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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《人工智能營(yíng)銷》介紹了大熱的“人工智能”在營(yíng)銷中的具體應(yīng)用場(chǎng)景。大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的概念對(duì)大多數(shù)人來(lái)說(shuō)并不陌生，而在營(yíng)銷如何使用卻一直一知半解，語(yǔ)焉不詳。營(yíng)銷行業(yè)未來(lái)缺乏的應(yīng)該就是和數(shù)據(jù)工作者對(duì)話的營(yíng)銷人，多看幾遍這本書(shū)，結(jié)合正在進(jìn)行的工作實(shí)踐，你將會(huì)覺(jué)得投入閱讀的時(shí)間物有所值。

作者簡(jiǎn)介

　　Jim Sterne 自 1979 年開(kāi)始從事數(shù)據(jù)處理業(yè)務(wù)，1993 年擔(dān)任網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷咨詢顧問(wèn)，2000 年擔(dān)任在線營(yíng)銷分析咨詢顧問(wèn)。 Sterne 專注于證明數(shù)字溝通在建立和提升消費(fèi)者關(guān)系方面的價(jià)值。他不僅是美國(guó)數(shù)字分析協(xié)會(huì) （Digital Analytics Association）的創(chuàng)始人，也是網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)峰會(huì)（eMetrics Summits）的發(fā)起者。 Sterne 被英國(guó)著名互動(dòng)營(yíng)銷雜志 Revolution 列為前 50 位具影響力的數(shù)字營(yíng)銷專家之一，同時(shí)被國(guó)家演講人協(xié)會(huì)評(píng)選為前 25 位演講人，這得益于作者在早期致力于莎士比亞的研究。 Sterne 擔(dān)任過(guò)很多大型跨國(guó)企業(yè)的咨詢顧問(wèn)，分別在 MIT、斯坦福、哈佛、牛津和南加州大學(xué)進(jìn)行過(guò)演講。Sterne 的經(jīng)驗(yàn)遍布全球，此刻，他坐在飛往拉斯維加斯的飛機(jī)上，分析和評(píng)價(jià)一份給尼日利亞移動(dòng)公司的客戶營(yíng)銷策略，而這個(gè)分析是受中國(guó)上海一家培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的邀請(qǐng)，將在新加坡講授的一門(mén)課程所用。

圖書(shū)目錄

第二章機(jī)器學(xué)習(xí)入門(mén)57

數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)該閱讀這一章的三個(gè)原因 58
市場(chǎng)營(yíng)銷人員應(yīng)該閱讀這一章的原因 58
我們認(rèn)為自己很聰明 59
制定你的規(guī)則 60
所有模型都是錯(cuò)誤的 61
有用的模型 62
變量太多而無(wú)法全面思考 64
機(jī)器是龐大的嬰兒 66
機(jī)器學(xué)習(xí)的閃光之處 68
強(qiáng)人工智能vs 弱人工智能 69
特定的工具解決特定的問(wèn)題 70
下定你的決心 84
一種算法統(tǒng)領(lǐng)所有？ 87
接受隨機(jī)性 89
哪種技術(shù)最好？ 90
站在統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度 90
我們學(xué)到了什么？ 95
注釋 95

第三章解決營(yíng)銷問(wèn)題97

一對(duì)一營(yíng)銷 100
一對(duì)多廣告 101
營(yíng)銷中的4P 103

專業(yè)營(yíng)銷人員最操心的問(wèn)題是什么呢?

103
客戶旅程 105
我們永遠(yuǎn)真正了解

105

我該如何連接消費(fèi)者？讓我來(lái)數(shù)數(shù)有多少方法

108
我為什么產(chǎn)生連接？品牌推廣 111
營(yíng)銷組合模型 113
計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué) 114
客戶終身價(jià)值 115
一對(duì)一營(yíng)銷——迷因 116
憑直覺(jué)和經(jīng)驗(yàn)的營(yíng)銷 117
果殼中的營(yíng)銷 118
問(wèn)題是什么？ 119
注釋 120

第四章用AI 去吸引他們的注意力121

市場(chǎng)調(diào)研：我們?cè)谘芯空l(shuí) 122
市場(chǎng)細(xì)分 125
提升品牌認(rèn)知度 134
社交媒體互動(dòng) 147
在現(xiàn)實(shí)生活中 150
B2B 世界 151
注釋 155

157

第五章利用人工智能說(shuō)服消費(fèi)者

線下購(gòu)物體驗(yàn) 160

電話溝通 168
在線體驗(yàn)——網(wǎng)頁(yè)分析 169
推銷 175
完成交易 177
回到最初：歸因 180
注釋 185

第六章利用人工智能留存客戶187

日漸增長(zhǎng)的消費(fèi)者期待 188
留存和流失 189
一些負(fù)面的反饋 191
客戶情緒 195
客戶服務(wù) 196
預(yù)測(cè)性的客戶服務(wù) 202
注釋 203

第七章人工智能營(yíng)銷平臺(tái)205

在現(xiàn)有平臺(tái)補(bǔ)充人工智能 206
從零開(kāi)始的營(yíng)銷工具 208
Watson 系統(tǒng)的簡(jiǎn)介 212
建造屬于自己的（平臺(tái)） 218
注釋 218

第八章機(jī)器所做不到的221

工具始終是工具 222

機(jī)器的錯(cuò)誤 224
人類的錯(cuò)誤 231
解決方案？ 245
有什么是機(jī)器還沒(méi)有學(xué)會(huì)的

247
注釋 248

第九章人們?cè)谄髽I(yè)人工智能化中的戰(zhàn)略角色249

啟程足下，展望未來(lái) 251
人工智能之于人類 258
協(xié)同工作 261
作為管理者 262
了解你所處的階段 267
人工智能的最佳實(shí)踐 271
注釋 272

第十章做機(jī)器的導(dǎo)師275

如何訓(xùn)練一條龍？ 277
你正在試圖解決什么問(wèn)題？ 278
什么能夠造就一個(gè)好的假設(shè)？ 280
人類的優(yōu)勢(shì) 283
注釋289

291

第十一章未來(lái)將會(huì)如何

通往未來(lái)之路 293
機(jī)器的自我訓(xùn)練

294

智能即服務(wù) 295
數(shù)據(jù)作為一項(xiàng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì) 297
機(jī)器將會(huì)走多遠(yuǎn) 302
你的機(jī)器人就是你的品牌 306
個(gè)人化的人工智能生態(tài)系統(tǒng) 308
明日的計(jì)算 312
注釋 312