在传统的营销模式中，人们只是根据自身积累的数据进行分析研究，掌握客户的一些关键信息之后，组织开展相关营销活动。但受制于技术、数据量等，往往都是从经验出发，偏向定性，缺乏量化的营销能力。在传统营销模式中，数据起着辅助或者说补充作用。随着时代的不断发展，数据的获取以及处理能力大幅度提升，数据对于营销模式的影响越来越大。用好数据，已经成为现在营销领域的重要手段或者说核心能力。其也使量化的营销可以实现。 本书以营销人的基本认知标准为基础，结合作者多年在数据营销领域的经验，对数据营销的相关概念进行了深入浅出的诠释，基于数据营销的优势、方法与流程，从构建用户画像、发掘用户需求、打开营销“脑洞”、个性化营销、O2O模式、智能化广告、移动端互联网营销等方面切入，分析数据给营销带来的助力，教你运用数据来衡量营销效果，并对数据营销未来的发展趋势进行了分析，从海量到精准，从全面到细微，借助数据的力量，让你能够精准锁定客户，挖掘发展机遇，规避营销误区，降低商业风险，成功跨越传统营销与数据营销之间的鸿沟，有理论、有案例，实战干货，内容丰富，是一本全面、实用、简单的数据营销商业应用宝典，便于读者更好地领会数据营销

di一章 
量化营销是企业运作的生命 互联网时代，在**营销成为趋势的现在，用数据驱动营销是众多企业营销���根本动力。不论是直接管理、执行或支持市场营销活动的经营管理者、营销策划经理、销售负责人、数据分析员，还是虽然不直接参与营销工作，但希望能够洞察市场营销实际效果的非市场营销人员，都需要先了解清楚数据与营销之间的微妙关系。 无处不在的数据
全球知名咨询公司麦肯锡声称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产力增长和消费者盈余浪潮的到来。” 事实证明，数据特别是当前数据在环境学、生物学、物理学，以及金融、军事和通信等领域已经蔚然兴起，其广泛而快速的发展已经引起了人们的关注。 华尔街“德温特资本市场”某公司的**执行官每天都在做着一项同样的工作，这项工作就是每天依托数据相关的电脑程序，对全球3.4亿条微博账户的评论和留言进行分析，进而得出民众情绪方面的相关数据，用0~50分的标准进行打分，根据分析结果，这位**执行官再对手中数以百计的股票进行处理。这一招给这个公司带来了显著的成效，每个季度，这个公司都可以在原有收益的基础上再提升7%的收益率。
谈及经验，这位**执行官的法则就是：开心就买，焦虑就抛。这个判断原理很简单，如果所有人看起来都比较高兴，那就大胆地买入。如果大家的焦虑情绪爆棚，那就果断抛售。 这个案例为我们生动地诠释了数据的神秘力量，亚马逊前任**科学家曾说：数据是新的石油。这句话毫不夸张，当前数据的获取、储存、搜索、共享、分析，乃至可视化的呈现已然成为炙手可热的重要研究课题。在移动互联网和数据处理能力不断提升的今天，数据呈现以下四个特征。
一、信息海量
对于海量的数据来说，首要的特征就是数量，其起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T）。有人曾形容面对和注视数据时的体验，感觉像用上帝之眼俯视人间的点点星光，一切尽在掌握之中。
二、类型繁多
数据并不只是单一数据，而是有很多的种类。比如图文、数据、日志、图案、音频、视频、位置等，通过复杂的数据处理之后，都变成了有用的信息。
三、价值较低
信息海量与类型繁多也会导致数据的信息价值密度比较低，还需要人们经过更为强大的计算机数据处理功能，把这些价值较低的信息进行提炼，提高对数据的利用率。
四、速度快效率高
数据之所以能够快速应用，得益于其处理速度快、效率高的特征，这也是当前数据挖掘区分于传统数据分析的关键所在，能够化地提升相关数据活动的效率。也可以说，数据时代，对人们驾驭数据的能力提出了全新的挑战。
基于以上四个特征，数据分析和挖掘已经不再是人们眼中的新科技、“高大上”技术，而是渗透在各行各业之中，融入人们的工作与生活的方方面面，无论是在政府办事大厅、景区、银行，还是在商场、农贸市场、加油站，都能实实在在地感受到数据的存在。数据量和数据处理能力，也就是说，数据是信息通信技术高度发展的结晶，可以帮助人们向更**的智能阶段发展，而不只是局限于追求效率。无处不在的信息知识和采集终端为我们采集到了海量数据，也为我们提供了强大的计算能力，造就了一个与物质世界相平行的数字世界，数据已经无处不在。 量化营销是什么？
笔者认为所谓量化营销，就是通过数据对营销中的各个环节进行赋能。比如通过数据找到用户需求、构建用户画像、营销方式决策、营销过程监控、营销结果衡量等。拿营销结果衡量举例，很多公司在做营销推广的时候，往往会遇到这样的情况：感觉广告费有很多浪费，但是却不知道具体浪费在了哪些地方；做了品牌推广活动，知道有效果，却并不知道这个活动的效果对于公司品牌的建设到底有多大的影响；选择了适合自己产品和公司的营销和营销模式，多管齐下开始做营销，但是却无法判断哪种方法和模式更有效果。

di一章 量化营销是企业运作的生命 无处不在的数据 / 2 量化营销是什么？ / 5 营销必须拥抱数据的理由 / 8 数据背景下量化营销的特点 / 12 第二章 量化营销的现状和问题 数据在营销中的应用现状 / 18 数据驱动营销的错误认知 / 22 第三章 量化营销：用数据构建用户画像 你真的了解用户画像吗？ / 28 为什么要构建用户画像 / 32 洞悉用户标签和分类 / 36 构建用户画像的步骤 / 40 用户画像的数据分析法 / 44 QQ音乐如何猜你喜欢？ / 47 第四章 量化营销：用数据发掘用户需求 搞清楚需求与发掘 / 52 用数据发掘客户需求的方法 / 56 沃尔玛“啤酒与尿布”故事背后的秘密 / 63 银行围绕客户的“人生大事”进行交叉营销 / 67 第五章 量化营销：用数据打开营销“脑洞” 传统营销策略存在的问题 / 70 用数据来决策 / 74 数据对传统营销策略的促进 / 78 数据优化营销策略的渠道 / 82 沃尔玛的“顾问式营销” / 86 第六章 量化营销：用数据搞定个性化 个性化营销的内涵 / 92 个性化营销三步走 / 96 **头条的个性化**模式 / 100 亚马逊上线新功能“My Mix” / 104 优衣库使用数据实现“零库存” / 108 第七章 量化营销：用数据助力O2O O2O不能没有数据思维 / 114 营销型社交O2O平台的数据玩法 / 117 可口可乐这样走近客户 / 121 猫眼电影发布数据 / 125 第八章 量化营销：用数据实现广告智能 智能化广告时代已经开启 / 130 智能化是对广告行业的重构 / 134 数据让你重新认识自己 / 138 数据让爱奇艺的视频广告更懂你 / 141 百度广告利用数据限度与用户需求契合 / 145 第九章 量化营销：用数据玩移动互联网营销 移动端量化营销的趋势 / 150 数据背景下的手机疯狂购物 / 153 移动端数据运用让营销更精准 / 158 数据时代微信的三大商业价值 / 161 网易云年度歌单刷屏 / 164 第十章 量化营销：用数据衡量营销效果 营销数据分类、获取和分析 / 170 判断营销数据质量的九个标准 / 173 衡量营销效果的常用方法 / 177 第十一章 量化营销：未来营销发展的新趋势 数据技术会为营销带来更多价值 / 180 数据将成为企业的核心资产 / 183 客户需求仍是导向 / 186