| 作者 |
| 宋天龙 查克·希曼 肯·布尔巴里 |
| 丛书名 |
| 数据分析与决策技术丛书 |
| 出版社 |
| 机械工业出版社 |
| ISBN |
| 9782109189412 |
| 简要 |
| 简介 |
| 这是一本系统讲解数据如何在营销与运营的全流程中发挥驱动作用和辅助决策价值的著作。是知名数据分析专家宋天龙的厚积薄发之作，得到了行业里多位专家的一致好评和推荐。 在内容组织形式上，本书有宏观和微观两条主线： 宏观上，内容围绕流量数据化运营的全流程展开，涵盖渠道策略与计划管理、媒体投放与执行管理、渠道投放效果评估与分析、流量运营监控与效果复盘等各个环节。目标是指导企业如何通过数据实现低成本、大批量、高质量的流量引入，这是流量运营的核心目标，也是本书要解决的核心问题。 微观上，内容根据流量数据化运营的业务操作过程来组织，以业务场景为切入点，依次按照业务问题、数据支持方案、实用工具实操的思路展开，通过案例介绍具体的实施过程，用数据解决具体业务问题。 这本书的重点不是数据分析的原理和方法，也不是数据分析工具的使用，更不是营销等具体业务工作如何开展，相关的知识全部融合到具体的应用场景中，重点是如何让数据在营销与运营的全流程中发挥价值，真正实现业务与数据的互相促进与补充。 本书不要求读者有数据分析基础，也不要求有Python基础。80%的数据处理工作通过Excel完成，余下的20%通过Python完成，即便没有Python基础，也能顺利完成全书的实操。所有实操案例均提供源数据和完整代码。 ---------------------------8079745 - 数字营销分析：消费者数据背后的秘密（原书第2版）--------------------------- 本书全面分析介绍了数字营销领域，不仅对新平台、新指标、新的度量方式进行了详细解析，而且通过多种数字营销案例对工具在解读消费者行为方面的全过程应用进行了详细地描述，同时对市场上不同类别的工具进行了简要推荐介绍。本书语言轻松自然、通俗易懂，适用于现代的、以数据为导向的市场营销从业人员，或市场营销专业的高校学生。 |
| 目录 |
| [套装书具体书目] 8079745 - 数字营销分析：消费者数据背后的秘密（原书第2版） - 9787111677215 - 机械工业出版社 - 定价 79 8084056 - 电商流量数据化运营 - 9787111690238 - 机械工业出版社 - 定价 99 ---------------------------8084056 - 电商流量数据化运营--------------------------- 序 乘风破浪，扬帆起航 前言 第1章 全面认识流量数据化运营 1.1流量运营的3个核心概念 1.1.1什么是流量 1.1.2流量的来源 1.1.3流量的数据化运营 1.2流量运营的4个基本步骤 1.2.1营销目标确定 1.2.2渠道策略与计划管理 1.2.3媒体投放与执行管理 1.2.4渠道投放效果评估与复盘 1.3流量运营的职能岗位 1.3.1部门划分 1.3.2技能要求 1.4流量运营的4类数据来源 1.4.1通过广告投放工具获得的外部投放数据 1.4.2通过流量分析工具采集的自有流量数据 1.4.3通过大数据工具采集的自有数据 1.4.4通过第三方来源获得的行业和竞品数据 1.5本章小结 第2章 常见流量渠道全面盘点 2.1直接输入流量渠道 2.1.1什么是直接输入流量 2.1.2直接输入流量的3个特征 2.1.3知识拓展：直接输入流量4类业务抓手 2.2SEO渠道 2.2.1什么是SEO流量 2.2.2SEO流量在企业前、中、后期的角色 2.2.3国内SEO市场的两大阵营 2.2.4数据如何应用到SEO渠道运营 2.2.5知识拓展：SEO渠道的价值局限性 2.3SEM渠道 2.3.1什么是SEM 2.3.2SEM更多的价值在于“临门一脚” 2.3.3SEO与SEM的相互促进和掣肘 2.3.4SEM渠道适用的营销场景 2.3.5数据如何应用到SEM渠道运营 2.3.6知识拓展：SEM渠道的流量天花板 2.4硬广告渠道 2.4.1什么是硬广告 2.4.2为什么硬广告不精准，我们依然要投 2.4.3如何评估线下硬广告的实际效果 2.4.4硬广告渠道适用的营销场景 2.4.5数据如何应用到硬广告渠道运营 2.4.6知识拓展：流量作弊，硬广告之殇 2.5信息流广告渠道 2.5.1什么是信息流广告 2.5.2信息流广告的精准体现在哪里 2.5.3场景化思维下的信息流广告运营 2.5.4信息流广告适用的营销场景 2.5.5数据如何应用到信息流广告运营 2.5.6知识拓展：如何消除“老板看不见广告”的焦虑 2.6社群渠道 2.6.1什么是社群渠道 2.6.2社群中的圈层管理 2.6.3挖掘社群渠道裂变模式、节点与传播路径 2.6.4社群渠道适用的营销场景 2.6.5数据如何应用到社群渠道运营 2.6.6知识拓展：证明社群运营的价值 2.7MCN渠道 2.7.1什么是MCN 2.7.2MCN直播带货模式的“危”与“机” 2.7.3企业与MCN的供应链合作 2.7.4MCN渠道适用的营销场景 2.7.5数据如何应用到MCN渠道运营 2.7.6知识拓展：MCN渠道直播带货选品的考虑要素 2.8会员营销渠道 2.8.1什么是会员营销渠道 2.8.2会员营销的精准优势来源于哪里 2.8.3会员营销需要平衡用户体验与企业目标 2.8.4会员营销渠道适用的营销场景 2.8.5数据如何应用到会员营销运营 2.8.6知识拓展：不做会员营销的异类电商企业 2.9CPS渠道 2.9.1什么是CPS渠道 2.9.2第三方CPS渠道都是“劫道”的 2.9.3CPS对消费者的决策驱动力体现在哪里 2.9.4与其他渠道相比，CPS渠道的性价比如何 2.9.5CPS渠道适用的营销场景 2.9.6数据如何应用到CPS渠道运营 2.9.7知识拓展：CPS渠道作弊与刷量 2.10其他流量渠道 2.10.1小程序 2.10.2快应用 2.10.3App流量渠道 2.10.4公关传播 2.10.5LBS渠道 2.10.6线下实体网点 2.10.7BD合作渠道 2.11本章小结 第3章 渠道策略与计划管理 3.1设计企业级流量渠道策略 3.1.1企业级流量渠道策略概述 3.1.2流量渠道策略的应用场景 3.1.3健康的流量结构的特征 3.1.4基于不同营销目标的渠道贡献度 3.1.5知识拓展：流量运营与整合营销传播的关系 3.2基于多指标综合决策的渠道选择 3.2.1基于多指标的综合决策概述 3.2.2如何选择多个决策指标 3.2.3如何设置多个指标的权重 3.2.4结合层次评分综合评估渠道排名 3.2.5知识拓展：解决统一标准下不同渠道价值评估的公平问题 3.3发掘流量爆发力强的渠道 3.3.1流量爆发力概述 3.3.2流量爆发力强的两个特征 3.3.3哪些渠道流量爆发力更强 3.3.4通过数据分析爆发力强的渠道 3.3.5知识拓展：如何评估未投放渠道的流量爆发力 3.4预测付费渠道效果并进行KPI管理 3.4.1付费渠道效果预测概述 3.4.2不同付费渠道预测的差异点 3.4.3通过回归方法预测流量效果 3.4.4预测模式的可解释性与限制性 3.4.5知识拓展：如何基于预测结果制定KPI 3.5预测直接输入与SEO效果并设置合理预期 3.5.1直接输入与SEO效果预测概述 3.5.2通过加权移动平均方法预测未来流量 3.5.3知识拓展：自动ARIMA在预测中的应用 3.6基于多因素限制的目标最大化的预算分配 3.6.1预算分配概述 3.6.2预算分配时的主要限制性因素 3.6.3通过规划求解实现多因素约束下的目标最大化 3.6.4应用目标最大化规划求解的限制性条件 3.6.5知识拓展：规划求解的其他应用场景 3.7基于用户行为模式的渠道组合管理 3.7.1用户访问行为的渠道概述 3.7.2如何识别用户访问的来源渠道 3.7.3通过序列关联模式挖掘渠道组合策略 3.7.4基于用户访问行为的渠道组合策略的限制条件 3.7.5知识拓展：将渠道组合策略扩展到跨设备领域 3.8数据使用注意 3.8.1数据反映了过去，但不能100%说明未来 3.8.2滥用数据还不如不用 3.8.3业务方也要懂数据 3.9本章小结 第4章 媒体投放与执行管理 4.1基于Lookalike的投放人群管理 4.1.1渠道投放人群概述 4.1.2基于Lookalike的ID列表实现投放人群管理 4.1.3基于Lookalike的人群规则实现投放人群管理 4.1.4知识拓展：在精准与规模之间寻找平衡点 4.2基于用户喜好的投放内容管理 4.2.1投放内容管理概述 4.2.2基于不同动作倾向的商品喜好 4.2.3基于目标商品提炼的共性标签 4.2.4知识拓展：广告内容个性化与动态素材管理 4.3基于效果的广告触达媒介优选 4.3.1广告触达媒介优选概述 4.3.2使用方差分析确定媒介效果的差异性 4.3.3基于方差对比判断媒介的稳定性 4.3.4知识拓展：假设检验在业务场景中的应用 4.4广告投放的排期要素管理 4.4.1广告投放的排期要素管理概述 4.4.2不同日期维度下的影响分析 4.4.3通过日历标记管理日期性要素 4.4.4知识拓展：基于组合媒体的排期管理 4.5着陆页测试与优化 4.5.1着陆页优化概述 4.5.2着陆页测试的3种类型 4.5.3着陆页测试的8类主要对象 4.5.4着陆页测试的4个实施要素 4.5.5着陆页测试的贝叶斯评估方法 4.5.6知识拓展：着陆页个性化设计策略 4.6渠道测试性投放 4.6.1渠道测试性投放概述 4.6.2测试性投放中的噪声控制 4.6.3测试性投放的效果一致性验证 4.6.4知识拓展：基于渠道相似性的策略应用 4.7渠道补量、扣量和余量 4.7.1渠道补量、扣量和余量概述 4.7.2补量的两种操作方式 4.7.3广告主扣量的优化价值 4.7.4余量的数据反馈及成因 4.7.5知识拓展：数据度量标准与数据差异性原因 4.8数据使用注意 4.8.1多个数据系统的数据误差 4.8.2小样本数据 4.9本章小结 第5章 执行常见问题的排查与解决 5.1渠道执行问题排查常用维度 5.1.1渠道执行问题概述 5.1.2渠道执行问题排查的常用维度 5.1.3渠道执行问题排查的先后逻辑 5.1.4知识拓展：排查问题时的5种思维模式 5.2排查实时流量骤降的原因并做好预防 5.2.1流量骤降概述 5.2.2如何获得实时流量数据 5.2.3排查流量骤降的4个步骤 5.2.4预防流量数据丢失的4个步骤 5.2.5知识拓展：采集端数据丢失产生的影响 5.3排查实时流量骤增的原因并解除异常 5.3.1流量骤增概述 5.3.2排查流量骤增的4个步骤 5.3.3案例：某次大型促销活动流量骤增100倍 5.3.4知识拓展：消除流量骤增对后续流量运营的影响 5.4排查流量下滑渠道并找到优化点 5.4.1流量下滑概述 5.4.2细分并找到主要下滑渠道 5.4.3找到与下滑趋势相反的异常渠道 5.4.4知识拓展：构建完整的渠道跟踪结构 5.5排查ROI下降的原因并找到问题点 5.5.1ROI下降概述 5.5.2通过缩小ROI下滑渠道的范围确定问题渠道 5.5.3通过计算收入和费用因子得分找到问题渠道 5.5.4知识拓展：将因子得分排查法拓展到更多场景 5.6数据使用注意 5.6.1流量运营也要对ROI负责 5.6.2不要到活动结束后才开始问题排查 5.6.3复杂的统计分析结果不是必要保证 5.7本章小结 第6章 营销渠道的效果评估与基本分析 6.1如何评估渠道效果的好坏 6.1.1渠道效果评估概述 6.1.2判断数据好坏的4种方法 6.1.3判断数据好坏程度的2种方法 6.1.4知识拓展：渠道的数据重复计算问题 6.2如何通过归因合理分配渠道转化贡献 6.2.1归因模型概述 6.2.2归因能解决的2类业务问题 6.2.35类常见的归因模型 6.2.4针对不同场景选择适合的归因模型 6.2.5知识拓展：基于完整数据的自定义归因 6.3如何分析渠道效果的边际效应 6.3.1渠道效果边际变化规律概述 6.3.2分析渠道回报效率的边际递减效应 6.3.3分析渠道单位成本的边际递增效应 6.3.4知识拓展：数据分组 6.4如何找到渠道转化短板并提升转化效果 6.4.1漏斗分析概述 6.4.2漏斗分析的主要业务场景 6.4.3漏斗分析的额外数据跟踪 6.4.4漏斗分析的主要维度和方法 6.4.5案例：预约表单的漏斗分析与应用 6.4.6知识拓展：跨行为类型的漏斗跟踪 6.5如何分析渠道留存效果 6.5.1渠道留存概述 6.5.2如何分析留存衰减趋势 6.5.3如何分析留存稳定期 6.5.4如何分析运营活动对留存的影响 6.5.5如何分析新用户规模与留存率的关系 6.5.6知识拓展：通过留存发现的作弊问题 6.6如何分析渠道的时间特征 6.6.1时间特征概述 6.6.2分析渠道的长期趋势、年度特征 6.6.3分析渠道的中期趋势、季度特征 6.6.4分析渠道的短期趋势、月度特征 6.6.5知识拓展：分析渠道的时间交叉特征 6.7如何对流量渠道做分组分析 6.7.1渠道分组分析概述 6.7.2按照渠道属性的分组分析 6.7.3按照渠道效果的分组分析 6.7.4知识拓展：分组的目标是确定优化方向，而非分组本身 6.8如何分析着陆页数据 6.8.1分析着陆页是否真的有问题 6.8.2分析注意力随位置的变化规律 6.8.3分析页面加载时间对转化的影响 6.8.4知识拓展：着陆页上的异常数据 6.9数据使用注意 6.9.1数据评估结果不是念数据 6.9.2看似正确实际却错误的建议 6.9.3正确但没用的建议 6.9.4基于片面数据归纳的偏颇结论 6.10本章小结 第7章 渠道效果专题性研究 7.1流量渠道的效果标杆研究 7.1.1渠道效果标杆概述 7.1.2渠道效果标杆设立的3个原则 7.1.3渠道效果标杆定义的3类方法 7.1.4知识拓展：“集中程度”还是“最佳实践” 7.2渠道效果影响因素研究 7.2.1渠道效果影响因素概述 7.2.2分析特征对转化目标的正负向影响 7.2.3分析特征如何影响单个样本的预测结果 7.2.4知识拓展：渠道效果影响因素的落地应用 7.3转化路径的媒体组合规律研究 7.3.1转化路径的媒体组合概述 7.3.2单一渠道重复次数对效果的影响分析 7.3.3组合渠道首末次触点对效果的影响分析 7.3.4增加新的渠道对原有投放组合的影响分析 7.3.5知识拓展：基于转化路径链接关系的规律分析 7.4渠道相似度研究 7.4.1渠道相似度概述 7.4.2基于渠道效果的最近邻分析 7.4.3基于渠道效果的聚类分析 7.4.4知识拓展：基于访问协同过滤的相似度分析 7.5虚假流量辨别与研究 7.5.1虚假流量概述 7.5.2通过流量属性分布辨别虚假流量 7.5.3通过流量在线行为指标辨别虚假流量 7.5.4通过用户离线行为指标辨别虚假流量 7.5.5通过用户行为流序列关系辨别虚假流量 7.5.6通过业务投放与实际数据差异辨别虚假流量 7.5.7通过数据的质量辨别虚假流量 7.5.8通过页面热力图辨别虚假流量 7.5.9通过长期价值指标辨别虚假流量 7.5.10知识拓展：通过机器学习方法辨别虚假流量 7.6数据使用注意 7.6.1模型准确度并非高于一切，不能忽略业务落地性 7.6.2不能通过一次专题分析解决所有问题 7.6.3专题分析并非是一次性的 7.6.4重视数据过程，也要重视数据校验 7.6.5模型并非万能 7.7本章小结 第8章 流量运营的监控与效果复盘 8.1流量日常监控 8.1.1流量日常监控概述 8.1.2如何实现自动化监控 8.1.3监控结果的信息告警 8.1.4知识拓展：流量的外部竞争监控 8.2流量复盘 8.2.1流量复盘概述 8.2.2流量复盘的参与部门 8.2.3流量复盘的基本流程 8.2.4流量复盘的主要内容 8.2.5知识拓展：有效复盘的重要支撑——执行过程的数字化 8.3撰写分析报告 8.3.1分析报告概述 8.3.2不同报告对象的内容侧重点 8.3.3不同类型报告的内容侧重点 8.3.4影响分析报告满意度的因素 8.3.5知识拓展：分析报告的立场问题 8.4数据使用注意 8.4.1数据分析师并非只是写报告 8.4.2不能使用“我觉得”代替数据论证 8.4.3数据分析不能过分依赖数据工具 8.4.4数据分析不能速成 8.5本章小结 附录A 电商流量运营数据参考 附录B Python安装和部署 ---------------------------8079745 - 数字营销分析：消费者数据背后的秘密（原书第2版）--------------------------- 本书赞誉 译者序 序 致谢 关于作者 第1章 了解协同数字生态系统 1 1.1 数字生态系统的演化 1 1.2 数据增长趋势 2 1.3 数字媒体类型 4 1.3.1 付费媒体 6 1.3.2 自有媒体 8 1.4 竞争情报 9 1.5 点击流（网络分析） 10 1.6 转化率分析 11 1.7 自定义用户细分 11 1.8 视觉叠加 12 1.9 社交媒体报告 12 1.10 用户体验反馈 13 1.11 实时网站分析 14 1.12 参考文献 14 第2章 简析数字分析概念 15 2.1 从顶部开始 15 2.2 运用度量框架 16 2.3 确定自有社交媒体和赢得社交媒体的指标 17 2.3.1 自有社交媒体指标 18 2.3.2 赢得社交媒体指标 26 2.4 揭开网络数据的神秘面纱 27 2.5 数字广告概念 29 2.6 适合搜索分析的指标 30 2.6.1 付费搜索 31 2.6.2 自然搜索 31 2.7 数字分析与传统分析的结合 32 2.7.1 初级研究 33 2.7.2 传统媒体监测 34 2.7.3 传统客户关系管理的数据 34 2.8 综合范例 34 2.8.1 报告时间线 34 2.8.2 报告模板 35 2.8.3 不同的人群，不同的策略 35 第3章 选择分析工具 36 3.1 评估新的营销技术 37 3.2 组合你的营销技术栈 39 3.2.1 Cisco的营销技术栈 39 3.2.2 Intel的营销技术栈 40 3.3 识别重要的营销技术解决方案 43 3.4 购买决策者 45 3.5 营销技术解决方案的采用 45 3.6 结语 47 3.7 参考文献 47 第4章 数字分析：品牌 48 4.1 数字品牌分析的益处 48 4.2 数字时代的品牌分析 49 4.3 品牌份额 50 4.3.1 声音份额 51 4.3.2 搜索份额 52 4.3.3 受众份额 54 4.4 品牌受众 56 4.4.1 总受众触及率 56 4.4.2 总受众关注度 57 4.4.3 总受众互动度 58 4.5 消费者自我概念与品牌个性的一致性 58 4.6 数字品牌分析的未来 60 第5章 数字分析：受众 61 5.1 什么是受众分析 64 5.2 受众分析用例 65 5.2.1 数字战略制定 66 5.2.2 内容策略制定 66 5.2.3 互动策略制定 67 5.2.4 搜索引擎优化 67 5.2.5 内容优化 67 5.2.6 用户体验设计 68 5.2.7 受众细分 68 5.3 受众分析工具类型 68 5.4 受众分析补充技术 74 5.5 对话类型 75 5.6 事件触发 76 第6章 数字分析：生态系统 78 6.1 生态系统分析 79 6.2 生态系统分析的产出 81 6.3 数字生态系统图 82 第7章 投资回报率 83 7.1 定义ROI 84 7.1.1 互动回报率 84 7.1.2 影响力回报率 86 7.1.3 体验回报率 87 7.2 正确地追踪ROI 88 7.2.1 理解自上而下的收益度量方法 88 7.2.2 利用自下而上的度量模型 91 7.3 度量数字营销有效性的三层模型方法 94 第8章 理解数字影响力 96 8.1 理解数字影响力的本质 97 8.1.1 “引爆点”现象 98 8.1.2 社群规则现象 99 8.2 制定现代媒体列表 99 8.3 使用匹配的工具 101 8.3.1 Klout 101 8.3.2 其他重要的影响者分析工具 104 8.3.3 定制影响力分析方法 105 8.4 线上影响力与线下影响力的对比 106 8.5 使用影响者列表 107 第9章 运用数字分析赋能营销方案 110 9.1 了解社交媒体版图分析 111 9.2 搜索和自媒体平台分析 116 9.3 开展媒体分析 119 第10章 改善客户服务体验 121 10.1 客户期望 121 10.2 社交客户服务的冲突 124 10.2.1 了解消费者 126 10.2.2 了解消费者意图 127 10.2.3 个性化消费者体验 127 10.3 社交客户服务模型 128 10.3.1 特定阶段的客户服务 128 10.3.2 局限阶段的客户服务 128 10.3.3 正式阶段的客户服务 129 10.3.4 达美航空案例 129 10.4 参考文献 131 第11章 利用数字分析进行危机预测 132 11.1 制定现代潜在危机事件管理计划 133 11.2 识别已知的潜在危机事件 134 11.2.1 制定已知的潜在危机事件列表 135 11.2.2 了解在线对话份额 135 11.2.3 搭建支持者和反对者画像 137 11.2.4 浅析影响者 137 11.2.5 呈现正确内容 137 11.2.6 了解正面和负面词汇 138 11.2.7 标记正确词汇 139 11.3 危机日的监控和实时报告 140 11.3.1 处理突发危机事件 140 11.3.2 制定内容计划 141 11.3.3 制定报告方案和报告节奏 142 11.3.4 危机期间的报告频率和报告内容 142 11.3.5 危机之后的报告频率和报告内容 143 11.4 危机结束后的历史修正 144 11.4.1 对基础研究的评估 144 11.4.2 识别关键的第三方平台及拟定内容同步发布方案 145 第12章 发布新产品 146 12.1 产品生命周期概览 147 12.2 产品生命周期—引入阶段 148 12.2.1 消费者对产品X有哪些反应 150 12.2.2 洞察消费者对产品X有哪些顾虑 151 12.2.3 哪些是消费者未满足或未表达的需求 152 12.3 产品生命周期—成长阶段 152 12.3.1 产品X被讨论、分享和评价的社群、网站及社交平台有哪些 154 12.3.2 哪些人是产品X的话题中的影响者 154 12.3.3 消费者对产品X零售及促销有何反应 155 12.4 产品生命周期—成熟阶段 155 12.4.1 围绕产品X而产生的消费者趋势和偏好有哪些 157 12.4.2 用户对其他相关产品的兴趣度如何 158 12.5 结语 158 第13章 制定研究计划 159 13.1 构建数据源列表 160 13.1.1 识别数据源 160 13.1.2 选择需要分析的渠道 162 13.1.3 识别搜索和源语言 164 13.2 确定研究方法 165 13.2.1 定义假设 166 13.2.2 分析的时间表 168 13.2.3 识别项目团队 168 13.2.4 确定分析的深度 169 13.2.5 构建编码框架 170 13.2.6 采用情绪分析方法 170 13.2.7 过滤垃圾邮件和机器人程序 171 13.3 参考文献 172 第14章 生成有价值的报告 173 14.1 构建报告 174 14.1.1 从后至前构建报告 175 14.1.2 报告格式 177 14.1.3 了解报告的时间表 178 14.2 交付报告 179 14.3 了解报告的用例 180 14.3.1 高管层用例 181 14.3.2 管理层用例 181 14.3.3 分析层用例 182 14.4 搭建中央信息存储仓库 183 14.4.1 指挥中心 184 14.4.2 基于网络的应用程序 185 第15章 数字数据的未来 186 15.1 见证数字分析标准的演进 188 15.1.1 回顾社交媒体聆听的演进史 188 15.1.2 深入展开搜索分析 190 15.1.3 唤醒受众分析的水晶球 190 15.1.4 预测内容分析的未来 191 15.1.5 了解影响者分析的全景图 192 15.2 了解数字分析的发展前景 193 15.2.1 消除分析人才的缺口 193 15.2.2 合理存储用户数据 195 15.2.3 数据源的持续整合 196 15.2.4 应对用户隐私顾虑 196 15.2.5 提高品牌对社交数据的可获得性 197 15.2.6 提高数据的干净度和准确性 198 15.2.7 CMO们面临的量化分析挑战 198 15.2.8 浅析机器学习和人工智能 199 15.3 参考文献 200 |