目录

  • 1 课前导读
    • 1.1 课程介绍
    • 1.2 课程三纲(课程提纲、教学大纲、考试大纲)
    • 1.3 课程电子书
    • 1.4 课程目标达成度
    • 1.5 数据营销地图
  • 2 大数据与大数据营销概述★★
    • 2.1 知识图谱、重难点及三标
    • 2.2 知识点:大数据概述
    • 2.3 知识点:大数据营销概述
      • 2.3.1 补充资源:大数据的定义与特点
      • 2.3.2 补充视频:市场预测与决策
      • 2.3.3 补充视频:数据、信息和商业信息
      • 2.3.4 前言学习ppt
    • 2.4 案例分析
    • 2.5 知识点讨论
    • 2.6 复习思考
    • 2.7 章节测验
    • 2.8 扩展阅读:大数据
  • 3 大数据营销理论基础★★★
    • 3.1 知识图谱、重难点及三标
    • 3.2 知识点:营销战略理论
    • 3.3 知识点:营销组合理论
    • 3.4 知识点:顾客体验旅程理论
      • 3.4.1 补充资源:客户体验设计
    • 3.5 知识点:顾客价值分析理论
      • 3.5.1 客户价值细分及其表示
    • 3.6 知识点讨论
    • 3.7 案例分析
    • 3.8 复习思考
    • 3.9 章节测验
    • 3.10 扩展阅读:客户体验
  • 4 营销数据采集及预处理★★★
    • 4.1 知识图谱、重难点及三标
    • 4.2 知识点:数据采集
      • 4.2.1 数据挖掘及其在CRM中的应用
    • 4.3 知识点:数据预处理
      • 4.3.1 补充资源:逻辑分析与数据运用
    • 4.4 知识点讨论
    • 4.5 案例分析
      • 4.5.1 补充案例
    • 4.6 复习思考
    • 4.7 章节测验
    • 4.8 扩展阅读:数据采集
  • 5 营销大数据分析★★★
    • 5.1 知识图谱、重难点及三标
    • 5.2 知识点:社交网络分析
      • 5.2.1 补充资源01:社群营销
      • 5.2.2 补充资源02: 基于微信的SCRM:适合小型企业的数据营销
      • 5.2.3 补充资源03:SCRM解决方案
    • 5.3 知识点:数据分析工具
      • 5.3.1 补充资源:关键词数据清洗
    • 5.4 知识点讨论
    • 5.5 案例分析
    • 5.6 复习思考
    • 5.7 章节测验
    • 5.8 扩展阅读:数据清洗
  • 6 营销数据可视化★★★
    • 6.1 知识图谱、重难点及三标
    • 6.2 知识点:数据可视化概述
    • 6.3 知识点:格式塔理论
      • 6.3.1 补充资源:红色火箭公司运营
    • 6.4 知识点讨论
    • 6.5 案例分析
    • 6.6 复习思考
    • 6.7 章节测验
    • 6.8 扩展阅读:数据可视化
  • 7 识别触达:用户画像★★★★
    • 7.1 知识图谱、重难点及三标
    • 7.2 知识点:用户画像的数据基础
      • 7.2.1 补充资源:客户数据及其重要性
    • 7.3 知识点:构建用户画像系统
    • 7.4 知识点:用户画像在大数据营销中的应用
    • 7.5 知识点讨论
    • 7.6 案例分析
    • 7.7 复习思考
    • 7.8 章节测验
    • 7.9 扩展阅读:用户画像
  • 8 沟通互动:精准广告★★★★
    • 8.1 知识图谱、重难点及三标
    • 8.2 精准广告概述
    • 8.3 精准广告投放
    • 8.4 精准广告实现
    • 8.5 知识点讨论
    • 8.6 案例分析
    • 8.7 复习思考
    • 8.8 章节测验
    • 8.9 扩展阅读:程序化广告
  • 9 转化留存:大数据营销运营★★★★
    • 9.1 知识图谱、重难点及三标
    • 9.2 知识点:个性化产品策略
    • 9.3 知识点:动态定价
    • 9.4 知识点:渠道整合
      • 9.4.1 O2O:零售业的客户体验最优化
    • 9.5 知识点:内容营销
      • 9.5.1 阿米巴管理中的数据化运营
    • 9.6 跨界营销
      • 9.6.1 跨界营销的形式
      • 9.6.2 利用大数据跨界营销的关键点
    • 9.7 知识点:
    • 9.8 知识点讨论
    • 9.9 案例分析
    • 9.10 复习思考
    • 9.11 章节测验
    • 9.12 扩展阅读:营销组合
  • 10 营销效果分析★★★
    • 10.1 知识图谱、重难点及三标
    • 10.2 知识点:整体营销效果分析
    • 10.3 知识点:用户质量分析
      • 10.3.1 客户资产及其决定因素
      • 10.3.2 客户关系的价值体现
    • 10.4 知识点:广告营销效果分析
    • 10.5 知识点:营销运营效果分析
    • 10.6 知识点讨论
    • 10.7 案例分析
    • 10.8 复习思考
    • 10.9 章节测验
    • 10.10 扩展阅读:营销效果
  • 11 大数据营销伦理★★★★
    • 11.1 知识图谱、重难点及三标
    • 11.2 知识点:大数据营销的信息安全
    • 11.3 知识点:大数据营销的消费者隐私保护
    • 11.4 知识点:大数据营销带来的不公平
    • 11.5 知识点讨论
    • 11.6 案例分析
    • 11.7 复习思考
    • 11.8 章节测验
    • 11.9 扩展阅读:数据伦理
  • 12 新科技与大数据营销★★
    • 12.1 知识图谱、重难点及三标
    • 12.2 知识点: 移动端与大数据营销
    • 12.3 知识点:区块链与大数据营销
    • 12.4 知识点:AI与大数据营销
    • 12.5 知识点:元宇宙与大数据营销
    • 12.6 补充资源:瑞幸咖啡数据营销应用
    • 12.7 知识点讨论
    • 12.8 案例分析
    • 12.9 复习思考
    • 12.10 章节测验
    • 12.11 扩展阅读:ChatGPt
案例分析

案例分析-01 杭州湖滨银泰in77 利用大数据实现精准营销

数据采集——in77在试点区域的出入口和中堂安装具有AI功能的摄像头,通过人脸抓拍精准统计客流量以及顾客在各个区域停留的时间和运动轨迹,顾客停留时间越长,消费可能性就越高。

精准营销——商场对用户画像进行属性分析并分类贴标签,通过运营策略将符合品牌商目标用户特征的客流导向品牌商、将品牌商促销信息推送给目标用户,实现双向精准匹配,提高转化率。如摆放带有人脸识别摄像头的屏幕,展示新奇有趣且极富个性化的广告和互动,当系统识别出某品牌会员,屏幕广告将展示该品牌的促销信息等……

策略演进——发现了以前无法获取的入驻品牌之间的关联关系,即特定的消费群体里到过某个化妆品店的同时也会去某个运动品牌店消费。通过数据可以发现几个品牌共享同样的潜在用户,从而进行联合营销。

案例分析-02 大数据助力影视剧实现精准营销

喜欢看电视剧的用户多少会有这样的经历,就是剧情的发展与自己想象的不一样,尤其到了结尾,总是让人感觉压抑了好久的情绪没有释怀。但观众毕竟不是电视剧的导演,剧情的发展要依据导演和编剧的安排,所以剧情反差太大的电视剧,常常难以得到观众的认同。

《纸牌屋》是一部非常热播的美剧,美国前总统奥巴马也是这部剧的忠实观众。

《纸牌屋》究竟有何精彩之处?那是因为《纸牌屋》完全由观众“编写”的一部电视剧。

《纸牌屋》是由一个名叫Netflix的网站制作的,该网站是一个视频点播网站,用户在这个网站每天会产生上千万的行为,如收藏、回放、暂停等。通过长期的积累,该网站已经收集了大量的用户行为数据。在拍摄《纸牌屋》之前,Netflix网站就利用大数据分析了用户最喜欢的情节、最喜欢的演员组合、最喜欢的编剧等,所以这家公司将收视率最高的剧情、搭配上最受欢迎的演员,组合起来之后就产生了一部非常热播的电视剧。

《纸牌屋》的数据库包含了3000万用户的收视选择、400万条评论、300万次主题搜索,所以,Netflix网站根据网友对刚上映的几集电视剧的评价来决定后面该拍什么、谁来拍、谁来演、怎么播,每一步都由精准、细致、高效、经济的数据引导,从而实现了由用户需求决定生产。

《纸牌屋》的成功得意于Netflix对海量的用户数据的积累和分析,这是一次成功的精准营销。在一笔交易中,能够预见未来、实现精准营销,取得的成绩将是惊人的,Netflix在《纸牌屋》已经接近这个水准。

同学们,通过这个案例,不难发现,最近几年,中国的网剧突飞猛进,深受观众喜欢。

1、你所喜爱的影视剧(电影、电视剧、短视频等)是否有通过数据分析进行精准营销,从前期的制作(剧本、演员、影视公司、宣传等)、播放的方式(集数、平台、点播等)到后期的影响进行分析,这些通过数据分析进行的剧是否满足用户需求呢?全网搜索相关案例进行分析?

2、利用大数据的营销方式植入影视剧的制作你认为是否可行?为什么?