一本書讀透Martech智慧營(yíng)銷

推薦語(yǔ)

前言

引子　企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型迎來(lái)全員營(yíng)銷時(shí)代001

第1章　從Adtech到Martech007

1.1　營(yíng)銷需求側(cè)的變化008

1.1.1　營(yíng)銷方法論的變化008

1.1.2　消費(fèi)者的4個(gè)變化015

1.2　營(yíng)銷領(lǐng)域技術(shù)供給側(cè)的變革021

1.2.1　Adtech、Salestech、Martech的概念及其應(yīng)用范圍021

1.2.2　Martech技術(shù)棧024

1.2.3　從營(yíng)銷核心業(yè)務(wù)看Martech技術(shù)棧全貌025

1.3　從Adtech技術(shù)棧到Martech技術(shù)棧029

1.3.1　Adtech技術(shù)棧030

1.3.2　運(yùn)營(yíng)/銷售相關(guān)Martech技術(shù)棧052

1.3.3　關(guān)鍵數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)080

第2章　Martech與數(shù)字化營(yíng)銷轉(zhuǎn)型093

2.1　企業(yè)數(shù)據(jù)能力成熟度評(píng)估模型094

2.1.1　采集能力094

2.1.2　處理能力096

2.1.3　激活能力097

2.1.4　組織支持099

2.2　企業(yè)營(yíng)銷數(shù)字化能力成熟度評(píng)估模型100

2.3　企業(yè)營(yíng)銷數(shù)字化轉(zhuǎn)型不同階段的Martech要點(diǎn)102

2.4　Martech時(shí)代對(duì)營(yíng)銷人員的能力要求104

2.4.1　對(duì)生態(tài)圈的理解和談判能力104

2.4.2　對(duì)技術(shù)的理解和評(píng)估能力106

2.4.3　大數(shù)據(jù)打通、處理能力110

2.4.4　業(yè)務(wù)理解 行業(yè)經(jīng)驗(yàn)積累113

2.4.5　跨部門推動(dòng)力114

2.4.6　快速驗(yàn)證及迭代優(yōu)化 全業(yè)態(tài)把控能力117

2.4.7　基于數(shù)據(jù)分析的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)能力117

2.4.8　數(shù)據(jù)的合規(guī)使用118

第3章　Martech實(shí)戰(zhàn)——Adserving要點(diǎn)119

3.1　Adserving基礎(chǔ)知識(shí)120

3.1.1　Adserving廣告請(qǐng)求執(zhí)行流程122

3.1.2　Adserving智能流量管理決策流程及框架123

3.1.3　Adtech程序化廣告4種典型模式的定義126

3.1.4　Adserving與“傳統(tǒng)采買”129

3.1.5　媒體支持和市場(chǎng)大趨勢(shì)130

3.2　Adserving主要應(yīng)用場(chǎng)景131

3.2.1　媒介的主要關(guān)注點(diǎn)和優(yōu)化指標(biāo)132

3.2.2　Adserving升級(jí)新應(yīng)用：聯(lián)動(dòng)激活DMP/CDP139

3.2.3　多重?cái)?shù)據(jù)+多種投放模式 一站式閉環(huán)持續(xù)優(yōu)化143

3.3　Adserving主要投放流程152

3.3.1　傳統(tǒng)廣告投放流程152

3.3.2　升級(jí)后的程序化廣告投放流程154

3.3.3　Adserving項(xiàng)目工作流程執(zhí)行檢查表157

3.3.4　需求簡(jiǎn)報(bào)模板要點(diǎn)161

3.4　本地化趨勢(shì)161

第4章　Martech實(shí)戰(zhàn)——DMP要點(diǎn)163

4.1　DMP基礎(chǔ)知識(shí)164

4.1.1　DMP的分類164

4.1.2　DMP的數(shù)據(jù)源169

4.2　DMP的主要數(shù)據(jù)處理流程173

4.2.1　數(shù)據(jù)ETL174

4.2.2　數(shù)據(jù)處理184

4.2.3　數(shù)據(jù)分析197

4.2.4　數(shù)據(jù)策略激活215

4.3　DMP的主要應(yīng)用場(chǎng)景及案例221

4.3.1　持續(xù)迭代優(yōu)化的閉環(huán)精準(zhǔn)營(yíng)銷221

4.3.2　帶有業(yè)務(wù)場(chǎng)景的客群細(xì)分223

4.3.3　潛在高意向客戶挖掘224

4.3.4　流量方DMP云動(dòng)態(tài)擴(kuò)容225

4.3.5　跨界營(yíng)銷225

4.3.6　“羊毛黨”識(shí)別227

4.4　如何選擇DMP服務(wù)商228

4.4.1　非技術(shù)要求228

4.4.2　技術(shù)要求229

4.4.3　應(yīng)用要求229

第5章　Martech實(shí)戰(zhàn)——CDP要點(diǎn)231

5.1　CDP的定義232

5.1.1　幾種常見(jiàn)的權(quán)威定義232

5.1.2　CDP的主要能力解讀235

5.2　是什么讓CDP與眾不同237

5.2.1　CDP出現(xiàn)的痛點(diǎn)237

5.2.2　CDP的能力特點(diǎn)238

5.2.3　CDP的數(shù)據(jù)內(nèi)容239

5.2.4　CDP建設(shè)的好處239

5.2.5　CDP的數(shù)據(jù)應(yīng)用方向240

5.3　CDP邏輯架構(gòu)241

5.3.1　CDP基本能力概括241

5.3.2　CDP的邏輯架構(gòu)241

5.4　CDP與Martech領(lǐng)域其他技術(shù)棧的比較250

5.4.1　CDP與營(yíng)銷自動(dòng)化的比較250

5.4.2　CDP與營(yíng)銷云的比較252

5.4.3　CDP與第一方DMP的比較253

5.4.4　CDP與CRM的比較254

5.4.5　CDP與企業(yè)數(shù)據(jù)湖的比較256

5.4.6　CDP與其他技術(shù)棧的橫向?qū)Ρ瓤偨Y(jié)257

5.5　CDP主要場(chǎng)景258

5.5.1　全域營(yíng)銷CDP如何賦能營(yíng)銷258

5.5.2　CDP對(duì)私域流量池運(yùn)營(yíng)的重要作用260

5.5.3　客戶旅程分析262

5.5.4　數(shù)字化客戶體驗(yàn)管理265

5.5.5　AI技術(shù)在CDP中的應(yīng)用266

5.6　CDP項(xiàng)目實(shí)施中最可能遇到的數(shù)據(jù)問(wèn)題268

5.7　選擇正確的CDP平臺(tái)270

5.7.1　什么時(shí)候投資建CDP平臺(tái)270

5.7.2　如何選擇正確的CDP平臺(tái)271

第6章　Martech實(shí)戰(zhàn)——CMP要點(diǎn)274

6.1　談?wù)搩?nèi)容營(yíng)銷時(shí)我們?cè)谡f(shuō)什么274

6.2　與客戶互動(dòng)的內(nèi)容形式和媒體275

6.3　與客戶互動(dòng)的內(nèi)容策略277

6.3.1　通用內(nèi)容策略特征277

6.3.2　應(yīng)對(duì)“內(nèi)容疲勞”277

6.3.3　制定有效的內(nèi)容策略和傳播策略278

6.4　衡量?jī)?nèi)容互動(dòng)的效果280

6.5　內(nèi)容營(yíng)銷策略如何制定281

6.5.1　制定的原則281

6.5.2　制定的步驟282

6.6　內(nèi)容營(yíng)銷對(duì)技術(shù)的要求285

6.7　CMP核心能力287

6.7.1　內(nèi)容創(chuàng)建及優(yōu)化288

6.7.2　內(nèi)容管理290

6.7.3　內(nèi)容營(yíng)銷自動(dòng)化291

6.7.4　內(nèi)容分發(fā)294

6.7.5　效果跟蹤及分析294

6.8　內(nèi)容營(yíng)銷場(chǎng)景案例296

6.8.1　內(nèi)容策略+渠道整合營(yíng)銷場(chǎng)景296

6.8.2　內(nèi)容策略+傳播策略場(chǎng)景298

第7章　Martech實(shí)戰(zhàn)——流量變現(xiàn)要點(diǎn)299

7.1　流量池化、平臺(tái)化300

7.1.1　流量池化、平臺(tái)化概述301

7.1.2　混合域流量營(yíng)銷平臺(tái)303

7.1.3　流量供需角色持續(xù)轉(zhuǎn)化306

7.2　廣告流量交易模式升級(jí)309

7.2.1　“傳統(tǒng)排期”的交易模式309

7.2.2　聯(lián)盟模式310

7.2.3　實(shí)時(shí)競(jìng)價(jià)模式311

7.2.4　私有程序化模式312

7.2.5　小結(jié)313

7.3　ADX交易標(biāo)準(zhǔn)化及技術(shù)棧要點(diǎn)314

7.3.1　ADX交易標(biāo)準(zhǔn)化314

7.3.2　ADX中的SSP系統(tǒng)的基礎(chǔ)功能315

7.3.3　ADX中DSP買方自助操作基礎(chǔ)功能317

7.3.4　賣方流量?jī)?yōu)先級(jí)和交易模式管理319

7.3.5　透明化和賣方訴求322

7.3.6　基于數(shù)據(jù)指導(dǎo)的人群定向智能營(yíng)銷325

第8章　Martech實(shí)戰(zhàn)進(jìn)階——大數(shù)據(jù)生態(tài)的深度解讀326

8.1　各種數(shù)據(jù)源的采集要點(diǎn)326

8.1.1　運(yùn)營(yíng)商327

8.1.2　互聯(lián)網(wǎng)第三方服務(wù)商334

8.1.3　互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用平臺(tái)339

8.1.4　操作系統(tǒng)插件服務(wù)商340

8.1.5　硬件服務(wù)商341

8.2　ID Mapping341

8.2.1　設(shè)備標(biāo)識(shí)與用戶標(biāo)識(shí)342

8.2.2　ID Mapping的3種方法345

8.2.3　ID Mapping的6個(gè)注意事項(xiàng)348

8.3　常見(jiàn)的增值數(shù)據(jù)模型354

8.3.1　數(shù)據(jù)挖掘算法模型354

8.3.2　第一方標(biāo)簽構(gòu)建及模型359

8.3.3　客戶運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域的幾個(gè)關(guān)鍵模型370

8.3.4　銷售線索評(píng)估模型376

8.3.5　風(fēng)控模型380

8.4　6大模型：應(yīng)用場(chǎng)景和案例分析391

8.4.1　高價(jià)值客戶挖掘模型391

8.4.2　客戶營(yíng)銷響應(yīng)模型392

8.4.3　客戶流失預(yù)警模型393

8.4.4　休眠客戶喚醒模型393

8.4.5　購(gòu)物籃分析394

8.4.6　征信風(fēng)險(xiǎn)控制模型394

8.5　數(shù)據(jù)交易395

8.5.1　常見(jiàn)的3種大數(shù)據(jù)交易類型395

8.5.2　大數(shù)據(jù)交易與多方安全計(jì)算397

第9章　說(shuō)在后面的話403

9.1　關(guān)于Martech的9個(gè)預(yù)測(cè)403

9.2　Martech領(lǐng)域從業(yè)者職業(yè)規(guī)劃策略409

9.2.1　職業(yè)規(guī)劃原則409

9.2.2　Martech領(lǐng)域的崗位要求413
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