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好主意不是好營銷(用好數據賣貨給力)

  • 作者:王澤蘊|責編:張振宇
  • 出版社:電子工業
  • ISBN:9787121463037
  • 出版日期:2023/09/01
  • 裝幀:平裝
  • 頁數:305
人民幣:RMB 78 元      售價:
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內容大鋼
    能幫助生意解決切實的問題,是商業分析最大的價值。但解決什麼問題?是牽一髮動全身的關鍵問題,還是細枝末節的問題?用什麼方式和手段解決?成本高不高?是不是可複製的?是短期解決還是長期解決?這些問題都非常重要,這也是我推薦這本書的原因。本書提供一個能夠幫助你抓住業務關鍵問題的、系統化的、具備可持續發展視角的、可複製的、容易上手的數據化思維「解決方案」。

作者介紹
王澤蘊|責編:張振宇
    王澤蘊,奧美公關數據分析總監,奧美公關數據部負責人,「在行」數據類排名第一的百單咨詢師,人群畫像3C九宮格模型和商業目標數據解構模型研發者。     在數據營銷領域,她曾陸續推出了多個主題培訓課,包括:《被誤解的大數據》《商業目標解構模型》《數據有故事》(奧美集團2015年核心員工內訓課程)《問卷法和營銷》(奧美公關內部培訓課.2015)《聊一聊數據的壞話》(奧美集團員工培訓-Ogilvy 10堂課之一,2016)《當營銷遇上數據》(長江商學院前沿課,2015)……

目錄
第一章  數據,照見真相的鏡子,理性決策的「底牌」
  第一節  最佳擊球手的成功奧秘
  第二節  「以數據為鏡」,看見真相
    一、「幸運區」數據讓企業更「幸運」
    二、數據在工作中的四類作用
  第三節  日常工作,用好這四類數據
    一、「火爆」的大數據
    二、有「大局觀」的二手數據
    三、「物美價廉」的海量數據
    四、「洞悉人心」的小數據
  小結
第二章  精準捕捉市場機會點
  第一節  產品為什麼這麼難賣?
    一、「多餘」的品牌與二元法則
    二、「多餘」的廣告低效投放
    三、品牌的「第一印象魔咒」
  第二節  市場機會點怎麼找?
    一、大數據捕捉市場空位
    二、沒錢的小企業如何找機會?
    三、「盲人摸象」最費錢
    四、讓二手數據借你一雙高瞻遠矚的慧眼
  小結
第三章  如何提升市場競爭力
  第一節  為什麼「做不同」這麼難?
    一、價格戰白熱化:無法「出頭」怎麼「破」?
    二、如何梳理自身優勢
  第二節  競爭對手怎麼「破」
    一、誰才是真正的對手?
    二、厲害的對手往往「從天而降」
    三、用數據快速鎖定競品
  小結
第四章  「搞定」用戶的關鍵
  第一節  為什麼「好產品」用戶不喜歡?
    一、視角偏差帶來的「真心錯付」
    二、目標用戶錯位:對牛彈琴
  第二節  圈定目標用戶的方法:3C定位法
    一、用3C定位法,不錯失關鍵用戶
    二、目標用戶會變嗎?
    三、研究用戶,看這三類數據就夠了
    四、用戶的動態分析法:3C九官格模型
  第三節  重要用戶在哪裡?
    一、「愛你」的用戶與「有錢」的用戶,誰更重要?
    二、誰才是「忠誠用戶」?
  小結
第五章  借勢,花小錢辦大事
  第一節  順勢而為:今天,你做視頻號了嗎?
    一、流水的用戶,流水的傳播陣地
    二、短視頻,演算法優先背後的巨大機會
    三、主流傳播平台變遷背後的啟示
  第二節  「借勢」營銷:他山之石可以攻玉

    一、數據與「品牌跨界合作」
    二、數據與熱門話題借勢
  第三節  借勢明星,如何花對錢?
    一、奇怪代言邏輯大揭秘
    二、這五類需求適合找明星代言
    三、如何選對明星?
  小結
第六章  定向提高營銷效率
  第一節  兩個工具提升營銷轉化率
    一、如何拆解複雜商業問題
    二、用戶轉化的卡點:找到那個「拖後腿」的關鍵因素
    三、「一針見血」的用戶之旅模型
    四、重點:尋找影響用戶轉化的推力與阻力
  第二節  立對目標,做對一半
    一、投資回報率是最大的課題
    二、KPI的誤區
    三、觀察更多的數據評估維度
    四、結果評估、成果評估與效果評估
    五、設立核心指標,並把目標進行數據拆解
    六、不要拿賓士和可口可樂比銷量
  第三節  日常數據反向優化決策
    一、用數據為工作做「元認知調解」
    二、看執行數據如何力挽狂瀾反敗為勝
  小結
第七章  商業分析的道與術
  第一節  數據營銷部「空手套白狼」
    一、沒錢、沒手下、沒業務的「光桿司令」
    二、有需求的地方一定有路
    三、完美不重要,持續才重要
  第二節  知道五十個「模型」,卻依然不知所措?
    一、首先,你要知道五十個模型
    二、別被模型的「型」困住
    三、別從半路想問題
  第三節  數據思維下的營銷「道」與「術」
    一、讓每步的決策都有據可依
    二、數據的「邊界」
    三、數據的「不完美」
  小結

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