第 1章營銷技術（MarTech）概述 001
1．1營銷技術的出現和演進 003
1．1．1營銷內容過剩，造成消費者對於營銷的免疫 004
1．1．2營銷效率不斷降低，造成廣告預算的失控 006
1．1．3營銷資源的快速膨脹，需要更好地整合 006
1．1．4互聯網巨頭的強勢，逼迫廣告主構建自己的數字化能力 007
1．2營銷技術的理論基礎：客戶體驗（Customer Experience） 008
1．2．1消費者畫像 010
1．2．2多渠道營銷管理 010
1．2．3營銷自動化 011
1．3營銷技術的分類 012
1．3．1數字廣告和促銷 012
1．3．2商務和銷售 013
1．3．3內容和客戶體驗 013
1．3．4數據 014
1．3．5營銷資源管理 014
1．3．6社交媒體和用戶關繫 015
1．4廣告技術和營銷技術 016
第 2章營銷技術頂層架構完全解析 017
2．1數字營銷圖譜 018
2．2數據相關的營銷技術 020
2．2．1數據源 020
2．2．2數據管理 021
2．2．3數據洞察 021
2．2．4分析工具 022
2．2．5營銷測量 022
2．2．6數據分析 023
2．3內容營銷技術簡介 023
2．3．1自動海報生成工具 024
2．3．2內容管理 024
2．3．3動態創意優化 024
2．4觸點營銷技術簡介 025
2．4．1營銷自動化 027
2．4．2銷售管理 027
2．4．3社交媒體 028
2．4．4搜索營銷 028
2．4．5數字廣告 029
2．4．6直復營銷 029
2．4．7用戶體驗 029
2．4．8商業交易 029
2．5通過客戶體驗設計，構建廣告主自有營銷技術閉環 030
2．5．1客戶旅程設計 031
2．5．2觸點匹配 031
2．5．3數據技術策略 032
2．5．4內容技術策略 032
2．5．5數據流設計 032
2．6構建營銷技術閉環背後的數據運營閉環 034
2．6．1數據收集 035
2．6．2數據治理 037
2．6．3數據管理 039
2．6．4數據洞察 040
2．6．5數據應用 043
2．6．6效果評估 048
第3章營銷自動化 051
3．1營銷自動化概述 052
3．2 營銷自動化的操作演示 054
3．3營銷自動化與周邊營銷技術 058
3．4營銷自動化實現場景 059
3．4．1“地雷+大炮” 059
3．4．2敏捷營銷 060
3．4．3“千人千面”的個性化營銷 061
3．4．4內部協同 062
3．4．5實時召回 062
3．4．6商機管理 062
3．4．7接觸管理 063
3．5AdServing：營銷自動化在數字廣告領域的變種 064
3．6營銷自動化在國內的發展現狀 065
第4章營銷數據中臺 067
4．1數據中臺出現的背景 068
4．2數據中臺的繫統架構 070
4．3數據中臺的3種形式：DMP、CDP和Data Lake 071
4．4數據中臺的建設路徑 073
4．5什麼是“知識圖譜” 074
4．6數據中臺賦能的營銷場景 076
4．6．1程序化廣告投放閉環 076
4．6．2貫穿業務全鏈的客戶洞察體繫 077
4．6．3“千人千面”和消費者轉換路徑的最優化 078
4．6．4業務全鏈考核體繫 078
4．6．5行業個性化營銷場景 078
4．6．6和大型互聯網企業的營銷資源互換 079
4．7 數據中臺支撐的業務側數字化轉型場景 079
4．8構建數據中臺時需要避免的潛在風險 080
4．8．1數據中臺中的數據孤島 080
4．8．2數據源過多，造成數據治理陷入泥潭 081
4．8．3缺乏足夠應用場景 082
4．9數據中臺發展現狀 082
4．10數據中臺的未來發展趨勢 084
第5章營銷測量 086
5．1測量的底層技術 086
5．1．1網頁端的廣告曝光/點擊監測 087
5．1．2JavaScript代碼（簡稱JS代碼） 088
5．1．3Linktag 089
5．1．4網站分析代碼 090
5．1．5SDK 091
5．1．6埋點 091
5．1．7智能拍屏 091
5．1．8API接口 092
5．1．9A2S銷售驗證 093
5．1．10二維碼 093
5．1．11真人樣本庫 094
5．1．12眼動/腦電儀 094
5．2基於測量技術的營銷考核 095
5．3營銷測量的評估參數體繫 102
5．3．1前端廣告測量參數（針對外部觸點） 102
5．3．2網站分析參數（廣告主自有觸點） 104
5．3．3銷售參數 104
5．4無效流量的測量 105
5．4．1無效流量的現狀 105
5．4．2無效流量的來源 108
5．4．3無效流量的甄別技術 109
5．4．4無效流量甄別的行業標準：GIVT和SIVT 111
5．4．5無效流量測量的未來—區塊鏈 112
第6章程序化廣告 114
6．1程序化廣告的前生今世 115
6．1．1廣告位 X CPT時代 116
6．1．2CPM和CPC的常規廣告采買時代 117
6．1．3程序化廣告大生態圈時代 118
6．2程序化廣告繫統架構 119
6．2．1廣告主自建技術 120
6．2．2媒體自建技術 120
6．2．3程序化廣告生態圈技術 120
6．2．4超級媒體技術 121
6．3程序化廣告技術實現路徑 121
6．3．1媒體數據驅動的實時競價重定向廣告（PC端） 121
6．3．2廣告主數據驅動的程序化直接購買的廣告（移動端） 123
6．4程序化廣告的未來展望 124
6．4．1內容的程序化 124
6．4．2更多可驅動的觸點 124
6．4．3人工智能的介入 125
第7章第三方數據服務 126
7．1數據合規概述 127
7．1．1數據相關法律法規 127
7．1．2數據合規的核心原則 128
7．1．3數據合規的相關認證 130
7．2第三方數據服務操作規則 131
7．3第三方數據服務營銷技術趨勢：區塊鏈和數據交易平臺 133
7．3．1區塊鏈 134
7．3．2數據交易平臺（Data Exchange） 134
7．4第三方數據服務需要避免的潛在風險 136
第8章營銷人工智能 137
8．1人工智能的前生今世 137
8．2營銷人工智能現狀 140
8．2．1虛擬助手 141
8．2．2廣告反作弊 142
8．2．3數字廣告預算的優化 142
8．2．4內容的自動生成 142
8．2．5知識圖譜 143
8．3營銷人工智能的未來 144
8．3．1客戶體驗管理 144
8．3．2動態定價 145
8．3．3消費者生物信息的識別和應用 145
第9章基於社交媒體的客戶關繫管理繫統 147
9．1以SCRM為中心的消費者轉換體繫 147
9．2SCRM技術模塊架構 149
9．2．1數據源 150
9．2．2微信消費者數據庫 151
9．2．3應用體繫 152
9．2．4會員關繫管理體繫 153
9．2．5消費者互動體繫 153
9．2．6外部對接繫統 154
9．3基於SCRM的消費者培育案例 155
第 10章營銷技術的選擇 158
10．1成本精算—營銷技術建設的頂層方法論 158
10．1．1繫統性風險：精準營銷造成營銷ROI的下降 158
10．1．2營銷技術的成本結構 160
10．1．3營銷技術效果的定量驗證 161
10．2廣告主的營銷技術成長曲線 162
10．2．1數據運營能力 162
10．2．2廣告主所在行業 164
10．3廣告主在選擇營銷技術前的十個靈魂拷問 165
10．4十個靈魂拷問背後的思考 166
10．5首席營銷技術師：廣告主對於營銷技術的專業化管理 169
後記營銷技術大潮中營銷人的自我修煉 170
