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上篇 多角度分析你的客户3

第一章 大数据分析用户行为3

1.1 用户搜索惯性4

1.1.1 万圣节搜索意图4

1.1.2 精准定位的万圣节关键词6

1.2 用户的点评数据7

1.3 用户的购物车列表9

1.3.1 电商网站重视购物车10

1.3.2 巧妙设计购物车11

1.4 亚马逊的浏览轨迹分析13

1.4.1 亚马逊的促销策略13

1.4.2 亚马逊数据的有效利用15

1.5 脸书用户的情绪数据16

1.5.1 脸书用数据看恋爱17

1.5.2 脸书全方位运用情绪数据18

第二章 大数据识别用户的偏好21

2.1 用户的停留时间数据表22

2.1.1 淘宝、天猫的用户停留时间22

2.1.2 电商网站有效转化流量23

2.2 Tindie用户直奔主题的缘由24

2.2.1 格蕾斯利用浏览功能了解用户25

2.2.2 遵循高效原则的Tindie产品搜索25

2.2.3 Tindie合理正确的导向用户26

2.2.4 Tindie改进购物车，助力全球化27

2.3 大数据看用户影视内容偏好28

2.3.1 卡通先生用数据28

2.3.2 《爸爸去哪儿》内容偏好29

2.3.3 56、优酷等视频网站聚焦大数据29

2.4 那些“为发烧而生”的发烧友们31

2.4.1 小米定位发烧友31

2.4.2 发烧友助力小米营销32

2.4.3 “为发烧而生”的启示34

2.5 谷歌的搜索识别系统35

2.5.1 谷歌数据收集35

2.5.2 谷歌运用大数据的启示37

第三章 市场预测与决策的数据源39

3.1 数据分析模型和规则40

3.1.1 塔吉特超市的精准预测40

3.1.2 塔吉特超市的3W数据分析模型41

3.1.3 “尿布与啤酒”数据关联规则42

3.2 实际场景决定数据价值44

3.2.1 百度天眼场景化应用44

3.2.2 大数据的产业化场景45

3.3 将声音转化为数字的飒拉（ZARA）47

3.3.1 ZARA运用数据生产及营销47

3.3.2 ZARA三个数据源49

3.4 《纸牌屋》的票房奇迹50

3.4.1 Netflix用数据打造《纸牌屋》50

3.4.2 《纸牌屋》成功的启示52

3.5 梅西百货的全渠道营销54

3.5.1 梅西百货改革策略54

3.5.2 梅西百货的营销启示56

中篇 大数据营销中的“UFO”模型59

第四章 User experience：极致用户体验59

4.1 简约主义（Simple）60

4.1.1 简约的苹果手机60

4.1.2 像苹果一样简约61

4.2 定制思维（Customization）62

4.2.1 高级定制——劳力士63

4.2.2 劳力士定制思维启发63

4.3 从1到10，Windows的更新迭代史65

4.3.1 微软系统30年发展史65

4.3.2 Windows从1到10的启示67

4.4 “微创新”模式并不存在抄袭68

4.4.1 新一代行业热点——微创新69

4.4.2 微创新成就微信的成功70

4.5 诺基亚魔咒72

4.5.1 来自苹果、安卓的威胁73

4.5.2 诺基亚固守“我们的方式”73

4.5.3 董事会成员辞职风波74

第五章 Freemium：免费商业模式77

5.1 免费策略：机会成本78

5.1.1 一美元的机票78

5.1.2 免费的电信手机经营之道79

5.2 产品免费——增值服务收费81

5.2.1 奇虎360通过免费奇袭成功81

5.2.2 奇虎360免费模式的进化历程82

5.2.3 奇虎360免费模式背后的启示84

5.3 用户免费——广告商付费85

5.3.1 玩家乐意看广告免费玩游戏85

5.3.2 微信、微博等超级APP盈利手段86

5.4 产品免费——附件收费88

5.4.1 剃须刀＋刀片的商业模式88

5.4.2 吉列、利乐的成功经验89

5.5 通过免费开放平台盈利的谷歌91

5.5.1 平台免费，后续服务收费91

5.5.2 免费开放：寻找下一个10亿92

第六章 Operation：精细化运营95

6.1 精细化运营中的数据价值挖掘96

6.1.1 北京大悦城的精细化运营96

6.1.2 大数据在搜狐投放广告中的价值97

6.2 数据分析：基于案例的推理98

6.2.1 太原钢铁集团利用CBR技术巧运营99

6.2.2 太原钢铁集团利用数据的启发100

6.3 陌陌的运营策略101

6.3.1 陌陌垂直细分领域的开拓101

6.3.2 陌陌运营满足用户需求102

6.4 大数据透析用户喜好逻辑实例104

6.4.1 用户数据助推星巴克激活市场104

6.4.2 星巴克大数据运用的启发105

6.5 由百度刷脸看用户需求分析106

6.5.1 世界杯期间拼颜值吃饭106

6.5.2 百度精细化运营启发107

下篇 大数据营销中的系统支持111

第七章 大数据信息删除系统111

7.1 数据量大≠大价值112

7.2 隐私数据删除模式114

7.2.1 教育机构运用大数据114

7.2.2 有效防止隐私数据泄露115

7.3 离群数据（Outlier）删除模式117

7.3.1 离群数据即异常值117

7.3.2 普瑞辛格的忠告118

7.4 重复数据删除技术119

7.4.1 飞康软件发力重复数据删除120

7.4.2 自由选择去重方式120

7.5 中国大而不强的信息技术产业122

7.5.1 信息技术产业现状122

7.5.2 信息技术产业的突破口123

第八章 SCRM社会化客户关系管理125

8.1 QQ增强版看SCRM强关系营销126

8.1.1 SCRM的战略应用——营销QQ增强版126

8.1.2 强关系纽带的形成128

8.2 SCRM的交互影响力129

8.2.1 从CRM到SCRM的爱尔康129

8.2.2 驴妈妈拥抱SCRM有效避免客户流失131

8.3 与用户共同创造产品132

8.3.1 戴尔公司邀用户共同打造产品133

8.3.2 戴尔建立直销平台的启发134

8.4 西门子的客户关系维护系统135

8.4.1 西门子发展的驱动力135

8.4.2 西门子维护客户关系的原因138

8.5 iPhone的“苹果树”思维139

8.5.1 “苹果树”的成长历程139

8.5.2 “苹果树”的启发140

第九章 竞争对手数据流监测143

9.1 大数据情报搜集系统144

9.1.1 银行利用情报规避投资风险144

9.1.2 情报的主要来源145

9.2 竞争对手分析147

9.2.1 英特尔完胜摩托罗拉147

9.2.2 英特尔案例的启发149

9.3 降维营销打击理论150

9.3.1 小米、微信的“降维打击”151

9.3.2 小米、微信颠覆市场格局的启发152

9.4 用数据鄙视竞争对手153

9.4.1 苹果产品的数据154

9.4.2 苹果利用数据指标的启发155

9.5 无敌手的特斯拉汽车157

9.5.1 特斯拉汽车无敌手的原因157

9.5.2 特斯拉的成功经验159

第十章 品牌危机大数据即时预警161

10.1 危机与机会162

10.1.1 三星的危机，苹果的机会162

10.1.2 “乘”虚而入策略162

10.2 “7×24”大数据舆情监测164

10.2.1 北信源网情监测平台分析164

10.2.2 舆情监测应对体系166

10.3 唯品会订单事件166

10.3.1 履行订单解决品牌危机167

10.3.2 唯品会公关的启发168

10.4 不合格的优衣库危机公关169

10.4.1 “优衣库事件”损伤品牌形象169

10.4.2 优衣库与屈臣氏的危机公关对比170

10.5 数据黑洞171

10.5.1 大数据有时会失效171

10.5.2 大数据黑洞来源172

第十一章 发现新市场与预见未来175

11.1 还没下单，快递已到家门口176

11.1.1 亚马逊的神奇物流176

11.1.2 “递送无忧”的购物体验177

11.2 大数据客户价值挖掘178

11.2.1 乐购中国的深挖客户价值178

11.2.2 乐购中国利用大数据经营管理180

11.3 用大数据的眼光看世界181

11.3.1 大数据预测未来及应用182

11.3.2 大数据引领未来183

11.4 谷歌的未来战略——Google X184

11.4.1 解密Google X184

11.4.2 谷歌、丰田的创业经验185

11.5 有关未来的数据，你能做什么？187

11.5.1 大数据预测“学霸”188

11.5.2 利用大数据，从现在做起189