• 作者：陳傑豪
• 出版社：30雜誌
• 出版日：1040910
• ISBN：9789869153218
• 語言：中文繁體
• 裝訂方式：平裝

內容簡介

中國大數據教父車品覺，隔海跨刀推薦



6個Before&After思考、6個國際名稱案例、18個大數據行銷新觀點



一次看懂大數據怎麼用







老奶奶會不會買鋼彈模型？



折扣戰是最笨的行銷？



剛剛說A，現在變B，1個顧客體內有24個比利？



茫茫人海中，如何尋獲VVIP搖錢金牛(cash cows)？



發問卷回來都勾「滿意」，如何讓顧客說真話？







別再猜了！大數據幫你看透人心



1條營收方程式 、5種顧客狀態、10個關鍵指標







營收方程式＝有效顧客數 X 顧客活躍度 X 客單價



客戶再多也只有5種狀態



問題再難也只看10個指標







【用大數據玩行銷？看看他們怎麼做】







阿里巴巴──消費者動態標籤：19個顧客標籤，掌握顧客DNA



雀巢──搖錢金牛 VVIP：死忠顧客就是你的品牌軍師



黛安芬──精準保舉模型：店裡必然有一款商品他會買



藝文產業──向上&交叉行銷：門外漢變鑑賞家，芭蕾舞劇迷也愛聽相聲



電影VOD ──自動化評分模型：不是好萊塢大卡司，也能衝上Top 10



湖南衛視快樂購──動態定價：500萬名會員就有500萬種價格







【膜拜大數據大神？CEO和行銷人該知道的事】







疑惑1：數據這麼大，滿山金礦怎麼挖？



Lean思考，先瞄準紅心再開槍







疑惑2：數據這麼難，怎麼看穿數字背後的意義？



蹲好馬步，問對QBQ，深入了解企業與商品才能做決策







疑惑3：大數據是科學，靠它準沒錯？



人是感性動物，好的決策是理性大數據＋感性厚數據的完美融合







疑惑4：數據無限大，資源卻有限，怎麼有效率用大數據？



把問題依嚴重程度與影響營收程度排序，層次性處理，人腦也需要降維







疑惑5：大數據行銷成功的關鍵心法？



打帶跑的市場策略，4支安打勝過1支全壘打







【還在拿舊地圖找新行星？快跳上大數據戰艦，來一趟宇宙奇航】







Before人口統計行銷／After大數據行銷



別再用男女分顧客，動機與行為才是關鍵



Before被動分析／After預測分析



看穿「瞬間決策」的祕密，衝動購物也有跡可循



Before 活動找人／After人找活動



顧客半夜3點逛網拍，趕快丟折扣訊息給他



Before人力密集／After數據密集



耗時費力的事交給電腦，行銷人請做決策



Before有形調查／After無形偵測



不消問卷、不必占卜算塔羅，Log幫你讀懂顧客心



Before事後檢討報告／After實驗修正打帶跑



丟掉悔過書！DIET做中學







知名國際品牌都在用，大數據C2B行銷顛覆舊商業模式



行銷人的第一本大數據書，教你「玩轉」大數據







電影《回到未來》商業實戰版，現在的戰爭，7天前就已定勝負







Timing！商戰以秒計算，誰先掌握Timing就是贏家



Prediction！不打折扣戰， 7天前就能預測消費者要買什麼



黏著力！如何讓新顧客源源不絕、老顧客念念不忘？



零時差行銷！大數據偵測，在顧客離開前趕快跟他say hello



3T無縫行銷！實時（real time）、適時（right time）、全時（all the time）滴水不漏







數據不是大就是美，你今天Lean了嗎？







...

作者簡介

作者介紹

陳傑豪 (Tony)



MIGO 執行長。



美國求學期間主修資訊工程（Computer Science），享受一邊喝著啤酒一邊寫Code的生活，一畢業就進入世界知名CRM公司Siebel，顧問經驗橫跨醫療、金融、辦事及軟體產業，曾辦事多家《Forbes》雜誌全球排名500強公司。



22歲開始美國創業的冒險，成功地創辦了3間公司，2010年回台灣投入CRM品牌MIGO的經營與轉型。

2014年更帶領MIGO與阿里巴巴集團簽署台灣第一紙「大數據應用合作夥伴」合約。



懷抱著對這塊土地和人才的使命感，希望幫忙更多創業者走出國際格局，讓台灣的創意、人才能被夠世界看見。



MIGO：www.migocorp.com

譯者介紹

目錄

推薦序





阿里巴巴集團副總裁 車品覺》





大數據「多即少，少即多」











黛安芬董事總經理 康翔泰》





企業，你大數據了沒？











AppWorks 之初創投創辦人 林之晨》





大數據，芝麻開門











北京清華大學數據科學研究院副院長 韓亦舜 》





發問力是最關鍵的能力











自序





MIGO 執行長陳傑豪 Tony》





Better Tomorrow， 用大數據改變世界











CH1





當大數據遇上行銷／打一場《回到未來》之戰











不再霧裡看花》勝負不在數據，觀點才能決定一切











克服盲人摸象》問對問題，才能找對答案











20/80法則》不是大就美，小而準數據含金量更高











零時差行銷》從舊4P到新4P，預測下次購買時間











大數據＋厚數據》數據會說話？說話的是人











CH2





終結猜猜猜／把手按在顧客的脈搏上











人口統計標籤vs.大數據標籤》男女不重要，動機與行為才是關鍵











被動分析vs.預測分析》不只跑得快？能預測終點才是贏家！











活動找人vs.人找活動》不必再將就，100萬種行銷同時上線











人力密集vs.數據密集》你是靠工人智能，還是人工智慧？











有形調查vs.無形偵測》還在發問卷？Log偵測愛好立現











檢討報告vs.實驗報告》還在寫悔過書？DIET做中學











CH3





從滿足Need到預知Want／轉動大數據，魔鬼藏在3個細節裡











電商如何有效集客？》阿里巴巴：動態標籤，掌握顧客DNA











食品業如何做精準行銷？》雀巢：找到搖錢金牛VVIP











零售業如何不必再猜顧客心？》...

自序／導讀

推薦序











車品覺／阿里巴巴集團副總裁、中國資訊協會 大數據分會副會長、中國計算數學學會 理事





大數據：「多即少，少即多」











無論是大公司還是小公司，幾乎所有我見過的大數據成功例子都是「一把手」工程。公司的辦理層愈了解資料的價值，大數據落地的成功概率就愈高。這也是為何我一直希望見到一本能讓老闆們看得懂，清楚解釋大數據能為企業帶來什麼的書籍。











數據作為一種新的原料，它可以用之不盡，也可以讓你物無所用。其中的關鍵在於，資料從收集、存儲、刷新、辨識、關聯、挖掘、決策到行動，是一條很長的鏈路，中間的各個環節環環相扣又互為作用。想要自如地使用大資料，就需要我們把科學、工程和商業三者有機地結合。











數據技術與商業模式密不可分，到底應該以商業為本去收集資料，還是先把數據收集起來，比及未來有機會再用？我覺得本款問題是沒有絕對答案的，反而我們應該問的是：What is the business？











了解商業是使用資料的前提，一切從業務問題出發，不要為了數據而數據，才可以得心應手地使用數據去描述現狀、診斷問題、預測各種可能，以及有效地幫忙業務決策並指揮行動。











按照我過去幾年的經驗，好的數據科學家愈來愈難求，而能駕馭大數據的商務人才更是稀有。每個人都聽說大數據之價值是巨大的，但對於很多公司來說，其實它虛無縹緲又難以掌控。











解決難以落地這個問題，我覺得必需要把大數據科普到商業世界中，聰明的CEO 們都應該帶頭去了解大數據是什麼。盲目地投資大數據和原地踏步其實都很危險。可惜現今在市場上看到的卻都是反行其道，滿街都是把大數據概念化的書籍。











《大數據玩行銷》這本書，正好能深入淺出地講解，如何用數據去說明行銷，內容由淺入深，通俗易懂，值得每個從事數據和行銷的人閱讀。











當然了，我們不克不及幻想這個世界存在一本絕世祕笈，而是需要按照本身的真實情況，不休從實踐中摸索。











大數據的實踐也正好表現了中國前賢的智慧：「多即少，少即多」的道理。

各界保舉／保舉序

各界推薦











中國大數據教父 車品覺





台灣黛安芬總經理 康翔泰





台灣大學全球品牌與行銷研究中心主任 任立中





北京清華大學數據科學研究院副院長 韓亦舜





App Works 之初創投創辦人 林之晨

內容試閱

零時差行銷

從舊4P到新4P

大數據行銷新4P，即時預測消費者狀態和動態，零時差、零誤差的個人化行銷，1個人就是1個分眾市場，行銷命中率100%。



當大數據結合行銷──大數據行銷，將成為最具革命性的行銷大趨勢，大數據行銷甚至可能顛覆奉行近半世紀的行銷4P理論：商品（product）、價格（price）、促銷（promotion）、通路（place）。大數據下的行銷將產生一個全新的4P：人（people）、成效（performance）、步驟（process）和預測（prediction）。



最先提出新4P理論的是全球最具權威的IT研究與顧問諮詢公司─顧能公司(Gartner Research)的副總裁Kimberly Collins，而我們將最後一個P（profit，利潤）修正為預測（prediction）。



從舊4P到新4P，大數據行銷究竟如何顛覆傳統行銷？



首先，企業應該從過去「經營商品」的思維，轉向以報答核心的「經營顧客」，而大數據時代，正提供了觀點轉型的最好時機。大數據讓「一對一行銷」、「個人化行銷」不再是天方夜譚，而是基本辦事。



每一位消費者的購買時間、購買週期、購買特性都不相同，但是傳統行銷，無法做到很細緻的個人化行銷，多是大眾行銷或群體化行銷。例如傳統行銷依據消費者的需求和差異性等，將市場區隔為各個不本家群。例如一家運動鞋品牌有7個市場區隔，然後搭配7個行銷活動，往往已經耗費不少人力物力。



但是大數據時代的行銷，市場區隔可以是7萬個，相應的行銷活動也有7萬個，同時在系統上或平台執行，若像傳統行銷相同只能依賴人力去執行這7萬個活動，幾乎是件不可能的任務。



每個人的購買行為、消費習慣都不相同，但是傳統行銷因為資源與人力的限制，因此，往往只能是人去配合行銷，而不是行銷來配合人；當企業一次只能執行7個行銷活動，自然只能是人找活動，而不是差異化的活動找人(people to campaign)。但是當行銷活動有能力變成多達7萬個，每一位消費者都可以從7萬個活動中配對到最適合他的活動，因而翻轉舊的行銷觀點，變成是人找活動，而不是活動找人。



於是，行銷活動從人群到個人，市場區隔愈來愈小，或者說每個顧客都成為一個分眾市場，個人化行銷應運而生。



第1個P：人(People)

NES模型，再多的顧客問題都只分5種



在大數據時代，以報答核心，消費者存在兩個最大特徵就是異質性和變更性，其中又以變更性最難掌握。



對於顧客來說，我們建構了一個NES模型：



? N＝新顧客（New Customer）

? E＝既有顧客（Existing Customer）

1.E0主力顧客：個人購買週期2倍時間內回購的人

2.S1瞌睡顧客：超過個人購買週期2倍未回購的人

3.S2半睡顧客：超過個人購買週期2.5倍未回購的人

? S3＝沉睡顧客（Sleeping Customer），購買頻率超過個人購買週期3倍未回購、回購率低於10%。



NES模型便是為了即時掌握顧客的變更性而精緻，這3個標籤及5族群，完全按照消費者實際交易數據演算，並能夠配合資料更新進行動態修正。



大數據行銷的第一個P是「消費者」（People）。NES模型能夠透過即時的演算將消費者分成N(新顧客)、E0(主力顧客)、S1(瞌睡顧客)、S2(半睡顧客)以及S3(沉睡...

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