執筆陣は、マーケティングで有名な米国ノースウエスタン大学のケロッグ校およびメディル校の教授が中心となっている。顧客ロイヤリティーや優良顧客獲得の考え方、バイラル(ウィルス)マーケティングなどの新しいマーケティング手法、スコアリングモデルなどのデータ分析・評価方法など、本書で扱われている範囲は幅広い。さらに後半では、統合マーケティングの具体的な方法や、統合による相乗効果をマーケティング活動に生かす手法について論じている。内容もボリュームも決して「軽い」本ではないが、具体例を多用して分かりやすく書かれているところが、さすがにアメリカのテキストである。
最終章に述べられているように、「マーケティングにゴールはない」。時代とともに刻一刻と変化、発展していくものなのである。マーケティングの基礎知識がある人であれば読みこなせるレベルなので、最先端の理論を学びたい現役のマーケターや学生の方におすすめだ。(戸田圭司)
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最も参考になったカスタマーレビュー
15 人中、13人の方が、「このレビューが参考になった」と投票しています。
5つ星のうち 3.0
全体的なまとまりが・・・,
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レビュー対象商品: 統合マーケティング戦略論 (単行本)
本書は全体が14章に分かれており、それぞれの章を各教授が担当して書いています。最初の1~3章と最後の13・14章については「統合マーケティング戦略論」という本の タイトルにふさわしい内容だとは思いますが、それ以外の章については、各教授それぞれ の研究テーマを発表する研究報告会のような感じになっており、全体としての統一感に欠 けている感は否めないなと思いました。 統合マーケティングの本であるのに、内容全体が統合されていない感じがするのはちょっと・・・。 また、原文が悪いのか訳が悪いのかはわかりませんが、個々の章の内容もそれぞれ高尚で 専門的な言葉を使っているものの、もっとわかりやすい表現があるような気がします。 期待して買っただけに、ちょっと厳しい評価ではあるとは思いますが星3つにしました。
5 人中、4人の方が、「このレビューが参考になった」と投票しています。
5つ星のうち 3.0
間違えて買ったけど、まぁ損はしなかったかもしれない,
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レビュー対象商品: 統合マーケティング戦略論 (単行本)
勝手な勘違いですが、他所で本書の紹介を見たとき、「伝統的なマス・マーケティング」に、最新のIT技術を用いて「ワン・トゥ・ワン・マーケティング」の長所を取り入れるための考え方と手法がまとめられており、その主な手法として、さまざまなメディアを統合=ミックスして、さまざまな角度から統一されたブランド・コミュニケーションを展開し、顧客ロイヤルティを高め、優良顧客を育成する方法などを紹介した書籍だと思いこんでいました。つまり、メディアを統合して一貫したブランドコミュニケーションを目指すという内容かと。しかしながら、実際は、「伝統的なマス・マーケティング」と「ワン・トゥ・ワン・マーケティング」を統合するという内容でした。 内容はといえば、それぞれの項目ごとに、豊富にな具体的な事例が紹介されていますが、表現がちょっと硬いのは否めず、章によっては論文を読んでいるという感じもあります。 しかしながら、全体を通して考えると、一冊の本を通してひとつの考え方が貫かれているとはいえず、章ごとにバラバラの論文を読んでいるという感は否めず、総合的にタイトルを反映した内容になっているかといえばちょっと疑問があります。 というわけで、結論としてはもし勘違いをして買っても、「顧客ロイヤルティ」や「ブランド」「優良顧客の育成」などに興味のある方なら、損をした気分にまではならないだろう、というなんとも消極的なおすすめで申し訳ありません。
7 人中、5人の方が、「このレビューが参考になった」と投票しています。
5つ星のうち 5.0
CRM戦略策定者必見!,
By MD (東京都) - レビューをすべて見る
レビュー対象商品: 統合マーケティング戦略論 (単行本)
前半はマス・マーケティングとCRMを統合した「目的」の定義です。後半は「目的」達成の「手段」を記しています。特に「手段」にデータマイニングを据えているのは我が意を得たりです。私はCRM戦略立案にデータマイニングを用いています。理由はシンプルで、それなくしては差別化できる戦略立案が極めて困難であるからです。 ほとんどのCRM本はCRMの概念化、システムの話に終始しています。またデータマイニング本も統計・分析オタク向けの内容であり、本来密接につながる両者を紡ぐ本は見つかりませんでした。その意味でこの本は初めてではないでしょうか。さすがケロッグ! データマイニングを知らない人は8、9、11は章は理解しづらいかもしれませんが、まさにこれらの章が秀逸です。データマイニング従事者は平易にうまく書きつつ的を外していないことが理解できるはずです。 今後のCRMではデータマイニングは外せません。この本の意義は大きいと思います。
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