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智能数据-如何挖掘高价值数据

2020-06-05 00:00:00

智能数据-如何挖掘高价值数据本书特色如今，很多企业被淹没在数据洪流之中，数据并没有给它们带来太多好处。企业数字化竞争力的提升也并没有像在公司战略会议上渲染“大数据”这一概念时所描述的那样快。其实，在大多数应用领域，数据量的多寡并不是衡量数据价值创造力的决定性标准。本书描绘了一条走出“大数据带来的失望”的更智慧的路线，适用于那些已经意识到“起决定作用的不是数据量，而是正确地整合数据，物尽其用”的企业。这一路线被称为“智能数据”。智能数据的出发点是：“在不增加技术、人员和资金投入的情况下，我们如何高效地利用客户数据信息？”其本身就是一种切实可行的方法论。从这个方法论出发，我们可以得出一套不断迭代更新的、在逐步摸索中的、基于假设的行为方式。智能数据的理念是，在你所在的行业内成为数字智能化非常高的企业，在面对直接的数字化竞争时，借助数据分析，能够一步步地打造自身的竞争优势。一般来说，导致数字变革宣告破产的，并非是技术力量的匮乏，而是源于企业内部的对抗、过于刻板的组织构架和失误的变革期管理。本书介绍了企业如何通过改革自身的管理、企业文化以及组织构架以成为智能数据时代的佼佼者。在大数据时代，少即是多——只要是对的，那么更少的数据将更有成效。今天的企业需要提高“数字素养”。如今，很多企业被淹没在数据洪流之中，数据并没有给它们带来太多好处。企业数字化竞争力的提升也并没有像在公司战略会议上渲染“大数据”这一概念时所描述的那样快。其实，在大多数应用领域，数据量的多寡并不是衡量数据价值创造力的决定性标准。本书描绘了一条走出“大数据带来的失望”的更智慧的路线，适用于那些已经意识到“起决定作用的不是数据量，而是正确地整合数据，物尽其用”的企业。这一路线被称为“智能数据”。智能数据的出发点是：“在不增加技术、人员和资金投入的情况下，我们如何高效地利用客户数据信息？”其本身就是一种切实可行的方法论。从这个方法论出发，我们可以得出一套不断迭代更新的、在逐步摸索中的、基于假设的行为方式。智能数据的理念是，在你所在的行业内成为数字智能化非常高的企业，在面对直接的数字化竞争时，借助数据分析，能够一步步地打造自身的竞争优势。一般来说，导致数字变革宣告破产的，并非是技术力量的匮乏，而是源于企业内部的对抗、过于刻板的组织构架和失误的变革期管理。本书介绍了企业如何通过改革自身的管理、企业文化以及组织构架以成为智能数据时代的佼佼者。在大数据时代，少即是多——只要是对的，那么更少的数据将更有成效。今天的企业需要提高“数字素养”。智能数据-如何挖掘高价值数据内容简介面对巨量数据，还能找到宝石和金子吗？如果谷歌即将踏足你的市场，该怎么办？成本高昂的IT工具真的能够解决问题吗？罗兰贝格专家带你突破大数据的价值瓶颈！智能数据-如何挖掘高价值数据目录引言以少博多的智能数据使用者规模并不重要 // 001 成为行业“智者” // 004 智能数据理念梗概 // 005 新“数据合同” // 007 *部分从大数据向智能数据转变第1 章深陷数据过载的愁云惨雾流感预测器也闹“流感” // 013 技术成熟度曲线（Hype-Cycling） // 019 没有“大爆炸”的大数据 // 022 以守为攻战术 // 027 第2 章数字化海啸—完全不关注数据也行不通沿价值链产生分化 // 033 机智，联合，进攻 // 036 到处都土崩瓦解！ // 041 投资者眼光 // 057 第3 章智能数据冠军—选择正确的数据是成功的基础聪明的数据使用者 // 063 找对数据比拥有超多数据更有用 // 066 “3W”：为什么？如何做？做什么？ // 069 概率击败偶然 // 075 第二部分智能数据的循环第4 章五步流程实现增值提出正确的问题 // 081 使用正确的数据 // 090 客户需求理解 // 095 提出自己独特的销售主张 // 111 正确地吸引客户 // 114 结论：实现增值 // 122 第三部分冠军企业的智能数据应用领域第5 章更加智慧地接近客户—在合适的时间、以合理的价格、提供所需的产品时尚策划 // 127 策划式配件 // 129 哈，这个卖家是真正了解我的！ // 133 贸易方面的分析小知识 // 137 在价格发现过程中，好货也得便宜 // 140 物理网点销售打败网络化销售 // 142 第6 章从贸易伙伴转变为数据伙伴—通过中介共同提高客户潜力一切对抗一切？ // 147 协同型客户关系管理 // 150 瑞士法典 // 156 假名的力量 // 158 双重选择性加入？是的！ // 163 第7 章智能优化选址、产品线和产品 “错误的旗杆” // 167 在正确的地点采用正确的销售模式 // 171 实时优化产品线 // 176 第8 章多渠道到底是什么意思—为客户和企业提供好的“客户旅程” 多渠道发展—内外有别 // 187 弹球机而不是保龄球 // 190 每人一个苹果账户! // 193 客户旅程中的渠道断点 // 198 在线产品展示厅 // 202 第四部分企业的智能化之路第9 章能够接受错误才是正确的经营态度弹道式思维 // 211 用不断尝试打败加农炮理论 // 215 无计划时代的企业管理 // 217 孔子说…… // 224 数据大狂欢 // 227 第10 章使组织更加灵活—选择正确的组织构架、流程和技术可以自由选择工作岗位吗？ // 229 智能数据的折中路线 // 232 数字化变革中的“四步走” // 233 迭代增量，小步快跑！ // 243 第11 章智能化地引进人才和开展培训—正确选择员工战略规划官 // 246 数据科学家 // 247 项目经理 // 251 变革管理经理 // 252 第五部分赢得数据第12 章选择客户真正需要的数字化战略公众众口铄金 // 257 隐私精神分裂症 // 259 透明的“数据章鱼”？ // 262 赢得数据 // 265 后NSA时代的人 // 271 全新模式 // 273 智能数据-如何挖掘高价值数据作者简介比约恩·布劳卿（Björn Bloching），罗兰贝格管理咨询公司的高级合伙人、数字化部门全球主管，罗兰贝格数字中枢创建者，经验丰富的营销专家，领导着该咨询公司的国际市场与销售技术中心。拉斯·拉克（Lars Luck），麦德龙集团首席组合战略专家，此前曾任罗兰贝格管理咨询公司合伙人，领导“销售和有针对性营销”实践小组。托马斯·拉姆什（Thomas Ramge），德国著名财经杂志《brand eins》记者，报道领域涵盖技术、IT及营销领域。《经济学人》特约编辑。著作颇丰，曾获得德国《金融时报》颁发的卓著商业图书奖。

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