首席營(yíng)銷技術(shù)官：Martech時(shí)代，技術(shù)驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)

目錄
第1 章 進(jìn)化：從Marketing 到Martech 1
1．1 Martech 時(shí)代到來(lái) 1
1．1．1 傳統(tǒng)媒體時(shí)代，技術(shù)與營(yíng)銷的結(jié)合 1
1．1．2 以CRM 為主體的Salestech 時(shí)代 3
1．1．3 Adtech 時(shí)代到來(lái) 4
1．1．4 什么是Martech 5
1．1．5 Martech 的典型應(yīng)用：營(yíng)銷自動(dòng)化 8
1．2 Martech 行業(yè)的推動(dòng)力量 11
1．2．1 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展 12
1．2．2 營(yíng)銷軟件市場(chǎng)的增長(zhǎng) 13
1．2．3 資本市場(chǎng)作為幕后推手 21
第2 章 交集：營(yíng)銷人應(yīng)掌握的技術(shù)ABC 24
2．1 營(yíng)銷人的“左腦”思維 24
2．1．1 算法 24
2．1．2 代碼 26
2．1．3 敏捷與敏捷營(yíng)銷 28
2．1．4 精益與精益營(yíng)銷 29
2．2 人工智能 30
2．2．1 人工智能概況 31
2．2．2 智能自動(dòng)化 35
2．2．3 預(yù)測(cè)性分析 37
2．3 自然語(yǔ)言處理 41
2．3．1 什么是自然語(yǔ)言處理 42
2．3．2 意圖分析 43
2．3．3 情感分析與意見(jiàn)挖掘 44
2．4 云計(jì)算與營(yíng)銷云 45
2．4．1 什么是云計(jì)算 45
2．4．2 營(yíng)銷云 47
2．5 營(yíng)銷技術(shù)棧 50
2．5．1 什么是營(yíng)銷技術(shù)棧 51
2．5．2 營(yíng)銷云與營(yíng)銷技術(shù)棧的區(qū)別 52
2．6 區(qū)塊鏈 53
2．6．1 什么是區(qū)塊鏈 54
2．6．2 區(qū)塊鏈營(yíng)銷的核心：信任 54
2．6．3 加密貨幣與通證的營(yíng)銷應(yīng)用 56
2．6．4 去中心化廣告 57
2．7 微服務(wù) 59
2．7．1 什么是微服務(wù) 59
2．7．2 微服務(wù)對(duì)營(yíng)銷的影響 60
2．7．3 微服務(wù)與云 61
2．8 邊緣計(jì)算 62
2．9 物聯(lián)網(wǎng) 64
2．9．1 什么是物聯(lián)網(wǎng) 64
2．9．2 物聯(lián)網(wǎng)與數(shù)據(jù) 65
2．9．3 物聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷 66
2．10 5G 與Wi-Fi 6 67
2．10．1 5G 67
2．10．2 Wi-Fi 6 69
第3 章 數(shù)據(jù)：Martech 的基礎(chǔ) 70
3．1 大數(shù)據(jù)時(shí)代 70
3．1．1 什么是大數(shù)據(jù) 71
3．1．2 數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)思維 72
3．1．3 數(shù)據(jù)資產(chǎn) 77
3．2 數(shù)據(jù)管理 78
3．2．1 客戶數(shù)據(jù)管理 78
3．2．2 私域流量與數(shù)據(jù)中臺(tái) 82
3．2．3 客戶數(shù)據(jù)平臺(tái) 85
3．2．4 DMP 89
3．2．5 SCRM 91
3．2．6 知識(shí)圖譜 95
3．3 數(shù)據(jù)安全與數(shù)據(jù)合規(guī) 97
3．3．1 數(shù)據(jù)安全 97
3．3．2 數(shù)據(jù)合規(guī) 100
第4 章 分析：發(fā)掘數(shù)據(jù)的價(jià)值 104
4．1 營(yíng)銷分析 104
4．1．1 營(yíng)銷組合建模 104
4．1．2 營(yíng)銷歸因 108
4．1．3 A/B 測(cè)試 110
4．2 客戶分析 113
4．2．1 客戶畫(huà)像 113
4．2．2 客戶細(xì)分 115
4．2．3 客戶生命周期價(jià)值 117
4．2．4 客戶旅程 118
4．3 商業(yè)智能 122
4．3．1 數(shù)據(jù)、情報(bào)和洞察的區(qū)別 122
4．3．2 商業(yè)智能的組成部分 123
4．3．3 商業(yè)智能應(yīng)用于營(yíng)銷 124
4．3．4 客戶情報(bào) 125
第5 章 神經(jīng)：科學(xué)支持的小數(shù)據(jù) 126
5．1 神經(jīng)營(yíng)銷學(xué)的發(fā)展 126
5．1．1 什么是神經(jīng)營(yíng)銷學(xué) 126
5．1．2 神經(jīng)營(yíng)銷學(xué)的發(fā)展歷程 128
5．1．3 神經(jīng)營(yíng)銷學(xué)與行為經(jīng)濟(jì)學(xué)的聯(lián)系 129
5．1．4 神經(jīng)營(yíng)銷學(xué)與品牌 131
5．2 神經(jīng)營(yíng)銷學(xué)的相關(guān)技術(shù) 132
5．2．1 記錄大腦生理活動(dòng)的技術(shù) 132
5．2．2 記錄外周神經(jīng)系統(tǒng)活動(dòng)的技術(shù) 133
5．2．3 面部編碼 134
第6 章 Adtech：Martech 時(shí)代的廣告 136
6．1 程序化廣告 136
6．1．1 組成部分 137
6．1．2 交易模式 139
6．2 程序化創(chuàng)意 142
6．2．1 創(chuàng)意與科學(xué)的結(jié)合 142
6．2．2 創(chuàng)意管理平臺(tái) 143
6．2．3 動(dòng)態(tài)創(chuàng)意和動(dòng)態(tài)創(chuàng)意優(yōu)化 144
6．3 廣告驗(yàn)證 145
6．3．1 廣告可見(jiàn)性 146
6．3．2 廣告欺詐 147
6．3．3 品牌安全 150
第7 章 產(chǎn)品：價(jià)值的載體 151
7．1 產(chǎn)品管理 151
7．1．1 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品經(jīng)理 151
7．1．2 產(chǎn)品運(yùn)營(yíng) 152
7．1．3 產(chǎn)品戰(zhàn)略與產(chǎn)品路線圖 153
7．2 產(chǎn)品開(kāi)發(fā) 155
7．2．1 想法的產(chǎn)生與篩選 156
7．2．2 概念發(fā)展與測(cè)試 159
7．2．3 營(yíng)銷策略與商業(yè)分析 161
7．3 體驗(yàn) 163
7．3．1 營(yíng)銷與體驗(yàn) 164
7．3．2 從ROI 到ROX 165
7．3．3 如何測(cè)量體驗(yàn) 167
第8 章 觸點(diǎn)：兼具觸達(dá)與交易的“最后一公里” 170
8．1 觸點(diǎn)：媒體與渠道的融合 170
8．1．1 對(duì)話式AI 171
8．1．2 短視頻與垂直視頻 175
8．1．3 KOL 176
8．1．4 數(shù)字化電視 181
8．1．5 數(shù)字戶外媒體 183
8．1．6 VR 與AR 186
8．2 電子商務(wù) 188
8．2．1 DTC 品牌 189
8．2．2 社交商務(wù) 191
8．2．3 動(dòng)態(tài)定價(jià) 194
8．3 零售數(shù)字化與零售技術(shù) 196
8．3．1 零售數(shù)字化 196
8．3．2 零售自動(dòng)化 198
8．3．3 零售技術(shù) 200
8．3．4 地理位置營(yíng)銷 203
第9 章 B2B：面向企業(yè)客戶的營(yíng)銷技術(shù) 207
9．1 B2B 營(yíng)銷 207
9．2 B2B 營(yíng)銷策略 209
9．2．1 目標(biāo)客戶營(yíng)銷 209
9．2．2 集客營(yíng)銷 212
9．2．3 網(wǎng)絡(luò)研討會(huì) 216
第10 章 管理：首席營(yíng)銷技術(shù)官與新職位的出現(xiàn) 218
10．1 CMO 的危機(jī) 218
10．1．1 CMO 生存的土壤發(fā)生質(zhì)變 219
10．1．2 CCO、CRO 相繼出現(xiàn)，CMO 并非“標(biāo)配” 221
10．1．3 專注增長(zhǎng)的CGO 223
10．2 Martech 時(shí)代營(yíng)銷職位的變革 225
10．2．1 首席營(yíng)銷技術(shù)官 225
10．2．2 營(yíng)銷技術(shù)專家 231
10．2．3 營(yíng)銷運(yùn)營(yíng)職位的出現(xiàn) 233