人工智能營銷（新時代營銷新理念）

定　價：￥89.00

作　者：	（美）吉姆·斯特恩（Jim Sterne）
出版社：	清華大學出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787302513858	出版時間：	2019-02-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	313	字數(shù)：

內容簡介

　　《人工智能營銷》介紹了大熱的“人工智能”在營銷中的具體應用場景。大數(shù)據(jù)和機器學習的概念對大多數(shù)人來說并不陌生，而在營銷如何使用卻一直一知半解，語焉不詳。營銷行業(yè)未來缺乏的應該就是和數(shù)據(jù)工作者對話的營銷人，多看幾遍這本書，結合正在進行的工作實踐，你將會覺得投入閱讀的時間物有所值。

作者簡介

　　Jim Sterne 自 1979 年開始從事數(shù)據(jù)處理業(yè)務，1993 年擔任網絡營銷咨詢顧問，2000 年擔任在線營銷分析咨詢顧問。 Sterne 專注于證明數(shù)字溝通在建立和提升消費者關系方面的價值。他不僅是美國數(shù)字分析協(xié)會（Digital Analytics Association）的創(chuàng)始人，也是網絡數(shù)據(jù)標準峰會（eMetrics Summits）的發(fā)起者。 Sterne 被英國著名互動營銷雜志 Revolution 列為前 50 位具影響力的數(shù)字營銷專家之一，同時被國家演講人協(xié)會評選為前 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 擔任過很多大型跨國企業(yè)的咨詢顧問，分別在 MIT、斯坦福、哈佛、牛津和南加州大學進行過演講。Sterne 的經驗遍布全球，此刻，他坐在飛往拉斯維加斯的飛機上，分析和評價一份給尼日利亞移動公司的客戶營銷策略，而這個分析是受中國上海一家培訓機構的邀請，將在新加坡講授的一門課程所用。

圖書目錄

第二章機器學習入門57

數(shù)據(jù)科學家應該閱讀這一章的三個原因 58
市場營銷人員應該閱讀這一章的原因 58
我們認為自己很聰明 59
制定你的規(guī)則 60
所有模型都是錯誤的 61
有用的模型 62
變量太多而無法全面思考 64
機器是龐大的嬰兒 66
機器學習的閃光之處 68
強人工智能vs 弱人工智能 69
特定的工具解決特定的問題 70
下定你的決心 84
一種算法統(tǒng)領所有？ 87
接受隨機性 89
哪種技術最好？ 90
站在統(tǒng)計學的角度 90
我們學到了什么？ 95
注釋 95

第三章解決營銷問題97

一對一營銷 100
一對多廣告 101
營銷中的4P 103

專業(yè)營銷人員最操心的問題是什么呢?

103
客戶旅程 105
我們永遠真正了解

105

我該如何連接消費者？讓我來數(shù)數(shù)有多少方法

108
我為什么產生連接？品牌推廣 111
營銷組合模型 113
計量經濟學 114
客戶終身價值 115
一對一營銷——迷因 116
憑直覺和經驗的營銷 117
果殼中的營銷 118
問題是什么？ 119
注釋 120

第四章用AI 去吸引他們的注意力121

市場調研：我們在研究誰 122
市場細分 125
提升品牌認知度 134
社交媒體互動 147
在現(xiàn)實生活中 150
B2B 世界 151
注釋 155

157

第五章利用人工智能說服消費者

線下購物體驗 160

電話溝通 168
在線體驗——網頁分析 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

日漸增長的消費者期待 188
留存和流失 189
一些負面的反饋 191
客戶情緒 195
客戶服務 196
預測性的客戶服務 202
注釋 203

第七章人工智能營銷平臺205

在現(xiàn)有平臺補充人工智能 206
從零開始的營銷工具 208
Watson 系統(tǒng)的簡介 212
建造屬于自己的（平臺） 218
注釋 218

第八章機器所做不到的221

工具始終是工具 222

機器的錯誤 224
人類的錯誤 231
解決方案？ 245
有什么是機器還沒有學會的

247
注釋 248

第九章人們在企業(yè)人工智能化中的戰(zhàn)略角色249

啟程足下，展望未來 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
人工智能的最佳實踐 271
注釋 272

第十章做機器的導師275

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

291

第十一章未來將會如何

通往未來之路 293
機器的自我訓練

294

智能即服務 295
數(shù)據(jù)作為一項競爭優(yōu)勢 297
機器將會走多遠 302
你的機器人就是你的品牌 306
個人化的人工智能生態(tài)系統(tǒng) 308
明日的計算 312
注釋 312