(1)大多数知识都围绕技术和业务双重维度展,理论有深度、技术可落地、应用有实效。 (2)*作者是国内程序化广告和数字化营销领域的专家、布道者,有超过20年的从业经验,有广泛的行业影响力。 (3)第二作者是深演智能数据产品解决方案总监,在数字化营销、智能营销等领域有丰富经验,有超过20年的从业经验。 (4)第三作者是阿里的高级产品专家,在数字营销、数据驱动运营与决策、数据系统和平台构建等方面经验丰富,有超过10年的从业经验。
售 价:¥
纸质售价:¥71.50购买纸书
温馨提示:数字商品不支持退换货,不提供源文件,不支持导出打印
为你推荐
推荐语
前言
引子 企业数字化转型迎来全员营销时代
第1章 从Adtech到Martech
1.1 营销需求侧的变化
1.1.1 营销方法论的变化
1.1.2 消费者的4个变化
1.2 营销领域技术供给侧的变革
1.2.1 Adtech、Salestech、Martech的概念及其应用范围
1.2.2 Martech技术栈
1.2.3 从营销核心业务看Martech技术栈全貌
1.3 从Adtech技术栈到Martech技术栈
1.3.1 Adtech技术栈
1.3.2 运营/销售相关Martech技术栈
1.3.3 关键数据和基础
第2章 Martech与数字化营销转型
2.1 企业数据能力成熟度评估模型
2.1.1 采集能力
2.1.2 处理能力
2.1.3 激活能力
2.1.4 组织支持
2.2 企业营销数字化能力成熟度评估模型
2.3 企业营销数字化转型不同阶段的Martech要点
2.4 Martech时代对营销人员的能力要求
2.4.1 对生态圈的理解和谈判能力
2.4.2 对技术的理解和评估能力
2.4.3 大数据打通、处理能力
2.4.4 业务理解,行业经验积累
2.4.5 跨部门推动力
2.4.6 快速验证及迭代优化,全业态把控能力
2.4.7 基于数据分析的精细化运营能力
2.4.8 数据的合规使用
第3章 Martech实战——Adserving要点
3.1 Adserving基础知识
3.1.1 Adserving广告请求执行流程
3.1.2 Adserving智能流量管理决策流程及框架
3.1.3 Adtech程序化广告4种典型模式的定义
3.1.4 Adserving与“传统采买”
3.1.5 媒体支持和市场大趋势
3.2 Adserving主要应用场景
3.2.1 媒介的主要关注点和优化指标
3.2.2 Adserving升级新应用:联动激活DMP/CDP
3.2.3 多重数据+多种投放模式,一站式闭环持续优化
3.3 Adserving主要投放流程
3.3.1 传统广告投放流程
3.3.2 升级后的程序化广告投放流程
3.3.3 Adserving项目工作流程执行检查表
3.3.4 需求简报模板要点
3.4 本地化趋势
第4章 Martech实战——DMP要点
4.1 DMP基础知识
4.1.1 DMP的分类
4.1.2 DMP的数据源
4.2 DMP的主要数据处理流程
4.2.1 数据ETL
4.2.2 数据处理
4.2.3 数据分析
4.2.4 数据策略激活
4.3 DMP的主要应用场景及案例
4.3.1 持续迭代优化的闭环精准营销
4.3.2 带有业务场景的客群细分
4.3.3 潜在高意向客户挖掘
4.3.4 流量方DMP云动态扩容
4.3.5 跨界营销
4.3.6 “羊毛党”识别
4.4 如何选择DMP服务商
4.4.1 非技术要求
4.4.2 技术要求
4.4.3 应用要求
第5章 Martech实战——CDP要点
5.1 CDP的定义
5.1.1 几种常见的权威定义
5.1.2 CDP的主要能力解读
5.2 是什么让CDP与众不同
5.2.1 CDP出现的痛点
5.2.2 CDP的能力特点
5.2.3 CDP的数据内容
5.2.4 CDP建设的好处
5.2.5 CDP的数据应用方向
5.3 CDP逻辑架构
5.3.1 CDP基本能力概括
5.3.2 CDP的逻辑架构
5.4 CDP与Martech领域其他技术栈的比较
5.4.1 CDP与营销自动化的比较
5.4.2 CDP与营销云的比较
5.4.3 CDP与第一方DMP的比较
5.4.4 CDP与CRM的比较
5.4.5 CDP与企业数据湖的比较
5.4.6 CDP与其他技术栈的横向对比总结
5.5 CDP主要场景
5.5.1 全域营销CDP如何赋能营销
5.5.2 CDP对私域流量池运营的重要作用
5.5.3 客户旅程分析
5.5.4 数字化客户体验管理
5.5.5 AI技术在CDP中的应用
5.6 CDP项目实施中最可能遇到的数据问题
5.7 选择正确的CDP平台
5.7.1 什么时候投资建CDP平台
5.7.2 如何选择正确的CDP平台
第6章 Martech实战——CMP要点
6.1 谈论内容营销时我们在说什么
6.2 与客户互动的内容形式和媒体
6.3 与客户互动的内容策略
6.3.1 通用内容策略特征
6.3.2 应对“内容疲劳”
6.3.3 制定有效的内容策略和传播策略
6.4 衡量内容互动的效果
6.5 内容营销策略如何制定
6.5.1 制定的原则
6.5.2 制定的步骤
6.6 内容营销对技术的要求
6.7 CMP核心能力
6.7.1 内容创建及优化
6.7.2 内容管理
6.7.3 内容营销自动化
6.7.4 内容分发
6.7.5 效果跟踪及分析
6.8 内容营销场景案例
6.8.1 内容策略+渠道整合营销场景
6.8.2 内容策略+传播策略场景
第7章 Martech实战——流量变现要点
7.1 流量池化、平台化
7.1.1 流量池化、平台化概述
7.1.2 混合域流量营销平台
7.1.3 流量供需角色持续转化
7.2 广告流量交易模式升级
7.2.1 “传统排期”的交易模式
7.2.2 联盟模式
7.2.3 实时竞价模式
7.2.4 私有程序化模式
7.2.5 小结
7.3 ADX交易标准化及技术栈要点
7.3.1 ADX交易标准化
7.3.2 ADX中的SSP系统的基础功能
7.3.3 ADX中DSP买方自助操作基础功能
7.3.4 卖方流量优先级和交易模式管理
7.3.5 透明化和卖方诉求
7.3.6 基于数据指导的人群定向智能营销
第8章 Martech实战进阶——大数据生态的深度解读
8.1 各种数据源的采集要点
8.1.1 运营商
8.1.2 互联网第三方服务商
8.1.3 互联网应用平台
8.1.4 操作系统插件服务商
8.1.5 硬件服务商
8.2 ID Mapping
8.2.1 设备标识与用户标识
8.2.2 ID Mapping的3种方法
8.2.3 ID Mapping的6个注意事项
8.3 常见的增值数据模型
8.3.1 数据挖掘算法模型
8.3.2 第一方标签构建及模型
8.3.3 客户运营领域的几个关键模型
8.3.4 销售线索评估模型
8.3.5 风控模型
8.4 6大模型:应用场景和案例分析
8.4.1 高价值客户挖掘模型
8.4.2 客户营销响应模型
8.4.3 客户流失预警模型
8.4.4 休眠客户唤醒模型
8.4.5 购物篮分析
8.4.6 征信风险控制模型
8.5 数据交易
8.5.1 常见的3种大数据交易类型
8.5.2 大数据交易与多方安全计算
第9章 说在后面的话
9.1 关于Martech的9个预测
9.2 Martech领域从业者职业规划策略
9.2.1 职业规划原则
9.2.2 Martech领域的岗位要求
买过这本书的人还买过
读了这本书的人还在读
同类图书排行榜