大数据是最大的游戏——自从20年前互联网开始流行以后，最能给市场和营销带来改变机会的就是大数据了。数据大爆炸解禁了数“太字节”的信息，从用户行为到气象模式，再到新兴市场的人口变化。本书探讨了商业机会、大公司的案例，及大数据和高级分析对组织的影响。

本书对大数据、高级分析与营销的未来做出最前沿、权威的解读。帮助企业挖掘数据时代的商业机会。
根据麦肯锡全球研究院（MGI）和麦肯锡商业技术办公室的最新调查研究显示，任何一个行业的领军者都已经看到了大数据所带来的前所未有的潜力和重大意义。
有些企业成功地运用数据，获得了高于市场的业务增长。这些企业在三个方面做得很好：
1. 利用分析从数据中找到有价值的商业机会，进而引导决策并改善市场投资回报率。
2. 将数据中发现的商业洞察转化为让客户欣喜的、精心设计的产品和营销方案
3. 有效地将这些产品和营销方案投放进入市场。
本书为大数据领域的专家、学者、专业人士提供最前沿、最专业的指南。

全球大数据概念的提出者麦肯锡公司
首度发布最专业的大数据权威指南　

当下，最能给市场和营销带来改变机会的就是大数据了。数据大爆炸解禁了数“太字节”（terabyte）的信息。这些信息包罗万象，从用户行为到气象模式，再到新兴市场的人口变化。虽然“大数据”一词如日中天，热闹非凡，但行业应用、最佳实践却乏善可陈。
本书是大数据概念的提出者麦肯锡历时7年，集结麦肯锡全球研究院43位顶级专家智慧的结晶。所有大数据相关的从业者，通过本书可以了解到：
大数据应用的现状与未来：虽然大数据在应用中的潜力还远远没有发挥到位，但有些企业却利用数据分析做到了高于市场5%~6%的增长。如此显著的优势没有哪家企业敢忽视。
大数据分析的痛点与价值：大数据分析，重点不在于堆积数据，而在于利用数据，做出更好的、利润更高的决策。麦肯锡发现，数据驱动决策的公司能够提高市场营销投资回报率15%~20%。营销活动中，创造力依然重要，但先看看数据，再做决策，将避免企业营销费用的巨大浪费。
大数据的本质，不是数据参考，而是生产资料：大数据时代，数据不是一切，数据只是一种生产资料。如果数据不能产生行动，就没什么用处。采集数据、采集正确的数据，本书将指导专业人士如何把数据变成商业洞察，变成驱动市场增长的力量。

戴维·考特
（David Court）
麦肯锡全球资深董事合伙人。戴维领导着麦肯锡的职能部门，目前是公司数字化举措的负责人。
耶斯科·派瑞
（Jesko Perrey）
麦肯锡全球资深董事合伙人。耶斯科是麦肯锡市场与营销业务的全球负责人，他致力于帮助客户提高市场与营销能力，以取得高于市场的增长。
蒂姆·麦圭尔
（Tim McGuire）
麦肯锡全球资深董事合伙人。蒂姆负责麦肯锡全球消费者市场分析中心，领导着150多个咨询顾问为客户提供零售、快速消费品、银行、电信以及医疗健康等领域的战略决策咨询。
丹尼斯·斯派莱克
（Dennis Spillecke）
麦肯锡全球资深董事合伙人。丹尼斯负责麦肯锡全球品牌与营销费用效能部门，帮助客户在竞争日益激烈的商业环境中树立成功的品牌。

宣传语两行保留。

当下，最能给市场和营销带来改变机会的就是大数据了。数据大爆炸解禁了数“太字节”（terabytes）的信息。这些信息包罗万象，从用户行为到气象模式，再到新兴市场的人口变化。虽然“大数据”一词如日中天，热闹非凡，但行业应用、最佳实践却乏善可陈。
本书是大数据概念的提出者麦肯锡，历时7年，集结麦肯锡全球研究院43位顶级专家智慧的结晶。所有大数据相关的从业者，通过本书，你可以了解到：
? 大数据应用的现状与未来：虽然大数据在应用中其实潜力还远远没有发挥到位，但有些企业却利用数据分析做到了高于市场5%-6%的增长。如此显著的优势没有哪家企业敢忽视。
? 大数据分析的痛点与价值：大数据分析，重点不在堆积数据，而在于利用数据，做出更好的、利润更高的决策。麦肯锡发现，数据驱动决策的公司能够提高市场营销投资回报率15%~20%。营销活动中，创造力依然重要，但先看看数据，再做决策，将避免企业营销费用的巨大浪费。
? 大数据的本质，不是数据，而是生产资料：大数据时代，数据不是一切，数据只是一种生产资料。如果数据不能产生行动，就没什么用处。采集数据、采集正确的数据，这类老生常谈我们已经听了太多，但却很少听到下一步怎么办，怎么把数据变成商业洞察，变成驱动市场增长的力量。

自从20年前互联网开始流行以后，最能给市场和营销带来改变机会的就是大数据了。数据大爆炸解禁了数“太字节”（terabyte）的信息。这些信息包罗万象，从用户行为到气象模式，再到新兴市场的人口变化。
有些企业成功地运用数据，获得了高于市场的业务增长。这些企业在三个方面做得很好：
（1）利用分析从数据中找到有价值的商业机会，进而引导决策并改善市场投资回报率（marketing return on investment，MROI）。
（2）将数据中发现的商业洞察转化为让客户欣喜的、精心设计的产品和营销方案。
（3）有效地将这些产品和营销方案投放市场。
这座数据金矿扮演着市场和营销领导者支撑点的角色。将大数据和分析引入运营的企业，其生产率和利润率比其他竞争对手高5%～6%。如此显著的优势没有哪家企业敢忽视。
本书将会讨论大数据和高级分析的商业机会、企业案例以及可能带来的组织机构调整。我们希望本书能够激发起更好、更有用的讨论。
请联系我们，将你的心得和想法与我们分享。

戴维·考特（David Court）
麦肯锡全球资深董事合伙人
戴维领导着麦肯锡的职能部门，目前是公司数字化举措的负责人。


耶斯科·派瑞（Jesko Perrey）
麦肯锡全球资深董事合伙人
耶斯科是麦肯锡市场与营销业务的全球负责人，他致力于帮助客户提高市场与营销能力，以取得高于市场的增长。


蒂姆·麦圭尔（Tim McGuire）
麦肯锡全球资深董事合伙人
蒂姆负责麦肯锡全球消费者市场分析中心（Consumer Marketing Analytics Center，CMAC），领导着150多个咨询顾问为客户提供零售、快速消费品、银行、电信以及医疗健康等领域的战略决策咨询。

乔纳森·戈登（Jonathan Gordon）
麦肯锡全球董事合伙人
乔纳森负责麦肯锡全球市场投资回报与品牌服务。


丹尼斯·斯派莱克（Dennis Spillecke）
麦肯锡全球资深董事合伙人
丹尼斯负责麦肯锡全球品牌与营销费用效能部门，帮助客户在竞争日益激烈的商业环境中树立成功的品牌。

美国麦肯锡（McKinsey & Company）：暂无简介

王霞　庞昊　任鹏 译：暂无简介

大数据并不神秘，方法论铸就神奇
2013年，“麦肯锡学院”系列三本书出版时，我写下了“麦肯锡并不神秘，方法论铸就神奇”的序言。今天，《麦肯锡大数据指南》中文版出炉，同样承袭了麦肯锡“解决问题”的有效方法论，围绕市场营销与销售，从不同侧面阐述了落地的大数据案例。
“大数据”一词如日中天，热闹非凡，但行业应用、最佳实践却乏善可陈。这本小册子，字数虽然不多，也似乎是一本论文集，背后却可以看出麦肯锡的一贯逻辑和风格。
第一，虽然大数据在应用中的潜力还远远没有发挥到位，但有些企业却利用数据分析做到了高于市场5%～6%的增长。
第二，大数据分析，重点不在于堆积数据，而在于利用数据，做出更好的、利润更高的决策。麦肯锡发现，数据驱动决策的公司能够提高市场营销投资回报率15%～20%。营销活动中，创造力依然重要，但先看看数据，再做决策。
第三，大数据时代，数据不是一切，数据只是一种生产资料。如果数据不能产生行动，就没什么用处。采集数据、采集正确的数据，这类老生常谈我们已经听了太多，但却很少听到下一步怎么办，怎么把数据变成商业洞察，变成驱动市场增长的力量。
这本小册子，非常“麦肯锡”，每个案例可能看起来都没什么奇特之处，但仔细观察不难发现，利用数据，形成洞察，影响产品和服务设计，影响用户决策，“发现-设计-交付”形成闭环，才是市场营销中大数据分析的关键所在，唯有这样，才能取得高于市场的增长。
真能把大数据用好的企业，并不是一上来就建立宏大的大数据平台的企业，而是业务驱动、问题驱动，从解决问题的角度出发，或是渠道投放，或是微观市场发掘，或是定价，或是重新认识客户、管理客户的终身价值等。不需要张口闭口谈大数据，而是每个问题都用数据来解决，是“手中无剑心中有剑”的境界，无处不数据。
大数据并不神秘，也不是灵丹妙药，要向数据企业转型，按照麦肯锡的方法论，我们需要业务专家、“翻译”和技术人员密切协同工作，需要相应的组织架构、企业文化、激励机制和企业流程支持数据驱动的决策。企业内部用大数据辅助决策，会开辟新的工作机会，也会影响一些人的位置或职责定义，害怕被机器取代的情绪使得大数据一开始并不会被业务部门接受。大数据系统再完美，隔着墙头扔到业务部门，被晾个半年不用，并不罕见。更何况技术人员自己臆想的需求常常并不是业务所需要的，为大数据而大数据是不会有人买账的，长期来看企业也不会埋单。
这本小册子，不是给大数据专家看的，是给业务人员和企业管理者看的。一部分章节适用于企业的技术团队，它不是教你如何做大数据系统，而是如何与内部客户沟通，理解业务部门的需求。大数据项目的成败，既有组织因素，也有人才因素，技术部门对业务部门需求的理解程度和对其抗拒情绪的应对能力也很关键。大数据如果不能跟业务结合，也只是个花架子，并没有什么用处。
麦肯锡把业内在市场与营销方面优秀的大数据应用案例汇总起来，书中每个最佳实践都娓娓道来，处处流露出“大数据并不神秘，方法论铸就神奇”的平易色彩打动着我。因为“麦肯锡”三个字而买下这本小书的你，一定要明白大数据背后的方法论，明白大数据为业务服务才行。看完后，不见数据，看得见业务问题和需求，才算上了大数据的正道。

杨斌博士
清华大学副校长
2016年9月21日

推荐序　大数据并不神秘，方法论铸就神奇
致谢
序言
第一部分　商机
第1章大数据带来大影响　/ 2
1.1　为何数据分析会在产生成效前流产　/ 5
1.2　应用新技术取得规模化成果　/ 9
1.3　工具之外：组织调整　/ 12
第2章大数据和高级分析：来自一线的成功故事　/ 18
第3章通过大数据发掘新微观市场　/ 25
3.1　根据商机调整销售覆盖范围　/ 26
3.2　为每一类机会制订销售方案　/ 29
3.3　支持销售实施方案　/ 30
第4章智能分析：市场营销如何带动短期和长期业务增长　/ 34
4.1　如今，营销预算决策流程已经瓦解了　/ 35
4.2　营销组合模型不见全局　/ 37
4.3　营销人员重新平衡短期和长期增长　/ 41
第5章　大数据与高级分析付诸实践　/ 45
5.1　引起领导注意　/ 46
5.2　寻找更好的答案　/ 47
5.3　改变组织架构　/ 48
5.4　实施大数据　/ 50
第6章　了解用户，无论他们身在何处　/ 52
6.1　系统思维　/ 53
6.2　关注重要数据　/ 54
6.3　补全数据　/ 55
6.4　匹配用户　/ 57
第7章　市场营销分析驱动出色业务增长　/ 60
7.1　将数据分析提升到战略高度　/ 62
7.2　做出更好的决策　/ 64
第二部分　洞察与行动
第8章　领先的零售商如何将商业洞察转变为利润　/ 76
8.1　转型的三个步骤　/ 78
8.2　如何增加客户黏性　/ 85
第9章　从营销中获取更多投资回报的五个步骤　/ 92
第10章　运用大数据做出更好的定价决策　/ 100
10.1　产品数量多到无法有效定价　/ 101
10.2　数据转变为利润的四个步骤　/ 103
第11章　营销的“相关性时代”　/ 109
11.1　倾听客户的声音　/ 110
11.2　及时响应　/ 116
第12章　吉尔特公司：用大数据、移动终端与社交媒体重塑购物体验　/ 123
12.1　利用大数据完成个性化营销　/ 123
12.2　利用云端灵活扩展　/ 125
12.3　新用户来自移动端　/ 126
12.4　跟着“大V”（网络红人）买买买　/ 127
第13章　透过零售显微镜重新认识客户　/ 129
13.1　数据之梦成真的零售业　/ 130
13.2　CLM领域的领导者会做些什么　/ 133
第14章　定价：大数据和分析的力量　/ 137
第15章　传播之外：你真的玩转社交媒体了吗　/ 145
15.1　社交媒体不是在真空状态下存在的　/ 146
15.2　了解赢得媒体的价值：社交GRP　/ 147
15.3　彰显社交媒体价值　/ 150
第三部分　如何转型、如何开始
第16章　如何从大数据中获得最大价值　/ 154
第17章　大数据团队需要的五种角色　/ 159
17.1　王者之师　/ 159
17.2　建立服务客户的文化　/ 163
第18章　希望大数据营销计划起作用？你需要懂人性　/ 167
18.1　障碍1：“太难了，不值得”　/ 169
18.2　障碍2：“我懂得更多”　/ 170
18.3　障碍3：“我不相信你”　/ 171
第19章　开始大数据之旅：将战略与业绩挂钩　/ 174
第20章　使大数据发挥作用你需要什么：铅笔　/ 181
第21章　快快快：算法营销与用户数据过载　/ 187
21.1　算法营销效益　/ 189
21.2　进入算法营销的节奏　/ 191
第22章　简化大数据，否则对销售来说毫无用处　/ 195
22.1　线索简化　/ 196
22.2　简化测试　/ 197
22.3　简化工具　/ 198