麦肯锡大数据指南

书名：麦肯锡大数据指南
作者：[美]麦肯锡（Mckinsey&Company）
译者：
ISBN：9787111549345
出版社：机械工业出版社
出版时间：2016-10
格式：epub/mobi/azw3/pdf
页数：216
豆瓣评分： 5.7

书籍简介：

本书对大数据、高级分析与营销的未来做出最前沿、权威的解读。帮助企业挖掘数据时代的商业机会。 根据麦肯锡全球研究院（MGI）和麦肯锡商业技术办公室的最新调查研究显示，任何一个行业的领军者都已经看到了大数据所带来的前所未有的潜力和重大意义。 有些企业成功地运用数据，获得了高于市场的业务增长。这些企业在三个方面做得很好： 1. 利用分析从数据中找到有价值的商业机会，进而引导决策并改善市场投资回报率。 2. 将数据中发现的商业洞察转化为让客户欣喜的、精心设计的产品和营销方案 3. 有效地将这些产品和营销方案投放进入市场。 本书为大数据领域的专家、学者、专业人士提供最前沿、最专业的指南。

作者简介：

作者简介

戴维·考特（David Court）

麦肯锡全球资深董事合伙人。戴维领导着麦肯锡的职能部门，目前是公司数字化举措的负责人。

耶斯科·派瑞（Jesko Perrey）

麦肯锡全球资深董事合伙人。耶斯科是麦肯锡市场与营销业务的全球负责人，他致力于帮助客户提高市场与营销能力，以取得高于市场的增长。

蒂姆·麦圭尔（Tim McGuire）

麦肯锡全球资深董事合伙人。蒂姆负责麦肯锡全球消费者市场分析中心，领导着150多个咨询顾问为客户提供零售、快速消费品、银行、电信以及医疗健康等领域的战略决策咨询。

丹尼斯·斯派莱克（Dennis Spillecke）

麦肯锡全球资深董事合伙人。丹尼斯负责麦肯锡全球品牌与营销费用效能部门，帮助客户在竞争日益激烈的商业环境中树立成功的品牌。

译者简介

王霞

现任清华大数据产业联合会秘书长。清华大学工学学士、硕士，中国社会科学院博士。于1999年加入诺基亚研究院，参与或负责多项诺基亚重大专项、欧盟框架计划项目、国家863计划等国际国内重大合作或科研项目，在信号处理、人机交互、移动服务、用户体验、移动计算、软硬件一体化解决方案、大数据技术等领域取得了重要的技术创新成果。负责筹建了诺基亚深圳研究院，并在短时间内打造了一支高效的产品创新团队。王霞的研究成果获多项专利，已发表了数十篇论文。曾参与合译《硅谷生态圈：创新的雨林法则》。

书友短评：

@ 王大喜 只适合商业公司销售管理岗，并不是入门较好的书籍，角度太偏 @ JH168 只有大方向理论层面的东西，没有方法论，看完对如何做大数据并没有很强的概念 @ 纵火者的猫 【排版】这是2倍行间距？？？事实证明好的书简单大方的排版就可以了，要不了这么花里胡哨的故意凑页数的排版，以及图表字那么小是在逗我？【内容】几乎只是麦肯锡数据分析团队在各个地方发表文章的合集，所以可想而知编成书出版之后没啥逻辑，精简了之后很多重复的内容，并且大量没有细节只有空洞数字的案例……【总结】作为入门书我还是很失望的…顶着麦肯锡的title不好好编书？？？ @ 小黑奴 适合快速阅读，有很多很感兴趣的标题，可没能真正从书中找到答案，比如如何增加客户黏性，书中罗列了零售商的几点举措，但个人感觉还是比较笼统。 @ amifang 没看懂。本来比较相信机械的… @ 李花花 差强人意 @ 昊天 真能把大数据用好的企业，并不是一上来就建立宏大的大数据平台的企业，而是业务驱动、问题驱动，从解决问题的角度出发，或是渠道投放，或是微观市场发掘，或是定价，或是重新认识客户、管理客户的终身价值等。不需要张口闭口谈大数据，而是每个问题都用数据来解决，是“手中无剑心中有剑”的境界，无处不数据。 @ 小黑奴 适合快速阅读，有很多很感兴趣的标题，可没能真正从书中找到答案，比如如何增加客户黏性，书中罗列了零售商的几点举措，但个人感觉还是比较笼统。 @ 连纵云 理论多于实质，只谈结果，不谈方法，有点空中楼阁的感觉。俗话说，理想是丰满的，现实是骨感的，这本书描述了丰满的理想，却没告诉你如何从骨感的现实走向丰满的理想。 @ dewenkong 给传统零售公司看怎么进行大数据驱动业务，怎么落地更合适

推荐序　大数据并不神秘，方法论铸就神奇
致谢
序言
第一部分　商机
第1章大数据带来大影响　/ 2
1.1　为何数据分析会在产生成效前流产　/ 5
1.2　应用新技术取得规模化成果　/ 9
1.3　工具之外：组织调整　/ 12
第2章大数据和高级分析：来自一线的成功故事　/ 18
第3章通过大数据发掘新微观市场　/ 25
3.1　根据商机调整销售覆盖范围　/ 26
3.2　为每一类机会制订销售方案　/ 29
3.3　支持销售实施方案　/ 30
第4章智能分析：市场营销如何带动短期和长期业务增长　/ 34
4.1　如今，营销预算决策流程已经瓦解了　/ 35
4.2　营销组合模型不见全局　/ 37
4.3　营销人员重新平衡短期和长期增长　/ 41
第5章　大数据与高级分析付诸实践　/ 45
5.1　引起领导注意　/ 46
5.2　寻找更好的答案　/ 47
5.3　改变组织架构　/ 48
5.4　实施大数据　/ 50
第6章　了解用户，无论他们身在何处　/ 52
6.1　系统思维　/ 53
6.2　关注重要数据　/ 54
6.3　补全数据　/ 55
6.4　匹配用户　/ 57
第7章　市场营销分析驱动出色业务增长　/ 60
7.1　将数据分析提升到战略高度　/ 62
7.2　做出更好的决策　/ 64
第二部分　洞察与行动
第8章　领先的零售商如何将商业洞察转变为利润　/ 76
8.1　转型的三个步骤　/ 78
8.2　如何增加客户黏性　/ 85
第9章　从营销中获取更多投资回报的五个步骤　/ 92
第10章　运用大数据做出更好的定价决策　/ 100
10.1　产品数量多到无法有效定价　/ 101
10.2　数据转变为利润的四个步骤　/ 103
第11章　营销的“相关性时代”　/ 109
11.1　倾听客户的声音　/ 110
11.2　及时响应　/ 116
第12章　吉尔特公司：用大数据、移动终端与社交媒体重塑购物体验　/ 123
12.1　利用大数据完成个性化营销　/ 123
12.2　利用云端灵活扩展　/ 125
12.3　新用户来自移动端　/ 126
12.4　跟着“大V”（网络红人）买买买　/ 127
第13章　透过零售显微镜重新认识客户　/ 129
13.1　数据之梦成真的零售业　/ 130
13.2　CLM领域的领导者会做些什么　/ 133
第14章　定价：大数据和分析的力量　/ 137
第15章　传播之外：你真的玩转社交媒体了吗　/ 145
15.1　社交媒体不是在真空状态下存在的　/ 146
15.2　了解赢得媒体的价值：社交GRP　/ 147
15.3　彰显社交媒体价值　/ 150
第三部分　如何转型、如何开始
第16章　如何从大数据中获得最大价值　/ 154
第17章　大数据团队需要的五种角色　/ 159
17.1　王者之师　/ 159
17.2　建立服务客户的文化　/ 163
第18章　希望大数据营销计划起作用？你需要懂人性　/ 167
18.1　障碍1：“太难了，不值得”　/ 169
18.2　障碍2：“我懂得更多”　/ 170
18.3　障碍3：“我不相信你”　/ 171
第19章　开始大数据之旅：将战略与业绩挂钩　/ 174
第20章　使大数据发挥作用你需要什么：铅笔　/ 181
第21章　快快快：算法营销与用户数据过载　/ 187
21.1　算法营销效益　/ 189
21.2　进入算法营销的节奏　/ 191
第22章　简化大数据，否则对销售来说毫无用处　/ 195
22.1　线索简化　/ 196
22.2　简化测试　/ 197
22.3　简化工具　/ 198
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