1章??誰是你的大數據用戶?5
1.1大數據用戶細分定位?5
1.1.1如行用戶細分定位?5
1.1.2用戶細分注意事項?7
1.2購買過程行為細分?10
1.2.1用戶購買反應?10
1.2.2用戶購買需求?11
1.3寄生營銷?12
1.3.2寄生的方式?12
1.3.1寄生營銷的主要方式?13
1.4賣點≠需求?15
1.4.1尋找用戶真正的需求?15
1.4.2產品賣點定位?16
1.5大數據場景用戶?17
1.5.1金融大數據，理財的利器?17
1.5.2大數據，懂用戶的需求?18
1.5.3電商大數據，對用戶精準營銷?18
1.6從需求出發，圏定你的目標用戶?19
1.6.1蘋果手機是如何把握用戶需求的?19
1.6.2從用戶屬性出發，定性你的用戶?20
2章??多角度抓取你的數據源?22
2.1我知道你是“誰”?22
2.1.1用戶是如何訪問的?22
2.1.2大數據四大來源劃分?23
2.2APP應用繫統?24
2.2.1APP應用的5個重要環節?25
2.2.2APP應用的特點分析?26
2.2.3APP應臺的商業價值?26
2.3PC繫統?27
2.3.1Windows10繫統是如何提供價值的?27
2.4軌跡繫統?28
2.4.1愛奇藝收集數據方法?28
2.4.2愛奇藝是如何運用大數據營銷的?29
2.5電子商臺繫統?30
2.5.1大數據在電子商臺上的應用?30
2.5.2大數據提升電子商臺績效的方式?31
2.6行業數據源?32
2.6.1行業數據源的作用?33
2.7航空公司數據權之爭?34
2.7.1為何航空公司要爭奪數據權?34
2.7.2數據就是生產力?35
3章??建立模型：數據流漏鬥原理?35
3.1如行數據結構搭建?36
3.1.1搭建大數據結構的前提?36
3.1.2搭建大數據結構的步驟?38
3.2如何設定數據作步驟?38
3.2.1蘋果公司是如何應用數據的?38
3.2.2數據作的5個步驟?39
3.3如行數據約束?40
3.3.1對數行約束的條件?41
3.4層次模型：谷歌的數據分析繫統?42
3.4.1谷歌的數據分析繫統是如何運作的?42
3.4.2谷歌為什麼采用這麼簡單的分析模式?43
3.4.3大數據分析在電影行業的應用前景?43
3.4.4谷歌數據分析繫能?44
3.5網狀模型：蜘蛛策略?45
3.5.1蜘蛛策略的工作原理?45
3.5.2網狀數據模型的結構?46
3.6關繫模型：Facebook用戶的強關繫?47
3.6.1關繫數據模型解讀?48
4章??自動化營銷，無人化決策?49
4.1數據的編制?49
4.1.1?編制數據收集計劃?50
4.1.2數據的處理控制?51
4.2數據的結果分析?53
4.2.1數據分析的原因?53
4.2.2數據分析的方法?54
4.3自動調節的定價機制?55
4.3.1價格制定方法?55
4.3.2把控定價方向?57
4.4用戶的跟蹤繫統?58
4.4.1CRM用戶管理繫統?58
4.5自動化數據預測?60
4.5.1大數據預測的4個因數?61
5章??即時營銷由事件觸發?62
5.1借力模式：優衣庫事件的營銷?62
5.1.1借力營銷的方法?63
5.2主動模式：小米手機的饑餓營銷?63
5.2.1小米的借力營銷模式?64
5.2..2如何做好饑餓營銷?64
5.3如何發現熱門事件呢??65
5.3.1熱門事件營銷彙總?65
5.3.2如何利用熱門事件?66
5.4營銷前的用戶數量與質量卡位?67
5.5活行中互動設置?69
5.5.1微臺的互動營銷方法?69
5.5.2韓寒的互動營銷?70
5.5.2杯刷臉喫飯?70
5.6營銷結束時的用戶分析?71
5.7“海參閱兵”照爆紅數據大起底?73
5.7.1海參閱兵營銷數據?73
5.7.2經典事件營銷彙總?75
6章??大數據體驗式營銷?75
6.1給體驗一個場景?76
6.1.1蘋板電腦的體驗場景?76
6.1.2體驗營銷與傳統營銷的不同?77
6.1.2體驗營銷三大觀點?77
6.2即實用?78
6.2.1ZUK的策略?78
6.2.2體驗式產品的流程?79
6.3以體驗為導向設計?80
6.3.1以體驗為設計導向，涉及到的細節?80
6.3.2用戶體驗設計?82
6.4體驗的“主題”?83
6.4.1客戶體驗主要類型?83
6.4.2視覺體驗營銷?84
6.5谷歌眼鏡的體驗營銷?85
6.6可視化虛擬試衣間?88
6.6.1體驗營銷優勢彙總?88
7章??營銷關聯，由1至n?90
7.1互補關聯：谷歌的配套設置?90
7.1.1公司之間的互補關聯?90
7.1.2產品之間的互補關聯?91
7.2替代關聯：微軟的Window?10繫統?92
7.2.1微軟產品替代關聯?92
7.2.2阿根廷經濟替代關聯?92
7.2.3電視機替代關聯?93
7.3潛在關聯：“蘋果樹”關聯營銷?93
7.3.1??“蘋果樹”繫統打造過程?94
7.3.2??潛在關聯的啟發?94
7.3.3關聯營銷的三大因素?96
7.4如何尋找互相連接的點?98
7.4.1農夫山泉尋找的連接點?98
7.4.2事業關聯營銷的形式?98
7.5決定從1至n的核心?100
7.5.1蘋果的發展到底是不是時代的一種演變?100
7.5.2蘋果從0至1無人的原因?101
7.6西門子的關聯模式?102
7.6.1?“金銀歡樂送”活動的關聯營銷?102
7.6.2西門子五一營銷?102
8章??痛點營銷?103
8.1如何找到用戶的“痛點”?103
8.1.1歐派電動車：從用戶關心的問題找“痛點”?104
8.1.2從用戶身上找“痛點”?105
8.2?O2O行業的痛點?106
8.2.1商家到底想要什麼?106
8.2.2營銷背後的經驗?106
8.3如何針對性地破解“痛點”?107
8.3.1奧馬電冰箱：破解年輕用戶身上的“痛點”?107
8.4撬動矛盾的支點?109
8.4.1營銷中如何撬動用戶“支點”?110
8.5小米的爆發點?111
8.5.1痛點造就爆發點?111
8.5.2小米連續爆發的痛點秘密?112
9章??定制營銷?112
9.1大趨勢：個性化需求?113
9.1.1定制營銷競爭的優勢?114
9.1.2形成定制優勢的途徑?114
9.2微軟的個性化收費版繫統?115
9.2.1微軟對繫統收費的原因?115
9.2.2定制營銷的優點?116
9.3VIP所隱藏的定制秘密?117
9.3.1VIP用戶信息來源?118
9.4網易”花田“為你定制愛情?119
9.4.1定制你的愛情?119
9.5農夫山泉用大數據賣礦泉水?121
9.5.1農夫山泉挖掘大數據信息?121
10章??大數據互動營銷?122
10.1場景互動：365分之一?123
10.1.1做好互動營銷的方法?123
10.2情感互動：基因決定的性格?124
10.2.1情感互動營銷帶來過億票房?124
10.2.1良好的互動載體?125
10.3互動營銷六大模式?126
10.4雷軍與粉絲經濟?128
10.4.1小米互動營銷的方法?128
10.5微信的互動模式?129
10.5.1微信互動營銷的步驟?129
10.5.2微信公臺做互動營銷活動的方法?130
11章??大數據營銷黑洞?131
11.1?大數據黑洞來源?131
11.2極簡主義策略?132
11.2.1極簡主義的商業應用?133
11.2.2數據量大不等於價值大?133
11.3大數據營銷不可能一直有效?134
11.4大數據之下的刪除模式?135
11.4.1重復數據刪除?135
11.4.2??異常數據刪除?137
11.5數據收集不可無極限?139
11.5.1??教育繫統使用的大數據?139
11.5.2??防止隱私數據洩漏的方法?140
11.6營銷的界限?141
11.6.1營銷界限的兩大理論?142
11.6.2產品營銷的界限?142
12章??大數據，大變革?143
12.1風口來臨，擁抱大數據?143
12.1.1??大數據預測性研究?143
11.1.2??走在時代前列的大數據?144
12.2《小時代》利用大數據創話?145
12.2.1大數據營銷理論分析?145
12.2.2大數據電影預測?146
12.3《致青春背後的大數據力量?147
12.3.1一都有理論支撐?147
12.3.2大數據日常生活?148
12.4大數據助實現轉型?149
12.4.1企業應適用大數據的革新?149
12.4.2企業變革中的行動?150
12.5如何站在大數據營銷的風口?150?
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