新書推薦：
《
引爆流量：轻松打造爆款短视频
》
售價：NT$
352.0
《
数学史概论
》
售價：NT$
500.0
《
中国民用飞机图志1912—1949
》
售價：NT$
449.0
《
独学术：如何独立学习并拥有自己的创见
》
售價：NT$
254.0
《
变频正弦混沌神经网络分析与设计
》
售價：NT$
296.0
《
人性、股市与兴衰周期
》
售價：NT$
337.0
《
来自苏格兰的帝师：庄士敦爵士的生平与时代（1874—1938）
》
售價：NT$
449.0
《
海德格尔文集：宗教生活现象学
》
售價：NT$
704.0
|
| 編輯推薦： |
|
★ 源自字节、美团、京东的工作方法论！★ 巨量引擎前营销策略总监力作！★ 文科生也能秒懂的商业销大数据方法论！★ 用数据帮企业赚钱和省钱的最快方法！★ 成为利用数据做出明智决策的营销高手！★ 以商业营销场景为核心，有趣、有料又好用！第1部分，营销和数据的前世今生。建立“营销”和“大数据”领域重要概念的共识。第2部分，“大数据”时代下的营销真相。讲解硬核数据监测原理，分享行业的发展趋势和职业新可能。第3部分，入门三部曲：从0到1做好营销数据分析。说明学习数据分析的思路和方法，可能有颠覆性认知，比如“有些时候，看报告比写报告更重要”。第4部分，工具箱：入门商业分析的MNK（最少必要知识）。只需要最重要的几个方法，就不再是数据分析“小白”。
|
| 內容簡介： |
|
想象一下，你是一位侦探，而数据是揭开商业谜题的线索。本书将带你踏上一段奇妙的旅程，探索营销世界中的数据宝藏，并帮助你成为一位“商业侦探”。从“大数据”的起源到最新趋势，从广告监测到社交媒体分析，本书用通俗易懂的语言和趣味化的比喻，带你深入了解营销数据的世界。你将学习如何像侦探一样解读数据，寻找商业真相，并最终成为一位能够利用数据做出明智决策的营销高手。不论你是想要转型的传统营销人，还是想要了解业务的技术同事，抑或是对数据充满好奇的探索者，这本书都能为你提供宝贵的知识和工具。让我们一起开启这场数据之旅，探索营销世界的无限可能!
|
| 關於作者： |
付宇骄
营销数据分析资深专家，曾任字节跳动旗下巨量引擎营销策略总监，现就职于即时零售行业头部公司担任营销洞察工作。曾任品友研究院、CDA数据分析师认证机构数据分析讲师巨量学认证讲师。
中国人民大学新闻传播专业研究生毕业后，在中国领先的数据解决方案提供商 AdMaster和被誉为“营销界小米”的 Social Touch等知名企业中负责数据洞察工作。服务过宝洁，欧莱雅、蒙牛、英特尔、华为、华硕、滴滴、万科等品牌。
曾在悉尼旅居一年，负责澳药集团的营销工作。回国后，加入字节跳动。如今，她踏入即时零售行业顶尖企业，继续在营销和数据洞察领域发挥其专长。
2016年，她在新西兰举行的第八届国际广告公关论坛上发表演讲，分享她的数据洞察智慧。2017 年，她创办了数字营销分享交流学习社群，致力于解决营销与数据之间的隔阂推动两个领域的融合，为行业培养了更多数据驱动的营销人才。
|
| 目錄：
|
目 录
前 言 商业数据就像侦探小说
致 谢
测试题
第1部分 营销和数据的前世今生
第1章 营销这个商业游戏，谁在玩 2
1.消费者：游戏的起点 3
2.商家：游戏玩家 6
3.媒体：从媒介到游戏规则制定者 9
4.营销公司：游戏方法论探索者 11
5.第三方公司：裁判 13
思考练习 15
第2章 数据帮助营销决策 16
1.数据是资源，也是生意 16
广告主：要么省钱，要么赚钱 17
媒体和营销公司：钱没白花 18
第三方公司：数据积累和沉淀 19
2.数据与营销的关系在互联网时代之前已经存在 20
量化研究：媒体和消费者的两个面向 20
质化研究：人机协同下的技术发展 24
传统营销效果评估方法的局限性 26
“大数据”时代到来 27
3.对“大数据”的误解与修正 30
数据≠数字（Data≠Number） 30
大≠多，数据多不一定能解决问题 32
“大数据”就是比“小数据”好吗 33
去除技术滤镜，数据原本很简单 34
思考练习 36
第2部分 “大数据”时代下的营销真相
第3章 营销模型的变与不变 40
1.营销模型中的“变”量 40
从商家视角到消费者视角：4P与4C 41
从被动到主动：AIDA与AISAS 42
从广告到经营：AARRR与AIPL 44
从转化到分享：“漏斗”与“波纹” 46
从线性到乱序：5A 49
2.营销模型中的“不变”量 50
整合营销下的POE模型 51
POE模型与数据业务的关系 54
思考练习 55
第4章 Paid Media：浪费的广告预算去哪儿了 58
1.广告监测的基本原理 58
消费者在媒体上看广告 59
品牌方针对媒体类型分配预算 62
互联网广告排期 63
互联网广告计费方式 67
第三方公司如何监测媒体 69
2.广告监测的维度和指标 74
基础指标 75
监察指标 78
优化指标 81
3.案例：广告监测评价媒体效果 83
媒体许诺的曝光点击是否达标 84
是否存在异常数据 86
未来投放有哪些优化空间 88
思考练习 92
第5章 Owned Media：用户来看我，我好看吗 94
1.自有网站和H5的监测原理 95
从HTML说起 95
消费者进入品牌网站之前 97
品牌方针对自有网站的监测 99
2.网站和H5监测的指标 100
基础指标 100
兴趣评估指标 104
热力图插件 106
3.案例：网站监测评价活动效果 108
案例1：异常数据排查 108
案例2：广告和网站优化分析 110
思考练习 113
第6章 Earned Media：社交数据撬动粉丝力量 115
1.社交媒体和数据的基本概念 116
社交媒体与社会化营销 116
社交数据的获取、解析、结构化 118
2.社交媒体数据的指标 119
互动指标 120
舆情指标 120
关系指标 122
指标解读误区 123
3.案例：社交媒体数据分析的5大场景 125
日常舆情监测与活动效果评估 126
品牌负面处理和危机公关 129
消费者需求挖掘与新产品探索 132
代言人与KOL选择 134
账号分析与客户关系管理 138
思考练习 142
第7章 POE模型下的行业变革与机会 148
1.Paid Media：程序化广告与动态优化 149
程序化广告趋势成为共识 149
数据如何在程序化广告中发挥作用 154
从投放程序化到创意自动化 156
2.Owned Media：从营销数字化到经营数字化 158
第一、二、三方DMP 158
DMP，CRM与CDP 159
从数据分析到IT项目管理 161
3.Earned Media：从社交媒体到社会化运营 165
数据助力互联网社交化运营 165
从Web2.0到Web3.0的新可能 167
思考练习 169
第3部分 入门三部曲：从0到1做好营销数据分析
第8章 营销数据分析的第一步：理解数据 173
1.测试你的Data Sense 174
我的工资有没有拖后腿？—平均数和中位数 176
为什么总是广东省第一？—绝对值与大盘值 178
分母太小，百分比无意义—比例与绝对值 180
2.数据统计的基本概念 181
数据的类型 181
数据的集中趋势描述 183
数据的离散程度描述 185
思考练习 187
第9章 营销数据分析的第二步：模仿学习 190
1.粗读报告要看四件事 191
研究目的 191
数据来源和数据获取方式 193
维度和指标 197
研究的有效性 201
2.营销报告模仿实例 202
一份报告怎么看 202
日积月累怎么做 211
思考练习 214
第10章 营销数据分析的第三步：创造实践 215
1.完成数据分析报告的流程 215
需求沟通 217
报告框架和流程规划 218
数据收集和整理 223
可视化和产出洞察 225
结论汇报和校正 229
2.完成第一份数据报告 231
拿自己的数据来练手 232
找公开数据来研究 239
思
|
| 內容試閱：
|
前 言
商业数据就像侦探小说
小时候，我特别喜欢看动画片《名侦探柯南》。那时候家里不富裕，也没有什么想要买漫画书来看的想法，到了寒暑假，就会盯着电视里的点播频道，总会遇到有人来点播这个动画片。前前后后看了一些，可也记不得什么了，但还是有一种莫名的开心。
后来长大了，不怎么看动画片了，开始喜欢看《少年包青天》这样的案情电视剧，再后来看《伪装者》这样的谍战剧，又或者情节紧凑的《琅琊榜》《庆余年》……我发现，不光我喜欢，父母喜欢，身边的同事、老板也喜欢。
大家喜欢的是侦探故事吗？—是，也不是。或许，大家喜欢侦探故事，是因为好奇心，人们有对追求“真相”的本能向往，而这些故事恰恰给人们一种途径，去了解发现真相的过程。
为什么写这本书
我作为一个文科生，在读新闻传播专业的时候做过很多和新闻相关的实习，在报纸、杂志、广播、电视媒体等传媒单位都实习过。直到在一家咨询公司实习，研究地铁广告的投放效果时，我惊讶而幸运地发现：在文字、图像、声音、视频背后，还有一个东西在用宏观的视角探知媒介的真相—数据。
我毕业进入营销行业的时候，正是“大数据”概念盛行的时候，但当时能说清楚什么是“大数据”的人并不多。我从国内首批互联网广告监测公司做起，研究数据是如何影响营销决策的：从广告的营销，到社交平台的发展，再到电商成为人们生活的一部分……越来越多的数据可以被追踪和度量，也从更多维度影响企业的决策。
在我的工作里，因为需要通过数据来衡量媒介的效果或者一些消费者的洞察，所以总有一些“惊喜时刻”（英文里叫“Aha Moment”，就是突然发现了一件意想不到的事情）：遇到一个难解的问题，看到一个和自己所想不一样的数据，然后抽丝剥茧，探知背后的原因。这个过程很像在数据的海洋里做侦探，发现商业的真相。
有时候是一个洗发水客户突然受到了第二梯队竞争对手的威胁，而其实在舆情上早有端倪；有时候会发现，一个饮品有很多种“喝法”，而消费者自己创造的“喝法”能带来更多的销量。在商业社
会，很多真相有待我们挖掘，这些真相的获取会直接影响商业决策。
同时，面对数字化的挑战，每个人在生活决策和消费决策中，很多时候也需要了解更多的真相，数据让我们能够从一个侧面更准确地把握和了解真相。
写这本书，就是希望能够把在营销中的商业数据洞察分享出来。一方面，希望读者了解到数据在营销中的价值；另一方面，用通俗的描述和趣味化的语言，让更多人知道，用数据了解商业真相没有那么难，文科出身的我可以做到，很多人也可以做到（很多时候我们会不小心把文理对立起来，其实并非如此）。当然，了解真相的方式有很多，不止数据一种。只是，希望当数据就在我们手上的时候，我们不会因不能正确解读数据而做出错误的决策。
这本书会以商业中的营销场景为核心，分四部分展开。
第1部分（第1章和第2章），营销和数据的前世今生。这部分会先建立“营销”和“大数据”领域相关重要概念的共识。
第2部分（第3章到第7章），“大数据”时代下的营销真相。这部分会讲解硬核的数据监测原理，线上的广告、网站数据如何监测，社交媒体数据如何分析，线上线下数据如何打通等，同时也会分享行业的发展趋势和职业新可能。
第3部分（第8章到第10章），入门三部曲：从0到1做好营销数据分析。这部分会说明学习数据分析的思路和方法，可能会有一些颠覆性的认知，比如“有些时候，看报告比写报告更重要”。
第4部分（第11章和第12章），工具箱：入门商业分析的MNK（最少必要知识）。这部分会让你做到使用Excel和PPT的时候上手不再是“小白”。
哪些“商业侦探”需要这本书
这本书里的很多子问题，或许能够在网络上找到答案，但这本书会让你更加系统地了解营销与大数据的知识，希望这本书是一根线，能帮你牵出数据分析的“大线团”。在写作之前，我收集了公众号读者、在数据分析机构讲课时的学员以及同事同行的反馈，希望能够帮更多朋友完成“营销数据入门”，因此尽可能用简单易懂的语言和通俗的比喻贯穿本书。如果读了这本书，读者觉得“一层窗户纸”被捅破了，我想我的目标也就达成了。这本书尤其可以帮助到以下三类人群。
想要跟上时代的传统营销人。
营销数字化是一个必然的趋势，未来会有越来越多的营销节点能够做到数据的“可追踪、可度量”。如果说20世纪60年代开始的以创意（Big Idea）为主导的营销世界需要《理解媒介：论人的延伸》这样的传播学著作的话，21世纪可能需要一本帮助大家“理解数据”的书。
在现实生活中，我经常遇到传统的营销人，他们中有广告公司的从业者，也有自己有一家公司并热切期待数字化转型的创业者。他们中的一些人会直接问我，作为一个营销人想具备数据思维应该怎么做；也有一些人以为只要能够拿到数据报告就搞定了一切，却因为对数据的错误解读而做错了决策；还有一些人，虽然想要了解数据，却被外界很多看似“深奥”的理论、专有名词吓到，认为所谓的“大数据”高不可攀。如果这本书能够带给大家一些关于营销数据的“信息”或者“信心”，那就很好了。
想要理解营销业务的技术型同事。
在我有幸接触过的一些技术型同事里，有两种非常不同的人：问“为什么”的人和不问的人。前者拿到业务方的需求，会问为什么要这样的数据，思考这样的维度和指标是不是真的能解决业务问题；后者常常抱怨业务方给到的需求不清晰，或者根本就是一个“不靠谱”的需求。
对于前一种同事，我想这本书或许能够解答一些他们心里的疑问，了解为什么“右脑”形象思维发达的营销人要提这样或那样的需求；而对于后一种同事，我想如果他们看到这本书，也许会成为前一种人，并且感受到技术和营销可以有机结合的美感。
想要进入相关行业的学生、其他行业从业者，以及对这个世界感到好奇的人。
常常有和我类似的文科专业的朋友问：如何能成为一个数据分析师？我想这本书或许可以给你答案。如果你已经看到这里，我相信你已经感受到了：这本书不是一本冰冷的工具书，它带有温度。同时，我相信还有一些没有特别的目的，就是单纯好奇、求知的读者，以及一些聪明的读者，他们在想要迅速了解一个领域的时候，总会找到一本“说人话”的书，学习一些“最少必要知识”，以迅速地理解行业运转的规律。不敢说这本书一定能做到，但这是我希望做到的。
致 谢
写这本书的想法酝酿了很久，几年前有编辑通过我的公众号文章，看到我可以用简单轻松的语气来讨论商业数据问题，觉得很有意思，想约稿出版。可那个时候，一方面我刚刚入职互联网公司，工作比较繁忙，另一方面也受限于我组织大篇幅内容的能力，写书就拖了下来。但是，写书这件事就像一粒种子，在我心里种下了。所以，感谢曾经在我心里种下这粒种子的宏伟老师。
我用了两年多的时间才真正打磨好这本书的框架，达到自己满意的程度，后来与出版社沟通的时候，遇到了一些困难。感谢曾经有过出书经验的张俊红，因为在数据分析机构的一面之缘我们有了联系，在我准备出书的时候他帮我寻找资源。感谢为我推荐资源的曹郡丹，因为她我才得以遇到机械工业出版社的老师，也因为她的陪伴、鼓励，让我能够完成这本书。
感谢我就职过的几家公司。在AdMaster（精硕科技股份有限公司），我进行了互联网广告监测和大数据基础知识的学习；在Social Touch（时趣互动科技有限公司），我对社交媒体的数据分析进行了全面实践，并且以数据产品售前和咨询顾问的角色参与到数据产品和项目的转型中，对数据技术有了更深刻的了解；感谢后来进入字节跳动开展策略工作的经历，虽然这本书里不涉及相关业务，但策略工作的经历使我有能力用结构化思维输出大篇幅的内容。
感谢写作过程中给予我支持的朋友。向他人讲解一组内容和把这些信息落在纸面上并且印刷成书，分量是不同的。当我对一些指标的理解有些犹豫，向以前工作的伙伴邓芳、吴思、孙新民求助的时候，他们都耐心地帮我回顾和解答。
还要感谢一个成为我精神后盾的组织—得到高研院。我们因为业余时间的学习而有机会相识，才促成了这次缘分。我做事常常拖延，我在得到高研院时的班主任王菲老师还常常来问我：“书写得怎么样了？”当我纠结自己到底能不能写好的时候，恰好回得到高研院遇到鹿宇明老师，他说：“创作是值得被祝贺的。”这句话鼓励了我。
写书经历了几个月的时间，我渐渐发现，人可以写作，这件事本身就是值得感谢的：表达和创造是人类的本能和使命。有时我想，也许并不是我创作了这本书，而是这本书给了我一个机会，让我可以表达自己，厘清自己的头绪，用作品和世界建立联系。如果说，一开始写这本书的我带着得失心的话，越到后来我越觉得，只要这本书能够帮助到一位读者，就是做了一件好事，而于我自己而言，这是一次记录行业、完善自我的经历，经历了就是好的。
最后，当然要感谢陪伴我的亲友。我的父亲是这本书的第一个读者，甚至在交稿前帮我对部分章节做了简单的校对。曾经是报纸编辑的他一如既往的严谨，年轻的时候他的名字被印在报纸上，那么这一次让他出现在我的书里吧。我的母亲在陪伴我写作期间，也见证了我在事业转型期的纠结和彷徨，她一如既往地鼓励我，让我能够写出有力量的文字。因为他们在我成长的道路上让我自由充分地探索，我才有勇气决定用这样的方式来记录我工作前几年的收获。
有人说，人身上的细胞七年就会更新一次。我很喜欢的作者和老师李笑来说，“七年就是一辈子”。开始认真筹备这本书的时候恰好是我工作的第七年，希望这本书为我在职场的第一个“一辈子”画上一个好看的“逗号”。
数据和资料说明
本书涉及数据的部分均已进行脱敏处理，数据不涉及具体品牌、媒体名称。
本书所使用的互联网公开报告，仅作为参考样例，不具有推荐或否定的主观因素。
本书所使用的互联网公开资料，均为公开新闻、案例、数据等。
同时，虽然作者尽力保证书稿质量，但撰写过程中难免有表述不妥或错漏之处，请读者指正。可以通过以下方式联系我。
邮箱：fyjg050405@163.com
微博、公众号：相思赋予骄
|
|
購物車/收銀台(0) | 在線留言板
| 付款方式
| 聯絡我們
| 運費計算
| 幫助中心 |
加入書簽
HOME
新書上架
