出版时间:2012-1 出版社:机械工业出版社 作者:苏萌,柏林森,周涛 页数:212
Tag标签:无
前言
商业的未来不是免赞.而是为每一个终端消费者提供专属性的产品与服 务。 半个世纪的信息技术革命,同几百年的工业革命一样波澜壮阔、风起云 涌。随着海量资讯以及消费者个体行为数据的指数级爆发增长,新的商业理 论与商业模式不断涌现,无论是《长尾理论》还是精准社会化营销,无论是 《重新定位》还是基于用户偏好的市场细分,其所指向的趋势是一致的,即 为每一个终端消费者提供他们最想要的产品与服务。 商业的未来将由个性化技术驱动。个性化技术与商业应用的出现是以网 络为代表的数字化技术发展的必然。 天行有常,反复其道。从信息传递的方式上看,互联网的发展趋势是: 从他们的(目录、搜索),到了我们的(社交网络、UGC),最终将到你的(个性 化应用)。当世界在为你而改变时,历史的车轮已将我们带入信息技术发展 的华彩乐章——“个性化时代”。这是一个商业智能高度发达的时代,世界 将以你为中心,一切为你定制和展现! 个性化的时代即将来临,我们每个人都身处其中。 一个阳光明媚的周日上午,当你端起一杯咖啡,打开笔记本电脑浏览当 日的新闻时,网站展示给你的已经不再是那些与你毫不相关、让你毫无兴趣 的“垃圾”新闻了,取而代之的是你一直在关注的房价拐点问题和你的股票 池中重仓持有的中信证券的最新财报。与新闻伴之而来的广告也不再是千篇 一律的让你避之不及的“美白、丰胸、减肥、留学+MBA教育”等统一投放的 “垃圾”广告,取而代之的是你刚刚开始学习的高音萨克斯管和你最近正打 算购买的某款笔记本电脑的打折促销信息。 一个华灯初上的夜晚,窗外车水马龙,微感寂寥的你来到网上商城,首 页上展示的已不再是那些让你不感兴趣的大众畅销商品,而是你一直在寻觅 的那款米黄色蕾丝边斜挎包,以及你在豆瓣上的朋友曾向你提及的那本《流 量的秘密》。当你来到约会交友网站时,首页上看到的不再是最新注册的用 户,而是自己一直想要找的那种类型的女孩,喜欢小提琴,擅长网球和游泳 ,爱读金庸的小说,金融行业工作,居住在海淀…… 在我们可以预见的未来,无论是产品还是服务,都将为每一个消费者量 身打造,信息世界正在变得越来越聪明和智能,似乎比我们还了解自己想要 的是什么。 从获取信息的方式上讲,互联网诞生至今经历了三场变革:第一次是目 录式的,以雅虎和新浪为代表,人们通过点击网站的目录链接,然后一层一 层地去寻找自己感兴趣的内容。第二次是搜索式的,以Google和百度为代表 ,人们通过搜索关键词,从搜索引擎给出的排序结果中找到需要的信息。第 三次是社交网络式的,以Facebook和新浪微博为代表,人们开始从与自己相 关的人群中获取相关度更高的信息。 即将到来的下一次互联网信息革命将把我们带向何方?什么样的技术将 接过PageRank.的大旗成为引领新互联网时代的标志呢?什么样的商业应用 将在下一个十年成为颠覆性的杀手级应用呢? 随着信息量的爆炸式增长,我们获取有用信息的时间成本和烦扰成本越 来越高。试想,你在淘宝购物时,从近8亿件不同商品中找到你想买的三两 件是如何困难?你又将经历怎样的痛苦才能从百合网上近2000万的注册用户 中发现几个自己想要约会的对象?即使键入几个关键词搜索后,仍然难以从 大量搜索结果中找到自己想要的。 在我们迷失于海量信息的同时,企业投放有效信息所需要付出的代价也 越来越大。如何从众多匿名访问者中找到企业广告的目标受众?如何了解用 户在其他网站的兴趣偏好?如何针对不同的用户推荐不同的产品?如何才能 让企业用最低的投入换来最大的回报? 本书将告诉你这一切问题的答案。 如果仅用两个词来描述营销的本质,那一定是“异质性” (Hetemgeneity)和“差异化”(Differentiation)。异质性指的是消费者的 不同,从一般的人口统计变量(性别、年龄、收入、教育程度等)到兴趣偏好 (购物、交友、阅读等)都不一样。差异化指的是为不同类型的消费者提供不 同的产品和服务。在营销学(无论是量化模型方向还是消费者行为方向)中, 几乎所有的理论和方法都与这两个核心词相关。从产品定位到市场细分,从 广告方案到渠道策略,从定价到促销,莫不如此。如果消费者是同质,那么 世界就简单了,就不需要任何的营销理论与方法了。市场细分是解决消费者 异质性的一种方法,而个性化则是市场细分的极致,即把每一个消费者看成 一个细分的市场,这也是营销的终极目标。 要做到真正的个性化并非易事。收集并处理某一领域内的消费者的个体 行为数据只是个开始,我们需要打通消费者在多个领域(比如购物、资讯、 交友、娱乐等)内的数据,将这些数据整合起来才能构建消费者全面的兴趣 图谱;我们需要利用群体的智慧为单一消费者提供个性化的解决方案;我们 还需要跟踪并迅速学习消费者偏好的变化,并实时地满足他们的个性化需求 ;我们更需要准确地预测出消费者的新需求,并在连他们自己都不知道或者 不能清楚地表述出某个需求的时候,向他们推荐他们可能想要的商品或服务 。 关于个性化技术的商业应用、商业模式与发展趋势,本书从以下四个方 面(共13章)进行了阐述: 购物类:电子商务、团购、定价与促销、线下超市; 内容类:新闻、广告、搜索引擎; 媒介类:移动互联网、社交网络、微博; 生活类:求职和招聘、约会和婚恋、电影和音乐。 另外,我们在附录中以尽量浅显易懂的语言描述了个性化技术算法的精 髓和挑战,在彩插中以图表的形式简洁系统地展示了个性化技术与应用的编 年史。 在过去一年半里,我们全力以赴地工作,希望能够将个性化技术与应用 中最深刻、最美丽、最精华的部分分享给读者,同时也希望本书作为个性化 领域的第一本书,能够推动国内个性化技术的逐渐成熟以及商业应用的不断 发展。我们衷心地希望将来能有更多更优秀的人才加入到这个行业,并最终 一起让个性化技术改变我们的生活! 我们坚定地相信,个性化.代表着商业真正的未来! 致谢 在本书的创作过程中,我们得到了很多人的帮助,没有他们的贡献,本 书将不可能按期出版。首先,我们要感谢北京大学光华管理学院与电子科技 大学的几位博士生,他们是冯文婷、杜晓梦、张璇、孙鲁平、胡亦男、张亮 、张千明,他们花了大量时间为本书收集并整理相关资料、数据、图片,以 及帮助完成后期的校对工作。然后,我们尤其要感谢华章公司的杨福川和杨 宏宇,杨福川先生给出了很多有建设性的意见和建议,并不断地推动着我们 前行,杨宏宇女士则为本书封面无偿提供了一张她个人的精美照片。最后, 要感谢我们的家人,是他们的支持和鼓励让我们用梦想去引领未来。
内容概要
自从人类进入信息化时代以后,每一种新技术形态的出现都会催生新的商业模式并促使传统的商业模式发生变革,个性化是信息时代以来对传统商业模式最具颠覆性的一种技术形态!商业的未来将由个性化技术来驱动,历史的车轮将带领我们进入商业智能高度发达的个性化时代。在个性化时代,每一个企业都将为你(消费者)提供专属性的产品和服务,世界将以你为中心。
《个性化:商业的未来》开个性化时代先河,详尽且极具前瞻性地探讨了个性化技术将如何颠覆与重塑电子商务、团购、定价与促销、线下超市、新闻、广告、搜索引擎、移动互联网、社交网络、微博、求职招聘、约会婚恋、电影和音乐等各个领域现有的商业模式,将带领无数企业翻开商业时代的新篇章。《个性化:商业的未来》的三位作者都是个性化技术与商业模式领域的先驱和专家,他们在《个性化:商业的未来》中的观点和见解极富洞察力和启发意义,将为你在新的商业时代抢占新的制高点提供绝佳的指导。
作者简介
苏萌,北京大学光华管理学院市场营销系副教授、博士生导师、副系主任。毕业于美国康奈尔大学,获营销学博士学位。致力于营销模型、个性化营销、互联网精准广告、个性化推荐引擎等领域的研究,论文发表于国内外顶级学术期刊上。曾主持和参与了数项国家自然科学基金,为多家国际国内学术期刊、基金、会议等担任评审专家,担任沃顿商学院互动媒体创新中心中国会议的联合主席。曾应邀为百度、国美、新华信、招商银行、通用汽车、夏普、松下等数家国内外知名企业提供营销战略咨询和培训。苏萌教授一直致力于推动个性化技术在营销学、统计学、与计
书籍目录
前言
第1章 个性化电子商务
第1节 从搜索到推荐:给顾客看他们想买的商品
顾客想看哪些商品?
用鼠标投票:顾客体验有多重要
顾客不说,我们也能知道他们的喜好
第2节 电子商务网站如何使用“群体的智慧”
挖掘网站历史数据的价值
顾客喜欢什么商品?从数据中找答案!
第3节 个性化推荐技术能为网站带来什么
第4节 个性化电子商务的未来
基于社会化网络的电子商务
电子商务应用:整合线上线下购物
当所有零售网站都采用个性化技术之后
第2章 个性化网络团购
第1节 史上最疯狂的电子商务模式
第2节 主动询问:告诉我们你的兴趣
第3节 个性化的团购信息推送
第4节 社会化团购
第5节 个性化团购的未来
柠檬市场效应
lbs:个性化的实时手机团购
第3章 个性化定价和促销
第1节 利润流失的悖论
经理人的困惑:“完美”的价格是多少?
利润隐藏在哪里?
如果航空公司来卖dvd
第2节 个性化的价格:挖掘隐藏利润的工具
顾客愿意支付多少钱
从顾客支付意愿到最大化利润
设计“价格歧视”的机制
第3节 顾客会觉得不公平吗?
亚马逊的尝试
设置门槛
第4节 个性化价格的未来
电子商务中的个性化定价
使用“群体的智慧”来实现个性化定价
基于地理位置的服务(lbs)与个性化定价的结合
第4章 个性化超市
第1节 下一代商店:实体超市购物进入个性化时代
拴住顾客的心:便捷的购物体验和物美价廉的商品
消费者:寻找省时省钱的购物体验
第2节 贴身的购物助手:个性化的超市服务
智能购物车为顾客导航
超市阿凡达:虚拟服务人员
最短购物路线等于最好购物路线吗?
第3节 竞争从购物清单开始:个性化的商品推荐
基于商品属性的推荐
协同过滤
第4节 吸引过道上的顾客:超市的个性化促销
过道上的实时促销
个性化定价方法+顾客实时数据
第5节 个性化超市的未来
通过商品的rfid了解顾客的购物过程
坐在家里逛超市:互联网超市
智能手机在未来超市的应用
第5章 个性化新闻
第1节 迷失于海量的新闻资讯
第2节 “我的新闻我做主”——新闻的定制化
我的新闻主页,我来挑选栏目
我的新闻整合平台,由我自己创建栏目
我的新闻阅读器——供我随意抓取
第3节 新闻为我聚焦——新闻的个性化
findory:基于内容的推荐与基于读者的推荐相结合
digg:让好友为我推荐新闻,他们知道我喜欢什么
第4节 个性化新闻的未来
基于社会化网络的个性化新闻服务
警告!个性化新闻的黑暗面
第6章 个性化网络广告
第1节 垃圾广告vs有用的信息
广告主:“网络广告怎么投?”
消费者:“烦死这些乱七八糟的无关广告了!”
个性化:网络上再也没有“垃圾广告”
第2节 如何制作个性化网络广告?
基于消费决策规则的个性化广告
基于商品属性的个性化广告
基于消费者行为的个性化广告
第3节 个性化网络广告的应用
门户网站
网上零售店
个人订阅的资讯空间rss的应用
搜索引擎:关键字广告
电子邮箱
sns社交网站
第4节 个性化网络广告的未来
整合线上、线下记录
尚未挖掘的个性化广告渠道
个性化广告受到了多数消费者的欢迎
第7章 个性化搜索引擎
第1节 推荐引擎与搜索引擎将并驾齐驱
用户:我感兴趣的网页在哪里?
经理人:如何对网页进行排序?
个性化的搜索:不同的用户,不同的搜索结果
第2节 如何实现个性化的搜索引擎?
基于行为的个性化:群体智慧提供个性化搜索
基于内容的个性化:利用关键词和语义发掘用户兴趣的模式
第3节 透明的个性化搜索过程
第4节 个性化搜索引擎的未来
手机搜索个性化
社会化搜索:社交网络加入个性化搜索
情境发现:从用户搜索到主动推送
第8章 个性化移动互联网
第1节 顾客掌中的个性化体验
从电脑到手机:群雄争霸风云再起
从e-commerce到m-commerce:个性化技术搭起桥梁
第2节 小屏幕收纳大世界:个性化的手机内容
用户定制的手机内容
基于属性的内容推荐
群体智慧为用户导航
第3节 手机广告怎么投?
第4节 个性化的手机变革在前方
手机将成为个性化的购物平台
个性化的手机优惠券
第9章 个性化社交网络
第1节 社交网络,正在沸腾的人海
第2节 从复制线下关系到发掘线上好友
使用群体智慧寻找好友
地理位置兴趣社交
第3节 个人页面的个性化:让噪声变得更少
第4节 sns社区化:个性化的应用
第5节 个性化社交网站的未来
从大众社交网络到小众社交网络
移动社交网络
第10章 个性化微博
第1节 爆炸增长的“围脖”
第2节 推荐用户可能感兴趣的好友
基于用户属性的推荐
基于社会化网络信息的推荐
基于“内容匹配+社会化网络信息”的推荐
基于社会化网络信息的协同过滤
第3节 微博上的个性化应用
微博上app的个性化
微博上信息流的个性化
第4节 个性化微博的未来发展
solomo:社交化、本地化、移动化
多种表达方式的选择:文字、图片、语音、视频
第11章 个性化求职和招聘
第1节 什么职位适合你?个性化技术为您推荐!
网络招聘:海量职位信息带来的噩梦
推荐合适的职位:个性化的解决方案
第2节 从历史访问数据出发:求职者对什么样的职位感兴趣?
主动询问:高级搜索和性格测试
挖掘求职者访问数据
基于求职者个人的历史数据
协同过滤:借助群体求职者的智慧
第3节 从简历开始:语义搜索分析
第4节 更好的职业生活:未来的招聘网站
向上销售:职业培训服务
基于社交网络的求职招聘
第12章 个性化约会网站
第1节 个性化技术为你寻找mr.or ms.right
寻找合适的人,不只靠搜索和缘分
第2节 利用群体的智慧:预测你和陌生人的来电指数
趣味相投:基于性格的个性化
协同过滤:基于评价的个性化
主流个性化技术类别:搜索制vs推荐制
双向匹配:个性化交友推荐独特的技术挑战
第3节 非诚勿扰:个性化网络婚恋的未来
更加可靠的信息
向移动终端发展
挖掘社交网络上的单身资源
基于图片的智能搜索与推荐
更加个性化的交互服务
第13章 个性化音乐和电影
第1节 难以寻觅的“放松剂”
第2节 挖掘用户的独特口味
定义电影和音乐内容的“基因”
个性化音乐搜索的先进技术
借助“知音”的群体智慧
社交网站上的电影音乐推荐:谁的意见更可靠?
技术挑战:调和多样性、新颖性和精确性的矛盾
第3节 电影和音乐的新媒体时代
微电影的个性化推荐
移动终端的个性化音乐搜索
第4节 更多个性化电影和音乐的尖端应用
个性化电影的应用
个性化音乐的应用
附录个性化技术
关联规则
协同过滤
内容分析
其他方法概述
参考文献
后记个性化未来
章节摘录
第1章 个性化电子商务 第1节从搜索到推荐:给顾客看他们想买的商品 10年前,当销售经理们谈到网络购物时,只不过觉得它是一个稀奇的杂 耍:把本来看得见摸得着的商品搬到网上卖,谁会愿意只看一眼图片就掏腰 包呢?然而,没过几年,以淘宝为首的电子商务企业让中国数亿消费者领略 了网络购物带来的前所未有的体验,从此网络购物不再是天方夜谭,销售经 理们也蜂拥而上,因为这是一桩非做不可的生意。他们发现零售网站能为顾 客提供新的价值:顾客随时随地都能买到他们想要的任何商品,几乎不受地 域和时间的限制。如今,电子商务已经成为全球经济增长的一股重要力量, 各种综合的、垂直的电子商务企业不断涌现并迅速发展壮大,传统企业也纷 纷向电子商务企业转型;风险投资领域更是“这边风景独好”,一笔又一笔 天文数字般的热钱砸向这个有着巨大想象空间的领域。 然而,要把网络零 售的生意做好并不是一件容易的事情。作为网站的销售经理,你可能已经花 了大量的时间来优化网页、整理关键词、制定合理的价格策略、在大量相关 的网站上发布吸引人的广告、发电子邮件给潜在的顾客……然后,你开始满 怀期待地等待顾客的光临。第一位顾客来了,点击了三四个链接就走了;第 二位顾客来了,买了个小鼠标,从此就再也没有来过;第三位顾客来了,花 了两个多小时浏览你的网站,不但什么都没有买,还在网站上留下了让你伤 心的留言:“这是一个糟糕的网站,怎么也找不到我想要的东西,浪费了我 两个小时的时间。” 为什么你自己的网站商品齐全、价格公道、网站流量也不少,却没有出 现你所期待的购买热潮?问题出在哪里呢?第三位顾客的留言告诉了我们原 因:顾客不喜欢你的网站的浏览体验。为了找到他们想要的商品,他们需要 浏览很多商品,其中很大一部分是顾客不感兴趣的。随着大同小异的各类电 子商务网站越来越多,为了吸引和留住顾客,电子商务网站开始关心如何为 顾客创造更好的购物体验——这不仅仅是美观的页面和方便的分类导航。顾 客想看哪些商品? 最初,顾客选择网上购物是因为方便,足不出户就可以将任何想买的商 品采购齐全。然而,面对网站上海量的商品,顾客想省时省力地找到自己需 要的商品并不容易。在浏览零售网站时,信息过载已经成为消费者网络购物 的主要困扰。就像之前例子中第三位顾客所说,他们花了很长时间浏览页面 ,不得不看“一堆无聊的商品”。顾客希望在网站上浏览的时候,能看到更 多他们喜欢并需要的商品,而不是大量的不相关的商品。 对于零售网站来说,如果不能准确地为顾客展示他们喜欢的商品.让顾 客将时间浪费在浏览自己不感兴趣的商品上,那么最终为顾客糟糕的浏览体 验埋单的还是零售网站自己。网络营销解决方案提供商Questus公司的调查 显示,在选择网络购物的消费者中,32%的人认为浏览体验非常重要;在决 定不再网上购物的消费者中,22%是因为很难找到想要的商品。根据推荐技 术服务公司Baynote的调查,如果人们点击了三次之后还无法找到自己想要 的商品,95%的人会离开这个网站。 零售网站已经意识到这个问题,大多数网站现在都采用分类导航的办法 来帮助顾客快速搜索到自己想要的商品。例如,顾客想买~本针对电子商务 企业的数据挖掘技术的书,他可以直接在计算机大类电子商务分类中找到相 关的书籍。虽然这个分类导航可以帮助顾客把浏览范围从原来的1000本缩减 到100本,但是顾客仍需要逐一浏览这100本书来确定哪一本是他需要的,剩 下的仍然有99本不是他想要的。而且,正所谓众口难调,每位顾客的需求都 不一样。分类导航可以帮助顾客缩小搜索范围.但是不能从根本上解决信息 过载的问题。更为重要的是,很多顾客登录网站的时候并没有非常明确的购 买需求或在购物后还想“随便逛逛”,这时候烦琐冗杂的分类表反而容易使 顾客感到疲倦。此时,如果能直接把顾客喜欢的书推送到他们面前,他们一 定会在微微吃惊后感到亲切和满意。顾客不说,我们也能知道他们的喜好 既然顾客的偏好因人而异,零售网站更应该依据顾客的喜好来展示他们 需要的商品,从而改善他们的浏览体验。这时候你可能在琢磨一个比较现实 的问题:的确应该这么做,但是顾客不说,我们叉如何能了解到每位顾客的 偏好昵?个性化推荐技术已经给零售网站提供了解决方案。目前很多大型的 零售网站,比如Amazon(亚马逊)、CDNOW、Nettlix等都在采用个性化推荐技 术来改善顾客的购物体验。个性化推荐系统能够根据每位顾客在网站上的浏 览和访问历史来挖掘顾客的个性化偏好,从而向不同的顾客展示他们各自可 能需要的商品。 Amazon是零售网站中使用个性化推荐技术的先驱。当顾客访问网站的时 候,Alnazon会记录顾客看了什么、买了什么以及对商品的评价。比如,网 站的数据记录显示顾客甲买了一台iPod MP3,作为网站的经理人,你应该进 一步想:有哪些与此相关的商品甲也可能会喜欢呢?iPod的汽车充电器可能 是一个选择。你可能还从网站的历史记录中发现,之前购买过iPod MP3的顾 客,不少人都买了新上市的iPhone,这时你可能会考虑甲是不是也会买一台 iPhone。因此,对于零售网站来说,不需要把各种汽车充电器、Google Phone或BlackBerry等一股脑儿地堆到甲的页面上,只要展示iPod汽车充电 器和iPhone就可以。对于顾客甲来说,也不需要在所有充电器和手机清单里 逐个挑选哪个是自己喜欢的。事实上,在没有看到推荐前,顾客甲可能根本 没有意识到他需要一个iPhone——但是“贴心的”推荐本身可能会刺激他的 购买欲望。智能的零售网站能够只展示顾客喜欢的商品,使他们觉得在网站 上购物很有效率。通过个性化推荐技术,零售网站能够改善顾客在网站上的 浏览体验,不仅让他们买到喜欢的商品。而且买得轻松、买得满意。P1-5
图书封面
图书标签Tags
无
评论、评分、阅读与下载