作为介于营销和IT之间的蓝海，营销技术对于今天国内营销生态圈的大部分从业者来说都是新鲜事物，笔者希望通过本书帮您解答：营销技术的起源和发展；营销技术是什么；怎么用；国内外有哪些营销技术的案例；广告主如何投资营销技术；营销技术的未来演进方向；营销人如何拥抱MarTech营销技术。
作者为中国顶级营销技术秒针系统公司科学家。秒针系统（Miaozhen Systems）是中国领先的第三方大数据营销技术公司，公司全称北京秒针信息咨询有限公司，是一家应用云计算、云存储和人工智能技术对数字化广告进行评估的创新型企业，也是中国第一家以目标受众为核心的数字广告效果评估企业。
于勇毅 秒针系统营销科学家，16年数字营销经验 《大数据营销》，《中国数字营销图谱》，《营销数据中台白皮书》，《营销技术》作者 美国营销国际协会SMEI认证数字营销专家 中国广告协会线上公开课讲师 北京航空航天大学，对外经贸大学，北京外国语大学，上海师范大学等多所大学研究生/MBA课程讲师
第 1章 营销技术（MarTech）概述 001
1.1 营销技术的出现和演进 003
1.1.1 营销内容过剩，造成消费者对于营销的免疫 004
1.1.2 营销效率不断降低，造成广告预算的失控 006
1.1.3 营销资源的快速膨胀，需要更好地整合 006
1.1.4 互联网巨头的强势，逼迫广告主构建自己的数字化能力 007
1.2 营销技术的理论基础：客户体验（Customer Experience） 008
1.2.1 消费者画像 010
1.2.2 多渠道营销管理 010
1.2.3 营销自动化 011
1.3 营销技术的分类 012
1.3.1 数字广告和促销 012
1.3.2 商务和销售 013
1.3.3 内容和客户体验 013
1.3.4 数据 014
1.3.5 营销资源管理 014
1.3.6 社交媒体和用户关系 015
1.4 广告技术和营销技术 016
第 2章 营销技术顶层架构完全解析 017
2.1 数字营销图谱 018
2.2 数据相关的营销技术 020
2.2.1 数据源 020
2.2.2 数据管理 021
2.2.3 数据洞察 021
2.2.4 分析工具 022
2.2.5 营销测量 022
2.2.6 数据分析 023
2.3 内容营销技术简介 023
2.3.1 自动海报生成工具 024
2.3.2 内容管理 024
2.3.3 动态创意优化 024
2.4 触点营销技术简介 025
2.4.1 营销自动化 027
2.4.2 销售管理 027
2.4.3 社交媒体 028
2.4.4 搜索营销 028
2.4.5 数字广告 029
2.4.6 直复营销 029
2.4.7 用户体验 029
2.4.8 商业交易 029
2.5 通过客户体验设计，构建广告主自有营销技术闭环 030
2.5.1 客户旅程设计 031
2.5.2 触点匹配 031
2.5.3 数据技术策略 032
2.5.4 内容技术策略 032
2.5.5 数据流设计 032
2.6 构建营销技术闭环背后的数据运营闭环 034
2.6.1 数据收集 035
2.6.2 数据治理 037
2.6.3 数据管理 039
2.6.4 数据洞察 040
2.6.5 数据应用 043
2.6.6 效果评估 048
第3章 营销自动化 051
3.1 营销自动化概述 052
3.2 营销自动化的操作演示 054
3.3 营销自动化与周边营销技术 058
3.4 营销自动化实现场景 059
3.4.1 “地雷+大炮” 059
3.4.2 敏捷营销 060
3.4.3 “千人千面”的个性化营销 061
3.4.4 内部协同 062
3.4.5 实时召回 062
3.4.6 商机管理 062
3.4.7 接触管理 063
3.5 AdServing：营销自动化在数字广告领域的变种 064
3.6 营销自动化在国内的发展现状 065
第4章 营销数据中台 067
4.1 数据中台出现的背景 068
4.2 数据中台的系统架构 070
4.3 数据中台的3种形式：DMP、CDP和Data Lake 071
4.4 数据中台的建设路径 073
4.5 什么是“知识图谱” 074
4.6 数据中台赋能的营销场景 076
4.6.1 程序化广告投放闭环 076
4.6.2 贯穿业务全链的客户洞察体系 077
4.6.3 “千人千面”和消费者转换路径的最优化 078
4.6.4 业务全链考核体系 078
4.6.5 行业个性化营销场景 078
4.6.6 和大型互联网企业的营销资源互换 079
4.7 数据中台支撑的业务侧数字化转型场景 079
4.8 构建数据中台时需要避免的潜在风险 080
4.8.1 数据中台中的数据孤岛 080
4.8.2 数据源过多，造成数据治理陷入泥潭 081
4.8.3 缺乏足够应用场景 082
4.9 数据中台发展现状 082
4.10 数据中台的未来发展趋势 084
第5章 营销测量 086
5.1 测量的底层技术 086
5.1.1 网页端的广告曝光/点击监测 087
5.1.2 JavaScript代码（简称JS代码） 088
5.1.3 Linktag 089
5.1.4 网站分析代码 090
5.1.5 SDK 091
5.1.6 埋点 091
5.1.7 智能拍屏 091
5.1.8 API接口 092
5.1.9 A2S销售验证 093
5.1.10 二维码 093
5.1.11 真人样本库 094
5.1.12 眼动/脑电仪 094
5.2 基于测量技术的营销考核 095
5.3 营销测量的评估参数体系 102
5.3.1 前端广告测量参数（针对外部触点） 102
5.3.2 网站分析参数（广告主自有触点） 104
5.3.3 销售参数 104
5.4 无效流量的测量 105
5.4.1 无效流量的现状 105
5.4.2 无效流量的来源 108
5.4.3 无效流量的甄别技术 109
5.4.4 无效流量甄别的行业标准：GIVT和SIVT 111
5.4.5 无效流量测量的未来—区块链 112
第6章 程序化广告 114
6.1 程序化广告的前生今世 115
6.1.1 广告位 X CPT时代 116
6.1.2 CPM和CPC的常规广告采买时代 117
6.1.3 程序化广告大生态圈时代 118
6.2 程序化广告系统架构 119
6.2.1 广告主自建技术 120
6.2.2 媒体自建技术 120
6.2.3 程序化广告生态圈技术 120
6.2.4 超级媒体技术 121
6.3 程序化广告技术实现路径 121
6.3.1 媒体数据驱动的实时竞价重定向广告（PC端） 121
6.3.2 广告主数据驱动的程序化直接购买的广告（移动端） 123
6.4 程序化广告的未来展望 124
6.4.1 内容的程序化 124
6.4.2 更多可驱动的触点 124
6.4.3 人工智能的介入 125
第7章 第三方数据服务 126
7.1 数据合规概述 127
7.1.1 数据相关法律法规 127
7.1.2 数据合规的核心原则 128
7.1.3 数据合规的相关认证 130
7.2 第三方数据服务操作规则 131
7.3 第三方数据服务营销技术趋势：区块链和数据交易平台 133
7.3.1 区块链 134
7.3.2 数据交易平台（Data Exchange） 134
7.4 第三方数据服务需要避免的潜在风险 136
第8章 营销人工智能 137
8.1 人工智能的前生今世 137
8.2 营销人工智能现状 140
8.2.1 虚拟助手 141
8.2.2 广告反作弊 142
8.2.3 数字广告预算的优化 142
8.2.4 内容的自动生成 142
8.2.5 知识图谱 143
8.3 营销人工智能的未来 144
8.3.1 客户体验管理 144
8.3.2 动态定价 145
8.3.3 消费者生物信息的识别和应用 145
第9章 基于社交媒体的客户关系管理系统 147
9.1 以SCRM为中心的消费者转换体系 147
9.2 SCRM技术模块架构 149
9.2.1 数据源 150
9.2.2 微信消费者数据库 151
9.2.3 应用体系 152
9.2.4 会员关系管理体系 153
9.2.5 消费者互动体系 153
9.2.6 外部对接系统 154
9.3 基于SCRM的消费者培育案例 155
第 10章 营销技术的选择 158
10.1 成本精算—营销技术建设的顶层方法论 158
10.1.1 系统性风险：精准营销造成营销ROI的下降 158
10.1.2 营销技术的成本结构 160
10.1.3 营销技术效果的定量验证 161
10.2 广告主的营销技术成长曲线 162
10.2.1 数据运营能力 162
10.2.2 广告主所在行业 164
10.3 广告主在选择营销技术前的十个灵魂拷问 165
10.4 十个灵魂拷问背后的思考 166
10.5 首席营销技术师：广告主对于营销技术的专业化管理 169
后记 营销技术大潮中营销人的自我修炼 170
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