大数据 精细化销售管理、数据分析与预测 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘星 著

图书标签:

• 大数据
• 销售管理
• 精细化运营
• 数据分析
• 预测分析
• 商业智能
• 零售
• 市场营销
• 数据挖掘
• 决策支持

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115428547

版次：1

商品编码：12008443

包装：平装

丛书名： 互联网+时代企业管理实战系列

开本：16开

出版时间：2016-11-01

用纸：胶版纸

页数：248

正文语种：中文

编辑推荐

　　1.大数据时代的到来，使得营销数据的取得由片面的拓展成全面的，由统计级的变成在线的。2013年大数据风靡全球，2013-2015年是概念普及与试水阶段，2016年后，大数据应用将会占据众多企业的改革、转型与升级中，更多的企业将要用大数据技术管理自己公司、营销以及员工，实操性的大数据应用宝典的出版，顺应了形势和企业的需求。
　　2.本书是刘星老师重磅打造的一本大数据落地的实战图书。大数据在企业营销过程中所起到的作用是非常巨大的，利用大数据进行程序化营销，就是实现购买程序化的方式之一。企业在营销过程中要学会利用大数据使程序化营销方式变现。
　　3.《大数据 精细化销售管理、数据分析与预测》特别讲授销售计划的制定、跟踪、调整及管理，通过对大数据的收集、分析、为企业真正实现精细销售管理。通过大数据能够帮助企业建立自己清晰的全年销售目标，同时监控大数据，分析产品从公司发运后是不是真的卖出去了？在销售渠道中我们的库存是多少？经销商的平均销量是多少？终端动销情况如何？如何跟踪计划和调整计划的速度会成为企业成功的核心竞争能力。要把这种能力转化成企业的知识管理，把营销人员的经验积累下来，降低企业运营的成本和风险。可以预测未来销量趋势，合理制定供应商调整策略、货架调整策略。

内容简介

　　《大数据 精细化销售管理、数据分析与预测》对精细化销售管理、数据分析与预测课程系统进行讲解，提供企业运营中的销售计划指标的设定、数据获取、分析的方法，并通过常用的 Office 工具来制定运营模型，对企业市场拓展和销售计划制定和执行的跟踪、调整进行有效控制，并采取相应的考核制度进行保障，帮助企业降低运营风险和有效开拓市场。
　　本书适合营运部、财务部、商品企化部、销售管理部、销售及需要做产品分析和销售报表的相关工作人员阅读。

目录

第一篇导入篇
第一章大数据营销之悟—趋势与挑战/3
1．1通过大数据洞察消费者行为/4
1．2解构与重构—大数据时代的营销变革/7
1．3大数据营销误区解读/9
1．4大数据与微营销时代/12
1．5大数据营销—中小企业营销的“救命稻草”/14

第二篇主旨篇
第二章大数据营销之变—数据带来营销变革，助力互联网精细化运营/19
2．1程序化营销：大数据让购买程序化/20
2．2大数据变革营销流程和营销结果/28
2．3大数据重构数字营销/34
2．4互联网思维、大数据与产品设计及运营概述/38
2．4．1大数据下的互联网思维/38
2．4．2数据在互联网产品生成各阶段的应用/40
2．4．3大数据在企业的互联网运营、营销各环节中的应用/42
2．5数据支撑互联网营销活动优化/45
通过数据挖掘优化营销效果/45
2．6大数据用户生命周期管理/48
2．6．1客户生命周期管理/48
2．6．2用数据管理用户生命周期/49

第三章大数据营销之道—要点与方法/53
3．1大数据时代，你准备好营销了吗/54
3．1．1从大数据中可以收获什么/54
3．1．2大数据营销思维可以改变什么/57
3．1．3大数据时代，营销的切入点在哪里/61
3．1．4大数据时代的营销技术与方法/63
3．2大数据时代，如何让营销更精准/71
3．2．1社交大数据：营销革命的幕后英雄/71
3．2．2大数据下的移动营销：传递个性化即时信息/77
3．2．3大数据下的微博营销：粉丝才是王道/82
3．2．4大数据下的微信营销：营销新时代的先锋/87
3．2．5大数据下的整合营销：满足消费者的点滴需求/90
3．2．6大数据下的多渠道营销：顾客体验主宰一切/92
3．2．7大数据下的社会化网络营销：以网络人际关系为核心/98
3．3大数据时代，如何进行品牌营销/102
3．3．1品牌营销人员如何应用大数据/102
3．3．2从“品牌宣传”转向“品牌对话”/106
3．3．3通过大数据监测竞争对手品牌/108
3．3．4通过大数据监测和管理企业品牌危机/111
3．3．5百度大数据教你如何做好品牌营销/115

第四章大数据营销之探—数据的可视化与客户体验至上/119
4．1数据可视化的价值/120
4．1．1商业价值：数据价值体现的本质回归/120
4．1．2用户价值：实现数据价值的主题化/125
4．2数据可视化的关键/127
4．3可视化，数据变现的重要途径/132
4．4数据实现可视化的技巧/134
4．5大数据下客户的“透视”/138
你对“上帝”了解多少/138
4．6利用大数据实现客户体验最优化/140
4．6．1大数据用于客户体验监控与优化/140
4．6．2大数据用于用户口碑监控与优化/142

第五章大数据营销之用—数据分析方法及应用/145
5．1如何将数据与企业营销相融合/146
5．1．1数据收集和准备/146
5．1．2利用优秀的数据挖掘平台/150
5．1．3营销运作和大数据的深度结合/152
5．1．4大数据营销下对销售人员的技能要求/155
5．2基于关键指标的分析方法/157
5．2．1经营过程中的关键指标/157
5．2．2案例思考：有效分析市场数据/160
5．2．3基于绩效考核指标的传统分析的缺陷/161
5．2．4结合KPI和管理理念分析营销状况/165
5．3时间序列分析方法/169
5．3．1时间序列分析法的4个着力点/169
5．3．2时间序列分析的具体方法/171
5．3．3趋势如何分析/174
5．4商业预测技术/175
5．4．1商业预测的方法/175
5．4．2商业预测的基本流程/178
5．5大数据挖掘与用户细分的背后/181
5．5．1大数据挖掘的意义/181
5．5．2挖掘数据，对客户需求进行快速响应/182
5．5．3用数据推断情景实现差异化营销/186
5．5．4通过数据挖掘实现客户细分的3个维度/191
5．5．5客户细分与精准营销/195
5．5．6客户细分的价值/199
5．5．7基于数据驱动的客户细分/201
5．5．8基于决策树的案例解析/205
5．6大数据挖掘方法之推荐算法/208
5．6．1推荐的常用算法与关键思想/208
5．6．2推荐电商的应用案例/215
5．7大数据挖掘方法之分类法/217
5．7．1分析客户细分场景，增加客户密度/217
5．7．2客户细分在线上线下精细化营销中的应用/220

第三篇实战篇
第六章大数据营销实战—经典与前沿营销案例解读/225
6．1《纸牌屋》电视剧大数据营销/226
6．2大数据营销成就电影《小时代》/229
6．3可口可乐的大数据玩法/232
6．4趣多多大数据营销/235
6．5网易花田为你定制爱情/237
6．6大数据：亚马逊的营销利器/239
6．71号店靠大数据掘金/243
6．8宝洁大数据营销/246

精彩书摘

　　《大数据 精细化销售管理、数据分析与预测》：
　　说到“广告效益”这个名词，大家都知道，它就是数据可视化后能给企业带来的最直观效益。尤其是在今天，许多经济学家说，企业想要赚钱就要抓住用户的碎片化时间，如等车、午间休息等，因为他们在这段时间大多会浏览网上的商品信息，如果有很多人关注你的产品，这很可能会转化为巨大的经济利益。
　　戴维是一名出色的设计师，在大数据方面有着丰富的经验，他很早就提出了数据可视化的理念。那么如何让数据可视化呢？他认为弄懂大数据的概念是前提。有人认为大数据就是以前所说的黑匣子，还有人用大数据所包含的几个要素来回答什么是大数据。可是大数据所拥有的内涵要远远多于这一切，它不是折射实物的万花筒，而是能帮助企业解决运营过程中许多难题的实用工具。
　　如今的信息纷繁复杂，企业如果想创建一个明晰的数据库，就必然要提高数据的可视化水平。
　　可是人们在提高可视化的程度上有误区，即一味地提高数据的内涵，却不考虑用户的接受能力，这是不行的。我们常见的可视化数据都很简单，如道路上的指示标、红绿灯、斑马线，这些符号、颜色都能传达很明确的信息。也就是说，有时候很简单的东西就能带来很大的功效。所以有人在数据可视化方面提出了“四易原则”：易于理解、易于使用、易于接受、易于传播。
　　如今驾车的人越来越多，难免会用到可视化地图，在这方面谷歌地图就做得十分优异。有人说它是世界上最成功、最全面的可视性数据图。它围绕人性而制定，集中了几种数据可视化方法的优点，且使用方便，内容好理解。
　　……

好的，下面是一份不包含您提供的书名内容的图书简介，字数约为1500字。 --- 图书名称：《数字时代的商业策略：洞察、变革与增长》 图书简介 在当前这个由技术驱动、信息爆炸的时代，商业环境正经历着前所未有的深刻变革。企业不再仅仅依赖传统的管理经验和直觉决策，而是迫切需要一种全新的思维模式和实操框架，以应对市场需求的快速演变和竞争的日益白热化。《数字时代的商业策略：洞察、变革与增长》正是为引领企业穿越这一复杂转型期而精心撰写的指南。 本书并非关注单一的技术应用或管理工具，而是提供了一个宏观且深入的视角，探讨企业如何构建适应未来的战略框架。我们着眼于“战略制定”、“组织适应性”、“客户体验重塑”和“可持续增长”这四大核心支柱，旨在帮助决策者和管理者从根本上理解数字时代商业的底层逻辑。 第一部分：战略重构——从线性思维到生态系统思维 传统战略往往基于对过去业绩的线性推演，但数字时代的竞争已演变为多方参与的生态系统博弈。本部分首先剖析了“颠覆性创新”如何重塑行业边界，并强调了企业必须从“产品中心”转向“价值网络中心”的必要性。 我们深入探讨了敏捷战略制定的实践。这要求企业放弃僵化的五年规划，转而采用“实验驱动、快速迭代”的战略周期。书中详细介绍了如何利用“情景规划”技术，建立对多种未来可能性的预判机制，从而确保战略的韧性。我们引入了“核心能力重塑模型”，指导企业识别和培养在数据密集型环境中至关重要的能力，如快速原型开发、跨职能协作以及对新兴技术的快速吸收能力。 此外，本书还强调了平台化思维的重要性。平台不仅仅是技术架构，更是一种商业模式。我们将探讨如何设计和运营能够吸引外部合作伙伴、实现网络效应的商业平台，从而打破企业自身的资源限制，实现指数级增长。这部分内容为企业提供了从顶层设计到执行落地的全方位战略指导。 第二部分：组织适应性——构建学习型、去中心化的团队 再好的战略，也需要与之匹配的组织结构来执行。数字时代的挑战在于速度和不确定性，这要求组织结构必须具备高度的适应性和灵活性。 本书深入剖析了组织敏捷性的构建。我们超越了简单的“引入Scrum”或“建立小团队”的表面做法，而是关注如何自上而下地重塑企业文化，鼓励试错、透明沟通和问责制。内容涵盖了如何设计跨职能的“双元组织”——一个负责核心业务的稳定运营，另一个负责探索和孵化未来增长点的敏捷单元。 我们详细阐述了领导力的转型。在去中心化的组织中，领导者的角色从“指挥官”转变为“赋能者”和“情境定义者”。书中提供了情境领导力模型，帮助管理者掌握在不同成熟度和不确定性情境下，如何有效激励、授权和指导团队，确保员工的自主性与战略方向的一致性。同时，组织内部的知识管理和学习循环机制被视为保持长期竞争力的核心要素，本书提供了构建高效内部知识共享和技能升级路径的实用方法。 第三部分：客户体验重塑——深度洞察与全生命周期价值挖掘 在产品同质化日益严重的今天，卓越的客户体验已成为区分市场领导者和平庸追随者的关键要素。 本部分聚焦于用户旅程的数字化重构。我们阐述了如何通过整合多渠道、多接触点的数据流，绘制出完整、实时的客户旅程地图。这不仅仅是为了修复痛点，更是为了主动创造惊喜点。我们介绍了如何运用行为科学原理，设计出更具粘性和情感连接的交互体验。 书中详细阐述了个性化服务的深化。这涉及如何超越简单的推荐系统，实现基于情境、意图和情感状态的超个性化互动。内容包括设计“预测性服务模型”，即在客户意识到需求之前，企业已经准备好解决方案。我们强调了“信任资产”的建立，即如何在提供便利的同时，确保客户数据使用的透明度和安全性，这是维持长期客户关系的基础。 第四部分：可持续增长引擎——价值量化与长期主义 增长不再是盲目追求规模，而是要追求高质量、可持续的价值创造。 本书提供了一套现代化的绩效衡量体系。我们批判了短期财务指标对长期战略的侵蚀作用，并提出了平衡的“价值驱动指标体系”（Value-Driven Metrics），将客户终身价值（CLV）、创新效率和组织健康度等前瞻性指标纳入决策核心。 我们深入探讨了资本的有效配置。在资源有限的情况下，企业如何运用严谨的投资组合管理方法，将有限的资源精准地投向那些最具“战略杠杆效应”的领域。这包括对新兴技术的评估框架、市场进入策略的风险权衡，以及如何平衡对现有核心业务的优化投入与对未来颠覆性机会的探索投入。 最后，本书强调了韧性与可持续发展的集成。现代商业策略必须将环境、社会和治理（ESG）因素内化为增长的驱动力，而非简单的合规负担。我们将展示企业如何通过构建更具韧性的供应链、采用循环经济模式，以及将社会价值融入品牌叙事，从而实现更稳健、更受市场尊重的长期增长。 面向读者 《数字时代的商业策略：洞察、变革与增长》是为首席执行官、企业战略部门负责人、业务转型经理以及所有致力于在复杂市场中驾驭变革、实现卓越绩效的商业领导者量身定制的案头必备读物。它提供的不是一蹴而就的秘方，而是一套经过深思熟虑的战略工具箱和批判性思维框架，帮助您的组织不仅能生存下来，更能定义下一个时代的商业格局。

评分☆☆☆☆☆

这次购书的经历，主要源于我对当前市场营销模式的深刻反思。在接触了许多线上线下的商业案例后，我愈发觉得，过去那种“广撒网”式的营销策略已经不再适用，消费者变得越来越挑剔，对个性化、定制化的需求也越来越高。而这一切的背后，无疑都指向了“数据”。但问题在于，我们拥有海量的数据，却往往不知道如何去分析，更遑论利用这些数据进行精细化的管理和预测。这本书的出现，恰好填补了我的知识空白。我特别好奇它会在“数据分析与预测”这部分内容上，提供哪些创新的视角和工具。我希望它能教会我如何从纷繁复杂的数据中梳理出有价值的信息，如何运用统计学、机器学习等专业知识来解读数据背后的含义。同时，我也希望书中能够介绍一些常用的数据分析软件或平台，以及它们在实际销售管理中的具体应用。更重要的是，我期待这本书能提供一些关于销售预测的实用模型和方法，让我能够更准确地预估销售额，从而更好地进行库存管理、资源配置和市场推广。

评分☆☆☆☆☆

我一直以来对利用科技手段赋能传统行业抱有极大的兴趣，而大数据无疑是当前最具颠覆性的技术之一。当我浏览图书目录时，“大数据 精细化销售管理、数据分析与预测”这个书名立刻吸引了我。我本身并不是直接从事销售工作，但作为一名对商业模式演进感兴趣的观察者，我认为理解大数据如何驱动销售管理是至关重要的。我希望这本书能够为我揭示数据在销售流程的各个环节中的作用，从客户获取、客户关系维护到客户生命周期管理，大数据是如何发挥其价值的。我特别期待书中能够深入探讨“精细化”这个概念，它意味着什么？是如何通过大数据来实现的？例如，如何根据消费者的购买历史、浏览行为、社交媒体互动等多种维度，构建出立体化的用户画像，并以此为基础，制定出更具针对性的销售策略？此外，书中关于“数据分析与预测”的部分，我也希望能够看到一些前沿的研究成果和应用案例，了解当前数据科学在销售预测领域所能达到的高度。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我量身定做的！作为一名在零售行业摸爬滚打了多年的销售经理，我一直深切感受到，传统粗放式的管理方式已经越来越难以应对市场的变化。尤其是在当今这个数据爆炸的时代，如何真正地“用好”数据，将海量的信息转化为提升业绩的利器，是我一直以来都在探索的难题。我尝试过很多方法，也阅读过不少相关的书籍，但总觉得不够系统、不够深入，或者说，跟不上最新的技术和理念。当我看到这本书的标题时，内心是无比激动和期待的。它精准地击中了我的痛点——“大数据”和“精细化销售管理”。我迫切地想知道，这本书是如何将这两个看似有些抽象的概念联系起来，并给出一个切实可行的解决方案的。我期待它能够提供一套行之有效的方法论，帮助我理解大数据在销售管理中的具体应用场景，如何从数据中挖掘出潜在的销售机会，如何优化客户画像，如何进行精准的产品推荐，以及如何通过数据分析来预测市场趋势和销售额。我希望这本书不仅仅是理论的堆砌，更能提供丰富的案例和实操指导，让我能够学以致用，真正提升团队的销售绩效。

评分☆☆☆☆☆

作为一名初入职场的商业分析师，我一直在积极寻找能够提升自己专业技能和拓宽知识视野的读物。在众多书籍中，这本书的标题——“大数据 精细化销售管理、数据分析与预测”——给我留下了深刻的印象。它涵盖了我工作中非常关心的几个核心领域。我非常期待这本书能够深入浅出地讲解大数据在销售管理中的具体应用，例如，如何利用大数据来优化产品定价、渠道选择，以及制定更有效的促销活动。同时，我也希望书中能够提供一些关于数据分析的实用技巧和方法，尤其是在销售数据分析方面，比如如何识别关键绩效指标（KPIs），如何运用各种统计模型和机器学习算法来发现数据中的隐藏模式，以及如何将分析结果可视化，以便更清晰地传达给决策者。最后，我对“预测”部分尤为好奇，我希望书中能够介绍一些关于销售预测的先进模型和技术，并能提供一些关于如何评估预测准确性以及如何根据预测结果来制定未来销售策略的指导。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书的初衷，是想解决我在工作中遇到的一个实际问题：如何提高销售团队的效率和产出。我们团队规模不小，但长期的业绩增长似乎遇到了瓶颈，很多时候感觉是在“凭感觉”做决策，缺乏科学的依据。我听说大数据可以帮助企业更精准地了解客户需求，从而优化销售策略，但一直没有找到一本能够系统性地介绍这方面知识的书。这本书的标题非常符合我的需求，特别是“精细化销售管理”这个词，听起来就很有操作性。我希望这本书能够给我提供一些切实可行的管理工具和方法，比如如何通过数据来评估销售人员的表现，如何发现销售过程中的瓶颈，以及如何通过数据驱动来提升客户满意度。我也非常关注“数据分析与预测”的部分，我希望它能够帮助我理解如何建立有效的销售预测模型，并能够将预测结果转化为具体的行动计划，从而更好地指导销售团队的工作。

评分☆☆☆☆☆

讲概念大道理比较多，实际操作案例不足，也就随便看看还行

评分☆☆☆☆☆

发货快，书的质量很好，包装精致

评分☆☆☆☆☆

京东买书就是这么方便，坚持学习，坚持京东买书

评分☆☆☆☆☆

非常不错的书籍，让我们在这个领域能够学习到需要的知识。

评分☆☆☆☆☆

书籍比较专业，能扩展很大知识面，领会一些分析思路，到手速度也快

评分☆☆☆☆☆

内容不错，很多创新的想法很和思路，有启发。

评分☆☆☆☆☆

书就那样吧，哎

评分☆☆☆☆☆

书买了也没时间看，这书花的最多时间就是买的时候看评论了

评分☆☆☆☆☆

还没细看，一般般吧