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寄语:
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内容简介:
一个糟糕的创意,
n一个异想天开的媒体策略,
n一个和目标用户完全驴头不对马嘴的明星代言,
n……
n无效的营销等同于谋财害命。
n资源有限、对手凶猛的碎片化时代,
n如何突破资源与经验的瓶颈?
n如何找对目标用户,抢占用户心智?
n如何选择高的推广渠道?
n如何为企业选对并且用好代言人?
n如何准确地知晓你的营销症结?
n如何洞悉用户感受,做高效有用的人群画像?
n如何利用数据导出营销策略并量化营销效果?
n……
n
这本书教给你一套经过实战洗礼过的策略 执行方法,这套方法曾帮助近百家企业科学地优化营销决策,精准地帮他们找到了引爆产品的通路。通过多维度数据分析、策略性颠覆、抢占用户心智武器帮助营销人突破经验与资源限制,数据、人性与策略,将数字变成与消费者有感情的对话,帮助公司、团队和个人建立完善的数据营销思维。
书籍目录:
章:营销进化的新纪元:大数据时代
n大数据为什么火?数据时代对于营销人来说意味着什么?如何辨别那些挂羊头卖狗肉的虚假大数据?有了数据,营销人是不是可以为销售负责了?面对大数据对营销工作带来的冲击,营销人应当如何应对?
n(一)鬼魂般的大数据和哗众取宠者
n 人人都爱大数据
n 怪圈一:“谈及者众,知其者寡”的鬼魂怪圈
n 怪圈二:受“挂羊头卖狗肉者”蒙蔽而落入的轻信怪圈
n怪圈三:“过度神化”的盲从怪圈
n(二)大数据时代对营销人的挑战
n 宿命般的变革
n 老红海中的新生机
n(三)开始”or“做好”,哪个更重要
n 不用完全准备好,先开始
n 小发现也有价值
n(四)营销人应该如何对销售负责
n 业务范畴扩大与对销售负责
n 打破数据孤岛与对销售负责
n 对销售负责与数据舵手
n小结:本章思维导图
n第二章:你的营销策略为什么总出错?
n为什么再英明的老板也会提出错误的营销目标?老板视角和营销视角有何不同,数据是怎样帮助分辨的?目标人群画像是什么?为什么人群画像对制定营销决策如此重要?为什么说大部分画像都做错了?正确的人群画像方法是什么?数据如何帮助品牌找对竞品?为什么说:做“正确的事儿”比“把事儿做得正确”重要得多?战略上失策会发生哪些血泪故事?数据化思维的营销工作模式是怎样的?跟以前有什么不同?
n(一)症状一:盲从老板
n 甲方与营销人:相爱相杀
n 老板视角 VS 营销视角
n 空气净化器的“营销视角”
n 营销视角的数据解读
n(二)症状二:瞄错人群
n 目标人群是否越“大”越好
n 专车 APP 的“小圈子”目标人群
n 你的“人群画像”为什么总没用
n 元数据、行为数据与态度数据
n 态度数据:帮助营销判断的幕后之手
n“陈欧体”背后的人群画像
n 人群画像模型
n(三)症状三:“没有”竞品
n 用户数据告诉你那些“竞品”的事
n 竞品的数据锚定
n(四)大数据眼中的营销“道”与“术”
n 拯救那些“浪费的钱”:花给谁
n 那些“浪费的钱”:花在哪儿
n 大数据时代下的营销操作新流程
n 营销人的售前数据服务
n小结:本章思维导图
n第三章:代言 & 赞助,如何才能不盲目?
n企业选代言人怎么选?在商业赞助行为的背后,数据如何帮助评估,如何提高营销效率?
n(一)反面教材:那些失败代言教给我们的事
n 当红明星的失败代言
n 任静付笛声夫妇的“代言风波”
n 奇怪代言逻辑大揭秘
n 企业什么时候需要代言 & 赞助
n(二)代言 & 赞助的阶段
n 代言 & 赞助的几种形式
n 代言 & 赞助的阶段
n(三)前期:选择,没那么简单
n 营销目标与 KPI 设定
n 谈一谈企业的明星代言
n 特质匹配和影响力人群
n 代言风险预估
n(四)中期:执行数据也能影响策略
n 执行影响策略:数据的元认知调解力
n 口碑聆听、社会化聆听与策略优化
n(五)后期:告别“会做不会说”的窘境
n 代言 & 赞助评估
n 品牌 / 产品收益评估
n 品牌 / 产品的营销诊断
n小结:本章思维导图
n第四章:提高营销效率的数据法宝
n为什么说大部分人都在瞎订KPI ?盲目设定KPI 会怎样?什么叫作量身定制和目标的数据解构?哪些数据方法可以帮助品牌跨界营销?执行数据甚至可以优化战略决策,这是怎样发生的?在数据时代,营销数据都包括什么?“用户之旅”有哪些变化?不同类型的数据的长处和短处是什么?
n(一)KPI 与营销目标的数据解构
n 缺乏评估标准的窘境
n KPI 应当怎样设?
n 营销目标的数据解构
n 那些不为人熟知的数据维度
n 核心指标
n 参照物与对比分析
n(二)用数据帮你营销跨界
n 数据与“品牌跨界合作”(Co-branding)
n 数据与热门话题借势
n(三)品牌的数据听诊器
n 加速度下的“用户之旅”
n 品牌的营销数据分类
n 论数据的不
n 数据听诊器问诊
n小结:本章思维导图
n第五章:营销数据分析师
n营销数据分析师这个职业怎么样?需要哪些素养?如何成为一名合格的营销数据分析师?
n(一)创意艺术家 VS 数据理性派
n 科学家还是“技术宅”?
n 营销数据分析师在做什么?
n 创意艺术家 VS 数据理性派
n(二)能力和素养
n 价格与价值
n 跨界的知识格局
n 开放态度与我们应该担当什么
n “讨人嫌”的“死磕”精神
n(三)一个舵手的独白
n 没有怀才不遇的分析师
n 脱缰的大脑和炫酷的职业
作者介绍:
王泽蕴:
n奥美公关数据分析总监,奥美公关数据部负责人,“在行”数据类排名第1的百单咨询师,人群画像3C九宫格模型和商业目标数据解构模型研发者。
n在数据营销领域,她曾陆续推出了多个主题培训课,包括:《被误解的大数据》《商业目标解构模型》《数据有故事》(奥美集团2015年核心员工内训课程)《问卷法和营销》(奥美公关内部培训课.2015)《聊一聊数据的坏话》(奥美集团员工培训-Ogilvy 10堂课之一,2016)《当营销遇上数据》(长江商学院前沿课,2015)……
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原文赏析:
对于刚入门的分析师来说,大部分的公司虽然一腔热血,却并没有形成体系化的数据管理与人才培养的模式。分析师虽然顶着一个比较时髦的身份,但往往是通过做了一些项目,然后靠累积的个人经验来做事。如果公司本身的业务类型相对单一,人才的成长过程就要漫长一些。但是,市场上的分析师身价却在节节高升。于是,很多仅仅有了部分经验的人,会为了高薪,着急地跳槽去别的公司。就这么周而复始。这样的轮回并不利于分析师能力的成长,一个看起来有多年经验的分析师,有可能只是一类经验用了很多年。
还有一种低估的情况。
用人方,有时因为付不起高薪,会选择先找一个初级的人,低薪招进来,以图慢慢培养。但是矛盾的是,一个合格分析师的养成,需要大量的时间精力投人,以及丰富的项目经验,刚入行的人往往很难快速为企业带来效益。而用人方常常因为看过太多大数据神迹一般的案例,误以为所有的分析结果,都应该是倞天地泣鬼神的。如果自己的分析师做不到这一点,那么,就只能恨铁不成钢的给低薪了。
对于分析师来说也是有苦难言。自身能力和企业要求不能匹配,现实环境又不是一个良好的成长环境,于是进入了一个死循环。
分析师最难的工作,是作为舵手,如何准确地定位问题;然后是作为桥梁,如何做好问题的“翻译”;最后才是科学高效地解决问题。
在做分析的过程中,需要很多跨界的知识。比如说在做问卷调研的过程中,分析数据的能力固然重要,逻辑也很重要。但还需要有话题所属行业的知识,社会学和心理学的知识。
比如,在设计问卷的过程中,我们会把所有敏感性的问题在顺序上面往后放,让大家填写到最后几个问题时才看到,并且并不设为必答题。例如问到大家薪水、体重这样的问题。这背后的原因是从心理因素考虑的:如果打开一个问卷,看到的第一个问题就是问薪水,很多人会立刻产生反感,不愿意再填写问卷。但是放到最后,很多人会因为“已经填写到最后了”这样的理由而答完。或者依然不愿意答,也没关系,因为不是必答题跳过就好了。但如果是必答题呢,就会有人因为实在不愿意回答随便选一个选项。
这样子设计,在分析的时候,虽然这个题的样本数比其他问题要少,但只要数量不低于统计所需的下限,结论并不会受到影响,相反,收回的答案准确度还要更高。
这就属于从心理学角度出发的考量了。
调研结果表明:“产品设计出色”并不应该是营销重点。也就是说,如果该企业大力推广的是外形美观这个点,无法令目标人群更愿意购买“完美一号”。
之所以设定这一群人做调研,因为他们能反映的正是当下市场上消费者的心声,而且由于这件事对他们来说刚刚发生/即将发生,对很多具体的选项,答案会更加精准。
有一道题是这么问的“当你做购买决策时,最在意以下哪三项?”
结果显示:外形美观这件事的重要度排名倒数第三名(见下图,部分选项略)。
“人群画像”不应该是流水线产品,而应该是量体裁衣的。回到本节最开始的那个问题:怎样判断一个“人群画像”是否合格?
答案即简单也困难:画像结果能否帮助企业导出有因果关系的营销策略。
人群画像”对于营销人的意义是:为品牌找到正确的目标人群,并了解正确影响人群的方式方法。因此,如果不能帮到营销决策,画像就算使用的数据再多再复杂,也是不合格的。我们要怀抱着“要为了帮助决策而努力”的目标整理和分析数据,而不能陷入类似“看,我们可以分析这么多、这么复杂的数据”的炫技误区。炫技并不是做画像的目的,有用才是。
品牌( company):品牌/产品的现有用户是哪群人?这群人有哪些共性是对营销决策有价值的?
品类( Category):品牌/产品所属的品类是什么?这个品类下的现有人群是什么样的?这群人有哪些共性是对自身品牌的营销决策有价值的?
竞品( competition):品牌/产品目前的竞争对手是谁?竞品目前的用户是谁?这些人中有哪些是自身品牌想争取的,如何争取这群人?
营销方向并没有经过验证和调整,有可能存在战略上面的偏差
从战略到战术的推导存在标准和因果不清晰的情况,因此造成了一次又一次的重复修改;
执行过程中缺乏实时优化,活动效果基本全部依托于方案本身的质量;
没有清晰客观的数据评估的标准(KP),营销的效果是否现了营销目标缺乏科学的判断;
重要的营销数据并没有被要善的积累。
其它内容:
编辑推荐
适读人群 :1、t销售及营销从业者 2、t广告人、品牌管理者 3、t电商运营人员
奥美内部培训,揭开奥美高创意、高实效背后的核心理念与方法。
n驾驭数据、人性与策略,将营销变成与消费者有感情的对话。
n一线案例逐一拆解,在案例中论方法,在事实中定策略。
n理论务实,接地气不自嗨;方法直接,低门槛高实操。帮助公司、团队和个人建立完善的数据营销思维。
n奥美大中华区董事长、WPP大中华区董事长宋秩铭作序推荐!
n北京奥美集团总裁滕丽华、知名自媒体人同道大叔、国双科技席联总裁李峰、知微创始人&CEO 于霄一致推荐!
书籍介绍
这本书教给你一套经过实战洗礼过的策略+执行方法,这套方法曾帮助英特尔、腾讯、华为、奔驰等百家企业科学地优化营销决策,精准地帮他们找到了引爆产品的通路。通过多维度数据分析、策略性颠覆、抢占用户心智三大武器帮助营销人突破经验与资源限制,驾驭数据 、人性与 策略,将数字变成与消费者有感情的对话,帮助公司、团队和个人建立完善的数据营销思维。
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不仅速度快,而且内容无盗版痕迹。
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挺好的,书籍丰富
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书籍真实打分
故事情节:7分
人物塑造:9分
主题深度:8分
文字风格:6分
语言运用:6分
文笔流畅:8分
思想传递:4分
知识深度:3分
知识广度:3分
实用性:5分
章节划分:4分
结构布局:8分
新颖与独特:7分
情感共鸣:4分
引人入胜:8分
现实相关:9分
沉浸感:8分
事实准确性:5分
文化贡献:5分