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douban评分略低啊,感觉比很多胡吹的书用心多了啊,虽然感觉没什么乐趣。
通过大数据定位四类客户,爱品牌爱花钱,爱品牌不爱花钱,不爱品牌爱花钱,不爱品牌不爱花钱。挺无聊一本书,估计一页纸就够了。
技术的时代也离不开魔术师
讲的比较浅,涉及具体策略等于什么都没说。
看看一个顶级广告公司做BI的人带来的讲述方法。演讲可以用。
有启发的~
某些例子有趣
数据技术在营销中的应用,发现和区分客户,蛮实用,但是看完没太多印象
抛开了对大数据的夸夸其谈,而是落实到具体如何让客户的数据驱动企业提升利润。干货!
现在看到大数据就想吐
四类客户,爱品牌爱花钱,爱品牌不爱花钱,不爱品牌爱花钱,不爱品牌不爱花钱。就这样
2016(10、13)为什么我觉得这本书很不错?思路很好,虽然没有一步步操作指导,但是给了很多灵感,后续内容自行补上呗~
已自身经验讲解数据在营销活动中的应用,但以思路为主,讲的不够细致。
开头不错 读下去就一般
关于量化分析在营销领域的应用,以及奥美的实践方式,还是比较有启发的,那些天天嚷着要看数字的公司,又有几个可以在内部真正贯彻到底呢?
看了很有启发,对于做市场和运营都有帮助。中文书名,实在太鸡贼了,本书内容和大数据一毛关系都没有,英文就很实在嘛Sexy Little Numbers……
这个时代真可怕...才几年时间,书中讲的就快过时了...
还不错,就喜欢这种定量研究者清晰的思路
看了第一章就对隐私这个问题非常担心;书本身值得一看;越往后专业性越强,建模之类的外行看着就是不太懂
+2014.12.1+ 聚焦到每个营销点上的小数据,形成一套完整数据模型。整本书逻辑性还是相当不错,层层推进加案例。工作方法→区分客户→价值交换→营销范围→预算→测量。后半部预算及测量更偏重数据~ 值得琢磨。
> 大数据营销
0 有用 灵姝 2014-06-09 19:58:52
douban评分略低啊,感觉比很多胡吹的书用心多了啊,虽然感觉没什么乐趣。
0 有用 ILoveRMB 2014-04-03 19:05:41
通过大数据定位四类客户,爱品牌爱花钱,爱品牌不爱花钱,不爱品牌爱花钱,不爱品牌不爱花钱。挺无聊一本书,估计一页纸就够了。
0 有用 大宝 2015-07-08 10:07:37
技术的时代也离不开魔术师
0 有用 惜知猫 2014-09-18 19:21:31
讲的比较浅,涉及具体策略等于什么都没说。
0 有用 福娃迎迎 2014-03-28 11:25:54
看看一个顶级广告公司做BI的人带来的讲述方法。演讲可以用。
0 有用 Keane 2014-11-11 22:14:27
有启发的~
0 有用 大猫 2014-04-12 21:55:42
某些例子有趣
0 有用 击无 2015-03-23 22:38:12
数据技术在营销中的应用,发现和区分客户,蛮实用,但是看完没太多印象
0 有用 waynehuang 2014-02-07 13:14:33
抛开了对大数据的夸夸其谈,而是落实到具体如何让客户的数据驱动企业提升利润。干货!
0 有用 lxghost 2015-01-08 00:08:21
现在看到大数据就想吐
0 有用 小土刀 2015-03-27 09:44:54
四类客户,爱品牌爱花钱,爱品牌不爱花钱,不爱品牌爱花钱,不爱品牌不爱花钱。就这样
0 有用 盒裝CD 2016-03-30 18:19:59
2016(10、13)为什么我觉得这本书很不错?思路很好,虽然没有一步步操作指导,但是给了很多灵感,后续内容自行补上呗~
0 有用 ohho 2015-12-14 15:13:20
已自身经验讲解数据在营销活动中的应用,但以思路为主,讲的不够细致。
0 有用 某种存在 2016-02-11 13:05:43
开头不错 读下去就一般
0 有用 奇迹的彬 2015-04-19 19:45:51
关于量化分析在营销领域的应用,以及奥美的实践方式,还是比较有启发的,那些天天嚷着要看数字的公司,又有几个可以在内部真正贯彻到底呢?
0 有用 striker 2015-06-23 16:19:22
看了很有启发,对于做市场和运营都有帮助。中文书名,实在太鸡贼了,本书内容和大数据一毛关系都没有,英文就很实在嘛Sexy Little Numbers……
0 有用 木鱼醪糟 2014-05-14 23:27:31
这个时代真可怕...才几年时间,书中讲的就快过时了...
0 有用 三茶 2015-07-04 12:14:44
还不错,就喜欢这种定量研究者清晰的思路
1 有用 少年A 2014-09-16 12:04:13
看了第一章就对隐私这个问题非常担心;书本身值得一看;越往后专业性越强,建模之类的外行看着就是不太懂
0 有用 BTcooky 2014-12-01 15:03:38
+2014.12.1+ 聚焦到每个营销点上的小数据,形成一套完整数据模型。整本书逻辑性还是相当不错,层层推进加案例。工作方法→区分客户→价值交换→营销范围→预算→测量。后半部预算及测量更偏重数据~ 值得琢磨。