具体描述
数据库营销是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据间关系的过程，它可以根据详尽的客户数据库预测未来趋势和行为，使企业进行知识驱动的战略决策，同时大大提高了企业的决策效率，因而引起了市场营销者和学术界的普遍关注。
本书共分数据库营销概论，数据库营销的演进、功能和运作模式，数据库技术与管理，数据挖掘技术基础，基于数据挖掘的消费者市场和行为研究，数据挖掘在市场细分中的应用，产品设计的数据挖掘技术，基于数据挖掘的定价策略，促销中运用数据挖掘的技巧，基于数据挖掘的客户关系管理等十章。它可供各管理部门领导者、工商企业的管理者和决策咨询人员自学参考用，也可供高等院校市场营销专业师生参阅。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
从排版和语言习惯来看，这本《数据库营销》的作者显然是一位经验极其丰富的老派专家，他的语言风格严谨到近乎刻板，每一个论点都小心翼翼地加上了各种限定词和前提条件，生怕给读者留下任何误解的空间。这种严谨性在学术上是优点，但在快速变化的商业世界里，有时候反而成了束缚。我读到关于“客户旅程地图”的部分时，发现它提供的是一个非常线性、瀑布式的流程图，但现实中的客户旅程往往是碎片化、非线性的，充满了回溯和跳跃。书中缺乏对这种复杂反馈回路的建模方法论。例如，如何设计一个能够优雅地处理客户在不同触点间来回切换时，营销信息不会产生冲突的动态逻辑？这本书更倾向于展示一个“理想中的”客户流向，而不是一个充满“意外”的真实流向。总而言之，它建立了一个坚实的理论基础，但缺乏连接到复杂、混乱、高互动性的现代商业实战场景所需的弹性连接器。它教你如何建造一辆稳固的马车，却没告诉你如何驾驶一辆喷气式跑车。
评分深入阅读后，我最大的感受是，这本书的视角过于“内向”了。它把所有的焦点都集中在了企业内部如何管理和利用自己的数据资产上，对于“外部世界”的动态变化却着墨不多。例如，在社交媒体算法日益封闭、第三方Cookie即将消亡的今天，数据库营销策略必须向“预测性内容生成”和“伙伴数据共享联盟”等方向演进。这本书中关于渠道整合的部分，基本上还是停留在传统邮件、短信和基础的网站追踪层面，对于如何利用新兴的元宇宙入口、游戏内行为数据进行深层客户分层，几乎没有涉及。这种滞后感让人觉得，作者可能在撰写时，对当前数据生态的剧烈变化反应不够迅速。我希望看到的是对“黑暗数据”（Dark Data）——那些企业拥有但未被挖掘的、隐藏在日志文件、呼叫中心记录中的价值——如何通过先进的自然语言处理（NLP）技术进行激活的案例。这本书的内容更偏向于对既有数据进行优化，而非大胆探索新数据源的可能性，像是一个精明的会计师在细算旧账本，而不是一位探险家在绘制新大陆的地图。
评分这本《数据库营销》的书，从封面上看，就透着一股子严谨和专业的气息，我本来还挺期待能从中窥见一些关于如何精耕细作客户数据的独门秘籍。毕竟现在这个时代，谁不想把自己的每一次营销投入都花在刀刃上？我希望能看到一些前沿的、能马上上手实操的案例，比如如何用机器学习的模型来预测客户的终身价值（CLV），或者如何构建一个实时响应的自动化营销漏斗。然而，读完之后，感觉这本书更像是一本理论框架的梳理，更多的是在阐述“为什么要做数据库营销”以及“数据库营销的宏观架构应该是什么样的”，而不是“具体怎么做”。里面详细描述了数据采集、清洗、整合的流程，这些知识点本身无可厚非，但对于我这样一个急于解决实际问题的营销经理来说，这些内容显得有些过于基础和宽泛。我更希望看到的是关于数据隐私合规性在不同国家和地区间的差异化处理策略，或者是在SaaS客户增长模型中，如何有效利用行为数据来触发个性化干预。整本书的案例分析也偏向于传统行业的大型企业，对于互联网快速迭代的环境下的中小企业参考价值有限，让人感觉像是在翻阅一本陈旧的教科书，缺少了面向未来的那种锐气和实战的硝烟味。希望后续的版本能增加更多关于新兴技术，比如5G、物联网数据如何融入营销数据库的探讨。
评分这本书的叙事风格极其平稳，像是一条被精心规划过的运河，水流平缓，安全可靠，但也因此缺乏了汹涌澎湃的激情和意料之外的转折。我购买它是想找到一些能打破现有营销僵局的“非常规武器”。我特别关注的是跨平台数据打通的难题，尤其是在iOS隐私政策趋严的背景下，如何利用第一方数据构建一个既合规又精准的客户画像？这本书对此的解答仅仅是提到了“数据治理”的重要性，并建议成立一个跨部门的数据委员会。这在实践中几乎是所有大型组织都会遇到的管理难题，但这本书没有提供任何关于如何克服内部阻力、如何进行有效的技术集成和组织变革的细致描述。它似乎预设了一个所有部门都高度配合、资源充足的理想化环境。这对于我们这种需要在资源有限的情况下，为下个季度ROI找突破口的实干家来说，帮助不大。它更像是一本写给高校MBA学生理论学习的教材，而不是给一线营销总监提供作战地图的战术手册。
评分说实话，刚翻开这本书的时候，我被那种详尽的章节划分给震住了，心想这下可算淘到宝了。我一直以来都对营销的“科学”一面抱有浓厚的兴趣，总觉得那些爆款的成功并非完全是运气，背后一定有可量化的逻辑支撑。这本书的开篇对数据库的历史沿革和基础概念做了百科全书式的梳理，从早期的邮寄列表到现在的全渠道数据湖，脉络梳理得非常清晰。我本来期待它能深入挖掘数据分析的“黑箱”——比如，当数据量达到PB级别后，传统的R-F-M模型会遇到哪些性能瓶颈？有没有针对非结构化数据（如客服录音转文本）进行情感分析并实时注入营销决策的成熟方案？结果呢？大部分篇幅还是在讲解如何定义关键绩效指标（KPIs）以及如何确保数据的准确性。这些固然是地基，但对于一个已经建好了地基、正准备往上盖摩天大楼的人来说，这些内容显得有些重复劳动了。书中的图表设计也偏向于扁平化管理学的风格，缺乏能够激发读者思考的复杂系统模型图，读起来就像是参加一场冗长而内容丰富的行业标准宣讲会，收获了很多概念性的认同，但少了那种“醍醐灌顶”的实操启发。
评分在平湖图书馆借的第一批书，写的不必咋地。这类东西主要靠实战的例子。或者有用的数据库模型。
评分在平湖图书馆借的第一批书，写的不必咋地。这类东西主要靠实战的例子。或者有用的数据库模型。
评分太差了，都不想说什么！
评分没懂模型是怎么回事。。
评分在平湖图书馆借的第一批书，写的不必咋地。这类东西主要靠实战的例子。或者有用的数据库模型。
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.wenda123.org All Rights Reserved. 图书目录大全 版权所有