具体描述
本书帮助指导营销管理者、品牌经理、战略家和高层管理者认识数据经济如何彻底改变客户/品牌关系，以人为中心的大数据策略如何为品牌创造真正的价值：
清晰阐述了数据分析人员和组织整体如何改进数据决策；
分析了如何从大数据中获取新颖独特的洞见和价值，从而改善营销战略；
加深了对企业在数据经济中如何制定消费者战略的理解和认识。
书中提出了应对大数据带来的各种挑战和机会的方案措施，可帮助组织理解和消化吸收其数据资产，并创建了形成差异化的系统性分析方法，指导决策者成功穿越迅速变化的数据经济环境。阅读了本书之后，任何企业都应该重新思考如何从数据资产中获取价值。
作者简介
科林·斯特朗 (Colin Strong)
英国杰出的消费者研究人员，现任世界顶尖独立市场调研公司益普索（Ipsos）全球行为科学主管，其业务遍及100多个国家。曾任职于全球四大市场研究公司之一捷孚凯（GfK），帮助众多知名企业制定各种消费者战略。无论是运用数据来获取洞见（这曾经是调查的优势所在），还是对如何建立全新的消费者/品牌关系提出建议，消费者数据都是科林研究工作的重要内容。在实际研究中，无论是设计实验方法，还是进行数据分析，他都采用了行为科学。科林经常在各种研讨会上做演讲报告，也时常在《赫芬顿邮报》和《连线》等平台上发布博文，还在《欧洲市场研究协会》和《市场领袖》等杂志上发表了众多文章。
目录信息
译者序
前 言
致 谢
第1章 这改变了一切 / 1
数据化的广度和深度 / 6
什么是数据 / 8
定义大数据 / 9
大数据的特性 / 10
本书简介 / 14
第一部分
当前思维
第2章 观点会凭空而来吗 / 18
讨论的对象 / 19
样本误差的来源 / 20
抽样的优点 / 21
样本并非总是越大越好 / 22
大数据和抽样 / 23
小结 / 30
第3章 选择工具 / 32
无效指标的危害 / 34
思考方法：明确问题 / 36
有助于选择指标的框架 / 38
跟踪指标 / 46
根据有效数据做出正确决策 / 48
小结 / 50
第4章 风险与陷阱 / 52
读取数据的风险：相关性陷阱 / 53
读取数据的风险：人为判断的缺陷 / 55
讲故事的陷阱 / 56
混淆故事和因果关系 / 58
理论的重要性 / 60
小结 / 67
第5章 预测能力 / 69
预测数据的增长 / 70
我们的预测能力如何 / 73
认识预测的局限性 / 75
为什么有些事情更容易预测：复杂系统和简单系统 / 76
社会效应对系统复杂性的影响 / 78
建立预测模型 / 79
学会面对不确定性：战略悖论 / 82
小结 / 84
第6章 广告主困境 / 86
网络广告的衡量指标 / 89
网络广告心理学 / 93
小结 / 99
第二部分
智慧思维
第7章 读心术 / 102
联系数据集的价值 / 103
了解客户 / 105
从数字化排放了解我们自己 / 106
市场细分的演变 / 110
小结 / 113
第8章 连接关系 / 115
选择为何如此困难 / 117
简化决策 / 119
影响与“有影响者”角色 / 120
确定网络效应 / 123
网络对营销的意义 / 125
探究社会关系的重要性 / 127
小结 / 128
第9章 文化变迁 / 130
以全新的方式看世界 / 131
解构文化趋势 / 135
通过文化分析探索观念的生命周期 / 137
从语言到视觉：图像的重要性 / 138
从图像分析文化趋势 / 143
小结 / 145
第10章 好创意 / 147
我们如何应对 / 148
集权与分权 / 149
拓展组织范围的专家网络 / 152
利用外部网络 / 155
利用网络的弊端 / 158
培育创意 / 160
小结 / 161
第三部分
消费者思维
第11章 禁止入侵 / 164
人们是如何看待数据共享的 / 165
数据媒介关系的限制 / 167
数据媒介关系模型 / 170
超越基于数据的关系 / 173
超越数据 / 177
小结 / 179
第12章 个性化数据 / 181
自我跟踪的历史 / 182
个人数据环境的变化 / 184
数据所有权和授权的关系 / 185
个人分析的缺陷 / 187
授权的潜在解决方案 / 190
小结 / 195
第13章 隐私悖论 / 198
青少年与隐私 / 199
数据披露的利弊 / 201
隐私行为经济学 / 203
企业的挑战 / 206
信任框架与透明度 / 209
透明化趋势 / 211
透明化有效吗 / 212
企业应该做些什么 / 213
小结 / 214
结语 / 216
注释
· · · · · · (收起)
读后感
这是一本译作，译者完全没有用心，甚至会出现 “数据排量”这样这的直译词，不知所云，仿佛是用谷歌翻译器翻译的，出于好奇我认真看了译序，译者是浙师大的老师，除了仅仅翻译了目录，序言和致谢，其他都有不同学院同学翻译完成，不负责任至极，浪费读者时间，浪费刊号。 多说...
评分全书总体是相关资料（书和论文）的引用与堆砌，缺乏自己的见解，可以作为参考资料阅读。 我评2星。 以下是书中一些内容的摘抄： 1：许多研究结果也证实了这一点。研究中超过90%的调查误差来源于非抽样误差，只有10%来源于抽样误差。#388 2：样本规模在200～1500时，误差幅度的...
评分这是一本译作，译者完全没有用心，甚至会出现 “数据排量”这样这的直译词，不知所云，仿佛是用谷歌翻译器翻译的，出于好奇我认真看了译序，译者是浙师大的老师，除了仅仅翻译了目录，序言和致谢，其他都有不同学院同学翻译完成，不负责任至极，浪费读者时间，浪费刊号。 多说...
评分全书总体是相关资料（书和论文）的引用与堆砌，缺乏自己的见解，可以作为参考资料阅读。 我评2星。 以下是书中一些内容的摘抄： 1：许多研究结果也证实了这一点。研究中超过90%的调查误差来源于非抽样误差，只有10%来源于抽样误差。#388 2：样本规模在200～1500时，误差幅度的...
评分这是一本译作，译者完全没有用心，甚至会出现 “数据排量”这样这的直译词，不知所云，仿佛是用谷歌翻译器翻译的，出于好奇我认真看了译序，译者是浙师大的老师，除了仅仅翻译了目录，序言和致谢，其他都有不同学院同学翻译完成，不负责任至极，浪费读者时间，浪费刊号。 多说...
用户评价
这本书的叙事风格非常引人入胜，它没有采用那种冷冰冰的技术手册口吻，反而更像是一位经验丰富的行业导师在娓娓道来他的实践心得。在阅读过程中，我多次被书中穿插的、基于真实商业案例的“A/B测试”和“客户细分”故事所吸引。这些案例分析得极为透彻，从数据采集的陷阱到模型选择的考量，再到最终的战略部署，每一个环节都交代得清清楚楚，让人如临其境。尤其是在讲解如何识别“沉默的”高价值客户时，作者提供的那一套基于行为频率和交叉购买率的矩阵分析法，对我启发极大，我甚至立刻回去翻阅了我公司过去一年的CRM数据，试图用书中教授的方法重新校准我们的目标客户画像。这本书的价值在于，它教会的不仅是“做什么”，更是“为什么这么做”，这种对底层逻辑的深入挖掘，是任何快速入门指南都无法比拟的深度。
评分这本书的排版和图表设计也值得称赞，这对于一本涉及复杂分析流程的书籍来说至关重要。很多技术书籍的图示往往晦涩难懂，但这本书中的流程图和数据可视化部分，都经过了精心设计，即使是初次接触这些概念的读者，也能通过视觉辅助快速掌握复杂的因果关系。我个人非常喜欢它在章节末尾设置的“行动清单”（Actionable Checklists），这些清单将前文冗长的理论知识提炼成了简洁明了的步骤，可以直接转化为项目计划。这使得我可以在工作繁忙之余，快速回顾核心要点，并确保关键步骤没有遗漏。总的来说，这本书的阅读体验是流畅且高效的，它不仅是知识的载体，更是一份结构清晰、便于执行的实战手册。
评分这本书的视角非常独特，它没有将“客户”视为一个静态的目标群体，而是将其动态地置于不断变化的市场生态系统中进行考察。我感觉作者的思维非常跳跃且具有前瞻性，特别是在谈到如何利用外部宏观经济指标和竞争对手的动态变化来校准内部客户模型时，这种跨界整合的能力令人叹服。它不仅仅是一本关于“如何分析我们自己的数据”的书，更是一本关于“如何在信息洪流中感知市场脉搏”的指南。我从中获得的最大启发是，任何成功的客户战略，都必须是柔性的、能够快速响应外部冲击的。它促使我重新审视公司内部数据孤岛的问题，并开始构思如何建立一个更加开放和联通的数据生态，以捕捉那些稍纵即逝的市场信号。这本书的视野之广，让它超越了单纯的营销工具书的范畴。
评分这本书的观点和框架结构给我留下了非常深刻的印象，尤其是在探讨传统市场营销与现代数据分析如何有效结合这一点上。作者并非仅仅停留在理论层面，而是提供了一套非常实用的方法论，教我们如何将海量的客户行为数据转化为切实可行的商业洞察。我特别欣赏它对“客户旅程”的重新定义，不再是简单的漏斗模型，而是强调了客户在不同触点上的情绪波动和决策权重。例如，书中详细分析了社交媒体上的微小互动如何预示着最终的购买倾向，这种精细化的分析能力是很多同类书籍所欠缺的。它成功地架起了技术部门与市场部门之间的沟通桥梁，让那些对复杂算法心存疑虑的市场人也能理解其背后的逻辑和价值。读完后，我感觉自己对“数据驱动决策”不再是空泛的理解，而是有了一套可以立即在工作中尝试和检验的工具箱。这种务实精神，使得这本书的阅读体验远超预期的实用价值。
评分老实说，一开始我对市面上充斥着“大数据”概念的书籍感到有些审美疲劳，总觉得它们要么过于宏大空泛，要么就是纯粹的算法堆砌。然而，这本书成功地避开了这两个陷阱。它最出色的地方在于对“伦理”和“个性化边界”的审慎探讨。在强调数据力量的同时，作者并没有回避过度侵入性数据收集可能带来的负面影响，这一点体现了极高的行业责任感。它提出了一个非常关键的问题：我们收集数据是为了更好地服务客户，还是仅仅为了最大化销售额？这种对商业哲学层面的思考，使得这本书的厚度瞬间提升。对于那些负责制定长期客户关系战略的高层管理者而言，这本书提供的远不止是战术指导，更是一种前瞻性的战略视野，帮助我们在技术飞速发展的时代保持清醒和以人为本的初心。
评分读完之后，没有读懂我的客户
评分结合了大数据和行为经济学的精华，有些商业思考框架以及模型挺有用的。比较适合营销人员而非技术人员参考阅读。
评分从欧莱雅开始跟着我搬家的书，确实是讲了点啥都没讲透，算一个思考和学习的起点吧。
评分不晓得出这种书有什么意义
评分这是一本译作，译者完全没有用心，甚至会出现 “数据排量”这样这的直译词，不知所云，仿佛是用谷歌翻译器翻译的，出于好奇我认真看了译序，译者是浙师大的老师，除了开头和结尾，都是译者转包给他人翻译的，不负责任至极，浪费读者时间，浪费刊号
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