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■1001  ▼aStrong,  Colin▼c(Business  writer)
■24510▼aHumanizing  big  data  ▼bmarketing  at  the  meeting  of  data,  social  science  and  consumer  insight▼dColin  Strong
■264  1▼aLondon▼aPhiladelphia▼bKogan  Page▼c2015.
■300    ▼a1  online  resource.
■336    ▼atext▼btxt▼2rdacontent
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■520    ▼a"Between  tweets,  likes,  comments,  blogs,  videos  and  images,  today's  customer  is  estimated  to  generate  2.5  quintillion  bytes  of  data  per  day.  How  can  marketers  utilize  the  ever-increasing  amount  of  data  to  better  understand  and  interact  with  their  customers?  This  book  offers  advice  on  how  to  interpret  and  incorporate  data  into  an  organization's  overall  marketing  strategy.  It  is  designed  to  help  marketers  improve  customer  relationships,  enhance  the  targeting  of  their  marketing  efforts,  align  marketing  activities  with  ultimate  goals  and  objectives,  and  gain  insight  into  the  effectiveness  of  marketing  campaigns  and  channels.Topics  covered  include:  the  current  limitations  associated  with  big  data,  the  differences  between  deriving  the  what,  how  and  why  from  data,  how  to  use  social  science  to  provide  frameworks  for  a  smart  data  agenda,  privacy  and  personal  data  and  the  role  of  market  research  in  a  marketing  strategy"--▼cProvided  by  publisher.
■520    ▼a"Big  data  raises  more  questions  than  it  answers,  particularly  for  those  organizations  struggling  to  deal  with  what  has  become  an  overwhelming  deluge  of  data.  It  can  offer  marketers  more  than  simple  tactical  predictive  analytics,  but  organizations  need  a  bigger  picture,  one  that  generates  some  real  insight  into  human  behaviour,  to  drive  consumer  strategy  rather  than  just  better  targeting  techniques.  Humanizing  Big  Data  guides  marketing  managers,  brand  managers,  strategists  and  senior  executives  on  how  to  use  big  data  strategically  to  redefine  customer  relationships  for  better  customer  engagement  and  an  improved  bottom  line.  Humanizing  Big  Data  provides  a  detailed  understanding  of  the  way  to  approach  and  think  about  the  challenges  and  opportunities  of  big  data,  enabling  any  brand  to  realize  the  value  of  their  current  and  future  data  assets.  First  it  explores  the  'nuts  and  bolts'  of  data  analytics  and  the  way  in  which  the  current  big  data  agenda  is  in  danger  of  losing  credibility  by  paying  insufficient  attention  to  what  are  often  fundamental  tenets  in  any  form  of  analysis.  Next  it  sets  out  a  manifesto  for  a  smart  data  approach,  drawing  on  an  intelligent  and  big  picture  view  of  data  analytics  that  addresses  the  strategic  business  challenges  that  businesses  face.  Finally  it  explores  the  way  in  which  datafication  is  changing  the  nature  of  the  relationship  between  brands  and  consumers  and  why  this  calls  for  new  forms  of  analytics  to  support  rapidly  emerging  new  business  models.  After  reading  this  book,  any  brand  should  be  in  a  position  to  make  a  step  change  in  the  value  they  derive  from  their  data  assets"--▼cProvided  by  publisher.
■5058  ▼aMachine  generated  contents  note:  Preface  --  Acknowledgements  01  This  changes  everything  --  The  breadth  and  depth  of  datafication  --  What  is  data?  --  Defining  big  data  --  Qualities  of  big  data  --  This  book  --  NotesPart  One  Current  thinking  02  Is  there  a  view  from  nowhere?  --  Who  are  you  talking  to?  --  Sources  of  bias  in  samples  --  The  upsides  of  sampling  --  Bigger  samples  are  not  always  better  --  Big  data  and  sampling  --  Concluding  thoughts  --  Notes03  Choose  your  weapons  --  The  perils  of  vanity  metrics  --  Thinking  about  thinking:  defi  ning  the  questions  --  Frameworks  to  help  select  metrics  --  Tracking  your  metrics  --  From  good  data  to  good  decisions  --  Concluding  thoughts  --  Notes04  Perils  and  pitfalls  --  Dangers  of  reading  data:  the  pitfalls  of  correlations  --  Dangers  of  reading  data:  the  frailties  of  human  judgement  --  The  pitfalls  of  storytelling  --  Mixing  up  narrative  and  causality  --  Is  theory  important?  --  Concluding  thoughts  --  Notes05  The  power  of  prediction  --  The  growth  of  data  available  for  prediction  --  How  good  is  our  ability  to  predict?  --  Understanding  the  limitations  of  prediction  --  Why  some  things  are  easier  to  predict  than  other:  complex  vs  simple  systems  --  The  influence  of  social  effects  on  system  complexity  --  Building  models  to  make  predictions  --  Learning  to  live  with  uncertainty:  the  strategy  paradox  --  Concluding  thoughts  --  Notes06  The  advertisers'  dilemma  --  Online  advertising  metrics  --  Advertising  fraud  --  Psychology  of  online  advertising  --  Concluding  thoughts  --  NotesPart  Two  Smart  thinking  07  Reading  minds  --  The  value  of  linking  data  sets  --  Knowing  your  customers  --  Understanding  who  we  are  from  our  digital  exhaust  --  New  dimensions  --  The  evolution  of  segmentation  --  Concluding  thoughts  --  Notes08  The  ties  that  bind  --  Why  making  choices  can  be  so  difficult  --  Simplifying  decision-making  --  The  role  of  influence  and  'influencers'  --  Identifying  network  effects  --  The  implications  of  networks  for  marketing  --  Exploring  the  importance  of  social  relationships  --  Concluding  thoughts  --  Notes09  Culture  shift  --  Seeing  the  world  in  new  ways  --  Deconstructing  cultural  trends  --  Exploring  the  lifecycle  of  ideas  through  cultural  analytics  --  From  verbal  to  visual:  the  importance  of  images  --  Analysing  cultural  trends  from  images  --  Concluding  thoughts  --  Notes10  Bright  ideas  --  So  what  do  we  need  to  do?  --  Developing  organization-wide  networks  of  experts  --  Using  external  networks  --  Over-ambition?  --  Nurturing  ideas  --  Concluding  thoughts  --  NotesPart  Three  Consumer  thinking  11  Off  limits?  --  How  people  think  about  data  sharing  --  Limits  to  data-mediated  relationships  --  A  model  for  thinking  about  data-mediated  relationships  --  Overstepping  data-based  relationships  1  --  Looking  beyond  the  data  --  Concluding  thoughts  --  Notes12  Getting  personal  --  History  of  self-tracking  --  A  changing  personal  data  landscape  --  The  relationship  between  data  ownership  and  empowerment  --  The  pitfalls  of  personal  analytics  --  Potential  solutions  for  empowerment  --  Concluding  thoughts  --  Notes13  Privacy  paradox  --  Teenagers  and  privacy  --  The  pros  and  cons  of  data  disclosure  --  The  behavioural  economics  of  privacy  --  Brand  challenges  --  Trust  frameworks  and  transparency  --  The  trend  towards  transparency  --  But  does  transparency  work?  --  So  what  should  brands  do?  --  Concluding  thoughts  --  NotesFinal  thoughts  --  Index  .
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