书名：颠覆营销 

定价：49.00元

作者：陈杰豪 车品觉

出版社：中信出版社

出版日期：2016年2月

装帧：精装

开本：32

ISBN：9787508658308

传统企业大多停留在“营销1.0”时代，消费者要什么，企业提供什么；即使进入“营销2.0”时代，从产品核心转往消费者核心，或者进入“营销3.0”时代，以社会价值与品牌责任为使命，都不能完全精准对接个人化需求。

但进入“营销4.0”数据时代，数据科学家及人类学家已可以快速进行数据分析，根据消费者个人化需求，找到精准目标顾客，进行一对一营销，甚至可以精算出成交转换率，提升投资回报率。

《颠覆营销》分享了阿里巴巴首席大数据应用合作伙伴功典（MIGO）集团的营销攻略，颠覆了许多营销人根深蒂固的4P等观念，介绍了阿里巴巴、雀巢、乐高、领英、云海肴等知名公司利用大数据做营销的实战案例，通过这些案例作者总结了18个大数据营销新观点，帮助企业和企业家理解如何使用大数据提前预测目标顾客的需求，开展精准营销活动。阿里巴巴副总裁车品觉在本书中首次分享了未来大数据应用的6大趋势，让我们能够在大数据时代赢得先机。

陈杰豪，功典（MIGO）首席执行官，香港海归创业家，Siebel认证CRM顾问师。曾于美国创办两家商业数据软件公司，累积超过14年数据应用及CRM实务经验，熟悉技术购并、销售、策略领导，在云端运算、企业ASP（动态服务器页面）营运应用程式领域上具备深厚的知识基础，成功研发出适合东方文化体系的数据营销解决方案，协助超过700家知名企业成功地跨入数据化决策领域。所领导的功典团队，不拘泥于理论，有效地针对企业所遭遇的决策与经营困境给予务实的解决方案，使功典迅速成长为亚洲大数据决策营销的领导品牌。

车品觉，阿里巴巴集团副总裁，首任阿里数据委员会会长；拥有十几年丰富的数据实战经验，并在实践中形成了独特的数据化思考及管理方式，对大数据未来趋势有独到见解；亲自领导阿里数据团队在大数据实践领域取得了一系列重要成果，包括为阿里建立集团各事业群的业务及决策分析框架，开发智能化的数据产品，成立了驱动集团数据化的运营团队，成功发起了公共与专有数据资产管理体系，还发布了数据安全规范等；现担任中国信息协会大数据分会副会长、中国计算机学会大数据专家委员会副主任、国家信标委大数据标准工作组副组长、粤港信息化专家委员、中国计算数学学会第九届理事、清华大学教育指导委员（大数据项目）、浙江大学管理学院兼职教授等职。

序一 车品觉

序二 罗振宇

序三 韩亦舜

序四 康祥泰

自序 陈杰豪

PART1打一场《回到未来》之战

不再雾里看花

成败不在数据，观点决定一切

克服盲人摸象

问对问题，才能找对答案

20/80 法则

不是大就美，小而准的数据含金量更高

零时差营销

从旧4P到新4P，预测下次购买时间

大数据＋厚数据

数据会说话？说话的是人

PART2把手按在顾客的脉搏上

人口统计营销vs 大数据营销

男女并不重要，动机与行为才是关键

被动分析vs 预测分析

不只跑得快？能预测终点才是赢家！

活动找人vs 人找活动

不必再将就，100 万种营销同时上线

人力密集vs 数据密集

你是靠工人智能，还是人工智能？

有形调查vs 无形侦查

还在发问卷？ Log（日志）侦查喜好立现

检讨报告vs 实验报告

还在写悔过书？ DIET做中学

PART 3转动大数据，魔鬼藏在3 个细节里

电商如何有效招揽顾客？

阿里巴巴：动态标签，掌握顾客DNA

食品业如何做到精准营销？

雀巢：找到现金牛VVIP

零售业如何不必再猜顾客心？

黛安芬：钻石型顾客关系管理

如何让电影叫好又叫座？

电影VOD：评分模型预测最强演员阵容

文化业只能是小众市场吗？

文艺产业：用顾客DNA交叉营销

餐饮业如何经营老客

云海肴贴心掌握味蕾觉醒的时机

PART 4拿旧地图怎么找到新行星

你能带公司跳上火箭吗？

领导者必须改变的9 件事

今天的营销战，7 天前就预知

营销人必须改变的9 件事

PART 5 我与车品觉的邂逅

大数据颠覆零售业

顾客是谁，人脸辨识一眼就知

大数据颠覆金融业

我的信用分数，我做决定

大数据颠覆保险业

保费缴多少，社交网站的内容决定

大数据颠覆证券业

比别人早1 分钟预见股票走势

大数据颠覆房地产中介

选房神器，帮你挑好房

大数据颠覆医疗业

找医生看病，就像订机票

大数据颠覆人力资源业

学校就业率，就是你的就业率

大数据颠覆影视业

下一部《纸牌屋》，演员阵容在哪里？

大数据颠覆游戏业

玩家数据，是营销利器吗？

大数据颠覆农业

种菜卖菜，先看数字怎么说

对于大数据未来趋势的判断

结语 我对大数据未来趋势的判断

大数据营销落地应用第一读本

未来一定是国家和国家之间的数据战争，公司与公司之间的数据大战。

——车品觉 阿里巴巴集团副总裁

大数据讲的人多，做的人少。不但做过大数据，而且还能把曾经做过的数据案例讲得生动易懂，《颠覆营销》确实表现得可圈可点。这本书要颠覆的是许多营销人根深蒂固的观念，数据是朋友不是路人。

——罗振宇 罗辑思维创始人

大数据首先应用的领域多为面对消费者的行业，首先应用的情景多为精准营销。大到跨国公司，小到街边小贩，运用数据进行营销，都会收到意想不到的效果。《颠覆营销》就是在教读者如何运用大数据。书中案例丰富、语言可读性强，值得关心大数据营销的各界朋友读一读。

——韩亦舜 清华大学数据科学研究院执行副院长

这本书与其说是大数据的新知识，不如说是因大数据而启动的营销与企业经营的新思维。

我推荐这本书，更推荐这个团队，希望通过大数据，我们能一起在这翻转的年代，推开一扇企业经营的新窗口。

——康翔泰 黛安芬董事总经理

对于大数据未来趋势的判断

车品觉

光阴荏苒，2015年在跌跌荡荡中成了过去式，对于大数据的产业来说过去这一年冒出了很多新的名词。但在我看来，真正的大数据应用和市场才刚刚开始萌芽，所以我希望大家先认清一个关键，那就是所有的数据都是基于应用而产生，而数据经过釆集及整合后又再落实到自身或其他应用情境中，大数据的创新价值可以来自新连接的数据、算法或者产品本身。

过去两年大数据的成长和智能手机的有着紧密的关系，发挥了媒体、通信、社交及传感器于一体。同时IOT的浪潮又正在酝酿之中，online与offline的接合带来了更深度的数据关联，触碰到消费者的全渠道行为收集，在一波接著一波的趋势浪潮下，很多人问：“未来大数据的趋势会怎么发展？”一般来说，这种问题我可以有很多不同的猜想与观点，但是认真想想，以其给出我的答案案不如交代一下我对思考趋势的逻辑，你们不是更能够对著自己所属的行业去挖掘真正有价值的趋势吗？所以我期待这边文章不是帮各位看倌捕鱼，而是给各位一根钓竿还有钓鱼的知识，让你们有能力在趋势大海中猎捕属于你的大数据观点。

变是唯一的不变 (Change is the only constant)

说到趋势，人们往往习惯从改变的现象作观察，但是如果当我们把视野格局放大，在大数据的长期发展趋势中，找出变化的本质，反倒是让我们更容易看清楚动向，所以从这个角度出发，我至少可以看到未来的2-3年，有几项已经存在的现况正在过渡中会：

1.应用无线化；

2.信息数据化；

3.交易无纸化；

4.人类智能化；

5.决策实时化；

6.线下线上化。

上述这些趋势不劳赘述，其实已经是我们现在生活的一部分了：应用无线化提供了更大的便利性与移动性、让终端设备与资料采集的作业可以更为弹性而有效率；信息数据化则是让讯息的流通、交换、加工、运用更趋标准及结构。DT时代数据的应用变得更即时直接；交易无纸化则是彻底的改变了我们交易行为与资金流，并赋予未来微经济商业模式更多创新思考的可能性；人类智能化则是描绘大数据所产生的创新价值如何与人类交互並深入于生活之中，人的思维与新科技将会遇上前所未有的碰撞。人机协作是个新的机遇。决策实时化透过大数据实时采集及加工改变了决策与信息关系。过去的世界我们假设数据不能低成本获取，决策的实时性和精确难以达到，最后我们谈到线下线上化，也就是最近大家一直在谈论的全渠道议题，未来仍将是呈现线下更多的运用线上数据倾倒的趋势，未来线上与线下将连接在一起不能分割。

这些本质上的转变会持续好几年，上述这六个观察会在各自的体系内深化发展与创新，但大数据的发展趋势卻会走着两个方向，首先是其价值体现会落地于各行业当中，数据技术会成为各行各业的优化工具或产生颠覆性创新。然后大数据本身的发展也会自我被颠覆，数据的釆集、更新、识别、关联将会变得越来越自动化。落后者将会是那个被超越与淘汰的输家。

大数据创新循环链——跳脱惰性的乘法思维

每一个理论的产生都是为了让我们更容易去解释各种现象。趋势的变化可能会受到很多的商业与政策背景而有不同形式的呈现，但是背后的原则或者说是脉络应该要能够经得起重复的检验。所以我试著用一种所谓的大数据生态的循环链来描述这个趋势。

(图一：大数据创新循环示意)

上面这张图所定义的两个维度恰恰是我前面一再提到的观念，大数据是被需求所驱动的，而需求来自于对现有已知或未知问题的解决，所以在纵轴上我将问题区区分为明确的问题(Define Problem)以及模糊或是复杂问题(Vague Problem)，这表达了在大数据落地应用前，我们究竟是否清楚要解决的问题为何；而横轴则是定义大数据在原料端的呈现形式，一端是条理清楚的集中化数据而另一端则是结构模糊的碎片化数据。

在了解了基本定义后，基本上我对大数据趋势的发展就可以用这张图来阐述。首先，所有的数据应用都是从第二象限的“数据驱动”开始，这部份的数据集中而且要解决的问题很明确，已经可以开始运用数据来优化我们的决策，在这个阶段可以观察到人类的惰性，以致于没办法把数据作为他们的核心竞争力，毕竟这些人手边不是没有数据、而是不知道或是没有很积极地用来解决问题，所以通过数据驱动让这些人练习把手边的数据用起来，尝试去解决一些老问题。

然后随着数据不断地快速增加，很多碎片化的数据或其他人冗馀的数据开始加入，这个时期我们可以开始称之为“大数据驱动”，开始能够应用自身以外、来自于第三方的冗馀数据来解决自身的问题，这是辨别是否进入大数据应用领域的重要判定基准，然而在这个阶段面临的挑战，是来自决策者过去的习惯以及数据人的惰性，首先我们要了解在第一和第二阶段，数据处理所需要的能力是很不一样的，因为这个阶段的数据零散性要求我们在收集不同数据和加工数据时有一套新的方法，这也是为什么在第二阶段，很多时候我们只听人家讲，但没什么产出。因为处在这个阶段的人是两边都不习惯的人。商业的人说我不习惯用数据做决策，数据的人说我们也不习惯用很零散的数据来稳定地来解决一个问题。

从第一个阶段到第二个阶段，我认为都还是一种加法类型的演进，也可以称之为连续性创新，只是让之前既有的东西作的更好，而且是基于以往的经验叠加上去的，但是到了第三个阶段的“大数据变革”，我们将面对模糊的问题、碎片的数据，过去我们不太习惯当还不清楚问题的时候，就使用数据来找出问题所在，因为这个时候，我们往往会陷入一种矛盾，因为数据零散、乱、没标准、没规范，问题也不清楚，究竟该怎么办呢？毕竟这两者都超出了过去人类的习惯与经验法则，但这里恰恰就是人类未来要变革的地方；不同于前两个阶段的加法逻辑，第三阶段开启的是一种乘法的思维，透过模糊问题与碎片资料的碰撞，我们将会看见新的问题与新的机会，我认为这部份才是大数据真正的价值所在。

最后、我想强调的一点是，这几个阶段不是一个线性的延展，而是一个滚动的闭环，因为第三阶段碰撞出来的问题与机会，经过系统化的验证与标准化后，他所需要的数据源以及能够解决的问题也会逐渐稳定下来，形成一种新的服务或方案，于是就会再次归回到数据驱动的解决层次，也正因为这种特性，我才定义这是一种大数据的创新循环链。