數據驅動：通過使用者數據和人工智能重塑現代行銷 Data Driven: Harnessing Data and AI to Reinvent Customer Engagement

如今，數字技術、社交媒體和電子商務改了消費者獲取信息、訂購產品和購買服務的方式。
同時新的購買途徑和新技術的爆炸式增長也使市場營銷實踐發生了轉。
通過使用雲計算、移動支付、物聯網和人工智能，
企業比以往任何時候都擁有更多關於消費者需求、慾望和偏好的數據。
這本書將向你展示如何通過數據驅動型營銷實現如下目標：
  •讓顧客更接近你的品牌，激勵他們參與、購買並保持忠誠
  •使用第二手和第三方數據來了解更多的客戶
  •利用CRM數據來增強客戶參與度
  •捕獲、組織、分析並激活來自每個渠道的數據
  •創建一個由數據驅動的營銷策略，並可以為任何受眾進行定制化操作
  •為個人消費者提供高度個性化的互動服務
  •提供更好的客戶服務和客戶體驗
  •改進你的產品，優化你的操作系統
  •預測市場的未來走向
這本書重點探討了數據和人工智能的重塑力量，提出了數據驅動型營銷的三大核心原則和五種力量來源，
並含有軟營、好時、雅虎、康尼格拉、科瑞格、喜力、華納兄弟、梅雷迪思等公司的數據營銷案例和圖表詳細，
分享它們在面對挑戰時採用的營銷策略，以期從實用性的角度出發，
幫助企業挖掘用戶自己都沒有意識到的需求，畫出用戶的全貌，
引導用戶消費，在商戰中尋找新機遇，脫穎而出。

Tom Chavez

斯坦福大學工程經濟系統和運籌學博士、哈佛大學電腦科學和哲學博士，
Superset Inc.的創始人和首席執行官（Superset Inc.是一家風險投資公司，負責創立、資助和開發技術公司），
他也是資料管理平臺Krux的聯合創始人兼首席執行官。
 
Chris O 'Hara

主要負責撰寫月度《管理資料》專欄和年度諮詢白皮書，內容涉及程式化媒體、
資料管理、移動廣告和媒體管理，這些在廣告技術、媒體和代理行業一直被廣泛閱讀。
他加入Krux後建立並領導了市場資料實踐，
現在負責Salesforce 資料管理平臺和Data Studio的全球產品行銷。

Vivek Vaidya

丹佛大學電腦科學碩士、印度理工學院數學和電腦應用碩士，
Salesforce Marketing Cloud的首席技術官，Krux的聯合創始人兼首席技術官。
他在演算法、資料採擷、機器學習、電腦網路、
分散式系統和企業Web應用程式體系結構方面具有廣泛的專業知識。

前 言 揭開資料應用的真相·Ⅰ
序 言 現代行銷新常態：如何更好地獲取使用者資料·Ⅸ
第一章 使用者資料的出現和運營
互聯網廣告簡史· 005
案例：華納兄弟借力數位媒體和資料，重新定義消費者關係·010
眼前的威脅：用戶隱私和安全· 012
歐盟《通用資料保護條例》：用戶隱私管理範本· 015
案例：臉書—劍橋分析資料事件·019
一切事物皆可數據化· 022
具有多重身份的用戶· 023
在充滿信任感和透明度高的資料世界中運營· 026

第二章 資料驅動型行銷的三大核心原則
原則1 ：樹立“動態人”觀念· 031
案例：馬里帝茲重新定義“媽媽”·036
原則2 ：資料悲觀論和資料樂觀論· 038
案例： 潘朵拉使用第二手資料和協力廠商資料，
深入瞭解聽眾需求·041
原則3 ：務實的理論好過所謂的真理· 043
案例： 利潔時和金寶湯建立超越細分市場的消費者
行為智慧理論·046

第三章 使用者資料的輸入與輸出
案例： 喬治亞—太平洋在資料領域由匱乏走向豐富·054
資料登錄：資料可能來自任何地方· 056
cookie ：獲取使用者資料新路徑· 058
智慧手機與移動資料· 059
協力廠商數據· 060
社交數據· 062
圍牆花園：獨立的受保護的資料· 062
客戶關係管理與購買資料· 064
案例： 唐恩都樂以客戶關係資料助力提升客戶參與度·065
位置資料· 067
案例： Freckle 利用“定位資料”引導足球迷在重大比賽之前
購買Velveeta 牌芝士·068
資料輸出：將使用者資料連接到各個管道· 070
用戶匹配· 073

第四章 資料驅動型行銷的五大動力來源
細分：“射中靶心”的使用者資料· 079
案例：好時的數據魔法之吻·086
啟動：利用所有可定址管道尋找客戶· 088
我的用戶在哪裡？ · 092
個性化：利用資料創造良好的客戶體驗· 093
案例： 標緻雪鐵龍即時定制網站內容，吸引客戶試駕·096
優化：可定址媒體中的定址效率和效果· 098
維護消費者的頻次視圖· 107
洞見：數據又回來了· 108
案例：A＆E 通過“手機推送”提高收視率·111

第五章 組織管理層面如何推動資料驅動行銷
打造卓越資料中心· 116
媒體是實現投資回報的最快途徑· 118
如何將相互孤立的資料分析整合· 118
首席行銷官和首席資訊官合二為一· 119
建立供應商生態系統，共謀發展· 121
能力成熟度模型· 123
資料驅動轉型時的五個常見陷阱· 126
案例： 特納通過使用者資料推動突破性的組織協調·136

第六章 資料驅動型行銷競爭的新基礎：具名、個性化及用戶參與
三層模型· 142
消費者購買歷程· 147
案例：斯巴魯的消費者購買歷程分析讓更多人試駕·150
讓大象起舞，盤活大企業· 151
人工智慧、編配、資料管理缺一不可· 152

第七章 關於資料驅動型行銷未來發展的七大預測
人工智慧讓行銷更有戰略意義· 159
資料管道的持久區分作用· 161
消費者物聯網促進客戶關係管理· 167
案例：搜諾思為消費者物聯網提供閘道· 170
內容管理系統：重塑、集中並雲化· 170
多合一的智慧行銷中心崛起· 173
新的身份資料問題解決方案· 175
區塊鏈技術促進向消費者共用資料付費· 179

第八章 總結
致 謝·193