖了消费需求、客户分类、数据应用以及十四种销售手段的应用方法和技巧，从内容结构上非常注重知识的实用性和可操作性。这样的写作方式就是为了让读者从中学到一些营销技巧，每种营销手段中都有经典的营销事件引入，这样由浅入深，再对营销手段进行分析归纳，务必让读者把每种营销手段都了解透彻。
　　2、结合当下最热门的事件和大公司的案例
　　本书中对2015年各大商业、营销业、金融业热门事件的应用技巧和战略部署都有分析，还建议读者如何抓取热门事件从中获益。对大型公司如苹果、谷歌、微软、IBM等大数据的应用也做了详细的分析，让我们更好的了解大数据在国际市场上的发展动态，其中对乔布斯、库克所做的营销策略也有涉及。
　　3、每章都有结构图，能让读者对营销技巧掌握的更加快速
　　本书为了让读者更好更快的掌握营销技巧，平均每章中至少有5个结构分析图，特别是对营销方法的实施都有详细的结构步骤，让读者清楚的知道每种营销手段的技巧和特点，不至于混淆；再者本书的语言风趣生动，引用的事件也是当下最热门的，具有吸引力不会让读者感到枯燥乏味。
　　本书内容及体系结构
　　第一部分了解客户以及对数据的获取、应用
　　这一部分是从第一章节至第四章节，期间对客户进行定位细分，从客户的特征、价值、需求、以及评估得分进行分类，以求更全面的了解客户和寻找最适合我们的目标客户群，从而做到精准营销。在这其中本书依据客户的需求特点把客户分成四个大类：即以需求为主导的客户、以服务为主导的客户、以关系为主导的客户和以尊重为主导的客户，这里面包含了大部分客户的特点以及营销人员在应对这些客户时应采取哪些具体措施。
　　对于不同渠道获取数据在这一部分中也有讲到，如利用APP应用系统、PC系统、电子商务平台系统和网络视频都能够获取客户的数据信息。其中APP系统应用的最为广泛，因为它分布的也最为广泛，它能够让我们知道客户的实时数据信息，能够随时知道客户的消费趋向，但它提供数据是有“保质期”的，因为手机的生命周期只在两年左右；PC系统是最为强大的，但它的数据信息只掌握在少数的大型企业手中；而电子商务平台系统可以为开网店的朋带来诸多的方便；最特别的就是视屏轨迹系统，它不仅能够获取客户的信息，还能向你推荐你感兴趣的商品，做到多屏营销。
　　当企业利用上面的多种渠道收集了大量的数据后该怎么办呢？第三章就讲了教你如何搭建数据模型的结构，以及对数据的操作步骤和进行约束。在数据模型当中，主要讲了目前最为普遍的三种数据模型：层次模型、网状模型和关系模型。谷歌的数据分析系统就是属于层次模型的一种应用；而在网状模型当中最为经典的是蜘蛛策略，它能够教你如何搭建数据的网状模型；关系模型是三种模型中最为透明的一种，所以的在搭建的时候安全性能增加了它的负担。
　　第二部分大数据在各种营销手段中的应用方法
　　第二部分是本书第五章节至第十章节，这个部分是本书的核心内容。它结合热门事件来说明大数据在营销模式中的作用以及应用技巧，这里面的营销手段包含：主动营销、借力营销、关联营销、体验营销、饥饿营销、事件营销、痛点营销、病毒营销、定制营销、情感营销、活动营销、互动营销、社会营销等营销手段，几乎覆盖了现在所有的营销层面，可以在企业营销的过程中，根据大数据的帮助和市场的情况施展不同的营销手段，来提高企业的销售量和营业额。
　　第三部分大数据的延伸应用
　　第三部分是本书第十一章至第十二章节，内容主要对大数据的其它应用做了简单的介绍，如大数据的删除、选择、隐私以及复杂数据下的极简主义思想。数据的删除可以让企业删除没用的数据，从而得到更好更准确的结果；选择是在大数据的帮助下选择最有利于企业的发展方向；隐私是大数据发展到一定程度带来的弊端，但它不会阻止大数据前进的步伐，企业要正确对待个人的隐私，同时也要做好防范。同时结尾两篇建议企业在大数据来临时要做好哪些准备，以在大数据时代到来时，趁这股飓风扶摇直上。
　　本书主要讲的就是大数据对于营销的帮助，在读完这本书后，企业可以根据大数据和市场的情况随时改变自己的营销手段和营销策略，要知道卖的最火的商品不一定是最好的，但必须是营销手段的应用的好。很多时候商品销售不出去，不是商品的问题，而是营销手段的选择。大数据时代的到来，是对全球市场的一次洗牌，企业如何在这种飓风下站稳脚跟呢？希望这本书在大数据时代到来前，给企业和营销的朋友们一点帮助。
　　本书读者对象
　　部门经理
　　网店经营者
　　营销业务人员
　　营销策划人员
　　想学营销手段的人员
　　对营销感兴趣的人员
　　关于作者
　　任昱衡：博士、副研究员，高级电子商务师，高级硬件工程师，中国电子商务协会电子商务研究院副院长，中国电子商务协会信用体系建设管理中心主任助理，中国电子商务师资质（职称）认证管理中心主任助理。参与国家多项电子商务法律、法规、标准制定工作，目前主要负责国家电子商务师职业水平（职称）认证体系的构建和国家电子商务行业企业信用监管工作。在多所重点高校担任客座讲师，负责讲授电子商务专业课程，指导信息管理专业和软件工程专业（电子商务方向）硕士研究生。
　　本书由任昱衡组织编写，同时参与编写的还有黄维、金宝花、李阳、程斌、胡亚丽、焦帅伟、马新原、能永霞、王雅琼、于健、周洋、谢国瑞、朱珊珊、李亚杰、王小龙、张彦梅、李楠、黄丹华、夏军芳、武浩然、武晓兰、张宇微、毛春艳、张敏敏、吕梦琪，在此一并表示感谢！

　任昱衡，博士、副研究员，高级电子商务师，高级硬件工程师，中国电子商务协会电子商务研究院副院长，中国电子商务协会信用体系建设管理中心主任助理，中国电子商务师资质（职称）认证管理中心主任助理。参与国家多项电子商务法律、法规、标准制定工作，目前主要负责国家电子商务师职业水平（职称）认证体系的构建和国家电子商务行业企业信用监管工作。在多所重点高校担任客座讲师，负责讲授电子商务专业课程，指导信息管理专业和软件工程专业（电子商务方向）硕士研究生。

第1章 谁是你的大数据用户 5
1.1大数据用户细分定位 5
1.1.1如何进行用户细分定位 5
1.1.2用户细分注意事项 7
1.2购买过程行为细分 10
1.2.1用户购买反应 10
1.2.2用户购买需求 11
1.3寄生营销 12
1.3.2寄生的方式 12
1.3.1寄生营销的主要方式 13
1.4卖点≠需求 15
1.4.1寻找用户真正的需求 15
1.4.2产品卖点定位 16
1.5大数据场景用户 17
1.5.1金融大数据，理财的利器 17
1.5.2零售大数据，最懂用户的需求 18
1.5.3电商大数据，对用户精准营销 18
1.6从需求出发，圏定你的目标用户 19
1.6.1苹果手机是如何把握用户需求的 19
1.6.2从用户属性出发，定性你的用户 20
第2章 多角度抓取你的数据源 22
2.1我知道你是“谁” 22
2.1.1用户是如何访问网站的 22
2.1.2大数据四大来源划分 23
2.2APP应用系统 24
2.2.1APP应用的5个重要环节 25
2.2.2APP应用的特点分析 26
2.2.3APP应用平台的商业价值 26
2.3PC系统 27
2.3.1Windows10系统是如何提供价值的 27
2.4视频轨迹系统 28
2.4.1爱奇艺收集数据方法 28
2.4.2爱奇艺是如何运用大数据营销的 29
2.5电子商务平台系统 30
2.5.1大数据在电子商务平台上的应用 30
2.5.2大数据提升电子商务平台绩效的方式 31
2.6行业数据源 32
2.6.1行业数据源的作用 33
2.7航空公司数据权之争 34
2.7.1为何航空公司要争夺数据权 34
2.7.2数据就是生产力 35
第3章 建立模型：数据流漏斗原理 35
3.1如何进行数据结构搭建 36
3.1.1搭建大数据结构的前提 36
3.1.2搭建大数据结构的步骤 38
3.2如何设定数据操作步骤 38
3.2.1苹果公司是如何应用数据的 38
3.2.2数据操作的5个步骤 39
3.3如何进行数据约束 40
3.3.1对数据进行约束的条件 41
3.4层次模型：谷歌的数据分析系统 42
3.4.1谷歌的数据分析系统是如何运作的 42
3.4.2谷歌为什么采用这么简单的分析模式 43
3.4.3大数据分析在电影行业的应用前景 43
3.4.4谷歌数据分析系统的功能 44
3.5网状模型：蜘蛛策略 45
3.5.1蜘蛛策略的工作原理 45
3.5.2网状数据模型的结构 46
3.6关系模型：Facebook用户的强关系 47
3.6.1关系数据模型解读 48
第4章 自动化营销，无人化决策 49
4.1数据的编制 49
4.1.1 编制数据收集计划 50
4.1.2数据的处理控制 51
4.2数据的结果分析 53
4.2.1数据分析的原因 53
4.2.2数据分析的方法 54
4.3自动调节的定价机制 55
4.3.1价格制定方法 55
4.3.2把控定价方向 57
4.4用户的跟踪系统 58
4.4.1CRM用户管理系统 58
4.5自动化数据预测 60
4.5.1大数据预测的4个因数 61
第5章 即时营销由事件触发 62
5.1借力模式：优衣库事件的营销 62
5.1.1借力营销的最佳方法 63
5.2主动模式：小米手机的饥饿营销 63
5.2.1小米的借力营销模式 64
5.2..2如何做好饥饿营销 64
5.3如何发现热门事件呢? 65
5.3.1热门事件营销汇总 65
5.3.2如何利用热门事件 66
5.4营销前的用户数量与质量卡位 67
5.5活动进行中互动设置 69
5.5.1微信平台的互动营销方法 69
5.5.2韩寒的互动营销 70
5.5.2世界杯刷脸吃饭 70
5.6营销结束时的用户分析 71
5.7“海参阅兵”照爆红数据大起底 73
5.7.1海参阅兵营销数据 73
5.7.2经典事件营销汇总 75
第6章 大数据体验式营销 75
6.1给体验一个场景 76
6.1.1苹果平板电脑的体验场景 76
6.1.2体验营销与传统营销的不同 77
6.1.2体验营销三大观点 77
6.2试用即实用 78
6.2.1ZUK的试用策略 78
6.2.2体验式产品的试用流程 79
6.3以体验为导向设计 80
6.3.1以体验为设计导向，涉及到的细节 80
6.3.2用户体验设计 82
6.4体验的唯一“主题” 83
6.4.1客户体验主要类型 83
6.4.2视觉体验营销 84
6.5谷歌眼镜的体验营销 85
6.6可视化虚拟试衣间 88
6.6.1体验营销优势汇总 88
第7章 营销关联，由1至n 90
7.1互补关联：谷歌的配套设置 90
7.1.1公司之间的互补关联 90
7.1.2产品之间的互补关联 91
7.2替代关联：微软的Window 10系统 92
7.2.1微软产品替代关联 92
7.2.2阿根廷经济替代关联 92
7.2.3电视机替代关联 93
7.3潜在关联：“苹果树”关联营销 93
7.3.1 “苹果树”系统打造过程 94
7.3.2 潜在关联的启发 94
7.3.3关联营销的三大因素 96
7.4如何寻找互相连接的点 98
7.4.1农夫山泉寻找的连接点 98
7.4.2事业关联营销的形式 98
7.5决定从1至n的核心 100
7.5.1苹果的发展到底是不是时代的一种演变 100
7.5.2苹果从0至1无人超越的原因 101
7.6西门子的关联模式 102
7.6.1 “金银欢乐送”活动的关联营销 102
7.6.2西门子五一营销 102
第8章 痛点营销 103
8.1如何找到用户的“痛点” 103
8.1.1欧派电动车：从用户最关心的问题找“痛点” 104
8.1.2从用户身上找“痛点” 105
8.2 O2O行业的痛点 106
8.2.1商家到底想要什么 106
8.2.2营销背后的经验 106
8.3如何针对性地破解“痛点” 107
8.3.1奥马电冰箱：破解年轻用户身上的“痛点” 107
8.4撬动矛盾的支点 109
8.4.1营销中如何撬动用户“支点” 110
8.5小米的爆发点 111
8.5.1痛点造就爆发点 111
8.5.2小米连续爆发的痛点秘密 112
第9章 定制营销 112
9.1大趋势：个性化需求 113
9.1.1定制营销竞争的优势 114
9.1.2形成定制优势的途径 114
9.2微软的个性化收费版系统 115
9.2.1微软对系统收费的原因 115
9.2.2定制营销的优点 116
9.3VIP所隐藏的定制秘密 117
9.3.1VIP用户信息来源 118
9.4网易”花田“为你定制爱情 119
9.4.1定制你的爱情 119
9.5农夫山泉用大数据卖矿泉水 121
9.5.1农夫山泉挖掘大数据信息 121
第10章 大数据互动营销 122
10.1场景互动：365分之一 123
10.1.1做好互动营销的方法 123
10.2情感互动：基因决定的性格 124
10.2.1情感互动营销带来过亿票房 124
10.2.1良好的互动载体 125
10.3互动营销六大模式 126
10.4雷军与粉丝经济 128
10.4.1小米互动营销的方法 128
10.5微信的互动模式 129
10.5.1微信互动营销的步骤 129
10.5.2微信公众平台做互动营销活动的方法 130
第11章 大数据营销黑洞 131
11.1 大数据黑洞来源 131
11.2极简主义策略 132
11.2.1极简主义的商业应用 133
11.2.2数据量大不等于价值大 133
11.3大数据营销不可能一直有效 134
11.4大数据之下的删除模式 135
11.4.1重复数据删除 135
11.4.2 异常数据删除 137
11.5数据收集不可无极限 139
11.5.1 教育系统使用的大数据 139
11.5.2 防止隐私数据泄漏的方法 140
11.6营销的界限 141
11.6.1营销界限的两大理论 142
11.6.2产品营销的界限 142
第12章 大数据，大变革 143
12.1风口来临，拥抱大数据 143
12.1.1 大数据预测性研究 143
11.1.2 走在时代前列的大数据 144
12.2《小时代》利用大数据创造票房神话 145
12.2.1大数据营销理论分析 145
12.2.2大数据电影预测 146
12.3《致青春》成功背后的大数据力量 147
12.3.1一切成功都有理论支撑 147
12.3.2大数据走进日常生活 148
12.4大数据助苏宁电器实现转型 149
12.4.1企业应适用大数据的革新 149
12.4.2企业变革中的行动 150
12.5如何站在大数据营销的风口 150