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。

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。

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

[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。

揭开数据应用的真相 亚马逊、网飞、谷歌、脸书等公司的迅速崛起，令商界人士感到震惊。谁能料想到电子商务、视频流媒体、搜索引擎和社交网络的发展竟会如此迅速，达到如此庞大的规模。有专家解释，这既是互联网发展带来的转变，又得益于人们长期在线的需求。人们的在线时间越长，就会有越多的广告浏览量和销售机会，这将为这类公司创造海量营收。 互联网巨头崛起的部分原因在于无处不在的连接，这也是Sportify（国外的一个流媒体音乐播放平台）、Tinder（国外的一款手机交友应用程序）、Twitch（实时视频流媒体平台）等数字初创企业大获成功的原因之一。这些公司的成功还受一个共同因素的影响——数据。它们拥有强大的获取数据的能力，甚至能捕捉每一个细节，再利用数据产生见解、提出建议、创造机遇，从而牢牢抓紧用户。 如果你需要和用户打交道，或者要招揽新用户，那就离不开数据。数据是公司深入了解用户的动力，能够提升产品质量、优化客户体验、完善业务流程、预测市场发展的方向。 本书是关于数据的。虽然有些数据很难被发现，也很难被抓取，但是也有更多的数据隐藏在显而易见的地方。从当前对数据的应用来看，不应该只有互联网大咖才能发现和驾驭数据这一“黑魔法”。是时候为数据祛魅，揭开数据应用的真相了。 我们既不是商学院的教授也不是专家，我们是一群耗费几十年时间深入研究数据的实践者。最近几年，我们成立了一家名为“Krux”的公司，它是一个数据管理平台（Data Management Platform，简称DMP），现在是Salesforce旗下的公司。如今，像阿迪达斯、欧莱雅和彭博社这样的公司都在应用Salesforce的数据管理平台，推动营销、商业和广告业务的发展。 以当下的视角回顾过去20年的发展历程，说“结果理应如此”这样的话似乎有些老套。评论界提醒我们，数据被视作“新石油”，能够对其进行开采、清洗、分析、运输的公司对每个行业的发展都至关重要。 我们在通往数据觉醒的道路上提出了很多核心理念，但一开始这些理念并不为人所接受，尤其是2010年我们在公开市场上对这些理念进行验证之时。有些理念在当时看起来有点“跑偏”，还有些理念至今尚未得到验证。但是这些理念曾在艰难岁月中为我们赋能，支撑我们度过了那段时期。总的来说，大多数理念都得到了验证。计算机前沿科学家艾伦·凯曾说过：“理解了上下文，就能在智商测试中拿到80分。”我们践行艾伦·凯的格言，先为本书研究的问题铺垫了一些背景，然后再快速推进。 在过去这20年中，我们发现自己身处用户数据革命的中心，这可能是因为我们是训练有素的专业数据极客，但更依赖于幸运女神的眷顾。我们专注于探索三个决定了Krux发展轨迹的核心假设：假设一，通过细分受众可以获得10倍的价值增长；假设二，随着运算能力的提升和数据储存成本的下降，实现1 000倍的效益增长也指日可待；假设三，将用户数据与内容、广告和其他数字交互分离，可以实现对每个用户的全方位实时观察。 Salesforce数据管理平台和Krux的前身是一家名为Rapt的公司，该公司成立于1999年，2007年底被微软收购。我是Rapt的创始人兼首席执行官（CEO），维为克·韦德亚是首席技术官（CTO）。到2004年，Rapt已经在帮助大型的门户网站——如MSN（微软旗下的门户网站）和雅虎——优化广告的定价。上万家企业购买了他们在网页上的矩形广告位，针对目标受众进行宣传。根据广告体量大小、投放频道和投放时长的差别，Rapt用分析引擎确定了雅虎广告产品的最优价格。 我们注意到雅虎金融垂直领域的一小部分销售人员并未采用Rapt的分析引擎生成的广告价格。同样的广告，他们的同事以每千次6美元的价格出售（广告收费标准，每播放1 000次就收取6美元），而这部分销售人员的要价比分析引擎生成的价格高了近10倍。即便如此，这个价格仍对买家具有吸引力。这一事实在当时不太能让人接受，因为项目的成功与否大部分取决于销售组织内部的价格规则，以及对算法能够制定出正确价格的信任。这群销售人员的所作所为并不是有待调整的部署，而是一场需要平息的叛乱。 我们进一步研究了这个问题，询问他们是如何把推荐定价为6美元的金融广告以55美元的价格卖给富达投资集团和先锋领航集团这样有广告需求的金融企业的。经过一番探讨之后，他们终于承认，他们并没有把产品作为广告去销售，而是把它包装成一个与特定细分受众互动的机会，这个细分受众群体是年收入超过25万美元、住在美国东海岸的康涅狄格州、管理着价值超过2 500万美元投资组合的金融高管。 彼时，雅虎广告针对目标用户的投放精度还达不到这群销售人员所能达到的精度，而有野心的销售人员又常常自作主张，但这也开发出了一种更宏大的项目，这种项目假以时日必能成功。 细分是营销学院的教授都在宣扬的概念，MBA（工商管理硕士）学员也都学过。但我们这一次面对的是细分概念在“象牙塔”之外起作用的真实案例。你要出售的不是屏幕上的一个矩形框，而是一个与掌管巨额投资组合的金融高管互动的机会。所以我们当时的任务就变成了把雅虎这一小部分销售人员的销售行为标准化，将随性的销售技巧转化为日常运营的必备操作。通过这一观察，我们提出了如下假设。 假设一：通过细分受众可以获得10倍的价值增长，这一理念深入人心。 那段时间，我们也在帮微软旗下门户网站MSN做类似的技术部署。我们当时以为，只要能把每一个MSN用户的每一次互动（包括每一次点击，每一次页面访问）都存储起来，就能把匿名的信息数据投放到定价算法中，而这必将是一个很强大的功能。微软是当时全世界最有钱、最有实力的公司之一，我们想知道微软的管理层是否愿意为此类数据买单。我们做了大量运算，估算出每天的运行成本大约是85万 美元，也就是每年约3.1亿美元。 微软固然很有钱，但这一运行成本也太高了。于是我们放弃了这个想法，继续前行。这是我们的第二个重要时刻，同时也引出了第二个假设。 假设二：随着运算能力的提升，我们是否有可能把微软这项业务的成本降下来？ 第三个假设出现在一场微软与一家营销公司召开的会议中。有一家著名的大型营销公司和微软谈判，要以高价向微软的Hotmail（微软提供的免费电子邮件服务）购买大量广告。之前这家公司提出愿意根据用户的年龄和性别等细分目标，以每千次2.5美元（每被1 000人次看到就支付2.5美元）的价格购买广告。当时我们还在帮微软做技术部署，某一天，这家公司忽然找到我们，声称对每千次2.5美元的广告没了兴趣，而要购买没有经过群体细分的普通广告。这家公司认为普通广告的价值严重缩水，提出了每千次0.5美元的广告价格。 我们同意这家公司的观点——普通广告的价值严重缩水。但更令我们头疼的是：这家公司为什么这样做？它是怎么做到的？难道它不需要我们将邮件发给目标人群吗？虽然这家公司是我们的用户，但我们会对注册数据保密。 虽然弄不清原因，但我们开始构建一套关于当下数据应用发展的理论，这套理论很快就得到了验证。从数据应用的角度看，通过cookie（一段段数据代码，指某些网站为了辨别用户身份，跟踪、储存在用户本地终端上的数据）可以得到屏幕之外的用户行为数据。这些数据可以告诉我们：用户是否已经选择网购而不是去实体超市购物，用户是否点击了某一类内容，甚至这些用户是否真实存在。从1996年起的大约10年中，推动互联网爆炸式增长的广告业务一直与存储在cookie中的数据紧密相连。 购买广告的公司主管在2005年开始意识到，互联网的架构决定了公司无须依赖用户cookie，就可以建立自己的数据库。在这种情况下，cookie里存储的信息数据，可以与广告或屏幕上的任何其他内容完全分离。因其自身的特性，公司能够自己捕获、分析和挖掘信息。逐渐明朗的是，与微软谈判的那家公司就是利用cookie，悄悄建立起了目标用户群体的数据库。这样，这家公司就不需要我们提供目标人群的数据，而只需要阅读自己的cookie就可以获得相关信息。我们的计算机代码设置了这些cookie，让这家公司可以悄悄使用Hotmail出品的广告，下文会讲述具体情况。 假设三：如果解放了数据，允许将用户数据应用于不同的消费场景，就能释放出新的市场能量。这里所指的数据不仅来自广告，还来自不同设备，包括笔记本电脑、手机、平板电脑、面包机、冰箱、汽车，以及未来会被发明出来的其他产品。 如今，Salesforce数据管理平台为很多客户提供数据服务，业务规模是2015年MSN业务的100倍以上，成本却不足其1/10。这说明，仅在10年间，数据管理平台就实现了1 000倍成本效益的突破。乔治亚—太平洋、阿迪达斯、特纳广播、家乐氏等各行各业的公司都在用数据管理平台的用户细分功能，根据用户需求，提升他们的体验。这些公司建立了专门的数据中心，雇用分析员挖掘数据，取得更多的行业观察和建议，制定更智能的用户参与策略。它们重新设计面向用户的业务，以充分利用预测分析和人工智能技术——而这一切都是由数据驱动的。 华纳兄弟在推出一部新的动作片时，往往先对大量的历史数据进行筛查，在每一个屏幕和频道中寻找与华纳兄弟动作片相关的用户数据。利用用户数据找到老粉丝，同时吸引新粉丝，最后把粉丝都吸引到电影院。 20世纪40年代，罗伯特·奥本海默在新墨西哥州的高原沙漠里开展曼哈顿计划。他意识到，原子释放出的能量可以作为燃料，但也可以摧毁整座城市。如今的数据也展现出了类似的矛盾。所有人都收到过针对个人需求的广告或信息，这个现象令人不禁开始思考：“这有点太个性化了，甚至已经让人感到毛骨悚然了。” 数据可以让社会变得更加开放和自由，但也可以制造恐慌、挑起矛盾来颠覆社会。数据可以为用户赋能，让他们在与企业互动的过程中拥有更大的控制权，也可以让用户上瘾，彻底离不开数据。 Krux在2010年生产了第一款产品，名叫“数据卫士”，数据卫士能帮助目标网站检测出是谁窃取了用户的数据。我们当时就和现在一样，认为信任和隐私是每一项数据驱动业务的前提。我们为Salesforce一直以来对安全性和用户信任做出的承诺感到自豪。当前的环境要求每一家公司都成为负责任的用户数据管家，这也令我们备受鼓舞。没有信任，每一项由数据驱动的工作都会崩溃，这也是我们要特别关注安全性、信任和隐私对未来数据驱动营销的重要性的原因。 在Krux，我们从每天努力工作的人那里学到了很多东西，他们倾注精力和激情，一起创造伟大的事物。我们还从上千名杰出的用户那里学到了很多，他们总是设置挑战，让我们将一件好的产品升级为伟大的产品，再将伟大的产品做得超乎想象的伟大。我们从辛劳与汗水、失败与成功、经验与教训中提取精华，本书凝聚了这些精华。 对于Krux，我们的志向始终不仅限于经营一家科技公司。对于团队中的许多人而言，Krux既是一种理念又是一种理想。激励我们的是超越了产品、客户和营收的共同价值观。我们很荣幸建立了一支成员既勤奋又聪明的团队，他们坚信运用好数据能够给我们的用户带来惊喜，也乐于解决由这些数据引发的谜题。希望我们的故事能引导你考虑用不同的方法解决自己的问题。谢谢你和我们共同开启这场旅程。