1．统计学

在不同行业的营销数据库里，往往有太多维度去描述每个客户的行为，如年龄、收入、性别、身高、职业等，客户的购买行为特征与这些描述维度之间的关系无法通过简单的分析完成，因此需要运用统计学从数学角度来发现客户行为与各维度之间的复杂关系。

最著名的例子是沃尔玛的“啤酒与尿布”。在沃尔玛超市中有成千上万种商品，沃尔玛希望了解客户当前最感兴趣的产品以进行精确推送(如果沃尔玛并不知道客户的兴趣点，只能在营销活动中列出超市里所有的商品和折扣，这份直邮或电子邮件大概需要几百页，客户完全不会花时间去看)。沃尔玛通过统计学手法，对上亿份客户的购买清单记录进行数据挖掘，判断客户在同一次购物行为中所购买的众多商品之间的关系，最后得出一幅客户画像：购买某中高端啤酒的客户有很大的可能性会同时购买婴儿尿布，这幅客户画像的业务逻辑是30岁左右，有一定的消费能力，已婚且有了第一个孩子的爸爸，会购买价格不算便宜的中高端啤酒，同时会为自己刚出生的孩子采购尿布。基于这个结论，沃尔玛可以对所有30岁左右的男性进行啤酒与尿布的捆绑销售策略，营销的效果会明显高于尿布或啤酒的单品促销。

另一个例子是国外某非营利性组织的募捐活动。该组织掌握了上千万份人口数据，其中包含上千个客户属性字段，包括年龄、性别、家中是否养狗、狗的品种、狗毛的颜色等，那哪些属性会影响客户的募捐行为呢？通过对已有募捐者的分析，最后出来的客户画像是：40～50岁，黑人，女性，收入在贫困线上下，有宗教信仰。通过已捐款人群的画像分析，该组织可以针对更大的符合客户画像的未捐款人群进行相似性营销。这幅客户画像的产生是通过运用统计学，在上千个字段里挑出对客户是否热衷于捐款敏感性最高的因素，这与我们常规的认为有钱人会多募捐或中产阶级更有爱心的认识不符，但是这个结论在之后的推广活动中证明了其有效性。

2．业务

相比可以学习的统计学，对业务的理解只能通过长期磨炼而获得，它是数据营销人员最珍贵的才能，没有三至五年的行业经验，一个数据营销人员无法真正对这个行业的数据营销有一个比较深刻的理解。

例如，在IT行业有一场高规格的大客户答谢会，主办方在CRM中抽取了历史收入最高的100个客户进行邀请，最后来到现场的除了像中国银行、中国电信这样的大客户外，还混杂了类似神州数码这样的代理商(从IT厂商购买产品并非自己使用，而是分销到各个IT大卖场，销售给客户)。在大部分IT企业的CRM系统中，由于各种原因，代理商数据和真正的客户数据往往是分不开的，只能通过外部名单的匹配来排除这部分并不真正使用产品的代理商。  又如，在大部分行业，客户收入是容易获得而且非常清晰的数据，但在运营商行业，由于收费模式是后付费(先使用商品，之后邮寄账单，客户再支付)，因此收入被分为应收、实收、欠款等科目。再加上有些一线销售人员为了完成指标，可能在CRM系统中做各种假收入(制造一个假客户，签订真合同，开出真账单，最后按照坏账处理)，看清楚真实收入并找出目标客户，在运营商行业反而是一件很难的事情。

3．营销

数据营销虽然复杂，但仍是营销的一个部分。要实行数据营销，首先要了解营销的逻辑和模式，考虑清楚营销的4P(产品、价格、促销、渠道)后才能制定更加贴切的数据营销策略，最后嵌入企业的整合营销环节中。

P20-21

在“大数据营销”各种纷乱嘈杂的声音中，这本书带来了最真实的业务洞察及最佳应用实践解读。当今，不论是企业主还是广告商，为获得更好的业务回报，必须明智地借助大数据营销。作者将晦涩、枯燥的技术语言撰写成专业可操作的工作手册，让你高效、愉悦地掌握关键知识并应用到实际工作中。每一位市场营销的从业者，都不该错过这本书。

——张艳，好竽在线创始人，SAP公司前市场总监

这本书是我读过的最能指导营销业务的一本大数据营销的书，既有战略性的全局观，又有战术性的指导。都说数据是黄金，其实真正能够有利于业务发展的数据才是黄金，我们有大量的大数据挖掘和分析技术，却时时苦恼于不知道这些数据结果怎样才能更好地帮助业务增长，常常为了做大数据而做。看了这本书，可以多从营销效果的角度来考虑大数据布局和应用，这种理念其实是非常难得的。

——孙宁，客户信息策略经理，IBM大中华区市场部

今天我们在互联网上的一切行为都产生着数据，这些无穷无尽的大数据为营销决策提供着定量依据，优化营销配置和决策流程，使之带来高的回报。在执行层面，因为有了大数据而使营销更加精准，帮助广告主精确地识别出最有价值的客户，实现了个性化、实时化、结果可衡量的数据驱动营销模式。本书对大数据营销进行了系统的阐述，可帮助营销人员更好地理解大数据给营销带来的进步。

——Arthur，余沛怡，奥美等国际4A广告公司前董事总经理

现如今，市场营销从业者对于大数据已从“理论摸索”迈向了“价值变现”的阶段。麦肯锡的一项长达3年的研究表明，借助以大数据为基础的运营及营销活动，B2B公司能够获得超过8％的投资回报率和高于其他公司5倍多的复合年增长率。本书结合了大量的B2C和B2B的数据营销应用场景，按照不同的行业结合具体案例来解析大数据营销的最佳实践，堪称市场营销人员的大数据实战手册，相信会给您带来新的大数据营销思路，助您提升营销活动的价值回报。

——周莹，亚太区市场营销负责人，Oracle零售全球事业部

“大数据”时代来了。在B2B领域，拥有客户数据库等大数据资源或许不再是一个竞争优势，但没有却绝对是一个竞争劣势。以大数据为基础的营销不仅在方法上使。B2B企业的营销更加准确，更主要的是在思维方式上让营销者发生根本转变。通过这本书，你将更深入地体会如何运用客户关系管理、客户生命周期、销售漏斗模型等知识开展商机挖掘、开放数据、客户细分策略、角色营销等B2B大数据营销实践。大数据讲的人多，做的人少。作者在B2B大数据营销领域工作多年，具有丰富理论与实践经验，不但做过大数据，而且还能把曾经做过的案例讲得生动易懂，这本书确实表现得可圈可点。

——周妍，数据策略及营销经理，SAP

这是一本少有的大数据营销实战书！现在的营销和传统营销，最本质的区别就是数据。数据开始生态化，数据从收集、分析、识别、接触、应用，带来了新一轮分工和协作体系，并开始传递其智慧的商业价值。大数据营销，不只是消费者画像，还有销售套路、流量转化套路、舆情监控等。勇毅作为大数据营销的前行者和实战派，把数据的营销套路写活了，读来，倍感数据驱动的商业时代已经到来。对创业者来讲，需要用数据框架去观察、思考和创造商业，建立以消费者为中心的C2B商业版图。对市场营销从业者来讲，掌握大数据营销，可以更好地将营和销统一起来，实现实效营销。大数据即营销。

——朱维芳，慧科集团副总裁，北京高校邦科技有限公司CEO

从开篇营销历史的娓娓道来，到中篇严谨详实的论证干货，从良好抽象的方法论框架，到B2B、B2C、O2O等最新领域案例讨论，可见作者扎实的项目经历和独到的心得。读完有一个强烈的冲动，快请他来给我们的企业做一个营销方案吧！

——毕然，百度资深数据技术专家，《大数据分析的道与术》作者

随着市场的成熟，客户的购买行为越来越难以琢磨，市场竞争更加激烈，过往的传统营销方式逐渐不再灵验，客户获取和维系的成本越来越高，寻找新的营销方式是摆在多数广告主面前的难题。技术的发展使数字营销成为众多广告主的重点关注对象，并且已经显示出传统营销模式无法实现的优势，对于很多广告主来说，客户数据已经成为支撑营销决策和执行闭环的核心资产。本书通过众多案例，帮助营销人员了解最新的创新领域和落地方式，打开了在数据营销应用模式的思维方式。

——景洪，高级分析师，Intel市场研究部

本书洋洋洒洒24万字，百张图片，花费了作者半年时间把从业13年中学习到的知识梳理了一遍，数据营销是一个很大的概念，没有多少人能精通数据营销的每个知识领域，笔者的知识结构也只是了解整个知识体系，做过一些项目，在某些领域有一些自己的见解，希望这本书能帮助局外人对数据营销产生兴趣，帮助初学者入门，为业内资深人士带来更多思考，为教育市场、推进行业进步起到微薄作用，帮助市场理解仍在“术”层面的数据营销，逐渐走上“道”的厅堂。

最后感谢你花了很长时间阅读本书，希望这些文字对你有所帮助。如果你想和我更深入地探讨数据营销的相关内容，以下是我的公众号二维码(公众号datadrivenmarketing)，大家可以直接在对话框里与我沟通。

如果你想面对面地与我沟通，可以在以上公众号中和我沟通，或者在“在行”平台(www.zaih.com)上搜索我的名字“于勇毅”预约时间。

再次感谢你对本书付出的时间、金钱和耐心阅读！

第一章 数据营销概论

 第一节 数据营销的发展历史

一、直复营销：宜家的会员模式

二、数据库营销：戴尔的直销模式

三、数字营销：进入大数据时代的精确化营销模式

 第二节 数据营销的架构

一、基础理论

二、数据基础

三、知识领域

四、主要职责

五、商业目标

 第三节 数据营销的理论基础

一、客户关系管理

二、客户生命周期

三、销售漏斗模型

 第四节 数据营销的主要职责

一、市场研究：结合内外部数据帮助企业制定战略方向

二、营销策略：利用数据将企业策略落地到营销策略

三、商业智能：通过数据模型和可视化帮助在业务层面进行商业决策

四、营销执行：利用客户数据提升营销效率

五、电子商务：利用数据向电商平台提供优质流量

六、数据设施：建设数据营销所需的IT设施

 第五节 数据营销的知识领域

一、数据收集：数据收集的种类及来源

二、数据治理：数据使用前的清理工作

三、数据平台：数据的存放平台和应用工具

四、数据策略：利用数据进行营销和业务规划

五、数据应用：数据营销的落地应用

六、结果衡量：数据对营销和业务的衡量和优化

 第六节 数据营销的基础设施

 第七节 数据营销的人员配置

 第八节 大数据给数据营销带来的变化

一、大数据的数据收集技术

二、大数据的客户识别技术

三、大数据的客户分析技术

四、大数据的营销接触技术

五、程序化购买

六、一把菜刀的故事读懂大数据营销

第二章 B2C领域的数据营销应用场景

 第一节 用户忠诚度平台：航空和酒店行业如何掌握客户

 第二节 个性化营销：妇婴行业千人千面的精确化营销

一、个性化营销概述

二、个性化营销的资产前提

三、如何提升个性化营销的精确度

 第三节 互联网时代的“羊毛，猪，狗”模式：第三方商用WiFi

一、“羊毛，猪，狗”商业模式概述

二、第三方商用WiFi

 第四节 O2O：零售业中的客户体验最优化

一、O2O概述

二、O2O整合的效果

三、服装行业的O2O模式

四、运营商的O2O模式

 第五节 舆情监测与情感分析：电影和投资行业的故事

一、舆情监测概述

二、电影行业的舆情监测

三、投资行业的舆情监测

 第六节 跨界合作：以客户数据作为核心资产的联合营销

一、跨界合作概述

二、行业上下游的联合营销

三、具体营销活动中的合作

四、产品设计层面的联合营销

五、互相引流的联合营销

 第七节 基于微信的SCRM：适合小型企业的数据营销

一、SCRM

二、微信

 第八节 卖点提炼：本书书名的由来

第三章 B2B领域的数据营销应用场景

 第一节 B2B与B2C的区别

一、数据营销方面的区别

二、数据类型方面的区别

三、数据来源方面的区别

四、数据结构方面的区别

五、数据应用方面的区别

六、营销执行方面的区别

 第二节 商机挖掘：数据营销对一线销售的直接支撑

 第三节 开放数据：免费而有效的数据营销模式

 第四节 客户细分策略：B2B营销资源整合的出发点

一、销售资源

二、营销资源

三、数据清理

四、客户细分

五、资源整合

 第五节 角色营销：中小企业领域的B2B2C模式

第四章 数据驱动的业务模式重构

 第一节 业务模式重构的方法论

 第二节 从策略到执行的端到端城市策略

一、市场研究

二、商业智能

三、营销策略

四、营销执行

 第三节 商业地产中的数据驱动决策

一、商业地产中的数据

二、商业地产的数据整合

三、商业地产的数据应用

 第四节 阿米巴管理中的数据化运营

一、阿米巴管理概述

二、阿米巴管理模式下客户数据的作用

第五章 数据营销未来的思考

 第一节 数据营销未来发展概述

一、数据营销的局限性

二、数据营销的重要性

三、数据营销的未来：《少数派报告》

 第二节 数字营销和数据营销的结合

一、数字营销与数据营销的区别

二、数字营销与数据营销的整合方式

 第三节 基于场景的SoLoMoPa数据营销

一、社交媒体营销

二、地址位置营销

三、移动互联网

四、移动支付

 第四节 自媒体和数据营销的结合

一、自媒体概述

二、自媒体与数据营销的结合方式

第六章 如何保护个人信息

 第一节 数据诈骗

一、诈骗案例

二、“电信诈骗”的逻辑

 第二节 诈骗防范：个人信息的保护

附录A 数据营销名词集

附录B 相关书籍推荐

后记

对大多数人来说，“大数据”、“数据营销”这些词是如此熟悉却遥远，经常出现在新闻中却无法在日常工作中接触到；似乎充满了机会，但作为企业和个人却又无法马上做点什么。笔者从业13年，既作过每年花费千万元经费的甲方，熟知甲方思维，也作过花费千万元项目的乙方，了解乙方视角的项目边界，同时带过研究生、讲过课，能够将理论与实际相结合。在本书中，笔者罗列了数据营销领域的重要内容：数据营销到底是什么？如何帮助企业？有哪些成功案例？大数据营销又是什么？行业前沿在做什么？数据营销的未来又如何？

笔者多年来积累了业务方面的知识和经验，本书更侧重于对数据营销知识进行案例式讲解，而不是生硬地解释一些生涩难懂的技术单词，笔者会用简单、易于理解的业务类语言对各个概念抽丝剥茧，帮助读者梳理对数据营销的认识，通过案例来描述数据营销在每个领域如何起作用，帮助读者获取数据营销操盘手的视野。

如果你是行业新人，希望本书能帮助你初步了解数据营销这个行业，无论你的职场规划是技术层面、业务层面还是管理层面，在本书中都能找到相关的知识和案例。

如果你已经从事数据营销的某些领域，希望本书能帮你梳理数据营销的全景图，基于你现在做的事情，找到新的突破口。

如果你是行业资深人士，本书可以帮助你了解其他行业的数据营销模式，通过案例为你带来一些新的思考。

如果你是企业负责人，本书会为你描述数据营销的最新领域和成功案例，无论你是只有十个人的小企业，还是每年花费上亿元广告费的企业，都能知道如何走出数据营销的第一步。

数据营销的领域和应用非常宽广，变化也极其迅速，很多技术和实践更新换代很快，但是数据营销的基本理论和思路却会一直被沿用。本书也许不能让你一夜之间成为数据营销专家，但笔者希望这本书能为你打开一些“门”，帮助你进入以前没有接触的数据营销新领域，或者通过融会贯通，从不同视角重新看待数据营销对企业的作用。

希望你能愉快地阅读本书，如果你能从本书中体会到数据营销的乐趣，那就是对本书的最大褒奖。

于勇毅

于勇毅著的《大数据营销(如何利用数据精准定位客户及重构商业模式)》系统介绍了数据在营销中的应用，通过很多行业案例帮助读者了解数据营销的应用场景和前世今生。

本书共6章节，主要解决如下问题：数据营销是什么、数据营销有哪些领域、不同领域问的关系是什么、个人级消费品市场的数据营销案例及思考、企业级消费品市场的数据营销案例及思考、在营销之外如何利用数据帮助企业进行业务重构、关于数据营销未来可能模式的思考、在大数据时代如何保护个人信息及隐私等。

本书的读者对象包括：对于数据营销一知半解的营销圈外人、已经从事多年营销的从业人士、企业内部负责营销的操盘手。

于勇毅著的《大数据营销(如何利用数据精准定位客户及重构商业模式)》能帮助您解答以下问题：

数据营销是什么？大数据营销和传统数据营销的关系是什么？

数据营销有哪些领域？不同领域间的关系是什么？

如何收集数据？数据使用的合规有哪些？

如何搭建企业内部的数据营销团队和所需要投资的领域？

在营销层面，数据营销的现有模式和成功案例有哪些？

在商业模式层面，数据营销如何帮助企业提升竞争力？有哪些成功案例？

未来数据营销会走向何方？

在大数据营销时代，如何保护自己的隐私？

本书的读者对象包括：

对于大数据营销一知半解的圈外人

已经从事多年数据营销的专业人士

企业内部负责营销的操盘手