Prediktivní marketing: Snadné způsoby, jak může každý marketér využít analýzu zákazníků a velká data

Hodnocení:   (4,1 z 5)

Prediktivní marketing: Snadné způsoby, jak může každý marketér využít analýzu zákazníků a velká data (Omer Artun)

Recenze čtenářů

Shrnutí:

Kniha získala řadu recenzí, které vyzdvihují její silné stránky, neboť poskytuje srozumitelný a přístupný úvod do prediktivní marketingové analýzy, a zároveň poukazují na její omezení při praktickém použití. Mnozí recenzenti ji považují za dobře napsanou a zasvěcenou, přičemž vyzdvihují zejména její koncepční rámec a příklady z reálného světa. Někteří čtenáři však měli pocit, že jí chybí konkrétní praktické rady a podrobnosti o implementaci.

Klady:

Dobře napsané a srozumitelné
poskytuje cenné poznatky o prediktivním marketingu
obsahuje příklady z reálného světa a strategie pro efektivní marketing
slouží jako dobrý úvod pro marketéry
propojuje marketingovou analytiku se strojovým učením
ideální pro čtenáře s malými předchozími znalostmi velkých dat.

Zápory:

Postrádá praktické rady pro implementaci a konkrétní příklady
některými čtenáři je považován za vysokoúrovňový a poněkud nudný
nemusí poskytovat dostatečnou hloubku pro ty, kteří hledají technické pokyny.

(na základě 34 hodnocení čtenářů)

Původní název:

Predictive Marketing: Easy Ways Every Marketer Can Use Customer Analytics and Big Data

Obsah knihy:

S tímto praktickým průvodcem prediktivní analýzou se personalizovaný marketing stane skutečností

Prediktivní marketing je učebnicí prediktivní analýzy pro velké i malé organizace, která nabízí praktické tipy a realizovatelné strategie pro okamžité zavedení personalizovanějšího marketingu. Marketingové paradigma se mění a tato kniha poskytuje návod, jak zvládnout přechod od kreativního marketingu k marketingu založenému na datech, od marketingu "jeden na jednoho" k marketingu "jeden na jednoho" a od marketingových kampaní k zákaznickým zkušenostem v reálném čase. Dozvíte se, jak využívat technologie strojového učení ke zlepšení získávání a růstu zákazníků a jak identifikovat a znovu zapojit rizikové nebo zaniklé zákazníky zavedením snadného, automatizovaného přístupu k prediktivní analýze. Tato kniha se mnohem více než na teorii a svědectví o síle personalizovaného marketingu zaměřuje na činy a pomůže vám pochopit a skutečně začít používat tento revoluční přístup k zákaznické zkušenosti.

Prediktivní analýza může konečně učinit personalizovaný marketing realitou. Prediktivní marketing je poprvé dostupný všem marketérům, nejen těm z velkých korporací - ve skutečnosti mnoho menších organizací svými inovativními programy předbíhá své větší kolegy. Tato kniha vám ukáže, jak zavést prediktivní analytiku do vaší organizace, a poskytne vám praktické návody, díky kterým můžete začít ještě dnes.

⬤ Zavedení prediktivního marketingu v organizaci jakékoli velikosti.

⬤ Zajistěte personalizovanější marketingové zkušenosti.

⬤ Automatizujte prediktivní analýzu pomocí technologie strojového učení.

⬤ Založte marketingová rozhodnutí na konkrétních datech, nikoli na neověřených nápadech.

Marketéři již dlouho hovoří o poskytování personalizovaných zkušeností napříč kanály. Všichni marketéři chtějí přinášet spokojenost, ale většina z nich stále používá univerzální přístup. Prediktivní marketing poskytuje informace a přehled, které potřebujete k tomu, abyste svou organizaci vytáhli ze zajetých kolejí kampaní a dostali se do řídké atmosféry skutečně personalizované zákaznické zkušenosti.

Další údaje o knize:

ISBN:9781119037361
Autor:
Vydavatel:
Vazba:Pevná vazba
Rok vydání:2015
Počet stran:272

Nákup:

Nyní dostupné, na skladě.

Další knihy od autora:

Prediktivní marketing: Snadné způsoby, jak může každý marketér využít analýzu zákazníků a velká data...
S tímto praktickým průvodcem prediktivní analýzou...
Prediktivní marketing: Snadné způsoby, jak může každý marketér využít analýzu zákazníků a velká data - Predictive Marketing: Easy Ways Every Marketer Can Use Customer Analytics and Big Data

Díla autora vydali tito vydavatelé:

© Book1 Group - všechna práva vyhrazena.
Obsah těchto stránek nesmí být kopírován ani použit, a to ani částečně ani úplně, bez písemného svolení vlastníka.
Poslední úprava: 2024.11.08 20:25 (GMT)