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MarTech營銷技術(原理策略與實踐)

  • 作者：于勇毅|責編:趙軒
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115529138
  • 出版日期：2020/02/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：171
人民幣：RMB 79 元      售價：元
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內容大鋼
    作為介於營銷和IT之間的藍海，營銷技術對於今天國內營銷生態圈的大部分從業者來說都是新鮮事物，筆者希望通過本書幫您解答：營銷技術的起源和發展；營銷技術是什麼；怎麼用；國內外有哪些營銷技術的案例；廣告主如何投資營銷技術；營銷技術的未來演進方向；營銷人如何擁抱MarTech營銷技術。
作者介紹
于勇毅|責編:趙軒
    于勇毅，秒針系統營銷科學家、美國營銷國際協會SMEI認證數字營銷專家、中國廣告協會線上公開課講師，北京航空航天大學、對外經貿大學、北京外國語大學、上海師範大學等多所大學研究生/MBA課程講師。     十六年的數字營銷經驗中，前十年作為甲方任職于IBM，擔任數據策略師，負責CRM業務。最近六年作為乙方服務於寶潔、戴爾、中國電信、利潔時、寶馬、美贊臣、長城汽車等數十家世界五百強企業。     除了編寫本書，還是《大數據營銷》《中國數字營銷圖譜》和《營銷數據中台白皮書》的作者。
目錄
第1章  營銷技術（MarTech）概述
  1.1  營銷技術的出現和演進
    1.1.1  營銷內容過剩，造成消費者對於營銷的免疫
    1.1.2  營銷效率不斷降低，造成廣告預算的失控
    1.1.3  營銷資源的快速膨脹，需要更好地整合
    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
  1.2  營銷技術的理論基礎：客戶體驗（Customer Experience）
    1.2.1  消費者畫像
    1.2.2  多渠道營銷管理
    1.2.3  營銷自動化
  1.3  營銷技術的分類
    1.3.1  數字廣告和促銷
    1.3.2  商務和銷售
    1.3.3  內容和客戶體驗
    1.3.4  數據
    1.3.5  營銷資源管理
    1.3.6  社交媒體和用戶關係
  1.4  廣告技術和營銷技術
第2章  營銷技術頂層架構完全解析
  2.1  數字營銷圖譜
  2.2  數據相關的營銷技術
    2.2.1  數據源
    2.2.2  數據管理
    2.2.3  數據洞察
    2.2.4  分析工具
    2.2.5  營銷測量
    2.2.6  數據分析
  2.3  內容營銷技術簡介
    2.3.1  自動海報生成工具
    2.3.2  內容管理
    2.3.3  動態創意優化
  2.4  觸點營銷技術簡介
    2.4.1  營銷自動化
    2.4.2  銷售管理
    2.4.3  社交媒體
    2.4.4  搜索營銷
    2.4.5  數字廣告
    2.4.6  直復營銷
    2.4.7  用戶體驗
    2.4.8  商業交易
  2.5  通過客戶體驗設計，構建廣告主自有營銷技術閉環
    2.5.1  客戶旅程設計
    2.5.2  觸點匹配
    2.5.3  數據技術策略
    2.5.4  內容技術策略
    2.5.5  數據流設計
  2.6  構建營銷技術閉環背後的數據運營閉環
    2.6.1  數據收集
    2.6.2  數據治理
    2.6.3  數據管理

    2.6.4  數據洞察
    2.6.5  數據應用
    2.6.6  效果評估
第3章  營銷自動化
  3.1  營銷自動化概述
  3.2  營銷自動化的操作演示
  3.3  營銷自動化與周邊營銷技術
  3.4  營銷自動化實現場景
    3.4.1  「地雷+大炮」
    3.4.2  敏捷營銷
    3.4.3  「千人千面」的個性化營銷
    3.4.4  內部協同
    3.4.5  實時召回
    3.4.6  商機管理
    3.4.7  接觸管理
  3.5  AdServing：營銷自動化在數字廣告領域的變種
  3.6  營銷自動化在國內的發展現狀
第4章  營銷數據中台
  4.1  數據中台出現的背景
  4.2  數據中台的系統架構
  4.3  數據中台的3種形式：DMP、CDP和Data Lake
  4.4  數據中台的建設路徑
  4.5  什麼是「知識圖譜」
  4.6  數據中台賦能的營銷場景
    4.6.1  程序化廣告投放閉環
    4.6.2  貫穿業務全鏈的客戶洞察體系
    4.6.3  「千人千面」和消費者轉換路徑的最優化
    4.6.4  業務全鏈考核體系
    4.6.5  行業個性化營銷場景
    4.6.6  和大型互聯網企業的營銷資源互換
  4.7  數據中台支撐的業務側數字化轉型場景
  4.8  構建數據中台時需要避免的潛在風險
    4.8.1  數據中台中的數據孤島
    4.8.2  數據源過多，造成數據治理陷入泥潭
    4.8.3  缺乏足夠應用場景
  4.9  數據中台發展現狀
  4.10  數據中台的未來發展趨勢
第5章  營銷測量
  5.1  測量的底層技術
    5.1.1  網頁端的廣告曝光/點擊監測
    5.1.2  JavaScript代碼（簡稱JS代碼）
    5.1.3  Linktag
    5.1.4  網站分析代碼
    5.1.5  SDK
    5.1.6  埋點
    5.1.7  智能拍屏
    5.1.8  API介面
    5.1.9  A2S銷售驗證
    5.1.10  二維碼
    5.1.11  真人樣本庫

    5.1.12  眼動/腦電儀
  5.2  基於測量技術的營銷考核
  5.3  營銷測量的評估參數體系
    5.3.1  前端廣告測量參數（針對外部觸點）
    5.3.2  網站分析參數（廣告主自有觸點）
    5.3.3  銷售參數
  5.4  無效流量的測量
    5.4.1  無效流量的現狀
    5.4.2  無效流量的來源
    5.4.3  無效流量的甄別技術
    5.4.4  無效流量甄別的行業標準：GIVT和SIVT
    5.4.5  無效流量測量的未來—區塊鏈
第6章  程序化廣告
  6.1  程序化廣告的前生今世
    6.1.1  廣告位X CPT時代
    6.1.2  CPM和CPC的常規廣告採買時代
    6.1.3  程序化廣告大生態圈時代
  6.2  程序化廣告系統架構
    6.2.1  廣告主自建技術
    6.2.2  媒體自建技術
    6.2.3  程序化廣告生態圈技術
    6.2.4  超級媒體技術
  6.3  程序化廣告技術實現路徑
    6.3.1  媒體數據驅動的實時競價重定向廣告（PC端）
    6.3.2  廣告主數據驅動的程序化直接購買的廣告（移動端）
  6.4  程序化廣告的未來展望
    6.4.1  內容的程序化
    6.4.2  更多可驅動的觸點
    6.4.3  人工智慧的介入
第7章  第三方數據服務
  7.1  數據合規概述
    7.1.1  數據相關法律法規
    7.1.2  數據合規的核心原則
    7.1.3  數據合規的相關認證
  7.2  第三方數據服務操作規則
  7.3  第三方數據服務營銷技術趨勢：區塊鏈和數據交易平台
    7.3.1  區塊鏈
    7.3.2  數據交易平台（Data Exchange）
  7.4  第三方數據服務需要避免的潛在風險
第8章  營銷人工智慧
  8.1  人工智慧的前生今世
  8.2  營銷人工智慧現狀
    8.2.1  虛擬助手
    8.2.2  廣告反作弊
    8.2.3  數字廣告預算的優化
    8.2.4  內容的自動生成
    8.2.5  知識圖譜
  8.3  營銷人工智慧的未來
    8.3.1  客戶體驗管理
    8.3.2  動態定價

    8.3.3  消費者生物信息的識別和應用
第9章  基於社交媒體的客戶關係管理系統
  9.1  以SCRM為中心的消費者轉換體系
  9.2  SCRM技術模塊架構
    9.2.1  數據源
    9.2.2  微信消費者資料庫
    9.2.3  應用體系
    9.2.4  會員關係管理體系
    9.2.5  消費者互動體系
    9.2.6  外部對接系統
  9.3  基於SCRM的消費者培育案例
第10章  營銷技術的選擇
  10.1  成本精算—營銷技術建設的頂層方法論
    10.1.1  系統性風險：精準營銷造成營銷ROI的下降
    10.1.2  營銷技術的成本結構
    10.1.3  營銷技術效果的定量驗證
  10.2  廣告主的營銷技術成長曲線
    10.2.1  數據運營能力
    10.2.2  廣告主所在行業
  10.3  廣告主在選擇營銷技術前的十個靈魂拷問
  10.4  十個靈魂拷問背後的思考
  10.5  首席營銷技術師：廣告主對於營銷技術的專業化管理
後記  銷技術大潮中營銷人的自我修煉

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