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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 [:1700497476]
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 第1章 什么是数据化运营
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21世纪核心的竞争就是数据的竞争，谁拥有数据，谁就拥有未来。
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——马云
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1.1 现代营销理论的发展历程
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1.2 数据化运营的主要内容
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1.3 为什么要数据化运营
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1.4 数据化运营的必要条件
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1.5 数据化运营的新现象与新发展
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1.6 关于互联网和电子商务的最新数据
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数据化运营是当前企业管理和企业战略里非常热门的一个词汇。其实施的前提条件包括企业级海量数据存储的实现、精细化运营的需求（与传统的粗放型运营相对比）、数据分析和数据挖掘技术的有效应用等，并且还要得到企业决策层和管理层的支持及推动。
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数据化运营是现代企业从粗放经营向精细化管理发展的必然要求，是大数据时代企业保持市场核心竞争力的必要手段，要进行数据化运营，必须要企业全员的参与和配合。本书讨论的数据化运营主要是指互联网行业的数据化运营，所以，除非特别申明，本书所有的“数据化运营”专指互联网数据化运营，尽管本书涉及的分析挖掘技术同样也适用于互联网行业之外的其他行业。
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数据化运营来源于现代营销管理，但是在“营销”之外有着更广的含义。
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数据挖掘与数据化运营实战：思路、方法、技巧与应用 1.1 现代营销理论的发展历程
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1.1.1 从4P到4C
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以4P为代表的现代营销理论可以追溯到1960年出版的（《基础营销》英文书名为Basic Marketing）一书，该理论是由作者杰罗姆·麦卡锡（E.Jerome McCarthy）在该书中提出的。到了1967年，“现代营销学之父”菲利普·科特勒（Philip Kotler）在其代表作《营销管理》（Marketing Management:Application,Planning,Implementation and Control）第1版里进一步确认了以4P为核心的营销组合方法论。随后，该理论风靡世界，成为近半个世纪的现代营销核心思想，影响并左右了当时无数的企业营销战略。
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4P指的是Product（产品）、Price（价格）、Place（渠道）和Promotion（促销），如图1-1所示。4P的内容简要概括如下。
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图1-1 4P理论结构图
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❑Product：表示注重产品功能，强调独特卖点。
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❑Price：指根据不同的市场定位，制定不同的价格策略。
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❑Place：指要注重分销商的培养和销售网络的建设。
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❑Promotion：指企业可以通过改变销售行为来刺激消费者，以短期的行为（如让利、买一送一、调动营销现场气氛等）促成消费的增长，吸引其他品牌的消费者前来消费，或者促使老主顾提前来消费，从而达到销售增长的目的。