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出版者:

作者:马军

出品人:

页数:353

译者:

出版时间:2009-7

价格:36.00元

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isbn号码:9787302198413

丛书系列:

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• 教育
• 好书，统计
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• 统计分析
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市场营销策略与实务：深度剖析与前沿应用 本书导言：在瞬息万变的商业浪潮中锚定增长的指南针 当今商业环境以惊人的速度迭代，消费者行为日趋复杂和个性化，传统的营销教科书往往滞后于实践的步伐。市场营销不再是简单的产品推广，而是涉及数据科学、心理学、技术集成和品牌哲学的系统工程。本书《市场营销策略与实务》正是为应对这一挑战而生，它旨在提供一套深度融合理论框架、前沿技术和真实案例的实战指南，帮助营销专业人士和决策者在高度竞争的市场中构建可持续的竞争优势。 本书聚焦于策略制定、执行落地以及效果衡量的闭环管理，摒弃了空泛的理论说教，转而深入探讨如何将复杂的市场洞察转化为可操作的增长引擎。我们将带领读者穿越从宏观市场环境分析到微观消费者体验设计的每一个关键环节。 --- 第一部分：市场营销的基石——战略视野与洞察力构建 本部分奠定了现代营销的战略基础，强调洞察力是所有成功营销活动的源头活水。 第一章：重塑营销观——从交易到价值共创的范式转移 本章首先批判性地审视了工业时代遗留的“4P”框架，并引入了以客户为中心的“4E”（Experience, Exchange, Evangelism, Everywhere）模型。深入探讨了关系营销（Relationship Marketing）的核心逻辑，以及如何通过建立长期、互惠的客户关系，实现客户生命周期价值（CLV）的最大化。重点分析了社会责任与可持续发展（CSR & Sustainability）如何内嵌于核心品牌价值，成为新的差异化要素。 第二章：环境扫描与市场诊断的精密工具箱 成功的战略始于对宏观环境的精准把握。本章详述了PESTEL分析的升级应用，特别是如何利用VUCA（易变、不确定、复杂、模糊）框架来评估外部风险。在微观层面，我们详细阐述了波特五力模型的动态调整，以及如何通过核心能力分析（Core Competency Analysis）识别企业在产业链中的战略定位。尤其关注竞争对手的战略意图预测，采用情景规划（Scenario Planning）技术，为不同未来情景准备预案。 第三章：消费者行为的深度解码——认知、情感与行动的神经科学 超越基础的心理学模型，本章深入探讨了神经营销学（Neuromarketing）的最新发现，解释了消费者决策背后的非理性驱动力。我们剖析了心智模型（Mental Models）的形成与改变机制，并教授如何运用叙事心理学（Narrative Psychology）来构建具有情感共鸣的品牌故事。案例研究侧重于如何通过设计“触点体验”（Touchpoint Experience）来影响购买路径的微妙拐点。 第四章：市场细分、目标选择与定位（STP）的精准化实践 传统的细分方法已无法满足个性化需求。本章提出了基于大数据和AI算法的动态细分模型，强调从人口统计学转向行为学、心理图像学和需求层次的交叉细分。详细讲解了如何构建差异化定位宣言，并采用感知图谱绘制（Perceptual Mapping）工具，确保品牌信息在目标客户心智中占据清晰、有利的位置。 --- 第二部分：策略执行与数字生态系统集成 本部分将理论转化为行动，聚焦于如何在当今以数据和技术驱动的营销环境中落地执行。 第五章：产品与服务的创新管理——从概念到市场的转化 产品即营销。本章超越了传统的产品开发流程，重点阐述了敏捷营销（Agile Marketing）在产品迭代中的应用。讨论了最小可行性产品（MVP）的营销策略制定，以及如何利用A/B测试与多变量测试（MVT）快速验证产品特性和定价策略。此外，对服务设计思维（Service Design Thinking）在构建卓越客户体验中的作用进行了深入剖析。 第六章：定价策略的艺术与科学——价值锚定与收益管理 定价是价值交换的核心。本章提供了一套全面的定价框架，从成本导向、竞争导向到价值导向定价的演进。深入讲解了动态定价（Dynamic Pricing）的算法基础与合规性要求，特别是在电商和订阅服务场景中的应用。同时，探讨了心理定价技巧（如锚定效应、参照点定价）的有效应用边界。 第七章：全渠道整合与分销策略的重构 在O2O和DTC（Direct-to-Consumer）时代，渠道管理的核心在于无缝体验。本章详细解析了全渠道零售（Omnichannel Retailing）的底层技术架构要求，以及如何协调线上平台、实体店、合作伙伴之间的信息流和物流。侧重于渠道冲突管理和如何设计激励机制，确保渠道伙伴积极推广品牌价值。 第八章：整合营销传播（IMC）与品牌叙事的构建 本章聚焦于如何在信息过载的时代，确保品牌信息的一致性和穿透力。系统梳理了传统媒体、数字媒体和社会化媒体的协同作战模式。重点剖析了内容营销（Content Marketing）的漏斗模型应用，以及如何通过意见领袖（KOL/KOC）矩阵管理，实现口碑的指数级传播。 --- 第三部分：数字化转型、效果衡量与未来趋势 本部分关注营销技术的应用（MarTech）及其对ROI的直接影响，并展望未来的发展方向。 第九章：数据驱动的营销分析——从指标到商业智能 在本章中，我们将深入探讨营销组合模型（MMM）和归因模型（Attribution Modeling）的精确应用。读者将学习如何构建关键绩效指标（KPI）仪表盘，区分“虚荣指标”与“业务驱动指标”。重点讲解营销自动化（Marketing Automation）的数据集成要求，以及如何利用预测性分析（Predictive Analytics）提前识别高价值客户和潜在流失风险。 第十章：客户关系管理（CRM）与个性化体验引擎 CRM已不再是简单的客户信息数据库。本章探讨如何利用先进的CRM系统作为个性化体验引擎，实现超个性化沟通。我们将详细介绍客户旅程地图（CJM）的绘制与优化，以及如何应用机器学习对客户行为进行实时分群和触发响应。内容涵盖数据隐私合规性（如GDPR/CCPA）在CRM实践中的重要性。 第十一章：社交媒体、社群运营与危机公关 社交媒体的生态在不断演变。本章聚焦于私域流量运营的策略，如微信生态、Discord社区的构建与治理。重点讲解社群的价值捕获模型，以及如何在快速反应的社交环境中，制定系统化的数字危机预警与处理流程，保护品牌声誉。 第十二章：营销技术的集成与未来趋势展望 本章对当前主流的MarTech栈进行梳理，包括CDP（客户数据平台）、AdTech（广告技术）的协同。最后，展望了元宇宙营销、Web3.0对品牌所有权的影响，以及人工智能在创意生成和媒介购买中的颠覆性角色，为读者指明未来十年市场营销领域的发展方向。 --- 结语：持续学习与适应性思维 本书的目标是培养读者一种适应性营销思维。在技术不断重塑市场规则的时代，成功的营销人员必须是战略家、分析师和创新者的结合体。本书提供的工具箱和框架，旨在帮助您构建一个灵活、可衡量的营销系统，确保您的组织在任何商业气候中都能稳健前行。

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我购买这本书的初衷是希望能学习一些利用Excel进行预测建模的方法，哪怕是比较基础的线性预测也好。然而，这本书中关于预测分析的部分，内容薄弱得令人难以置信。它似乎只提到了Excel的“分析工具库”插件中的“移动平均”功能，并且对该功能的解释极其简略，没有提供任何关于如何选择合适的平滑系数，或者如何评估预测误差（如MSE或MAPE）的讲解。对于任何稍微复杂一点的时间序列预测，比如需要考虑季节性或趋势分解的场景，这本书完全没有涉及。对于需要进行更具统计学意义的预测，如使用Excel的规划求解来优化参数，书中更是只字未提。整本书读下来，感觉它提供的“统计分析实例”大多停留在对历史数据的描述性总结层面，而完全缺乏前瞻性和推断性，这与我期望中的“统计分析”相去甚远。

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我拿到这本书时，是抱着学习如何运用Excel强大的内置函数和数据透视表来解决实际业务问题的期望的。然而，这本书的侧重点似乎完全偏离了我的预期。它花了相当大的篇幅去介绍Excel的基本操作，比如如何新建工作表、如何设置单元格格式，甚至还有如何使用鼠标拖拽填充序列这种非常基础的功能。对于一个已经熟练使用Excel进行日常办公的人来说，阅读这些内容无疑是一种时间上的浪费。我真正感兴趣的是如何利用高级函数，如数组公式或者一些鲜为人知的数据处理函数，来高效地清洗和转换复杂数据，或者如何通过编写VBA宏来实现自动化报告生成。这本书里关于数据清洗和转换的章节写得非常零散，缺乏系统性，很多例子都是孤立的，难以形成一套完整的分析思路。我希望能看到一些关于如何处理缺失值、异常值，或者如何利用Excel进行时间序列初步分析的实例，但很遗憾，这些深度内容完全没有触及。

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说实话，这本书的排版和内容组织方式让我感到非常困惑，它似乎没有一个清晰的逻辑主线来串联起所有的“统计分析实例”。内容在基础数据录入、图表制作、公式应用以及偶尔插入的一些“高级功能”之间跳跃得非常频繁，让人很难沉下心来系统地学习一个完整的分析流程。例如，前一页还在讨论如何使用数据透视表汇总销售额，后一页可能就跳到了如何使用条件格式来高亮显示异常数据点，两者之间的衔接非常生硬，缺乏一个从问题提出到数据准备、再到模型选择和结果解释的完整闭环展示。我真正希望看到的是，如何从一个实际的商业问题出发，一步步利用Excel的工具链条，最终得出可执行的结论。这本书更像是把工具箱里的各个工具单独拿出来展示了一下，但没有告诉我们如何用这些工具合作完成一个复杂的工程项目。

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这本书给我的整体印象是，它过于注重“实例”的数量，而牺牲了“分析”的深度。每一个章节都堆砌了大量的截图和步骤说明，告诉你“点这里，然后点那里”，仿佛在教人如何操作一台机器，而不是如何进行数据思考。比如在讲述如何计算描述性统计量时，它只是简单地罗列了Excel中`AVERAGE`、`MEDIAN`、`STDEV.S`等函数的用法，但对于这些统计量背后的含义、它们在不同数据分布下的适用性，以及它们如何指导后续的分析步骤，书里几乎没有深入探讨。我发现自己看完一个“典型实例”后，依然不清楚在面对真实业务问题时，应该先计算哪个指标，以及为什么。这种“知其然而不知其所以然”的学习体验，对于希望建立稳固统计思维的读者来说，是非常不利的。它更像是一本操作手册的合集，而非一本思维导论。

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这本号称“Excel统计分析典型实例”的书，说实话，我看完之后感觉它更像是一本关于数据可视化的入门指南，而不是一个深入的统计分析教材。全书花了大量的篇幅去讲解如何利用Excel的各种图表功能，比如柱状图、折线图、饼图乃至更复杂的散点图和箱线图，来“美化”数据。虽然图表做得确实漂亮，色彩搭配也比较讲究，但对于真正需要进行严谨统计推断的读者来说，这本书提供的帮助非常有限。比如，它在讲解回归分析时，仅仅停留在如何点击菜单生成回归线的层面，对于如何解读R方、P值，或者如何判断模型假设是否成立，几乎是避而不谈。我期待的是能看到如何用Excel进行更深层次的假设检验，例如方差分析（ANOVA）或非参数检验，但这些内容在书中几乎找不到。对于那些只想让自己的PPT报告看起来更专业的初学者，或许这本书能提供一些快速上手的技巧，但若想借此掌握统计分析的精髓，恐怕要大失所望了。它更像是为那些需要快速做出一份“看起来专业”的图表的人准备的工具书，而非一个扎实的知识体系构建者。

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啊 神器！

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