市场调研应用与实践 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:重庆大学

作者:陈静宇

出品人:

页数:98

译者:

出版时间:2006-5

价格:65.00元

装帧:

isbn号码:9787562436614

丛书系列:

图书标签:

• 市场调研
• 调研方法
• 数据分析
• 营销策略
• 消费者行为
• 实战案例
• 商业分析
• 市场分析
• 调查报告
• 营销研究

深入数字营销的战略版图：数据驱动的增长引擎 本书并非关于市场调研的理论或方法论的集合，而是聚焦于在当前瞬息万变的数字商业环境中，如何将数据洞察转化为可执行的营销策略，驱动业务实现跨越式增长的实战指南。 在信息爆炸、消费者行为日益碎片化的今天，传统的、以产品为中心或单纯依靠创意驱动的营销模式已然触及天花板。企业需要的不是更多的数据点，而是能够将数据转化为精准行动的战略框架。本书《深入数字营销的战略版图：数据驱动的增长引擎》旨在为企业管理者、资深营销人员以及渴望在数字浪潮中占据主动权的专业人士，提供一套系统化、可操作的数字化营销战略构建蓝图。 全书共分为五大部分，层层递进，构建了一个从宏观战略规划到微观执行优化的完整闭环。 --- 第一部分：数字时代的商业环境重塑与战略基石 本部分将带领读者跳出日常运营的琐碎，审视当前数字生态系统的核心特征及其对企业战略的颠覆性影响。我们不再探讨“如何进行市场调研”，而是关注“我们如何根据实时市场动态调整商业模式”。 1. 范式转移：从信息不对等到数据赋能 消费者主权的回归与“零时点时刻”（ZMOT）的实战意义： 深入剖析消费者旅程的演变，强调购买决策中线上研究阶段的决定性作用。本章将详细阐述如何系统性地识别、量化和影响这些关键的“决策时刻”，而非仅仅停留在概念层面。 生态系统思维： 探讨平台经济、超级应用和跨界合作如何重塑竞争格局。分析企业应如何构建自身的数字生态位，识别潜在的合作伙伴与威胁者，实现价值共创。 数据伦理与信任经济： 讨论在日益严格的隐私法规下（如GDPR、CCPA等），企业如何构建以用户信任为基础的数据战略，将合规性转化为竞争优势。这涉及从数据收集、存储到使用的全流程透明化管理实践。 2. 增长架构的战略重构 OKRs在营销中的落地： 摒弃僵化的KPI体系，介绍如何将目标与关键成果（OKRs）框架应用于营销部门，确保所有活动都与企业的核心商业目标保持高度一致性。重点解析“北极星指标”（North Star Metric）的选择与维护机制。 组织敏捷性与营销技术栈（MarTech）的集成： 分析高效的数字营销团队应具备的组织结构和文化特质。同时，提供一个评估和选择核心MarTech工具（如CDP、自动化平台、归因模型）的框架，避免技术堆砌带来的效率低下。 --- 第二部分：精细化用户洞察与行为建模 本部分的核心在于如何超越人口统计学描述，构建能够预测用户未来行为的深度模型。我们关注的是“理解驱动行为的底层逻辑”，而非简单地描述“谁在做什么”。 3. 行为数据流的清洗与激活 第一方数据资产的战略价值： 详述如何有效整合来自网站、App、CRM、客服交互等多渠道的零散数据，建立统一的客户视图（Single Customer View）。这包括数据清洗、去重和标准化的实用流程。 用户生命周期价值（LTV）的动态预测： 介绍基于机器学习的LTV预测模型，以及如何利用预测结果指导获客预算的分配和现有客户的维系策略。重点案例分析高价值用户的识别与个性化挽留路径设计。 4. 用户旅程的微观解构与触点优化 意图驱动的旅程映射： 教授如何基于用户在不同阶段表现出的购买意图（而非仅仅是页面浏览行为）来重新绘制客户旅程图。这要求营销人员具备强大的逻辑推理能力，将用户行为与心理模型进行关联。 内容-意图匹配矩阵： 提供一个实用的工具，帮助团队确保在用户最需要信息的时候，通过最匹配的媒介（搜索广告、社交帖子、电子邮件或帮助文档）推送高度相关的内容，实现“精准介入”。 --- 第三部分：数据驱动的增长实验与归因科学 本部分是全书的核心实操部分，关注如何设计严谨的实验来验证增长假设，并科学地评估不同营销渠道的真实贡献。 5. 增长黑客的科学方法论：A/B测试的深度应用 假设驱动的实验设计： 详细阐述如何构建一个强有力的增长假设（If-Then-Because结构），并设定合理的统计显著性阈值。讨论如何平衡实验的深度与速度，避免“测试疲劳”。 多变量测试（MVT）与序列测试策略： 针对复杂的用户界面或高价值流程（如结账页、注册流程），介绍如何运用MVT来隔离变量，并展示如何设计一系列相互依赖的测试，逐步优化转化漏斗的关键节点。 6. 归因模型的批判性选择与多点触达的评估 超越“最终点击”的局限性： 系统梳理当前主流的归因模型（线性、时间衰减、U形、数据驱动归因DDA）的内在逻辑和适用场景。 增量分析（Incrementality Testing）的实战部署： 介绍如何设计对照组实验，以真实衡量特定营销投入（如某个平台广告或某个促销活动）对额外销售额的贡献，从而科学地评估媒体支出效率。 --- 第四部分：自动化、个性化与效率的规模化 本部分将探讨如何利用技术工具，将前两部分建立的洞察和策略，以高效、大规模的方式交付给数百万用户。 7. 营销自动化：从邮件序列到全渠道协同 复杂工作流的搭建与维护： 教授如何设计包含多个触发条件、决策分支和时间延迟的复杂自动化工作流，确保用户在不同渠道获得一致且连贯的体验。 再激活与流失预警机制： 重点讲解如何设置基于行为衰减或LTV预测的自动化再激活机制，以及如何将预警信号无缝推送给销售或客服团队。 8. 超个性化交付与动态内容优化 实时用户画像的构建与应用： 探讨如何利用AI/ML实时更新用户的偏好和意图，并立即在网站、App或广告创意中体现这种个性化。 基于情境的动态内容： 案例分析如何根据时间、地理位置、设备类型甚至天气等外部情境因素，实时调整网页布局、推荐商品和行动号召（CTA），实现“千人千面”的交付效果。 --- 第五部分：衡量、优化与持续迭代的文化 本部分关注可持续的增长并非一次性项目，而是一种深入组织核心的持续优化文化。 9. 增长的衡量体系：超越短期指标的长期视角 健康度指标（Health Metrics）的构建： 讨论除了转化率和ROI之外，对业务长期健康至关重要的指标，如客户满意度（CSAT）、净推荐值（NPS）与品牌声量变化之间的关系。 归因偏差与报告透明度： 强调在内部报告中，必须清晰地标注所使用的归因模型和实验的前提条件，避免因数据解释不当导致的战略误判。 10. 建立自驱动的增长循环 从洞察到行动的SOP： 总结一套标准操作流程，确保每一个被识别出的增长机会都能被快速分配资源、设计实验、执行测试，并将结果纳入下一次迭代的输入。 系统性地培养数据思维： 为团队领导者提供指导，如何将数据驱动的决策思维植入到日常的产品、设计和营销讨论中，确保增长不再是某个部门的专属任务，而是整个企业的共同责任。 本书内容扎实，注重提供可复用的框架、可操作的检查清单和行业内实际运行的案例，致力于帮助读者搭建起一个强大、灵活且能持续输出价值的数字化营销战略引擎。

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