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麦肯锡大数据指南电子书

全球大数据概念的提出者麦肯锡公司 首度发布*专业的大数据权威指南   当下,*能给市场和营销带来改变机会的就是大数据了。数据大爆炸解禁了数“太字节”(terabyte)的信息。这些信息包罗万象,从用户行为到气象模式,再到新兴市场的人口变化。虽然“大数据”一词如日中天,热闹非凡,但行业应用、*实践却乏善可陈。 本书是大数据概念的提出者麦肯锡历时7年,集结麦肯锡全球研究院43位*专家智慧的结晶。所有大数据相关的从业者,通过本书可以了解到:

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作       者:美国麦肯锡(McKinsey & Company)

出  版  社:机械工业出版社

出版时间:2016-10-01

字       数:6.2万

所属分类: 经管/励志 > 管理 > 电商/新媒体/产品

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本书对大数据、高级分析与营销的未来做出前沿、权威的解读。帮助企业挖掘数据时代的商业机会。 根据麦肯锡全球研究院(MGI)和麦肯锡商业技术办公室的*调查研究显示,任何一个行业的领军者都已经看到了大数据所带来的前所未有的潜力和重大意义。 有些企业成功地运用数据,获得了高于市场的业务增长。这些企业在三个方面做得很好: 1. 利用分析从数据中找到有价值的商业机会,而引导决策并改善市场投资回报率。 2. 将数据中发现的商业洞察转化为让客户欣喜的、精心设计的产品和营销方案 3. 有效地将这些产品和营销方案投放市场。 本书为大数据领域的专家、学者、专业人士提供前沿、*的指南。<br/>【推荐语】<br/>全球大数据概念的提出者麦肯锡公司 首度发布*专业的大数据权威指南   当下,*能给市场和营销带来改变机会的就是大数据了。数据大爆炸解禁了数“太字节”(terabyte)的信息。这些信息包罗万象,从用户行为到气象模式,再到新兴市场的人口变化。虽然“大数据”一词如日中天,热闹非凡,但行业应用、*实践却乏善可陈。 本书是大数据概念的提出者麦肯锡历时7年,集结麦肯锡全球研究院43位*专家智慧的结晶。所有大数据相关的从业者,通过本书可以了解到: 大数据应用的现状与未来:虽然大数据在应用中的潜力还远远没有发挥到位,但有些企业却利用数据分析做到了高于市场5%~6%的增长。如此显著的优势没有哪家企业敢忽视。 大数据分析的痛与价值:大数据分析,重不在于堆积数据,而在于利用数据,做出更好的、利润更高的决策。麦肯锡发现,数据驱动决策的公司能够提高市场营销投资回报率15%~20%。营销活动中,创造力依然重要,但先看看数据,再做决策,将避免企业营销费用的巨大浪费。 大数据的本质,不是数据参考,而是生产资料:大数据时代,数据不是一切,数据只是一种生产资料。如果数据不能产生行动,就没什么用处。采集数据、采集正确的数据,本书将指导专业人士如何把数据变成商业洞察,变成驱动市场增长的力量。<br/>【作者】<br/>戴维·考特(David Court) 麦肯锡全球资深董事合伙人。戴维领导着麦肯锡的职能部门,目前是公司数字化举措的负责人。 耶斯科·派瑞(Jesko Perrey) 麦肯锡全球资深董事合伙人。耶斯科是麦肯锡市场与营销业务的全球负责人,他致力于帮助客户提高市场与营销能力,以取得高于市场的增长。 蒂姆·麦圭尔(Tim McGuire) 麦肯锡全球资深董事合伙人。蒂姆负责麦肯锡全球消费者市场分析中心,领导着150多个咨询顾问为客户提供零售、快速消费品、银行、电信以及医疗健康等领域的战略决策咨询。 丹尼斯·斯派莱克(Dennis Spillecke) 麦肯锡全球资深董事合伙人。丹尼斯负责麦肯锡全球品牌与营销费用效能部门,帮助客户在竞争日益激烈的商业环境中树立成功的品牌。 译者简介 王霞 现任清华大数据产业联合会秘书长。清华大学工学学士、硕士,中国社会科学院博士。于1999年加诺基亚研究院,参与或负责多项诺基亚重大专项、欧盟框架计划项目、国家863计划等国际国内重大合作或科研项目,在信号处理、人机交互、移动服务、用户体验、移动计算、软硬件一体化解决方案、大数据技术等领域取得了重要的技术创新成果。负责筹建了诺基亚深圳研究院,并在短时间内造了一支高效的产品创新团队。王霞的研究成果获多项专利,已发表了数十篇论文。曾参与合译《硅谷生态圈:创新的雨林法则》。<br/>
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推荐序 大数据并不神秘,方法论铸就神奇

致谢

序言

第一部分 商机

第1章 大数据带来大影响

1.1 为何数据分析会在产生成效前流产

1.2 应用新技术取得规模化成果

1.3 工具之外:组织调整

第2章 大数据和高级分析:来自一线的成功故事

第3章 通过大数据发掘新微观市场

3.1 根据商机调整销售覆盖范围

3.2 为每一类机会制订销售方案

3.3 支持销售实施方案

第4章 智能分析:市场营销如何带动短期和长期业务增长

4.1 如今,营销预算决策流程已经瓦解了

4.2 营销组合模型不见全局

4.3 营销人员重新平衡短期和长期增长

第5章 大数据与高级分析付诸实践

5.1 引起领导注意

5.2 寻找更好的答案

5.3 改变组织架构

5.4 实施大数据

第6章 了解用户,无论他们身在何处

6.1 系统思维

6.2 关注重要数据

6.3 补全数据

6.4 匹配用户

第7章 市场营销分析驱动出色业务增长

7.1 将数据分析提升到战略高度

7.2 做出更好的决策

第二部分 洞察与行动

第8章 领先的零售商如何将商业洞察转变为利润

8.1 转型的三个步骤

8.2 如何增加客户黏性

第9章 从营销中获取更多投资回报的五个步骤

第10章 运用大数据做出更好的定价决策

10.1 产品数量多到无法有效定价

10.2 数据转变为利润的四个步骤

第11章 营销的“相关性时代”

11.1 倾听客户的声音

11.2 及时响应

第12章 吉尔特公司:用大数据、移动终端与社交媒体重塑购物体验

12.1 利用大数据完成个性化营销

12.2 利用云端灵活扩展

12.3 新用户来自移动端

12.4 跟着“大V”(网络红人)买买买

第13章 透过零售显微镜重新认识客户

13.1 数据之梦成真的零售业

13.2 CLM领域的领导者会做些什么

第14章 定价:大数据和分析的力量

第15章 传播之外:你真的玩转社交媒体了吗

15.1 社交媒体不是在真空状态下存在的

15.2 了解赢得媒体的价值:社交GRP

15.3 彰显社交媒体价值

第三部分 如何转型、如何开始

第16章 如何从大数据中获得最大价值

第17章 大数据团队需要的五种角色

17.1 王者之师

17.2 建立服务客户的文化

第18章 希望大数据营销计划起作用?你需要懂人性

18.1 障碍1:“太难了,不值得”

18.2 障碍2:“我懂得更多”

18.3 障碍3:“我不相信你”

第19章 开始大数据之旅:将战略与业绩挂钩

第20章 使大数据发挥作用你需要什么:铅笔

第21章 快快快:算法营销与用户数据过载

21.1 算法营销效益

21.2 进入算法营销的节奏

第22章 简化大数据,否则对销售来说毫无用处

22.1 线索简化

22.2 简化测试

22.3 简化工具

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