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互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代持續(xù)提高客戶終身價(jià)值的全新方法與實(shí)踐

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代持續(xù)提高客戶終身價(jià)值的全新方法與實(shí)踐

定 價(jià):¥70.00

作 者: (比)庫(kù)斯曼特,(比)博克,(美)奈斯林 著
出版社: 企業(yè)管理出版社
叢編項(xiàng): 高級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷
標(biāo) 簽: 管理 市場(chǎng)/營(yíng)銷 市場(chǎng)營(yíng)銷

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ISBN: 9787516409411 出版時(shí)間: 2014-10-01 包裝: 平裝
開(kāi)本: 32開(kāi) 頁(yè)數(shù): 372頁(yè) 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,隨著各種新技術(shù)、廉價(jià)技術(shù)的不斷出現(xiàn)和新客戶數(shù)據(jù)源的蓬勃發(fā)展,數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷領(lǐng)域正在發(fā)生天翻地覆的變化。數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷人員每天都面臨著新的機(jī)遇和挑戰(zhàn),每天都在全力學(xué)習(xí)及專注于用全新的方法和技術(shù)爭(zhēng)取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),這些方法和技術(shù)有: 數(shù)據(jù)預(yù)處理 推薦引擎 文本挖掘 移動(dòng)營(yíng)銷 貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 展示廣告定位 分位數(shù)回歸 付費(fèi)搜索廣告 集成學(xué)習(xí) 社交媒體管理 基于規(guī)則的學(xué)習(xí) 動(dòng)態(tài)客戶優(yōu)化 非營(yíng)利部門的直接營(yíng)銷 書(shū)內(nèi)各章均由相關(guān)領(lǐng)域的世界頂尖專家撰寫,旨在使商業(yè)界與學(xué)術(shù)界相互促進(jìn),讓讀者及時(shí)了解數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷領(lǐng)域的最新研究成果和居于前沿的實(shí)踐活動(dòng)。

作者簡(jiǎn)介

  克里斯托弗·庫(kù)斯曼特是法國(guó)里爾天主教大學(xué)IESEG管理學(xué)院副教授和數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷專業(yè)中心副主任。庫(kù)斯曼特教授的主要研究領(lǐng)域是客戶智能、B2B智能、直接營(yíng)銷和分析型CRM。他的論文頻頻見(jiàn)諸國(guó)際刊物,入選國(guó)際會(huì)議。同時(shí),多年來(lái)他在多個(gè)行業(yè)開(kāi)展多項(xiàng)實(shí)地研究,有效增進(jìn)了 “實(shí)踐”經(jīng)驗(yàn)。凱恩W.博克是法國(guó)IESEG管理學(xué)院里爾和巴黎校區(qū)的營(yíng)銷學(xué)副教授,也是數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷專業(yè)中心的副主任。他為管理學(xué)碩士講授網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷相關(guān)課程,如數(shù)字營(yíng)銷、網(wǎng)絡(luò)分析、網(wǎng)絡(luò)廣告、社交媒體營(yíng)銷和搜索引擎營(yíng)銷等。此外,他還開(kāi)展數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷和網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷的研究,多篇論文入選國(guó)際學(xué)術(shù)和行業(yè)會(huì)議。斯考特A.奈斯林1978年在麻省理工大學(xué)的斯隆商學(xué)院獲得博士學(xué)位,之后任達(dá)特茅斯學(xué)院塔克商學(xué)院的營(yíng)銷學(xué)教授,在耶魯大學(xué)管理學(xué)院(1989-1990)、杜克大學(xué)福庫(kù)商學(xué)院CRM中心(2002)和哥倫比亞大學(xué)商學(xué)院(2009-2010)做過(guò)訪問(wèn)學(xué)者。合著有《銷售促進(jìn):概念、方法及策略》(Sales Promotion: Concetps, Methods, and Strategies)、《數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷:客戶分析與管理》(Database Marketing: Anaylzing and Managing Customes)等,獨(dú)立著作有《銷售促進(jìn)》(Sales Promotion)等。

圖書(shū)目錄

第一部分 方法 第一章 數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷中的數(shù)據(jù)預(yù)處理:任務(wù)、方法及重要性 第二章 用于量化營(yíng)銷分析的客戶文本數(shù)據(jù)處理 第三章 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)及其在直接營(yíng)銷中的應(yīng)用 第四章 數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷的分位數(shù)回歸:方法與應(yīng)用 第五章 數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷中的集成學(xué)習(xí) 第六章 高級(jí)規(guī)則學(xué)習(xí):主動(dòng)學(xué)習(xí)、規(guī)則提取與融入領(lǐng)域知識(shí)
第二部分 應(yīng)用 第七章 推薦系統(tǒng)的混合模型 Asim Ansari 第八章 如何在全新的移動(dòng)經(jīng)濟(jì)中開(kāi)展?fàn)I銷 第九章 展示廣告的定位 第十章 付費(fèi)搜索廣告 第十一章 社交媒體的管理 第十二章 動(dòng)態(tài)客戶優(yōu)化模型 第十三章 非營(yíng)利部門的直接營(yíng)銷


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