《一本书读懂大数据客户分析》(杰夫·索罗(Jeff Sauro))扫描版[PDF]
内容简介：
企业的长期生存能力是指通过持续地满足和超越客户的生理和心理需求来吸引顾客。阅读本书，你将学会如何全面改善客户体验，如何收集、测量以及解读客户数据，如何使用数据创建良好的客户关系，如何实现向数据导向的客户体验转变。
作者简介：
宫鑫：射手学院创始人，搜索引擎营销专家，曾任百度认证负责人，品众互动首席优化师。着有《Google广告优化与工具》;主持编写《百度推广-搜索营销新视角》、《点金时刻-搜索营销实战前沿》;译着十余本。段晓茜：英语语言文学硕士，任职于青岛科技大学外国语学院英语系。参与《亚洲的大学：历史与未来》、《西方文明史》及《儒家思想在西方的翻译与传播》的翻译及编写工作，长期担任《飞碟探索》杂志的文字翻译工作。郑智超：北京信通网赢科技发展有限公司市场部高级研究员，负责中国与海外地区企业通信产品的市场营销研究，尤其对国际400和国际tollfree产品的市场策略有诸多研究成果。
目 录：
前言
关于本书
“可笑的”假设
本书使用的图标
本书之外
本书宗旨
第1部分：客户分析入门
第1章客户分析简介
什么是客户分析?
客户分析能带给我们什么?
运用客户分析
汇编大数据与小数据
第2章度量标准的科学与艺术
累加定量数据
离散数据与持续数据
数据级别
变量
量化定性数据
确定所需样本大小
估算置信区间
计算 95%置信区间
确定收集哪些数据
使用正确的衡量方法
第3章筹划客户分析计划
客户分析计划概述
定义范围和结果
确定衡量标准、方法和工具
制定预算
确定正确的样本大小
分析与改进
控制结果
第2部分：甄别你的客户
第4章细分客户
为什么细分客户
细分客户的五个“W”
Who——细分对象的身份特征
Where——地点
What——内容
When——时间
Why——原因
How——方法
分析数据，细分客户
第一步：数据制表
第二步：制作交叉表
第三步：聚类分析
第四步：估计每个客户细分的大小
第五步：估计每个客户细分的价值
第5章创建客户档案
客户档案的重要性
管理客户档案
利用客户数据建立更多的客户档案
第一步：收集合适的数据
第二步：划分数据
第三步：确定和完善客户档案
利用客户档案解答问题
第6章确定客户终生价值
客户终生价值的重要性
应用客户终生价值
计算终生价值
估算收益
计算客户终生价值
识别黄金客户
向黄金客户营销
第3部分：客户购买历程解析
第7章绘制客户浏览轨迹图
利用传统型营销漏斗
什么是客户浏览轨迹图?
定义客户浏览轨迹
查找数据
描绘客户浏览轨迹
使客户浏览轨迹图发挥更大作用
第8章确定品牌意识和态度
衡量品牌意识
独立意识
辅助意识
衡量产品或服务知识
衡量品牌态度
识别品牌支柱
检验品牌亲和度
衡量使用情况与使用意向
查明以往的使用情况
衡量未来的使用意向
理解态度的关键动因
构建品牌评估调查
第9章衡量客户态度
测量客户满意度
大体满意度
态度vs满意度
使用系统可用性量表(SUS)和标准化用户体验百分秩问卷(SUS-Q)划分可用性等级
系统可用性量表
标准化用户体验百分秩问卷 (SUPR-Q)
使用单一易用性问题(SEQ)测量任务难度
为品牌喜爱度打分
发现客户期待：渴望度与奢侈度
渴望度
奢侈度
测量态度提升度
了解客户偏好
发现客户态度的关键动因
编写有效的客户态度问题
第10章量化考虑阶段和购买阶段
确定考虑的触点
公司驱动触点
客户驱动触点
测量客户驱动触点
测量公司驱动触点的三个 R
Reach(传递)
Resonance(共鸣)
Reaction(反应)
衡量共鸣和反应
跟踪转化和购买
跟踪微转化
创造微转化机遇
设置转化跟踪
测量转化率
通过A/B测试测量转变
离线A/B测试
在线A/B测试
测试多个变量
充分利用网站分析数据
第11章跟踪购后行为
处理认知失调
减轻认知失调
从认知失调到心满意足
跟踪退货率
测量购后触点
探究购后触点
评估购后满意度水平
利用“呼叫中心分析”找出问题
使用因果分析图找出根源
创建因果分析图
第12章衡量客户忠实度
衡量客户忠实度
回购率
净推荐值
不良利润
找出忠实度的关键动因
珍惜正面口碑
重视负面口碑
第4部分：用数据分析产品开发
第13章开发客户所需产品
集中投入产品功能
发现客户首要任务
列出任务清单
发现客户
选择五项任务
绘图和分析
采取内部视角看问题
进行差距分析
将企业需求反映到客户需求
确定客户所需
倾听客户的声音
倾听企业的声音
建立客户与企业
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摘要：《一本书读懂大数据客户分析》是由杰夫·索罗撰写的一本关于大数据客户分析的书籍。本书通过扫描版[PDF]的形式，为读者提供了深入了解大数据客户分析的机会。作者通过分析大数据的应用和技术，详细介绍了如何利用大数据进行客户分析，并通过案例和实践经验提供了实用的指导和方法。本文将从四个方面对该书进行详细阐述，分别是大数据的应用领域、大数据客户分析的重要性、大数据客户分析的方法和技术、以及大数据客户分析的案例分析。
1、大数据的应用领域
大数据在各个行业都有广泛的应用，如金融、零售、医疗等。本书对这些应用领域进行了详细的介绍，包括应用的特点、现状和发展趋势。例如，在金融领域，大数据可以帮助银行识别欺诈行为和风险，提高客户满意度和忠诚度。在零售领域，大数据可以帮助零售商了解顾客的购物习惯和喜好，从而进行精确的市场推广和产品定位。
大数据的应用领域不仅局限于传统行业，还涉及到新兴领域如物联网、智能家居等。本书通过对这些领域的介绍，帮助读者了解大数据在不同行业中的应用和前景。
2、大数据客户分析的重要性
大数据客户分析是通过对大数据进行挖掘和分析，了解客户的需求和行为，从而制定相应的市场策略和决策。本书详细介绍了大数据客户分析的重要性，包括提高市场竞争力、优化产品和服务、提高客户满意度等。通过客户分析，企业能够更好地了解客户需求，提供个性化的产品和服务，从而吸引更多的客户和提升企业的竞争力。
大数据客户分析的重要性不仅体现在企业层面，也能够对整个社会产生积极的影响。通过客户分析，我们可以更好地了解市场需求，优化资源配置，提高社会效益。
3、大数据客户分析的方法和技术
本书详细介绍了大数据客户分析的方法和技术，包括数据收集与存储、数据清洗和预处理、数据分析和建模等。作者通过案例和实践经验，介绍了如何选择合适的分析方法和工具，如何处理和分析大规模的数据集。同时，本书也介绍了一些常用的大数据分析工具和平台，如Hadoop、Spark等，以及相关的统计分析方法和机器学习算法。
通过对方法和技术的介绍，读者可以了解到如何利用大数据进行客户分析，并且在实际操作中能够更加高效和准确地进行数据分析。
4、大数据客户分析的案例分析
本书通过多个案例分析，展示了大数据客户分析的实际应用和效果。这些案例涵盖了不同行业和领域，如电商、金融、医疗等。通过对这些案例的分析，读者可以了解到大数据客户分析在实际中的应用场景和效果，从而更好地理解和掌握相关的方法和技术。
通过案例分析，读者可以从实际应用中获得启示，将理论知识转化为实际操作的能力。
总结：
《一本书读懂大数据客户分析》通过扫描版[PDF]的形式，为读者提供了深入了解大数据客户分析的机会。本书从大数据的应用领域、大数据客户分析的重要性、大数据客户分析的方法和技术、以及大数据客户分析的案例分析等方面进行了详细阐述。通过对这些内容的学习和理解，读者可以更好地了解大数据客户分析的应用和方法，从而在实际操作中提高工作效率和准确率。
本文由nayona.cn整理
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