如今，数字技术、社交媒体和电子商务改变了消费者获取信息、订购产品和购买服务的方式。同时新的购买途径和新技术的爆炸式增长也使市场营销实践发生了转变。通过使用云计算、移动支付、物联网和人工智能，企业比以往任何时候都拥有更多关于消费者需求、欲望和偏好的数据。这本书将向你展示如何通过数据驱动型营销实现如下目标：
??让顾客更接近你的品牌，激励他们参与、购买并保持忠诚
??使用第二手和第三方数据来了解更多的客户
??利用CRM数据来增强客户参与度
??捕获、组织、分析并激活来自每个渠道的数据
??创建一个由数据驱动的营销策略，并可以为任何受众进行定制化操作
??为个人消费者提供高度个性化的互动服务
??提供更好的客户服务和客户体验
??改进你的产品，优化你的操作系统
??预测市场的未来走向
这本书重点探讨了数据和人工智能的重塑力量，提出了数据驱动型营销的三大核心原则和五种力量来源，并含有软营、好时、雅虎、康尼格拉、科瑞格、喜力、华纳兄弟、梅雷迪思等公司的数据营销案例和图表详细，分享它们在面对挑战时采用的营销策略，以期从实用性的角度出发，帮助企业挖掘用户自己都没有意识到的需求，画出用户的全貌，引导用户消费，在商战中寻找新机遇，脱颖而出。
硅谷教父、高科技营销魔法之父杰弗里·摩尔，蓝宝石创投首席执行官尼努·马拉科维奇，家乐氏公司总裁蒂安妮·埃尔斯纳等重磅推荐。
如何花最少的广告成本引导顾客进行消费？如何明确营销投入推动了多少消费行为？如何以用户为中心精准投放广告内容？本书重点探讨了数据和人工智能的重塑力量，让企业能够引导客户消费，挖掘到了客户自己都没有意识到的需求，画出了客户的全貌。作者通过解析数据的特征来揭示数据的内在驱动力，从而搭建数据管理、运用体系，在商战中寻找新机遇、脱颖而出。
1.数据驱动型营销的三大核心原则：树立“动态人”观念、数据悲观论和数据乐观论、务实的理论好过所谓的真理。
2.数据驱动型营销的五大动力来源：细分、激活、个性化、优化、洞见。
3.实现数据驱动型营销需要做到：打造卓越数据中心、利用能力成熟度模型、避免五个常见陷阱。
4.数据驱动型营销竞争的新基础：具名、个性化、用户参与。
5.关于数据驱动型营销未来发展的七大预测：人工智能让营销更有战略意义；数据渠道的持久区分作用；消费者物联网促进客户关系管理；内容管理系统：重塑、集中并云化；多合一的智能营销中心崛起；新的身份数据问题解决方案；区块链技术促进向消费者共享数据付费。
[美]汤姆·查韦斯（Tom Chavez）：斯坦福大学工程经济系统和运筹学博士、哈佛大学计算机科学和哲学博士，Superset Inc.的创始人和首席执行官（Superset Inc.是一家风险投资公司，负责创立、资助和开发技术公司），他也是数据管理平台Krux的联合创始人兼首席执行官。
[美]克里斯·奥哈拉（Chris O 'Hara）：主要负责撰写月度《管理数据》专栏和年度咨询白皮书，内容涉及程序化媒体、数据管理、移动广告和媒体管理，这些在广告技术、媒体和代理行业一直被广泛阅读。他加入Krux后建立并领导了市场数据实践，现在负责Salesforce 数据管理平台和Data Studio的全球产品营销。
[美]维为克·韦德亚（Vivek Vaidya）：丹佛大学计算机科学硕士、印度理工学院数学和计算机应用硕士，Salesforce Marketing Cloud的首席技术官，Krux的联合创始人兼首席技术官。他在算法、数据挖掘、机器学习、计算机网络、分布式系统和企业Web应用程序体系结构方面具有广泛的专业知识。
前 言 揭开数据应用的真相·Ⅰ
序 言 现代营销新常态：如何更好地获取用户数据·Ⅸ
第一章 用户数据的出现和运营
互联网广告简史· 005
案例：华纳兄弟借力数字媒体和数据，重新定义消费者关系·010
眼前的威胁：用户隐私和安全· 012
欧盟《通用数据保护条例》：用户隐私管理范本· 015
案例：脸书—剑桥分析数据事件·019
一切事物皆可数据化· 022
具有多重身份的用户· 023
在充满信任感和透明度高的数据世界中运营· 026
第二章 数据驱动型营销的三大核心原则
原则1 ：树立“动态人”观念· 031
案例：梅雷迪思重新定义“妈妈”·036
原则2 ：数据悲观论和数据乐观论· 038
案例： 潘多拉使用第二手数据和第三方数据，
深入了解听众需求·041
原则3 ：务实的理论好过所谓的真理· 043
案例： 利洁时和金宝汤建立超越细分市场的消费者
行为智能理论·046
第三章 用户数据的输入与输出
案例： 乔治亚—太平洋在数据领域由匮乏走向丰富·054
数据输入：数据可能来自任何地方· 056
cookie ：获取用户数据新路径· 058
智能手机与移动数据· 059
第三方数据· 060
社交数据· 062
围墙花园：独立的受保护的数据· 062
客户关系管理与购买数据· 064
案例： 唐恩都乐以客户关系数据助力提升客户参与度·065
位置数据· 067
案例： Freckle 利用“定位数据”引导足球迷在重大比赛之前
购买Velveeta 牌芝士·068
数据输出：将用户数据连接到各个渠道· 070
用户匹配· 073
第四章 数据驱动型营销的五大动力来源
细分：“射中靶心”的用户数据· 079
案例：好时的数据魔法之吻·086
激活：利用所有可寻址渠道寻找客户· 088
我的用户在哪里？ · 092
个性化：利用数据创造良好的客户体验· 093
案例： 标致雪铁龙实时定制网站内容，吸引客户试驾·096
优化：可寻址媒体中的寻址效率和效果· 098
维护消费者的频次视图· 107
洞见：数据又回来了· 108
案例：A＆E 通过“手机推送”提高收视率·111
第五章 组织管理层面如何推动数据驱动营销
打造卓越数据中心· 116
媒体是实现投资回报的最快途径· 118
如何将相互孤立的数据分析整合· 118
首席营销官和首席信息官合二为一· 119
建立供应商生态系统，共谋发展· 121
能力成熟度模型· 123
数据驱动转型时的五个常见陷阱· 126
案例： 特纳通过用户数据推动突破性的组织协调·136
第六章 数据驱动型营销竞争的新基础：具名、个性化及用户参与
三层模型· 142
消费者购买历程· 147
案例：斯巴鲁的消费者购买历程分析让更多人试驾·150
让大象起舞，盘活大企业· 151
人工智能、编配、数据管理缺一不可· 152
第七章 关于数据驱动型营销未来发展的七大预测
人工智能让营销更有战略意义· 159
数据渠道的持久区分作用· 161
消费者物联网促进客户关系管理· 167
案例：搜诺思为消费者物联网提供网关· 170
内容管理系统：重塑、集中并云化· 170
多合一的智能营销中心崛起· 173
新的身份数据问题解决方案· 175
区块链技术促进向消费者共享数据付费· 179
第八章 总结
致 谢·193
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