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第一部分 预测营销完全入门2

第1章 大数据和预测分析技术就在眼前2

预测营销革命6

客户权益的力量8

预测营销的应用11

预测营销普及率正在加快14

客户要求与品牌建立更有意义的联系14

早期采用者的经验表明，预测营销能带来巨大价值17

新技术的推出让预测营销变得简单18

建立预测营销系统需要什么条件21

第2章 预测分析技术简易入门手册23

什么是预测分析技术24

无监督学习技术：聚类模型26

聚类和细分的区别26

有监督学习：倾向性模型29

如何使用预测模型十分位数法30

预测模型和RFM模型对比32

强化学习和协同过滤33

不同类型的推荐模型35

预测分析流程37

数据收集、净化和准备38

异常值检测38

特征生成和提取39

分类器和系统设计40

预测分析技术的“最后一公里”问题41

第3章 首先要了解客户：建立完整的客户档案43

收集多少数据合适45

收集哪类信息47

准备数据以供分析52

人名的净化和验证53

地址的净化和验证54

链接和重复信息删除55

与IT部门合作完成数据集成56

在你的数据中寻找数百个问题61

销售61

客户62

营销/渠道66

产品67

第4章 管理客户就像管理资产组合，要不断增值68

什么是客户生命周期价值69

历史生命周期价值69

预期客户价值71

向上生命周期价值73

提高单个客户的生命周期价值75

获取75

价值增长76

保留76

提高所有客户的生命周期价值78

加入更多（有价值）客户78

防止流失79

与不活跃客户互动79

第二部分 轻松上手预测营销就这九招82

第5章 第一招：运用客户数据，优化营销开支82

对客户获取、保留和再激活进行投资83

优化获取成本89

优化客户保留预算91

根据客户价值区分投资额92

找到合适的产品吸引高价值客户93

一个终点归因的例子95

第6章 第二招：预测客户角色，让营销重回正轨99

聚类类型101

基于产品的聚类101

基于品牌的聚类102

基于行为的聚类103

利用聚类提高客户获取水平106

使用聚类时需要注意的几个问题107

运动变化中的聚类107

第7章 第三招：预测客户演变过程，为生命周期营销做准备109

客户的价值旅程110

第一笔价值112

再现价值113

新价值115

生命周期营销策略116

潜在客户策略：我们帮得上忙吗116

新客户策略：谢谢你118

回头/活跃客户策略：我们爱你120

不活跃客户策略：记住我121

流失客户策略：我们想你122

第8章 第四招：预测客户价值，进行价值导向营销123

价值导向营销123

保留高价值客户128

提升中等价值客户的价值129

减少低价值客户服务成本131

第9章 第五招：预测购买或互动的可能性，为客户排名132

购买可能性预测133

首次买家的购买可能性134

重复的购买可能性135

使用购买可能性预测选择正确的折扣水平135

B2B营销中的预测性线索评分138

互动可能性模型140

邮件发送频率143

第10章 第六招：预测个人喜好，为每位客户量身推荐147

选择正确的客户或细分市场148

购买时推荐149

购买后推荐150

客户生命周期中的推荐150

理解客户使用场景151

内容——推荐什么153

除了推荐，还有什么154

第11章 第七招：启动预测计划，转化更多客户156

预测再营销活动156

针对放弃购物车付款的预测营销活动159

放弃搜索后的预测营销活动160

放弃网页浏览后的预测营销活动161

相似受众营销162

相似度或可达性优化164

第12章 第八招：启动预测计划，提升客户价值166

增加客户价值的秘诀166

购买后预测营销项目168

客户欢迎活动168

购买后推荐170

再补充活动和重复购买活动170

新产品推介172

客户答谢活动172

预测分析时代的客户忠诚项目175

谈谈全渠道营销177

第13章 第九招：启动预测计划，留住更多客户180

理解什么是保留率180

负流失的概念181

理解你的商业模式182

价值迁移也是流失的一种形式185

流失管理项目186

主动保留管理187

挽留客户要花多少钱189

客户保留和钱包份额190

找到流失的根本原因190

客户再激活活动191

四步完成再激活192

第三部分 如何成为一个真正的预测营销高手196

第14章 预测营销能力一览表196

预测营销的组织能力196

预测营销的技术能力199

客户数据整合201

预测的洞察力202

营销活动自动化203

询问预测营销供应商哪些问题203

你是否要对你的客户获得完整且准确的印象204

我能获取哪种市场细分和目标市场确定206

在市场细分或推荐中采取行动有多简单206

除了有关功能的问题，问问自己，这个供应商是否适合你207

第15章 预测式（相关）营销技术综述209

自己动手进行预测营销209

外包给营销服务提供商211

活动管理和营销云选择212

其他你可能听说过的工具213

网络分析216

数据管理平台（DMPs）216

电子邮件服务提供商（ESPs）217

客户关系管理（CRM）218

高级分析218

哪个解决方案适合我219

无论你做什么——开始行动220

以小规模为起点220

将客户数据导入，将数据科学外包221

用预测营销补充你现有的基础设施221

第16章 给有抱负的预测营销者的职业建议223

商业理解比精通数学更胜一筹224

问正确的问题225

将艺术和营销科学融合226

学习他人227

第17章 隐私、愉悦和逾越的区别229

个人信息类型230

避免侵犯客户隐私的情形发生232

给予客户掌控权232

硬边界和政府立法233

第18章 预测营销的未来235

先进的预测性分析模型237

像预测营销者一样思考238

附录A 客户数据类型综述243