目錄 \n
“新一代人工智能創(chuàng)新平臺建設及其關鍵技術叢書”序 \n
前言 \n
第一篇　市場營銷基本理論 \n
第1章　20世紀市場營銷理論的發(fā)展沿革　3 \n
1.1　從市場研究到營銷管理的出現(xiàn)　3 \n
1.2　市場細分和市場定位理論的產生　6 \n
1.2.1　市場細分類型　7 \n
1.2.2　市場細分評估　7 \n
1.2.3　市場細分模式的比較　8 \n
1.2.4　市場定位　8 \n
1.2.5　選擇目標市場的五種市場策略　9 \n
1.2.6　市場細分與定位　9 \n
1.3　市場營銷觀念的發(fā)展　10 \n
1.3.1　生產觀念　10 \n
1.3.2　產品觀念　11 \n
1.3.3　營銷觀念　12 \n
1.3.4　客戶觀念　12 \n
1.3.5　社會營銷觀念　13 \n
1.3.6　大營銷觀念　13 \n
1.4　營銷組合理論　13 \n
1.4.1　營銷組合的定義　13 \n
1.4.2　營銷組合的策略　15 \n
1.4.3　營銷組合的發(fā)展　26 \n
1.5　服務營銷的發(fā)展　27 \n
1.5.1　服務的特征與要素　28 \n
1.5.2　服務營銷的演進　31 \n
1.6　全球化營銷　35 \n
1.6.1　全球化營銷的含義　35 \n
1.6.2　國際目標市場選擇　36 \n
1.6.3　國際市場營銷戰(zhàn)略　37 \n
1.6.4　國際市場營銷策略　39 \n
1.6.5　國際市場營銷策略新發(fā)展　43 \n
1.7　顧客滿意、客戶關系管理與關系營銷　45 \n
1.7.1　顧客滿意　45 \n
1.7.2　客戶關系管理　47 \n
1.7.3　關系營銷　49 \n
1.8.4　C理論　52 \n
1.8.1　4C理論的產生　52 \n
1.8.2　4C理論的含義　53 \n
1.8.3　4C理論的優(yōu)勢與不足　55 \n
1.9　整合營銷傳播　56 \n
1.9.1　整合營銷傳播理論的產生　56 \n
1.9.2　整合營銷傳播的含義與特點　59 \n
1.9.3　整合營銷傳播的七個層次和六個步驟　61 \n
1.10　互聯(lián)網營銷　63 \n
1.10.1　互聯(lián)網營銷的概念和特點　63 \n
1.10.2　互聯(lián)網營銷策略　64 \n
1.10.3　互聯(lián)網營銷的新發(fā)展　68 \n
第2章　21世紀新的營銷思想與運用　71 \n
2.1　精準營銷　71 \n
2.1.1　精準營銷的內涵　71 \n
2.1.2　精準營銷的意義　72 \n
2.1.3　精準營銷的個性化體系　72 \n
2.1.4　實現(xiàn)精準營銷的核心　73 \n
2.1.5　精準營銷的理論依據(jù)　73 \n
2.1.6　精準營銷的實施策略　76 \n
2.1.7　互聯(lián)網精準營銷　77 \n
2.1.8　大數(shù)據(jù)時代下的精準營銷現(xiàn)狀　78 \n
2.2　體驗營銷　79 \n
2.2.1　體驗的概念與內涵　79 \n
2.2.2　體驗營銷的概念與內涵　80 \n
2.2.3　體驗營銷的特點　81 \n
2.2.4　體驗營銷與傳統(tǒng)營銷的比較　81 \n
2.2.5　體驗價值的概念與內涵　83 \n
2.2.6　體驗營銷的形式　83 \n
2.2.7　體驗營銷的策略步驟　84 \n
2.2.8　體驗營銷的發(fā)展　85 \n
2.3　場景營銷　86 \n
2.3.1　場景營銷的含義　86 \n
2.3.2　場景營銷的核心要素　86 \n
2.3.3　場景營銷的特點　88 \n
2.4　大數(shù)據(jù)營銷　88 \n
2.4.1　大數(shù)據(jù)營銷的含義　89 \n
2.4.2　大數(shù)據(jù)營銷的特點　89 \n
2.4.3　大數(shù)據(jù)營銷的主要用途　90 \n
2.4.4　大數(shù)據(jù)營銷的機會點　91 \n
2.5　新媒體營銷　93 \n
2.5.1　新媒體營銷的概念　93 \n
2.5.2　新媒體營銷的特點　94 \n
2.5.3　常用的新媒體營銷策略　95 \n
2.6　人工智能營銷　97 \n
2.6.1　人工智能營銷的價值　98 \n
2.6.2　人工智能營銷的應用　99 \n
第二篇　營銷智能理論 \n
第3章　營銷智能概述　103 \n
3.1　營銷智能的定義　103 \n
3.2　營銷智能的支持技術　103 \n
3.3　智能營銷與營銷智能的區(qū)別與聯(lián)系　104 \n
3.4　營銷智能的意義與價值　105 \n
3.5　營銷智能的歷史與發(fā)展　107 \n
第4章　營銷智能的主要內容　109 \n
4.1　營銷智能環(huán)境分析　109 \n
4.1.1　營銷智能競爭分析　109 \n
4.1.2　營銷智能市場洞察　110 \n
4.1.3　營銷智能市場選擇與定位　114 \n
4.1.4　營銷智能目標市場定位　117 \n
4.1.5　營銷智能目標市場定位策略　119 \n
4.2　營銷智能客戶管理　121 \n
4.2.1　營銷智能客戶畫像　121 \n
4.2.2　消費者結構分析　122 \n
4.2.3　營銷智能客戶忠誠度管理　123 \n
4.3　營銷智能產品分析　124 \n
4.3.1　營銷智能產品特征　124 \n
4.3.2　營銷智能產品創(chuàng)新　126 \n
4.4　品牌與營銷策略智能分析　129 \n
4.4.1　智能品牌分析　129 \n
4.4.2　個性化廣告　131 \n
4.4.3　定價智能策略定制　134 \n
4.4.4　渠道智能策略定制　138 \n
4.4.5　智能促銷策略定制　141 \n
第三篇　營銷智能平臺 \n
第5章　營銷智能平臺概述　147 \n
5.1　人機協(xié)同營銷智能平臺功能　148 \n
5.2　人機協(xié)同營銷智能平臺架構　149 \n
5.3　明略營銷智能平臺生態(tài)體系　151 \n
5.3.1　數(shù)據(jù)管理平臺　151 \n
5.3.2　顧客數(shù)據(jù)平臺　153 \n
5.3.3　顧客互動管理平臺　155 \n
5.3.4　內容管理平臺　157 \n
5.3.5　伺服系統(tǒng)　158 \n
5.3.6　數(shù)字化媒介策劃和運營　159 \n
第6章　多維感知數(shù)據(jù)采集　161 \n
6.1　全域營銷數(shù)據(jù)的多樣性　161 \n
6.2　多維感知數(shù)據(jù)　162 \n
6.2.1　信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)　162 \n
6.2.2　互聯(lián)網數(shù)據(jù)　162 \n
6.2.3　物聯(lián)網數(shù)據(jù)　163 \n
6.3　數(shù)據(jù)采集方法　164 \n
6.3.1　信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)的采集　164 \n
6.3.2　系統(tǒng)日志采集　166 \n
6.3.3　互聯(lián)網絡數(shù)據(jù)采集　167 \n
6.3.4　APP數(shù)據(jù)采集　170 \n
6.3.5　感知設備數(shù)據(jù)采集　171 \n
6.4　常見開源的數(shù)據(jù)采集平臺　172 \n
6.5　明略大數(shù)據(jù)匯聚平臺　172 \n
6.5.1　系統(tǒng)架構　173 \n
6.5.2　系統(tǒng)功能　174 \n
6.5.3　系統(tǒng)特點　175 \n
6.5.4　應用案例　177 \n
第7章　營銷數(shù)據(jù)治理技術　179 \n
7.1　數(shù)據(jù)治理的相關概念　179 \n
7.1.1　數(shù)據(jù)治理的概念　179 \n
7.1.2　數(shù)據(jù)治理體系　180 \n
7.2　營銷數(shù)據(jù)治理的框架　180 \n
7.2.1　營銷數(shù)據(jù)治理的概念　181 \n
7.2.2　營銷元數(shù)據(jù)管理　185 \n
7.2.3　營銷主數(shù)據(jù)管理　187 \n
7.2.4　營銷數(shù)據(jù)質量管理　189 \n
7.3　結構化數(shù)據(jù)的治理技術　190 \n
7.3.1　數(shù)據(jù)規(guī)范技術　190 \n
7.3.2　數(shù)據(jù)清洗技術　192 \n
7.3.3　數(shù)據(jù)交換技術　196 \n
7.3.4　數(shù)據(jù)集成技術　198 \n
7.3.5　結構化數(shù)據(jù)通用治理平臺CONA　202 \n
7.4　非結構化數(shù)據(jù)的治理技術　205 \n
7.4.1　非結構化數(shù)據(jù)的識別　205 \n
7.4.2　非結構化數(shù)據(jù)的主流治理技術　208 \n
7.5　明略大數(shù)據(jù)治理技術與平臺　215 \n
7.5.1　Raptor結構化文本處理技術　215 \n
7.5.2　HARTS關聯(lián)知識挖掘技術　218 \n
第8章　知識表示和存儲技術　222 \n
8.1　知識與知識表示　222 \n
8.1.1　知識　222 \n
8.1.2　知識表示　224 \n
8.1.3　知識表示的方法　226 \n
8.2　知識圖譜　231 \n
8.2.1　知識圖譜的定義　231 \n
8.2.2　知識圖譜的構成　233 \n
8.2.3　知識圖譜的構建方法　233 \n
8.3　知識圖譜的存儲　235 \n
8.3.1　數(shù)據(jù)模型　235 \n
8.3.2　存儲結構　236 \n
8.3.3　常見的知識圖譜存儲系統(tǒng)　238 \n
8.4　明略蜂巢知識圖譜數(shù)據(jù)庫　238 \n
8.4.1　蜂巢NEST的功能　239 \n
8.4.2　蜂巢NEST的特色　243 \n
8.4.3　蜂巢NEST的行業(yè)應用　245 \n
第9章　知識推理與知識服務　247 \n
9.1　知識推理　247 \n
9.1.1　知識推理及其應用　247 \n
9.1.2　知識推理分類　248 \n
9.2　知識推理的方法　250 \n
9.2.1　基于傳統(tǒng)方法的推理　250 \n
9.2.2　基于分布式知識表示的推理　253 \n
9.2.3　基于神經網絡的知識推理　255 \n
9.2.4　混合知識推理　257 \n
9.3　智能檢索　260 \n
9.3.1　智能檢索的基本思想　260 \n
9.3.2　檢索處理和檢索方法　261 \n
9.3.3　智能檢索模型　261 \n
9.3.4　智能檢索案例　262 \n
9.4　明略SCOPA知識圖譜應用平臺　268 \n
9.4.1　系統(tǒng)功能　268 \n
9.4.2　系統(tǒng)特點　270 \n
結束語　讓營銷智能澎湃中國創(chuàng)新動力　274 \n
參考文獻　276