技术宅也可以做营销——《大数据营销：定位客户》

《大数据营销：定位客户》是奥美数字营销部门负责人麦德奇和保罗·B·布朗合著的一本讲述如何在营销中应用统计学和IT技术的工具书。作者是计量经济学出身，在统计上有很深的造诣，书中提供了大量的案例和具体的方法论，值得营销从业者阅读。

本书分为七个部分：总括、定位客户、确定需求、媒体选择、营销预算、指标确定、优化原则。（以下内容为笔记，非摘抄）

总括：

统计及IT技术可以帮助定位客户，以思科为例：通过对已有客户进行分析，对比同一行业、同一区域、同样规模企业购买思科产品的金额，确定哪些企业是营销的目标。以此实现营销行为上的针对性。

定位客户：

将价值和忠诚作为两个维度，将客户分为四类。价值=销售额，忠诚=钱包份额=客户实际购买支出/总购买支出，通过同类比较、异常行为及第三方数据来确定总购买支出（购买公司这类产品的支出）。
客户的终身价值=未来价值*可能性，一般以三年为周期进行滚动。可能性会因为各种原因产生变化，这些都会表现在行为上，通过分析相同的行为可以预测，甚至改变消费行为。
核心思想为：通过已经发生的预测行为相像的人可能会发生的。

确定需求：

与少数客户深谈，列出客户需求清单；
对客户需求进行调研，利用聚类分析将具有相同需求的客户分为一类，并针对最主要的需求做针对性传播；

媒体选择：

根据已有的客户特征，用高占有率区域的特征倒推低占有率，确定目标区域及目标媒体；
根据cookie进行数字化投放——RTB；
通过搜索引擎优化获得精准客户；

营销预算：

利用漏斗原理：认知——意愿——购买——忠诚
画出漏斗各个阶段的推广投入产出曲线，进而确定合适的投入产出比例；
无数据的情况下，可适当假设；

测量指标

通过：确定对象——确定目标——制定措施——实时反馈的过程进行；

优化原则：

A/B test