第一章 数据营销概论

第一节 数据营销的发展历史

一、直复营销：宜家的会员模式

二、数据库营销：戴尔的直销模式

三、数字营销：进入大数据时代的精确化营销模式

第二节 数据营销的架构

一、基础理论

二、数据基础

三、知识领域

四、主要职责

五、商业目标

第三节 数据营销的理论基础

一、客户关系管理

二、客户生命周期

三、销售漏斗模型

第四节 数据营销的主要职责

一、市场研究：结合内外部数据帮助企业制定战略方向

二、营销策略：利用数据将企业策略落地到营销策略

三、商业智能：通过数据模型和可视化帮助在业务层面进行商业决策

四、营销执行：利用客户数据提升营销效率

五、电子商务：利用数据向电商平台提供优质流量

六、数据设施：建设数据营销所需的IT设施

第五节 数据营销的知识领域

一、数据收集：数据收集的种类及来源

二、数据治理：数据使用前的清理工作

三、数据平台：数据的存放平台和应用工具

四、数据策略：利用数据进行营销和业务规划

五、数据应用：数据营销的落地应用

六、结果衡量：数据对营销和业务的衡量和优化

第六节 数据营销的基础设施

第七节 数据营销的人员配置

第八节 大数据给数据营销带来的变化

一、大数据的数据收集技术

二、大数据的客户识别技术

三、大数据的客户分析技术

四、大数据的营销接触技术

五、程序化购买

六、一把菜刀的故事读懂大数据营销

第二章 B2C领域的数据营销应用场景

第一节 用户忠诚度平台：航空和酒店行业如何掌握客户

第二节 个性化营销：妇婴行业千人千面的精确化营销

一、个性化营销概述

二、个性化营销的资产前提

三、如何提升个性化营销的精确度

第三节 互联网时代的“羊毛，猪，狗”模式：第三方商用WiFi

一、“羊毛，猪，狗”商业模式概述

二、第三方商用WiFi

第四节 O2O：零售业中的客户体验最优化

一、O2O概述

二、O2O整合的效果

三、服装行业的O2O模式

四、运营商的O2O模式

第五节 舆情监测与情感分析：电影和投资行业的故事

一、舆情监测概述

二、电影行业的舆情监测

三、投资行业的舆情监测

第六节 跨界合作：以客户数据作为核心资产的联合营销

一、跨界合作概述

二、行业上下游的联合营销

三、具体营销活动中的合作

四、产品设计层面的联合营销

五、互相引流的联合营销

第七节 基于微信的SCRM：适合小型企业的数据营销

一、SCRM

二、微信

第八节 卖点提炼：本书书名的由来

第三章 B2B领域的数据营销应用场景

第一节 B2B与B2C的区别

一、数据营销方面的区别

二、数据类型方面的区别

三、数据来源方面的区别

四、数据结构方面的区别

五、数据应用方面的区别

六、营销执行方面的区别

第二节 商机挖掘：数据营销对一线销售的直接支撑

第三节 开放数据：免费而有效的数据营销模式

第四节 客户细分策略：B2B营销资源整合的出发点

一、销售资源

二、营销资源

三、数据清理

四、客户细分

五、资源整合

第五节 角色营销：中小企业领域的B2B2C模式

第四章 数据驱动的业务模式重构

第一节 业务模式重构的方法论

第二节 从策略到执行的端到端城市策略

一、市场研究

二、商业智能

三、营销策略

四、营销执行

第三节 商业地产中的数据驱动决策

一、商业地产中的数据

二、商业地产的数据整合

三、商业地产的数据应用

第四节 阿米巴管理中的数据化运营

一、阿米巴管理概述

二、阿米巴管理模式下客户数据的作用

第五章 数据营销未来的思考

第一节 数据营销未来发展概述

一、数据营销的局限性

二、数据营销的重要性

三、数据营销的未来：《少数派报告》

第二节 数字营销和数据营销的结合

一、数字营销与数据营销的区别

二、数字营销与数据营销的整合方式

第三节 基于场景的SoLoMoPa数据营销

一、社交媒体营销

二、地址位置营销

三、移动互联网

四、移动支付

第四节 自媒体和数据营销的结合

一、自媒体概述

二、自媒体与数据营销的结合方式

第六章 如何保护个人信息

第一节 数据诈骗

一、诈骗案例

二、“电信诈骗”的逻辑

第二节 诈骗防范：个人信息的保护

附录A 数据营销名词集

附录B 相关书籍推荐

后记