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一本書讀透Martech智慧營銷(精)

  • 作者：吳俊//李焱//黨莎|責編:孫海亮
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111655732
  • 出版日期：2020/06/01
  • 裝幀：精裝
  • 頁數：418
人民幣：RMB 99 元      售價：元
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內容大鋼
    這是一本從多維度講解Martech以及如何借助Martech實現營銷數字化轉型的著作。
    宏觀層面，本書對Martech的行業現狀、發展趨勢、思想認知等做了前瞻性的分析；微觀層面，對Martech的技術棧、核心產品、應用場景、實操方法等做了詳盡的講解。大多數知識點都圍繞技術和業務雙重維度展開，力求理論有深度、技術可落地、應用有實效。理論來自作者紮實的專業知識和多年的從業思考，實戰經驗則來自作者在廣告、營銷、產品、技術一線的深度耕耘。
    本書共分9章：第1?2章：
    對營銷的需求變化、技術趨勢以及如何應對數字化轉型進行了宏觀分析，重點包括Adtech技術棧、Martech技術棧、企業數據能力成熟度評估、企業營銷數字化能力評估、Martech從業者必備的能力等；
    第3?7章：
    對Martech技術棧中的重點模塊和產品進行了深入講解，包括Adserving、DMP、DSP、CDP、CMP、SSP、ADX等，包含大量實戰案例，技術與業務深度融合，能幫助讀者真正將數字化、智能化融入實際工作，進而帶來業績的飛升。
    第8章：
    重點對Martech的核心——大數據生態進行了深度解讀，包括數據源的採集、ID Mapping的落地方法、各種增值數據模型的構建技巧及應用、數據交易等內容。
    第9章：
    作者對Martech的未來做了9個預測，併為Martech從業者的職業規劃給出了建議和方向，旨在幫助企業和個人都能提前布局未來，應對未來的挑戰。
作者介紹
吳俊//李焱//黨莎|責編:孫海亮
目錄
推薦語
前言
引子  企業數字化轉型迎來全員營銷時代
第1章  從Adtech到Martech
  1.1  營銷需求側的變化
    1.1.1  營銷方法論的變化
    1.1.2  消費者的4個變化
  1.2  營銷領域技術供給側的變革
    1.2.1  Adtech、Salestech、Martech的概念及其應用範圍
    1.2.2  Martech技術棧
    1.2.3  從營銷核心業務看Martech技術棧全貌
  1.3  從Adtech技術棧到Martech技術棧
    1.3.1  Adtech技術棧
    1.3.2  運營/銷售相關Martech技術棧
    1.3.3  關鍵數據和基礎
第2章  Martech與數字化營銷轉型
  2.1  企業數據能力成熟度評估模型
    2.1.1  採集能力
    2.1.2  處理能力
    2.1.3  激活能力
    2.1.4  組織支持
  2.2  企業營銷數字化能力成熟度評估模型
  2.3  企業營銷數字化轉型不同階段的Martech要點
  2.4  Martech時代對營銷人員的能力要求
    2.4.1  對生態圈的理解和談判能力
    2.4.2  對技術的理解和評估能力
    2.4.3  大數據打通、處理能力
    2.4.4  業務理解，行業經驗積累
    2.4.5  跨部門推動力
    2.4.6  快速驗證及迭代優化，全業態把控能力
    2.4.7  基於數據分析的精細化運營能力
    2.4.8  數據的合規使用
第3章  Martech實戰——Adserving要點
  3.1  Adserving基礎知識
    3.1.1  Adserving廣告請求執行流程
    3.1.2  Adserving智能流量管理決策流程及框架
    3.1.3  Adtech程序化廣告4種典型模式的定義
    3.1.4  Adserving與「傳統採買」
    3.1.5  媒體支持和市場大趨勢
  3.2  Adserving主要應用場景
    3.2.1  媒介的主要關注點和優化指標
    3.2.2  Adserving升級新應用：聯動激活DMP/CDP
    3.2.3  多重數據+多種投放模式，一站式閉環持續優化
  3.3  Adserving主要投放流程
    3.3.1  傳統廣告投放流程
    3.3.2  升級后的程序化廣告投放流程
    3.3.3  Adserving項目工作流程執行檢查表
    3.3.4  需求簡報模板要點
  3.4  本地化趨勢
第4章  Martech實戰——DMP要點

  4.1  DMP基礎知識
    4.1.1  DMP的分類
    4.1.2  DMP的數據源
  4.2  DMP的主要數據處理流程
    4.2.1  數據ETL
    4.2.2  數據處理
    4.2.3  數據分析
    4.2.4  數據策略激活
  4.3  DMP的主要應用場景及案例
    4.3.1  持續迭代優化的閉環精準營銷
    4.3.2  帶有業務場景的客群細分
    4.3.3  潛在高意向客戶挖掘
    4.3.4  流量方DMP雲動態擴容
    4.3.5  跨界營銷
    4.3.6  「羊毛黨」識別
  4.4  如何選擇DMP服務商
    4.4.1  非技術要求
    4.4.2  技術要求
    4.4.3  應用要求
第5章  Martech實戰——CDP要點
  5.1  CDP的定義
    5.1.1  幾種常見的權威定義
    5.1.2  CDP的主要能力解讀
  5.2  是什麼讓CDP與眾不同
    5.2.1  CDP出現的痛點
    5.2.2  CDP的能力特點
    5.2.3  CDP的數據內容
    5.2.4  CDP建設的好處
    5.2.5  CDP的數據應用方向
  5.3  CDP邏輯架構
    5.3.1  CDP基本能力概括
    5.3.2  CDP的邏輯架構
  5.4  CDP與Martech領域其他技術棧的比較
    5.4.1  CDP與營銷自動化的比較
    5.4.2  CDP與營銷雲的比較
    5.4.3  CDP與第一方DMP的比較
    5.4.4  CDP與CRM的比較
    5.4.5  CDP與企業數據湖的比較
    5.4.6  CDP與其他技術棧的橫向對比總結
  5.5  CDP主要場景
    5.5.1  全域營銷CDP如何賦能營銷
    5.5.2  CDP對私域流量池運營的重要作用
    5.5.3  客戶旅程分析
    5.5.4  數字化客戶體驗管理
    5.5.5  AI技術在CDP中的應用
  5.6  CDP項目實施中最可能遇到的數據問題
  5.7  選擇正確的CDP平台
    5.7.1  什麼時候投資建CDP平台
    5.7.2  如何選擇正確的CDP平台
第6章  Martech實戰——CMP要點

  6.1  談論內容營銷時我們在說什麼
  6.2  與客戶互動的內容形式和媒體
  6.3  與客戶互動的內容策略
    6.3.1  通用內容策略特徵
    6.3.2  應對「內容疲勞」
    6.3.3  制定有效的內容策略和傳播策略
  6.4  衡量內容互動的效果
  6.5  內容營銷策略如何制定
    6.5.1  制定的原則
    6.5.2  制定的步驟
  6.6  內容營銷對技術的要求
  6.7  CMP核心能力
    6.7.1  內容創建及優化
    6.7.2  內容管理
    6.7.3  內容營銷自動化
    6.7.4  內容分發
    6.7.5  效果跟蹤及分析
  6.8  內容營銷場景案例
    6.8.1  內容策略+渠道整合營銷場景
    6.8.2  內容策略+傳播策略場景
第7章  Martech實戰——流量變現要點
  7.1  流量池化、平台化
    7.1.1  流量池化、平台化概述
    7.1.2  混合域流量營銷平台
    7.1.3  流量供需角色持續轉化
  7.2  廣告流量交易模式升級
    7.2.1  「傳統排期」的交易模式
    7.2.2  聯盟模式
    7.2.3  實時競價模式
    7.2.4  私有程序化模式
    7.2.5  小結
  7.3  ADX交易標準化及技術棧要點
    7.3.1  ADX交易標準化
    7.3.2  ADX中的SSP系統的基礎功能
    7.3.3  ADX中DSP買方自助操作基礎功能
    7.3.4  賣方流量優先順序和交易模式管理
    7.3.5  透明化和賣方訴求
    7.3.6  基於數據指導的人群定向智能營銷
第8章  Martech實戰進階——大數據生態的深度解讀
  8.1  各種數據源的採集要點
    8.1.1  運營商
    8.1.2  互聯網第三方服務商
    8.1.3  互聯網應用平台
    8.1.4  操作系統插件服務商
    8.1.5  硬體服務商
  8.2  ID Mapping
    8.2.1  設備標識與用戶標識
    8.2.2  ID Mapping的3種方法
    8.2.3  ID Mapping的6個注意事項
  8.3  常見的增值數據模型

    8.3.1  數據挖掘演算法模型
    8.3.2  第一方標籤構建及模型
    8.3.3  客戶運營領域的幾個關鍵模型
    8.3.4  銷售線索評估模型
    8.3.5  風控模型
  8.4  6大模型：應用場景和案例分析
    8.4.1  高價值客戶挖掘模型
    8.4.2  客戶營銷響應模型
    8.4.3  客戶流失預警模型
    8.4.4  休眠客戶喚醒模型
    8.4.5  購物籃分析
    8.4.6  徵信風險控制模型
  8.5  數據交易
    8.5.1  常見的3種大數據交易類型
    8.5.2  大數據交易與多方安全計算
第9章  說在後面的話
  9.1  關於Martech的9個預測
  9.2  Martech領域從業者職業規劃策略
    9.2.1  職業規劃原則
    9.2.2  Martech領域的崗位要求

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