大数据营销：定位客户 - (EPUB全文下载)

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大数据营销：定位客户
Sexy Little Numbers:How to Grow Your Business Using the Data You Already Have
（美）麦德奇（Maex, D.）　（美）布朗（Brown, P. B.）　著
王维丹　译
ISBN：978-7-111-44213-4
本书纸版由机械工业出版社于2014年出版，电子版由华章分社（北京华章图文信息有限公司）全球范围内制作与发行。
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目　录
序言　为什么数字如此迷人
第1章　本书将如何帮助你发展自己的企业
第2章　设定目标：你应该与谁交谈
第3章　发现：你应该与客户谈什么
第4章　确定地点：你怎样找到他们
第5章　制定预算：我们应该花多少钱
第6章　测量指标：你怎样测量哪些有用、哪些无用
第7章　优化选择：怎样多做有用之事，少做无用功
第8章　未来
致谢
译后记
谨以此书献给凯瑟琳、雷和布鲁斯。
序言　为什么数字如此迷人
无论浏览哪个网站，买家都会被广告团团包围；精准而实时地展开新的营销攻势；在众多客户之中能找准必定可以带来最大利润的客户——它们只是体现今时今日人类众多本领的三件小事。这都要归功于分析学，这一学科研究的是人们迅速概括分析所有数据时展现的科学与艺术。
你也许会认为，不起眼的小数字只是突然之间变得魅力十足，其实绝不是这么简单。
我们有理由推断，可能迷人的小数字正是从直接反应营销（direct-response campaigns）发明后兴起的第一批这类销售活动中开始释放魅力的。1872年，阿龙·蒙哥马利·沃德（Aaron Montgomery Ward）首创了邮购商品订单目录的推销方式，理查德·西尔斯（Richard Sears）与阿尔瓦·罗巴克（Alvah Roebuck）1886年全盘照搬了这种方法。虽然没有现实的证据显示这些早期的邮购目录开发者当时怎样衡量自己的成功，并且尽可能扩大业务，但他们的确有能力做到。邮购目录在营销领域盛行一百多年，如今由互联网上的电子邮件订购目录所取代。这说明，利用邮购目录的销售人员确实成绩斐然。
实际上，克劳德·霍普金斯（Claude Hopkins）早在1923年出版的《科学的广告》（Scientific Advertising）一书中就以先驱者的口吻这样表示：“一些人将广告提升到了科学的层面，这样的时代已经到来。这种科学依据一些固定的原则，结果非常精确，没有差错。人们分析广告的起因和产生的结果，直到彻底理解因果关系为止。整个过程已经形成了一套正确的方法，并且得到了证实。我们知道什么是最有效的，于是根据基本的法则采取行动。”
霍普金斯此后与约翰·卡普尔斯（John Caples）合著了《久经考验的广告创意法》（Tested Advertising Methods）。这部1932年出版的作品主要着墨于邮购和其他直接反应的工具。对采用邮购目录的营销人员来说，这样做是轻车熟路，他们知道自己要将目录，也就是直接邮寄的清单寄给谁，接下来他们要做的只是跟进了解，确认收件人最后是否真正购买了商品。这种套路非常有效。到广播与电视这类大众媒体相继出现以后，再没有什么简单的方法可以确切地告诉他们，谁听到了广播播出的广告以及谁看到了电视上的广告。新的技术需要这些新媒体像以往的邮购那样，同样可以将跟进营销对象的责任落实到个人。
20世纪50年代，人们开始应用更先进的数学技术。这一时期，第二次世界大战（以下简称“二战”）后初次应用于营销业的运筹学与管理学模型在生产和制造业风行一时。如今我们能够了解，消费者观看互联网广告的具体时长、点击了广告的哪些部分以及哪些行为可以视为广告产生的效果。以今天的标准看，那些模型还相当原始。尽管如此，那个年代的模型也已经开始让人理解了营销和媒体共同作用的产物，它们包括品牌意识、报酬及最终带来的销售额与赢利。
进入20世纪90年代，分析学演化到第三阶段。许多市场营销人员痴迷于“客户关系管理”（CRM）。这时，人们已能将强大的新型数据库和迷人的小数字直接用于营销活动。这其中的缘由倒不难推想。弗雷德里克·莱奇赫尔德（Frederick Reichheld）在自己1996年出版的《忠诚效应》（The Loyalty Effect）一书中指出，客户保持率如果增加5%，就会产生25%～100%的利润。我们将在本书第2章中介绍，同在1996年面世的《差异化行销》（All Consumers Are Not Created Equal）一书中，作者葛斯·哈伯（Garth Hallberg）称，公司的小部分客户通常带来大部分营业收入，客户数量与收入并不成比例。基于这类研究发现，企业决定采取行动，了解最应该珍视的那类客户。它们推出了忠诚卡，允许一些机构借此获取交易数据，还斥重金投资数据存储技术。这种技术能将客户所有的信息都存入一个数据库。终身价值模型（lifetime value model）可以预计出客户的长期价值，而防损耗模型（anti-attrition model）则被用来预计一位客户有多大可能失去积极性。CRM的进化演变极大地增强了工具和技术的营销效用。数字媒体产生了以客户为核心的巨量数据。分析师筛选大量数据的能力也很快在面对这些数据时遭遇考验。
借由互联网实现的数字化沟通，我们可以测定一切。一切都能产生数据，而且数据的规模庞大。谷歌的数字化数据库规模之大也许算全球之冠，它每天捕捉世界各地约10亿个搜索数据。如此巨大规模的数据使企业得以史无前例地透彻了解客户，深入了解客户有多么喜爱品牌，以及这种对品牌的投入最终会给企业带来怎样的收入。
电子商务环境向我们提供了一个密闭的循环系统。在营销效用方面有种说法，就是让我们接近极乐仙境。我们会知道具体的用户身受哪种媒体营销的影响，他们怎样进入 ............

书籍插图：

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