第1章大數(shù)據(jù)&大數(shù)據(jù)營銷概述本章內(nèi)容

第1節(jié)

大數(shù)據(jù)概述

第2節(jié)

大數(shù)據(jù)營銷概述

第3節(jié)

大數(shù)據(jù)營銷誤區(qū)學(xué)習(xí)目標(biāo)

了解大數(shù)據(jù)國家戰(zhàn)略，中國在大數(shù)據(jù)及大數(shù)據(jù)營銷領(lǐng)域的成效，培養(yǎng)愛國主義情懷和民族自豪感

了解大數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)營銷的基本概念與特點

理解大數(shù)據(jù)思維和大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值

了解大數(shù)據(jù)營銷在現(xiàn)實中的應(yīng)用，能夠用思辨思維看待可能存在的問題和誤區(qū)，培養(yǎng)正確的數(shù)據(jù)觀導(dǎo)入案例

：數(shù)字火炬破億--解鎖亞運營銷新密碼數(shù)據(jù)采集：依托支付寶搭建“數(shù)字火炬手”平臺，采集超1億用戶參與數(shù)據(jù)。借助Galacean引擎與AI技術(shù)，獲取設(shè)備信息、“捏臉”偏好等數(shù)據(jù)，3個月研發(fā)采集40萬幀影像，夯實營銷數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。精準(zhǔn)營銷：基于數(shù)據(jù)深度畫像，AI識別不同興趣群體。向運動愛好者推送體育內(nèi)容，為文化愛好者展示國風(fēng)活動；開幕式中，通過支付寶小程序?qū)崿F(xiàn)AR互動個性化呈現(xiàn)，精準(zhǔn)觸達用戶。策略演進：分析用戶行為數(shù)據(jù)，挖掘多元需求。融合科技與文化，推出AR、AI互動活動，聯(lián)動線上線下，構(gòu)建傳播矩陣，提升亞運會全球影響力。本章知識結(jié)構(gòu)大數(shù)據(jù)概述大數(shù)據(jù)營銷概述大數(shù)據(jù)營銷誤區(qū)大數(shù)據(jù)&大數(shù)據(jù)營銷概述大數(shù)據(jù)概念及特征大數(shù)據(jù)思維：全數(shù)據(jù)、相關(guān)、容錯大數(shù)據(jù)商業(yè)價值：企業(yè)決策、個性化精準(zhǔn)營銷、優(yōu)化產(chǎn)品組合、市場趨勢預(yù)測、客戶關(guān)系管理大數(shù)據(jù)營銷概念及特點大數(shù)據(jù)營銷的發(fā)展歷程大數(shù)據(jù)營銷的挑戰(zhàn)唯數(shù)據(jù)論、預(yù)測萬能性、刻舟求劍型、一定降本增效、等同于效果營銷一、大數(shù)據(jù)的概念及特征第1節(jié)

大數(shù)據(jù)概述大數(shù)據(jù)的概念

Gartner研究機構(gòu)：是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力來適應(yīng)海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。來行為動向。麥肯錫：一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合。IDC（InternationalDataCorporation，國際數(shù)據(jù)公司）：是新一代的技術(shù)與架構(gòu)，它被設(shè)計用于在成本可承受的條件下，通過非常快速的采集、發(fā)現(xiàn)和分析，從大體量、多類別的數(shù)據(jù)中提取價值。綜上，大數(shù)據(jù)是需要使用新技術(shù)進行采集、存儲、管理與分析，可為流程和決策優(yōu)化提供價值的海量多樣化數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)營銷概述大數(shù)據(jù)營銷誤區(qū)大數(shù)據(jù)概述大數(shù)據(jù)的概念及特征丨大數(shù)據(jù)的概念一、大數(shù)據(jù)的概念及特征第1節(jié)

大數(shù)據(jù)概述大數(shù)據(jù)的特征——從“3V”到“8V”大數(shù)據(jù)營銷概述大數(shù)據(jù)營銷誤區(qū)大數(shù)據(jù)概述大數(shù)據(jù)的概念及特征丨大數(shù)據(jù)的特征一、大數(shù)據(jù)的概念及特征第1節(jié)

大數(shù)據(jù)概述大數(shù)據(jù)營銷概述大數(shù)據(jù)營銷誤區(qū)大數(shù)據(jù)概述大數(shù)據(jù)的“4V”特征特征內(nèi)容挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)體量大（Volume）指數(shù)據(jù)存儲量大、規(guī)模大以及增量大，是大數(shù)據(jù)最基本的特征需要存儲、處理和分析TB、PB乃至EB級別的龐大數(shù)據(jù)類型多樣化（Variety）大數(shù)據(jù)包括多種數(shù)據(jù)類型，如結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)需要通過清洗、整理、篩選，將半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)高速性（Velocity）數(shù)據(jù)從生成到消耗，時間窗口非常小，可用于生成決策的時間非常短需要快速對數(shù)據(jù)進行采集、處理與分析價值密度低（Value）數(shù)據(jù)呈指數(shù)增長的同時，隱藏在海量數(shù)據(jù)的有用信息卻沒有相應(yīng)比例的增長需要通過強大的機器算法更迅速的進行數(shù)據(jù)的價值“提純”大數(shù)據(jù)的概念及特征丨大數(shù)據(jù)的特征二、大數(shù)據(jù)思維第1節(jié)

大數(shù)據(jù)概述大數(shù)據(jù)營銷概述大數(shù)據(jù)營銷誤區(qū)大數(shù)據(jù)概述大數(shù)據(jù)思維全數(shù)據(jù)思維“著眼于整體”的全數(shù)據(jù)模式，“樣本=總體”的分析方法有效避免了以偏概全的不足，可以在掌握盡可能多數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上考察細節(jié)。相關(guān)思維通過數(shù)據(jù)挖掘出的相關(guān)關(guān)系可以展示很多以前不曾注意到的聯(lián)系，更容易、快捷地分析事物之間的關(guān)聯(lián)，相關(guān)關(guān)系為我們提供了了解世界的另一個視角。容錯思維大數(shù)據(jù)時代，思維方式要從精確思維轉(zhuǎn)向容錯思維，當(dāng)擁有海量數(shù)據(jù)時，絕對精準(zhǔn)不再是追求的主要目標(biāo)，適當(dāng)忽略微觀層面上的精確，容許一定程度的錯誤與混雜，反而可以在宏觀層面擁有更好的洞察力。潘吉瓦公司利用大數(shù)據(jù)分析預(yù)測時尚流行趨勢星巴克的“大數(shù)據(jù)咖啡杯”沃爾瑪“啤酒與尿布”經(jīng)典案例淘寶首頁千人千面的購物預(yù)測阿里巴巴利用淘寶賣家信息開展的無抵押貸款業(yè)務(wù)文本分析第1節(jié)

大數(shù)據(jù)概述三、大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值企業(yè)決策個性化精準(zhǔn)營銷優(yōu)化產(chǎn)品組合市場趨勢預(yù)測客戶關(guān)系管理大數(shù)據(jù)概述大數(shù)據(jù)營銷概述大數(shù)據(jù)營銷誤區(qū)大數(shù)據(jù)營銷誤區(qū)大數(shù)據(jù)概述大數(shù)據(jù)營銷概述第2節(jié)

大數(shù)據(jù)營銷概述一、大數(shù)據(jù)營銷的概念及特點大數(shù)據(jù)營銷是一種精準(zhǔn)營銷模式，又稱為數(shù)據(jù)驅(qū)動型營銷，是指企業(yè)在精準(zhǔn)定位的基礎(chǔ)上，基于多平臺、跨區(qū)域采集大量數(shù)據(jù)，并依托大數(shù)據(jù)技術(shù)建立一套個性化的消費者溝通體系，將最符合其需求的產(chǎn)品、服務(wù)、信息傳遞給消費者，使廣告更加精準(zhǔn)有效，給品牌企業(yè)帶來更高的投資回報率營銷人員運用大數(shù)據(jù)技術(shù)和分析方法，將不同類型或來源的數(shù)據(jù)進行挖掘、組合和分析，發(fā)現(xiàn)隱藏其中的模式，如不同客戶群體的用戶畫像、溝通交互方式，以及這些形式如何影響消費者的購買決策，在此基礎(chǔ)上進行針對性的營銷活動，以迎合顧客喜好。大數(shù)據(jù)營銷的概念及特點丨大數(shù)據(jù)營銷的概念有的放矢，最大程度減少營銷傳播浪費，實現(xiàn)廣告的高效化、精準(zhǔn)化投放，提高成本效益比大數(shù)據(jù)技術(shù)讓商家可以快速得知目標(biāo)受眾關(guān)注的內(nèi)容以及身在何處，這些有價值的信息可讓廣告投放產(chǎn)生前所未有的關(guān)聯(lián)性。大數(shù)據(jù)技術(shù)讓廣告主們知曉目標(biāo)受眾身處何方、對什么感興趣、購物特點是什么，據(jù)此根據(jù)不同目標(biāo)用戶（群）的特征針對性的投放符合其偏好的廣告顧客的消費行為和購買方式極易在短時間內(nèi)發(fā)生變化，在需求點最高時及時營銷尤為重要包括電腦端、移動互聯(lián)網(wǎng)、智能家居、手環(huán)等可穿戴設(shè)備、傳感器等文本分析第2節(jié)

大數(shù)據(jù)營銷概述一、大數(shù)據(jù)營銷的概念及特點多平臺數(shù)據(jù)采集時效性個性化/精準(zhǔn)性高效性關(guān)聯(lián)性大數(shù)據(jù)營銷概述大數(shù)據(jù)概述大數(shù)據(jù)營銷誤區(qū)大數(shù)據(jù)營銷的概念及特點丨大數(shù)據(jù)營銷的特點大數(shù)據(jù)營銷誤區(qū)大數(shù)據(jù)概述大數(shù)據(jù)營銷概述第2節(jié)

大數(shù)據(jù)營銷概述二、大數(shù)據(jù)營銷的發(fā)展歷程大數(shù)據(jù)營銷的發(fā)展歷程三、大數(shù)據(jù)營銷的挑戰(zhàn)第2節(jié)

大數(shù)據(jù)營銷概述“每一枚硬幣都有正反兩面”，新技術(shù)新事物的出現(xiàn)通常是一把雙刃劍。企業(yè)應(yīng)該知法懂法守法，讓大數(shù)據(jù)發(fā)揮正面作用，為企業(yè)賦能，創(chuàng)造商業(yè)價值和社會。

隱私安全問題項目三項目二項目四大數(shù)據(jù)營銷以消費者數(shù)據(jù)的收集、處理和分析為基礎(chǔ)，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)尤其是移動互聯(lián)技術(shù)的發(fā)展，使得數(shù)據(jù)收集更加隱蔽，個人隱私泄露風(fēng)險增加。數(shù)據(jù)真實性難辨大數(shù)據(jù)營銷人才缺乏數(shù)據(jù)治理亟待規(guī)范大數(shù)據(jù)概述大數(shù)據(jù)營銷誤區(qū)大數(shù)據(jù)營銷概述大數(shù)據(jù)技術(shù)只能針對現(xiàn)有信息進行分析整合，卻無法甄別信息的真假。大數(shù)據(jù)營銷需要既懂技術(shù)又懂商務(wù)的復(fù)合型人才，掌握數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、機器學(xué)習(xí)和自然語言處理等“硬”技術(shù)，以及營銷推廣、產(chǎn)品知識、消費者心理學(xué)、行為學(xué)等“軟”技能。企業(yè)在利用大數(shù)據(jù)創(chuàng)新營銷模式和服務(wù)的同時，也不可避免產(chǎn)生了數(shù)據(jù)濫用、數(shù)據(jù)確權(quán)、數(shù)據(jù)割據(jù)加劇等問題，因此數(shù)據(jù)治理成為重點。大數(shù)據(jù)營銷概述大數(shù)據(jù)概述大數(shù)據(jù)營銷誤區(qū)第3節(jié)

大數(shù)據(jù)營銷誤區(qū)這里是文本這里是文本這里是文本這里是文本一、唯數(shù)據(jù)論數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)營銷并非無所不能的神丹妙藥，企業(yè)在開展大數(shù)據(jù)營銷的過程中要注意以下幾個認識誤區(qū)：二、大數(shù)據(jù)營銷預(yù)測是萬能的三、刻舟求劍型企業(yè)要基于數(shù)據(jù)分析做決策，但更要結(jié)合實際業(yè)務(wù)問題要正確認識到大數(shù)據(jù)預(yù)測的局限性，辯證看待和使用大數(shù)據(jù)技術(shù)企業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)時，上至企業(yè)戰(zhàn)略、高層領(lǐng)導(dǎo)，中至大數(shù)據(jù)部門，下至業(yè)務(wù)人員都要具備充分的學(xué)習(xí)熱情和變革力度，對原本的固定管理鏈路、運營思路進行調(diào)整大數(shù)據(jù)營銷概述大數(shù)據(jù)概述大數(shù)據(jù)營銷誤區(qū)第3節(jié)

大數(shù)據(jù)營銷誤區(qū)這里是文本這里是文本這里是文本這里是文本四、大數(shù)據(jù)營銷一定能降本增效五、大數(shù)據(jù)營銷等同于效果營銷從成本效益的角度考慮投入產(chǎn)出比，對于產(chǎn)出價值不大的大數(shù)據(jù)營銷項目應(yīng)采取審慎的態(tài)度，避免成本投入的浪費企業(yè)在開展多種形式的大數(shù)據(jù)營銷推廣時，不能只以促進即時銷售為目標(biāo)，也要注重品牌傳播，提升品牌資產(chǎn)案例1-1

華住集團的大數(shù)據(jù)營銷革命在數(shù)字經(jīng)濟時代，數(shù)據(jù)是企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的核心動力，華住會便是酒店行業(yè)數(shù)據(jù)驅(qū)動運營的佼佼者，憑借大數(shù)據(jù)實現(xiàn)服務(wù)、體驗與運營的全面升級。精準(zhǔn)洞察，打造個性化服務(wù)分析用戶預(yù)訂、消費數(shù)據(jù)構(gòu)建畫像，精準(zhǔn)識別商務(wù)、親子等客群需求。為商務(wù)人士推薦便利房型，為親子家庭推送主題客房，通過算法預(yù)測高峰動態(tài)調(diào)價，并基于畫像推送優(yōu)惠，提升滿意度與轉(zhuǎn)化率。智能升級，優(yōu)化入住體驗運用數(shù)字化手段，推出30秒自助入住、電子發(fā)票報銷；差旅直連簡化預(yù)訂，線上可選房。APP提供增值服務(wù)，智能語音助手可控制客房設(shè)備，提升住宿智能化體驗。智慧運營，驅(qū)動高效增長借助大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)門店智能運營、節(jié)能降本，同時拓展渠道、復(fù)盤優(yōu)化策略，以數(shù)字化推動業(yè)務(wù)持續(xù)增長。基本概念大數(shù)據(jù)(Bigdata)精準(zhǔn)營銷（PrecisionMarketing）客戶關(guān)系管理（CustomerRelationshipManagement）

大數(shù)據(jù)營銷(BigdataMarketing)

數(shù)據(jù)治理（DataGovernance）思考題舉例說明大數(shù)據(jù)的4V特征。大數(shù)據(jù)思維對企業(yè)開展?fàn)I銷活動有什么啟示？大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值有哪些？請舉例說明。什么是大數(shù)據(jù)營銷？大數(shù)據(jù)營銷發(fā)展經(jīng)過哪些重要階段？大數(shù)據(jù)時代營銷面臨的機遇和挑戰(zhàn)是什么？企業(yè)開展大數(shù)據(jù)營銷過程中可能的誤區(qū)是什么？如何避免？THANKS!

第2章大數(shù)據(jù)營銷的理論基礎(chǔ)本章內(nèi)容

第1節(jié)營銷戰(zhàn)略理論

第2節(jié)

營銷組合理論

第3節(jié)

顧客價值共創(chuàng)理論

第4節(jié)

顧客體驗旅程理論第5節(jié)顧客購買決策模型第6節(jié)顧客價值分析理論第7節(jié)新媒體相關(guān)的營銷理論學(xué)習(xí)目標(biāo)理解并掌握大數(shù)據(jù)營銷相關(guān)理論及其內(nèi)涵了解這些理論在大數(shù)據(jù)營銷實踐中的應(yīng)用理解在大數(shù)據(jù)營銷過程中如何有針對性地應(yīng)用理論，解決實踐中的問題，體會理論聯(lián)系實際的重要性導(dǎo)入案例絲芙蘭上海未來概念店：通過數(shù)智化服務(wù)重塑美妝零售體驗絲芙蘭上海未來概念店（2023年6月開業(yè)）:亞洲第二家未來概念店，展現(xiàn)數(shù)智化科技服務(wù)七大觸點創(chuàng)新，打造全流程消費閉環(huán):潮妝絲造：即時呈現(xiàn)潮流趨勢，數(shù)據(jù)分析用戶興趣智美探店：微信小程序/APP導(dǎo)覽，電子價簽智能推薦美力顏究會：預(yù)約美妝課堂，沉浸式互動體驗尊美絲享會：會員專屬禮遇，社交裂變優(yōu)化用戶體驗美膚體驗：AI+NFC技術(shù)推薦護膚產(chǎn)品，專業(yè)美容顧問咨詢玩妝體驗：AI分析人臉特征，個性化妝容推薦移動支付&語音卡包裝：便捷支付，定制個性化祝福未來趨勢關(guān)注個性化需求，如AI頭皮檢測與定制護理線下門店升級：以數(shù)據(jù)驅(qū)動精準(zhǔn)營銷，打造獨特消費體驗本章知識結(jié)構(gòu)大數(shù)據(jù)營銷理論營銷戰(zhàn)略理論市場細分、目標(biāo)市場選擇、市場定位營銷組合理論4P理論、4C理論、4R理論、4I理論顧客價值共創(chuàng)理論服務(wù)主導(dǎo)邏輯、3V模型、價值共創(chuàng)理論顧客體驗旅程理論顧客體驗、接觸點、顧客體驗旅程顧客購買決策模型AIDA模型、AIDMA模型、AISAS模型、AIDEES模型、AIPL模型、CIT模型、5A模型顧客價值分析理論RFM營銷理論、漏斗模型新媒體相關(guān)的營銷理論媒介豐富度理論、社會臨場感理論、心流理論理論內(nèi)涵丨理論應(yīng)用一、營銷戰(zhàn)略理論的內(nèi)涵第1節(jié)營銷戰(zhàn)略理論理論核心內(nèi)容市場細分（Segmentation）將整個市場按照顧客的不同需求特質(zhì)劃分為不同的顧客群體，每一個顧客群體就是一個細分市場。目標(biāo)市場選擇（Targeting）企業(yè)綜合考慮成本、市場規(guī)模、潛力等因素選擇若干優(yōu)先級高的細分市場作為服務(wù)的目標(biāo)顧客。市場定位（Positioning）將產(chǎn)品/品牌特質(zhì)與顧客需求進行連接，對企業(yè)產(chǎn)品品牌進行“投其所好”的定位，使其在目標(biāo)顧客心中保留深刻的印象和獨特的位置。營銷組合理論顧客價值共創(chuàng)理論顧客體驗旅程理論營銷戰(zhàn)略理論顧客購買決策模型顧客價值分析理論三個要素環(huán)環(huán)相扣，市場細分是進行目標(biāo)市場選擇的重要前提，市場定位是基于目標(biāo)市場的需求和特性對企業(yè)產(chǎn)品品牌進行定位。新媒體相關(guān)的營銷理論理論內(nèi)涵丨理論應(yīng)用二、營銷戰(zhàn)略理論在大數(shù)據(jù)營銷中的應(yīng)用第1節(jié)營銷戰(zhàn)略理論市場細分：大數(shù)據(jù)驅(qū)動的精準(zhǔn)客戶識別指根據(jù)顧客在個體特征、需求、購買行為等方面的差異，把某產(chǎn)品或服務(wù)的市場分成若干群體，每一個群體就是一個細分市場。更加通俗地講，就是用一定的標(biāo)準(zhǔn)把顧客進行分組。企業(yè)可以通過分析顧客的地理位置信息、人口統(tǒng)計信息、心理和行為特質(zhì)進行市場細分。企業(yè)在選取細分變量時需要遵循可操作和規(guī)?；瘍蓷l標(biāo)準(zhǔn)。企業(yè)需要注意確保在顧客允許的情況下合法合規(guī)地收集用戶數(shù)據(jù)。營銷組合理論顧客價值共創(chuàng)理論顧客體驗旅程理論營銷戰(zhàn)略理論顧客購買決策模型顧客價值分析理論新媒體相關(guān)的營銷理論理論內(nèi)涵丨理論應(yīng)用二、營銷戰(zhàn)略理論在大數(shù)據(jù)營銷中的應(yīng)用第1節(jié)營銷戰(zhàn)略理論企業(yè)需要從市場細分結(jié)果中選擇若干個優(yōu)先級高的群體作為企業(yè)將要服務(wù)的目標(biāo)市場。目標(biāo)市場選擇的依據(jù)包括：顧客購買意愿程度、對產(chǎn)品/品牌的態(tài)度（正面或負面）、是否是市場引領(lǐng)者（對其他用戶的影響力，如意見領(lǐng)袖、大V、網(wǎng)紅）和支付意愿的強烈程度。企業(yè)實踐中綜合考慮多種因素確定目標(biāo)市場。大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)的興起，提升了確定目標(biāo)市場后深入分析用戶畫像的精準(zhǔn)度和顆粒度，為明確市場定位和各類營銷策略打下更為堅實的基礎(chǔ)。目標(biāo)市場選擇：數(shù)據(jù)洞察下的優(yōu)質(zhì)市場鎖定營銷組合理論顧客價值共創(chuàng)理論顧客體驗旅程理論營銷戰(zhàn)略理論顧客購買決策模型顧客價值分析理論新媒體相關(guān)的營銷理論理論內(nèi)涵丨理論應(yīng)用二、營銷戰(zhàn)略理論在大數(shù)據(jù)營銷中的應(yīng)用第1節(jié)營銷戰(zhàn)略理論功能定位具有創(chuàng)新性與獨特性的產(chǎn)品適用功能定位策略。強調(diào)產(chǎn)品差異化的功能點，如果這些功能點能夠直接解決顧客的痛點則更容易為顧客認可和接受。場景定位企業(yè)通過分析產(chǎn)品特質(zhì)，設(shè)定場景化的消費模式或服務(wù)模式來定位，適用于產(chǎn)品容易構(gòu)造或者容易和特定消費場景聯(lián)系起來的企業(yè)。情感定位情感定位傳遞的是商品的精神屬性及其所擁有的象征意義和表現(xiàn)能力，滿足消費者情感需求，讓產(chǎn)品/品牌真正觸達顧客內(nèi)心，與顧客建立情感鏈接，引發(fā)情感共鳴。市場定位：個性化形象確立營銷組合理論顧客價值共創(chuàng)理論顧客體驗旅程理論營銷戰(zhàn)略理論顧客購買決策模型顧客價值分析理論新媒體相關(guān)的營銷理論4P理論丨4C理論丨4R理論丨4I理論一、4P理論內(nèi)涵及其應(yīng)用第2節(jié)營銷組合理論分銷渠道，是產(chǎn)品從生產(chǎn)商處到抵達顧客手中的全過程，顧客獲取企業(yè)產(chǎn)品/服務(wù)的地點/通道產(chǎn)品銷售過程中的全流程價格體系，比如產(chǎn)品的基本定價以及折扣價格等策略企業(yè)開發(fā)能夠滿足顧客某類需求的有形商品與無形商品（一）理論內(nèi)涵（二）具體概念產(chǎn)品（Product）價格（Price）地點（Place）4P指營銷中的四大基本要素——產(chǎn)品（Product）、價格（Price）、地點（Place）和促銷（Promotion）。理論表達企業(yè)在生產(chǎn)某一產(chǎn)品后根據(jù)市場環(huán)境與利潤需求制定合理的價格，通過合適的分銷渠道結(jié)合相關(guān)促銷手段將產(chǎn)品傳遞給消費者的過程。使用各種信息傳播渠道向顧客描述和推薦產(chǎn)品的組合方式促銷（Promotion）顧客價值共創(chuàng)理論顧客體驗旅程理論營銷戰(zhàn)略理論顧客購買決策模型顧客價值分析理論新媒體相關(guān)的營銷理論營銷組合理論4P理論丨4C理論丨4R理論丨4I理論二、4C理論內(nèi)涵及其應(yīng)用第2節(jié)營銷組合理論企業(yè)在制定分銷渠道策略時首要考慮的是顧客購買的便利程度顧客為獲取企業(yè)產(chǎn)品/服務(wù)愿意支付的成本，是企業(yè)可行性定價的基礎(chǔ)，而非企業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)品的成本以顧客的需求為中心決定企業(yè)生產(chǎn)什么產(chǎn)品（一）理論內(nèi)涵（二）具體概念顧客（Customer）成本（Cost）便利（Convenience）4C理論作為以顧客需求視角展示的4P理論，將營銷組合四要素定義為顧客（Customer）、成本（Cost）、便利（Convenience）和溝通（Communication）。企業(yè)與顧客積極開展雙向互動溝通，提升顧客的參與感，實現(xiàn)企業(yè)與顧客共創(chuàng)價值溝通（Communication）顧客價值共創(chuàng)理論顧客體驗旅程理論營銷戰(zhàn)略理論顧客購買決策模型顧客價值分析理論新媒體相關(guān)的營銷理論營銷組合理論4P理論丨4C理論丨4R理論丨4I理論三、4R理論內(nèi)涵及其應(yīng)用第2節(jié)營銷組合理論企業(yè)將產(chǎn)品或者品牌直接與顧客的購買動機相結(jié)合的戰(zhàn)略目標(biāo)企業(yè)需要為顧客節(jié)省消費過程中的經(jīng)濟與非經(jīng)濟成本，最大程度主動接觸顧客，而非等待顧客主動上門找企業(yè)企業(yè)需要與顧客之間構(gòu)建長期而穩(wěn)固的關(guān)系（一）理論內(nèi)涵（二）具體概念關(guān)系（Relation）節(jié)省（Retrenchment）關(guān)聯(lián)（Relevancy）4R理論包括關(guān)系（Relation）、節(jié)省（Retrenchment）、關(guān)聯(lián)（Relevancy）和回報（Return）四個要素。側(cè)重強調(diào)企業(yè)需要主動與顧客建立動態(tài)且長久的新型關(guān)系，提升顧客留存率，在競爭激烈的市場環(huán)境中擁有穩(wěn)定且持久的顧客群體，保持企業(yè)的長期利益。企業(yè)通過多種可行的方式為顧客帶來回報回報（Return）顧客價值共創(chuàng)理論顧客體驗旅程理論營銷戰(zhàn)略理論顧客購買決策模型顧客價值分析理論新媒體相關(guān)的營銷理論營銷組合理論4P理論丨4C理論丨4R理論丨4I理論四、4I理論內(nèi)涵及其應(yīng)用第2節(jié)營銷組合理論企業(yè)開展產(chǎn)品營銷時創(chuàng)造與顧客互動的場景，提高與顧客互動的頻率為顧客提供經(jīng)濟與非經(jīng)濟（如心理、娛樂、信息、功能等）的利益和價值企業(yè)產(chǎn)品/服務(wù)能夠為顧客帶來趣味性，是產(chǎn)品吸引眼球并引發(fā)關(guān)注的前提（一）理論內(nèi)涵（二）具體概念趣味（Interesting）

利益（Interests）互動（Interaction）4I理論認為企業(yè)在營銷過程中需要把營銷內(nèi)容整合得富有趣味（Interesting）、給顧客帶來利益（Interests）、和顧客互動（Interaction），并且滿足顧客的個性化（Individuality）需求，側(cè)重于強調(diào)整合營銷的重要性，認為企業(yè)需要設(shè)立總體戰(zhàn)略目標(biāo)，并從上述四要素出發(fā)，調(diào)用企業(yè)所有可支配資源以達成戰(zhàn)略目標(biāo)。顧客感知自身的差異化需求被企業(yè)重視個性化（Individuality）顧客價值共創(chuàng)理論顧客體驗旅程理論營銷戰(zhàn)略理論顧客購買決策模型顧客價值分析理論新媒體相關(guān)的營銷理論營銷組合理論4P理論丨4C理論丨4R理論丨4I理論五、營銷組合理論的發(fā)展第2節(jié)營銷組合理論4P理論4C理論4R理論4I理論1.產(chǎn)品（Product）2.價格（Price）3.地點（Place）4.促銷（Promotion）1.顧客（Consumer）2.成本（Cost）3.便利（Convenience）4.溝通（Communication）1.關(guān)系（Relation）2.節(jié)?。≧etrenchment）3.關(guān)聯(lián)（Relevancy）4.回報（Return）1.趣味（Interesting）2.利益（Interests）3.互動（Interaction）4.個性化（Individuality）產(chǎn)品主導(dǎo)顧客主導(dǎo)關(guān)系主導(dǎo)興趣主導(dǎo)顧客價值共創(chuàng)理論顧客體驗旅程理論營銷戰(zhàn)略理論顧客購買決策模型顧客價值分析理論新媒體相關(guān)的營銷理論營銷組合理論一、顧客價值共創(chuàng)理論的起源與內(nèi)涵第3節(jié)顧客價值共創(chuàng)理論理論內(nèi)涵丨理論應(yīng)用顧客價值共創(chuàng)理論Prahalad&Ramaswamy：企業(yè)與顧客從“生產(chǎn)-消費”轉(zhuǎn)向“互動-共創(chuàng)”Vargo&Lusch：提出服務(wù)主導(dǎo)邏輯,（SDL)：企業(yè)是服務(wù)提供者，服務(wù)是價值創(chuàng)造的核心顧客是價值共創(chuàng)者，而非被動接受者強調(diào)企業(yè)與顧客的長期互動與合作Gr?nroos&Voima：價值共創(chuàng)涉及多方利益相關(guān)者（供應(yīng)商、合作伙伴、競爭者等）價值共創(chuàng)是動態(tài)的、多維度的合作過程3V理論顧客價值共創(chuàng)理論顧客體驗旅程理論營銷戰(zhàn)略理論顧客購買決策模型顧客價值分析理論新媒體相關(guān)的營銷理論營銷組合理論二、顧客價值共創(chuàng)理論在大數(shù)據(jù)營銷中的應(yīng)用第3節(jié)顧客價值共創(chuàng)理論理論內(nèi)涵丨理論應(yīng)用顧客參與個性化營銷通過大數(shù)據(jù)分析，企業(yè)能夠深入了解顧客的購買行為、偏好和需求變化，從而為顧客提供個性化的產(chǎn)品推薦和營銷信息,提升顧客滿意度和忠誠度。數(shù)據(jù)驅(qū)動的產(chǎn)品創(chuàng)新與共同設(shè)計通過將消費者納入價值創(chuàng)造過程，利用顧客在社交平臺、在線社區(qū)或反饋渠道的互動數(shù)據(jù)，企業(yè)可以發(fā)掘顧客的創(chuàng)意和意見，進而與顧客共同設(shè)計新產(chǎn)品或優(yōu)化現(xiàn)有產(chǎn)品。構(gòu)建和優(yōu)化服務(wù)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)生態(tài)系統(tǒng)指參與者基于共享的制度邏輯，通過產(chǎn)品和服務(wù)的交換，進行資源整合和創(chuàng)造價值等活動的相對自足且能夠自我調(diào)節(jié)的系統(tǒng)。通過連接多方利益相關(guān)者，企業(yè)可以將顧客納入到服務(wù)生態(tài)的設(shè)計、優(yōu)化與擴展過程中，實現(xiàn)價值的共建與共享。AIGC打造顧客價值共創(chuàng)新范式企業(yè)不僅能通過AIGC快速生成顧客所需的個性化內(nèi)容，還能將顧客的創(chuàng)意轉(zhuǎn)化為具體的產(chǎn)品、廣告或體驗方案。顧客在這個過程中不僅作為信息的提供者，還能成為內(nèi)容和創(chuàng)意的共同創(chuàng)造者，提升品牌與顧客之間的互動頻次與深度。顧客價值共創(chuàng)理論顧客體驗旅程理論營銷戰(zhàn)略理論顧客購買決策模型顧客價值分析理論新媒體相關(guān)的營銷理論營銷組合理論一、顧客體驗旅程理論的起源與內(nèi)涵第4節(jié)顧客體驗旅程理論理論內(nèi)涵丨理論應(yīng)用顧客體驗顧客在與企業(yè)的接觸全過程中，對企業(yè)、品牌及產(chǎn)品的認知、情感、行為、感官和社會反應(yīng)。顧客體驗由企業(yè)可控要素（服務(wù)接口、銷售氛圍、分類、價格等）和企業(yè)不可控要素（其他顧客的影響、顧客的購買動機等）等創(chuàng)造。顧客體驗與顧客對產(chǎn)品的滿意度、忠誠度、參與度、購買行為以及顧客和企業(yè)之間的關(guān)系密切相關(guān)。顧客體驗由顧客與企業(yè)之間的接觸點（touchpoint，也叫觸點）決定，接觸點指顧客接觸到產(chǎn)品信息的場景，存在于顧客主動和被動接觸到產(chǎn)品信息的過程中。顧客價值共創(chuàng)理論顧客體驗旅程理論營銷戰(zhàn)略理論顧客購買決策模型顧客價值分析理論新媒體相關(guān)的營銷理論營銷組合理論一、顧客體驗旅程理論的起源與內(nèi)涵第4節(jié)顧客體驗旅程理論理論內(nèi)涵丨理論應(yīng)用顧客體驗旅程實體接觸點與在線虛擬接觸點。接觸點主要來自企業(yè)、合作伙伴、顧客以及外部環(huán)境等。顧客體驗旅程指顧客在跨越購買周期各階段的持續(xù)顧客體驗。動態(tài)展示了顧客從產(chǎn)生購買動機到選擇購買產(chǎn)品全過程不同階段的顧客體驗。（一）多渠道接觸點顧客價值共創(chuàng)理論顧客體驗旅程理論營銷戰(zhàn)略理論顧客購買決策模型顧客價值分析理論新媒體相關(guān)的營銷理論營銷組合理論一、顧客體驗旅程理論的起源與內(nèi)涵第4節(jié)顧客體驗旅程理論理論內(nèi)涵丨理論應(yīng)用購前階段：包括顧客在購買產(chǎn)品前通過線上及線下渠道與企業(yè)、品類以及品牌互動的全過程體驗。購買階段：顧客在購買過程中與產(chǎn)品及產(chǎn)品所在環(huán)境的所有互動過程。購后階段：顧客在購買產(chǎn)品后和企業(yè)、產(chǎn)品以及產(chǎn)品相關(guān)環(huán)境的所有交互過程。（二）全服務(wù)周期下的顧客體驗旅程顧客價值共創(chuàng)理論顧客體驗旅程理論營銷戰(zhàn)略理論顧客購買決策模型顧客價值分析理論新媒體相關(guān)的營銷理論營銷組合理論二、顧客體驗旅程理論在大數(shù)據(jù)營銷中的應(yīng)用第4節(jié)顧客體驗旅程理論理論內(nèi)涵丨理論應(yīng)用繪制顧客體驗地圖繪制服務(wù)藍圖確定主要接觸點標(biāo)注顧客體驗顧客體驗地圖是包括全服務(wù)周期下顧客體驗的可視化呈現(xiàn)方式，用于可視化交付內(nèi)部或外部顧客與產(chǎn)品交互所涉及的各個環(huán)節(jié)，講述顧客在產(chǎn)品購買前、購買、購后到與企業(yè)建立長期關(guān)系的故事。繪制顧客體驗地圖的三個步驟：顧客價值共創(chuàng)理論顧客體驗旅程理論營銷戰(zhàn)略理論顧客購買決策模型顧客價值分析理論新媒體相關(guān)的營銷理論營銷組合理論二、顧客體驗旅程理論在大數(shù)據(jù)營銷中的應(yīng)用第4節(jié)顧客體驗旅程理論理論內(nèi)涵丨理論應(yīng)用顧客體驗測量量表測量：客戶滿意度（CSAT）、凈推薦值（NPS）和顧客費力程度（CES）基于技術(shù)的接觸點測量：大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展為企業(yè)提供了更加多樣化的方法，從接觸點直接獲取顧客數(shù)據(jù)，以測量和優(yōu)化顧客體驗。顧客體驗測量依賴包括來自顧客、外部顧問和企業(yè)內(nèi)部專家的數(shù)據(jù)，精確地測量顧客體驗，是應(yīng)用顧客體驗旅程理論中最重要的一環(huán)。測量顧客體驗的主要方式：顧客價值共創(chuàng)理論顧客體驗旅程理論營銷戰(zhàn)略理論顧客購買決策模型顧客價值分析理論新媒體相關(guān)的營銷理論營銷組合理論二、顧客體驗旅程理論在大數(shù)據(jù)營銷中的應(yīng)用第4節(jié)顧客體驗旅程理論理論內(nèi)涵丨理論應(yīng)用顧客體驗測量NFC技術(shù)人工智能（AI）虛擬現(xiàn)實（VR）與增強現(xiàn)實（AR）物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)備邊緣計算與實時分析多模態(tài)數(shù)據(jù)整合近年來，新興技術(shù)的應(yīng)用進一步豐富了接觸點測量的方式：顧客價值共創(chuàng)理論顧客體驗旅程理論營銷戰(zhàn)略理論顧客購買決策模型顧客價值分析理論新媒體相關(guān)的營銷理論營銷組合理論二、顧客體驗旅程理論在大數(shù)據(jù)營銷中的應(yīng)用第4節(jié)顧客體驗旅程理論理論內(nèi)涵丨理論應(yīng)用顧客體驗管理顧客體驗管理需要注重企業(yè)經(jīng)營理念重塑、顧客體驗旅程和接觸點設(shè)計以及企業(yè)合作伙伴管理。企業(yè)自身需要明確以顧客為中心的經(jīng)營理念，重視顧客價值，以提升顧客體驗為核心目標(biāo)。顧客體驗旅程和接觸點設(shè)計從顧客在接觸點處多渠道的體驗測量數(shù)據(jù)與具體轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)入手，發(fā)現(xiàn)顧客體驗較差的接觸點，并采取改善或者改變接觸點的措施。企業(yè)合作伙伴管理強調(diào)社區(qū)和關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的重要性。顧客價值共創(chuàng)理論顧客體驗旅程理論營銷戰(zhàn)略理論顧客購買決策模型顧客價值分析理論新媒體相關(guān)的營銷理論營銷組合理論一、顧客購買決策模型的起源第5節(jié)顧客購買決策模型理論起源丨主要模型丨模型應(yīng)用情境產(chǎn)品屬性其他決策因素單一情境到多情境產(chǎn)品用途等顧客個人特征、外部情景特征和產(chǎn)品特質(zhì)等模型視角靜態(tài)視角動態(tài)視角決策鏈路顧客價值共創(chuàng)理論顧客體驗旅程理論營銷戰(zhàn)略理論顧客購買決策模型顧客價值分析理論新媒體相關(guān)的營銷理論營銷組合理論二、主要顧客購買決策模型理論第5節(jié)顧客購買決策模型AIDA模型AIDA模型強調(diào)營銷信息只有通過激發(fā)顧客內(nèi)心的興趣和欲望才能夠促使顧客做出購買決策。AIDAAttention注意

Interest興趣Desire欲望Action行動理論起源丨主要模型丨模型應(yīng)用顧客價值共創(chuàng)理論顧客體驗旅程理論營銷戰(zhàn)略理論顧客購買決策模型顧客價值分析理論新媒體相關(guān)的營銷理論營銷組合理論二、主要顧客購買決策模型理論第5節(jié)顧客購買決策模型AIDMA模型AIDMA模型認為隨著同質(zhì)化競品的增加，顧客在對產(chǎn)品產(chǎn)生消費欲望時并不一定會直接購買營銷人員推薦的產(chǎn)品，而會“貨比三家”，最終購買留下印象最深刻的產(chǎn)品。AIDMAttention注意

Interest興趣Desire欲望Memory記憶AAction行動理論起源丨主要模型丨模型應(yīng)用顧客價值共創(chuàng)理論顧客體驗旅程理論營銷戰(zhàn)略理論顧客購買決策模型顧客價值分析理論新媒體相關(guān)的營銷理論營銷組合理論二、主要顧客購買決策模型理論第5節(jié)顧客購買決策模型AISAS模型AISAS模型表明在互聯(lián)網(wǎng)時代，搜索和分享的重要性，而不是一味向顧客進行單向的企業(yè)信息灌輸，首次提出并強調(diào)顧客購后行為的重要性。AISAAttention注意

Interest興趣Search搜索Action行動SShare分享理論起源丨主要模型丨模型應(yīng)用顧客價值共創(chuàng)理論顧客體驗旅程理論營銷戰(zhàn)略理論顧客購買決策模型顧客價值分析理論新媒體相關(guān)的營銷理論營銷組合理論二、主要顧客購買決策模型理論第5節(jié)顧客購買決策模型AIDEES模型AIDEES模型強調(diào)了顧客更加看重自身體驗，這與顧客體驗旅程理論強調(diào)顧客體驗管理是企業(yè)開展?fàn)I銷過程的重點吻合，更加體現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)時代顧客需求的特色。AIDEAttention注意

Interest興趣Desire欲望Experience體驗EEnthusiasm熱情SShare分享理論起源丨主要模型丨模型應(yīng)用顧客價值共創(chuàng)理論顧客體驗旅程理論營銷戰(zhàn)略理論顧客購買決策模型顧客價值分析理論新媒體相關(guān)的營銷理論營銷組合理論第5節(jié)顧客購買決策模型AIPL模型在大數(shù)據(jù)營銷時代，企業(yè)需要充分利用可獲取的顧客數(shù)據(jù)資源，縮短顧客的決策過程。阿里巴巴提出AIPL模型，將顧客決策過程縮短為四個環(huán)節(jié)AIPLAwareness感知

Interest興趣Purchase購買Loyalty忠誠理論起源丨主要模型丨模型應(yīng)用顧客價值共創(chuàng)理論顧客體驗旅程理論營銷戰(zhàn)略理論顧客購買決策模型顧客價值分析理論新媒體相關(guān)的營銷理論營銷組合理論二、主要顧客購買決策模型理論第5節(jié)顧客購買決策模型CIT模型CIT模型描述了更短的顧客決策鏈路，其中從認知到興趣是前鏈路，目的是拉近顧客與產(chǎn)品的距離，從興趣到轉(zhuǎn)化是后鏈路，目的是完成顧客轉(zhuǎn)化。CITCognition認知

Interest興趣Transaction轉(zhuǎn)化理論起源丨主要模型丨模型應(yīng)用顧客價值共創(chuàng)理論顧客體驗旅程理論營銷戰(zhàn)略理論顧客購買決策模型顧客價值分析理論新媒體相關(guān)的營銷理論營銷組合理論二、主要顧客購買決策模型理論第5節(jié)顧客購買決策模型5A模型字節(jié)跳動結(jié)合顧客決策鏈路與顧客價值共創(chuàng)提出5A模型，不僅展示了顧客接觸新產(chǎn)品從感知到最終行動的全過程，也加入了顧客與企業(yè)共同創(chuàng)造價值的擁護環(huán)節(jié)，展示了顧客產(chǎn)生對企業(yè)正向行為的可能途徑。理論起源丨主要模型丨模型應(yīng)用AAAAAwareness感知

Appeal好奇Ask詢問Action行動AAdvocate擁護顧客價值共創(chuàng)理論顧客體驗旅程理論營銷戰(zhàn)略理論顧客購買決策模型顧客價值分析理論新媒體相關(guān)的營銷理論營銷組合理論二、主要顧客購買決策模型理論三、顧客購買決策模型在大數(shù)據(jù)營銷中的應(yīng)用第5節(jié)顧客購買決策模型理論起源丨主要模型丨模型應(yīng)用企業(yè)可以通過多種數(shù)據(jù)來源，如社交媒體、瀏覽數(shù)據(jù)、搜索引擎等，精準(zhǔn)了解消費者的興趣和需求，進而提高品牌的感知（Awareness）。顧客購買決策模型為企業(yè)提供了有效的框架，幫助企業(yè)理解和預(yù)測消費者的決策過程。通過AIPL模型，結(jié)合真實商業(yè)實踐，探討顧客購買決策模型在大數(shù)據(jù)營銷中的應(yīng)用。感知Awareness在大數(shù)據(jù)的支持下，企業(yè)可以通過多渠道、多接觸點的方式與消費者進行精準(zhǔn)互動，進而激發(fā)其深層次的興趣。興趣Interest企業(yè)通過實時數(shù)據(jù)的跟蹤與分析，能夠精準(zhǔn)識別并響應(yīng)消費者的購買意圖，從而優(yōu)化銷售策略，提升轉(zhuǎn)化率。購買Purchase企業(yè)通過不斷分析顧客的行為、偏好和購買模式，能夠持續(xù)優(yōu)化其客戶關(guān)系管理策略，從而進一步加強顧客的忠誠度。忠誠Loyalty顧客價值共創(chuàng)理論顧客體驗旅程理論營銷戰(zhàn)略理論顧客購買決策模型顧客價值分析理論新媒體相關(guān)的營銷理論營銷組合理論一、RFM營銷理論第6節(jié)顧客價值分析模型RFM營銷理論丨漏斗模型（一）RFM營銷理論的起源與內(nèi)涵最近一次消費（Recency）顧客上一次購買企業(yè)產(chǎn)品的具體時間。交易時間越近的顧客在短期內(nèi)重復(fù)購買的可能性越高，購買行為更容易被精準(zhǔn)推送的營銷信息激發(fā)，而交易時間越遠則流失風(fēng)險越大，企業(yè)需要采取策略保持和這些顧客的關(guān)系。消費頻率（Frequency）顧客在特定時間段內(nèi)的消費次數(shù)。消費頻率高的顧客是高活躍顧客，相較消費頻率低的顧客，具有更高的滿意度和忠誠度，也更值得企業(yè)投入精力維護。消費金額（Monetary）顧客在特定時間段內(nèi)購買企業(yè)產(chǎn)品的金額。消費金額大的顧客對企業(yè)的可能價值也越大。顧客價值共創(chuàng)理論顧客體驗旅程理論營銷戰(zhàn)略理論顧客購買決策模型顧客價值分析理論新媒體相關(guān)的營銷理論營銷組合理論一、RFM營銷理論第6節(jié)顧客價值分析模型RFM營銷理論丨漏斗模型（二）RFM營銷理論在大數(shù)據(jù)營銷中的應(yīng)用顧客數(shù)據(jù)項目二項目四顧客唯一標(biāo)識（比如會員號）、購買時間、購買產(chǎn)品、產(chǎn)品金額以及購買地點等依標(biāo)準(zhǔn)打分使用五點量表給顧客三個核心指標(biāo)值打分RFM營銷理論的核心是綜合計算三個指標(biāo)的組合評分，并據(jù)此對顧客進行分類。項目二數(shù)據(jù)處理計算計算每個顧客的RFM三個核心指標(biāo)的數(shù)值項目二劃分顧客類型將三項指標(biāo)按平均值劃分為高和低兩類，確定顧客類型

項目二計算均值計算所有顧客三項指標(biāo)打分的平均值顧客價值共創(chuàng)理論顧客體驗旅程理論營銷戰(zhàn)略理論顧客購買決策模型顧客價值分析理論新媒體相關(guān)的營銷理論營銷組合理論二、漏斗模型第6節(jié)顧客價值分析模型RFM營銷理論丨漏斗模型（一）漏斗模型的內(nèi)涵漏斗模型因模型形似漏斗得名，表示自上而下用戶數(shù)量逐級遞減。漏斗模型關(guān)注顧客從接觸企業(yè)產(chǎn)品的營銷信息到最終決定購買的全流程中每個階段的轉(zhuǎn)化情況。漏斗模型提供了量化分析產(chǎn)品營銷不同階段效果的方式，通過對每一階段轉(zhuǎn)化與流失的情況進行分析，幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)營銷過程中效果較弱的環(huán)節(jié)，有利于企業(yè)更有針對性地善營銷策略，避免顧客流失，促進轉(zhuǎn)化。顧客價值共創(chuàng)理論顧客體驗旅程理論營銷戰(zhàn)略理論顧客購買決策模型顧客價值分析理論新媒體相關(guān)的營銷理論營銷組合理論二、漏斗模型第6節(jié)顧客價值分析模型RFM營銷理論丨漏斗模型經(jīng)典漏斗模型——AARRR模型AARRR模型是典型的漏斗模型，也是目前互聯(lián)網(wǎng)運營領(lǐng)域最常用的用戶增長漏斗模型，包括拉新（Acquisition）、促活（Activation）、留存（Retention）、變現(xiàn)（Revenue）和推薦（Referral）五個層級。分別對應(yīng)用戶-企業(yè)關(guān)系全過程的5個重要環(huán)節(jié)，也可稱為全鏈路模型。顧客價值共創(chuàng)理論顧客體驗旅程理論營銷戰(zhàn)略理論顧客購買決策模型顧客價值分析理論新媒體相關(guān)的營銷理論營銷組合理論二、漏斗模型第6節(jié)顧客價值分析模型RFM營銷理論丨漏斗模型數(shù)智時代漏斗模型的演化——反漏斗模型小紅書提出的反漏斗模型提出，利用反漏斗幫助品牌篩選可逐層打透的適合的人群。人群“反漏斗模型”是指：從“好產(chǎn)品”的特點出發(fā)，找到其最核心的人群進行種草，再從原來種草中發(fā)現(xiàn)其興趣人群，以及往下的泛人群，逐步擴大品牌的消費人群。顧客價值共創(chuàng)理論顧客體驗旅程理論營銷戰(zhàn)略理論顧客購買決策模型顧客價值分析理論新媒體相關(guān)的營銷理論營銷組合理論一、媒介豐富度理論第7節(jié)新媒體相關(guān)的營銷理論RFM營銷理論丨漏斗模型（一）理論內(nèi)涵Daft和Lengel于1984年提出媒介豐富度理論（MediaRichnessTheory,MRT），也稱信息豐富性理論（InformationRichnessTheory,IRT），最初用于解釋組織和企業(yè)在媒介選擇中的決策行為。豐富度包括以下特征：反饋及時性（接收與反饋的速度）、多渠道溝通（媒介的多樣性）、語言多樣性（語言符號傳遞的信息范圍）和個人沉浸度（溝通過程中個體參與的程度）。高豐富度媒介傳遞詳細且易于理解的信息，而低豐富度媒介信息量較少，接收者需花費更多時間理解其含義。按照豐富度高低，媒介可分為以下幾類：面對面溝通、電話、個人書面文件（如備忘錄、信件）、正式書面文件（如公告、傳單）和數(shù)字文件（如數(shù)據(jù)報表）。媒介選擇需根據(jù)信息的模糊性來確定。增加信息量可降低不確定性，而提高信息質(zhì)量可減少歧義性。只有當(dāng)媒介的豐富度與信息的模糊性相匹配時，才能實現(xiàn)充分有效的信息傳遞。顧客價值共創(chuàng)理論顧客體驗旅程理論營銷戰(zhàn)略理論顧客購買決策模型顧客價值分析理論新媒體相關(guān)的營銷理論營銷組合理論一、媒介豐富度理論第7節(jié)新媒體相關(guān)的營銷理論RFM營銷理論丨漏斗模型（二）理論在大數(shù)據(jù)營銷中的運用項目二媒介與營銷目標(biāo)的匹配對于復(fù)雜的產(chǎn)品或服務(wù)推廣，可采用高豐富度媒介（如直播、短視頻或虛擬現(xiàn)實）展示產(chǎn)品功能和價值，而簡單的促銷信息則更適合通過低豐富度媒介（如短信、推送通知或靜態(tài)廣告）快速傳遞。項目二個性化營銷策略針對追求沉浸式體驗的消費者，企業(yè)可以采用高豐富度媒介（如AR試穿、直播互動）傳遞品牌價值；而對于偏好簡單直接信息的用戶，則可以通過短信、郵件等低豐富度媒介推送促銷信息。項目二跨媒介協(xié)同效應(yīng)企業(yè)可以通過結(jié)合不同媒介的優(yōu)勢，構(gòu)建互補性的傳播策略。高豐富度媒介）通過生動、互動的形式吸引用戶的關(guān)注并引發(fā)興趣，而低豐富度媒介則通過簡潔明了的信息傳遞，幫助企業(yè)在不同接觸點與消費者進行有效互動，從而提高轉(zhuǎn)化率。顧客價值共創(chuàng)理論顧客體驗旅程理論營銷戰(zhàn)略理論顧客購買決策模型顧客價值分析理論新媒體相關(guān)的營銷理論營銷組合理論二、社會臨場感理論第7節(jié)新媒體相關(guān)的營銷理論RFM營銷理論丨漏斗模型（一）理論內(nèi)涵1976年，肖特（Short）等人提出了社會臨場感理論（SocialPresenceTheory），對社會臨場感的概念及其在在線交互中的作用進行了系統(tǒng)闡述。社會臨場感是指人們在通過媒介進行溝通時感知到的他人存在的真實感或“在場感”。線索越豐富的媒介會引發(fā)更高水平的社會臨場感，使溝通者感受到類似面對面交流的真實感。溝通者會根據(jù)任務(wù)需求選擇與其相匹配的媒介，以實現(xiàn)最佳溝通效果。除了媒介屬性這一技術(shù)因素外，交互過程中涉及的社會因素（如表情符號的使用、溝通技巧、互動頻率等）也顯著影響社會臨場感水平，甚至在某些情況下起到更為關(guān)鍵的作用。顧客價值共創(chuàng)理論顧客體驗旅程理論營銷戰(zhàn)略理論顧客購買決策模型顧客價值分析理論新媒體相關(guān)的營銷理論營銷組合理論二、社會臨場感理論第7節(jié)新媒體相關(guān)的營銷理論RFM營銷理論丨漏斗模型（二）理論在大數(shù)據(jù)營銷中的運用沉浸式體驗創(chuàng)造社會臨場感數(shù)字現(xiàn)實技術(shù)通過創(chuàng)造強烈的社會臨場感來增強用戶在模擬環(huán)境中視覺、聽覺、觸覺等多種知覺的真實感，以及用戶與模擬環(huán)境內(nèi)物體交互的真實感，給人們帶來身臨其境的感覺。情感化溝通提升社會臨場感通過結(jié)合語音識別、情感計算等技術(shù)，智能客服系統(tǒng)能夠識別用戶的情緒狀態(tài)，并提供個性化的回應(yīng)，可以顯著提升用戶的滿意度和對品牌的信任感。場景化營銷激發(fā)社會臨場感場景化營銷是一種通過模擬真實消費情境，激發(fā)用戶沉浸感和互動感的營銷策略。其核心在于利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，結(jié)合用戶特定的生活或消費場景設(shè)計個性化內(nèi)容，從而激發(fā)社會臨場感。顧客價值共創(chuàng)理論顧客體驗旅程理論營銷戰(zhàn)略理論顧客購買決策模型顧客價值分析理論新媒體相關(guān)的營銷理論營銷組合理論三、心流理論第7節(jié)新媒體相關(guān)的營銷理論RFM營銷理論丨漏斗模型（一）理論內(nèi)涵心流理論（FlowTheory）由米哈里·契克森哈賴（MihalyCsikszentmihalyi）于1990年提出，旨在探討心流狀態(tài)對個體心理與行為的深刻影響。心流理論（FlowTheory）探討了如何通過目標(biāo)導(dǎo)向、反饋驅(qū)動以及根據(jù)個人技能水平進行精準(zhǔn)匹配的任務(wù)，吸引人們進入深度專注的狀態(tài)，從而在完成任務(wù)時感受到極大的樂趣。進入心流狀態(tài)，需要滿足以下三個前提條件：清晰的目標(biāo)（ClearGoals）：引導(dǎo)個人專注于活動本身，而非被無關(guān)因素分散注意力。明確的反饋（UnambiguousFeedback）：幫助調(diào)整行為并保持持續(xù)的專注。挑戰(zhàn)與技能的平衡（Challenge-SkillsBalance）：任務(wù)的難度需與個體的技能水平相匹配，即既不能過于簡單以致乏味，也不能過于困難以致挫敗。顧客價值共創(chuàng)理論顧客體驗旅程理論營銷戰(zhàn)略理論顧客購買決策模型顧客價值分析理論新媒體相關(guān)的營銷理論營銷組合理論三、心流理論第7節(jié)新媒體相關(guān)的營銷理論RFM營銷理論丨漏斗模型（一）理論內(nèi)涵心流是一種高度專注的心理狀態(tài)，在這種狀態(tài)下，人們?nèi)硇耐度氲交顒又?，達到自然流暢的境界，并呈現(xiàn)出以下特征：行動與知覺的融合：人們深度沉浸在活動中，完全專注于眼前的任務(wù)，排除一切不必要的干擾。掌控感：個體對自己的行為充滿掌控感。自我意識的消失：個體不會自我反思或關(guān)注他人的評價，達到“忘我”的狀態(tài)。時間感的變化：人們對時間的感知發(fā)生扭曲，通常會感覺時間過得比平時更快或更慢。內(nèi)在獎勵：參與活動的驅(qū)動力源于活動本身的樂趣，而非外在回報或預(yù)期利益。顧客價值共創(chuàng)理論顧客體驗旅程理論營銷戰(zhàn)略理論顧客購買決策模型顧客價值分析理論新媒體相關(guān)的營銷理論營銷組合理論三、心流理論第7節(jié)新媒體相關(guān)的營銷理論RFM營銷理論丨漏斗模型（二）理論在大數(shù)據(jù)營銷中的運用個性化推薦觸發(fā)心流狀態(tài)當(dāng)用戶在瀏覽或購買過程中遇到與自己興趣高度匹配的內(nèi)容時，他們更容易進入心流狀態(tài)，即一種全神貫注、忘卻時間流逝的愉悅體驗。游戲化設(shè)計激發(fā)深度參與通過巧妙地結(jié)合任務(wù)挑戰(zhàn)、積分獎勵或排行榜等游戲元素，企業(yè)能夠吸引消費者持續(xù)參與互動活動，并在這一過程中引導(dǎo)他們進入心流狀態(tài)，享受高度專注和愉悅的體驗。實時反饋增強心流體驗中的掌控感大數(shù)據(jù)技術(shù)可以實現(xiàn)實時監(jiān)測和反饋，幫助用戶隨時了解自己的行為進展和成果，感知到自己在活動中的掌控感。沉浸式體驗與心流狀態(tài)的融合沉浸式體驗，借助虛擬現(xiàn)實（VR）、增強現(xiàn)實（AR）以及元宇宙技術(shù),創(chuàng)造高度投入和愉悅的體驗，使消費者與品牌建立更深層次的情感紐帶。顧客價值共創(chuàng)理論顧客體驗旅程理論營銷戰(zhàn)略理論顧客購買決策模型顧客價值分析理論新媒體相關(guān)的營銷理論營銷組合理論案例2-1

周大生“盈”在智慧零售“最后一米”強化賦能導(dǎo)購，打造“有溫度的增長”:周大生珠寶采用系統(tǒng)化、數(shù)據(jù)化的方法，將優(yōu)秀導(dǎo)購的運營技巧轉(zhuǎn)化為自動化能力，以賦能更多導(dǎo)購，提升服務(wù)質(zhì)量。從“人找貨”到“貨找人”，讓貨品主動“跑起來”:周大生通過構(gòu)建全面的數(shù)字化零售體系，全面捕捉用戶的消費行為、偏好以及生命周期等多元化數(shù)據(jù)。周大生的導(dǎo)購基于此實施精準(zhǔn)的一對一邀約策略，并輔以差異化的用戶運營手法，持續(xù)深化與客戶的聯(lián)系。線上+線下一體化營銷閉環(huán)，激活全域營銷場景：周大生珠寶已率先建立起全渠道、全鏈路、全數(shù)據(jù)的一體化營銷閉環(huán)，極大地增強了企業(yè)營銷場景的活力、精準(zhǔn)度與智能化水平。討論題：1.周大生數(shù)字化營銷與傳統(tǒng)的線下營銷有什么區(qū)別?2.周大生的數(shù)據(jù)驅(qū)動策略體現(xiàn)了哪些大數(shù)據(jù)理論？3.大數(shù)據(jù)如何提升周大生的客戶生命周期價值（CLV）？基本概念定位理論（Positioning）顧客體驗旅程（Customerexperiencejourneys）決策鏈路模型（Customerdecisionprocessmodel）媒介豐富度理論（MediaRichnessTheory）心流理論（FlowTheory）營銷組合（Marketingmix）接觸點（Touchpoint）RFM模型（RFMmodel）社會臨場感理論（SocialPresenceTheory）思考題營銷戰(zhàn)略理論以及組合理論在大數(shù)據(jù)背景下如何不斷發(fā)展？請描述顧客價值共創(chuàng)理論的起源和應(yīng)用在大數(shù)據(jù)營銷背景下，如何利用顧客體驗旅程理論以及數(shù)據(jù)，設(shè)計極致的體驗旅程？列舉至少三種顧客決策模型，對其內(nèi)涵、作用、應(yīng)用場景等方面進行比較說明。阿里和騰訊提出的顧客鏈路模型，與此前的顧客決策模型主要差異是什么，能解決哪些中國特有的實踐問題？結(jié)合具體場景描述在大數(shù)據(jù)營銷過程中如何靈活運用顧客價值分析理論中RFM模型和漏斗模型？新媒體相關(guān)的營銷理論如何在實踐中助力企業(yè)的大數(shù)據(jù)營銷？結(jié)合本章講述的理論談?wù)劥髷?shù)據(jù)營銷如何為企業(yè)帶來可持續(xù)的競爭優(yōu)勢？

第3章

營銷大數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理本章內(nèi)容

第1節(jié)

數(shù)據(jù)采集

第2節(jié)

數(shù)據(jù)預(yù)處理

第3節(jié)

大語言模型應(yīng)用學(xué)習(xí)目標(biāo)了解大數(shù)據(jù)的類型和數(shù)據(jù)來源了解數(shù)據(jù)采集過程，培育正確的信息隱私觀了解大數(shù)據(jù)采集方法以及使用八爪魚工具進行數(shù)據(jù)采集的基本方法掌握數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法，每種方法對應(yīng)處理的問題類型，以及運用大模型輔助數(shù)據(jù)預(yù)處理的操作方法

導(dǎo)入案例

聯(lián)通在線多途徑數(shù)據(jù)收集，開展精準(zhǔn)營銷聯(lián)通在線公司擁有4億全網(wǎng)用戶的大數(shù)據(jù)能力，每日數(shù)據(jù)采集量有100TB，用戶觸達能力達到數(shù)億級，其強大的數(shù)據(jù)采集能力主要歸功于收集渠道的多元化在內(nèi)部用戶數(shù)據(jù)的采集上，聯(lián)通在線公司通過收集用戶與公司交互形成的數(shù)據(jù)并結(jié)合特有的網(wǎng)絡(luò)資源能力，在進行集中化處理后實現(xiàn)智能中臺的功能聯(lián)通在線公司還通過收集第三方用戶的數(shù)據(jù)，了解用戶的整體消費趨勢，進一步完善數(shù)據(jù)營銷體系沃廣告還通過開放創(chuàng)新對外合作模式，打造移動營銷新生態(tài)，提升轉(zhuǎn)換效果本章知識結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)類型數(shù)據(jù)預(yù)處理營銷數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理數(shù)據(jù)采集方法結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)系統(tǒng)日志、感知設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)爬蟲及其實踐、市場調(diào)查數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換、運用大語言模型實踐數(shù)據(jù)類型丨數(shù)據(jù)來源丨數(shù)據(jù)采集方法丨大數(shù)據(jù)采集面臨的問題一、數(shù)據(jù)類型第1節(jié)

數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)采集結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是指關(guān)系模型數(shù)據(jù)，即以關(guān)系數(shù)據(jù)庫形式管理的數(shù)據(jù)，可計算、可查詢、可定義。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)能夠形式化存儲在數(shù)據(jù)庫里，可以用二維表結(jié)構(gòu)來表示，它被歸類為定量數(shù)據(jù)。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不規(guī)則或不完整，沒有預(yù)定義的數(shù)據(jù)模型，不便于用數(shù)據(jù)庫二維邏輯表來表現(xiàn)的數(shù)據(jù)，在技術(shù)上比結(jié)構(gòu)化信息更難標(biāo)準(zhǔn)化和理解。半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是介于完全結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和完全無結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)之間的一種結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)形式。因其比較特殊，所以單獨列出來，但本質(zhì)還是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是非關(guān)系模型的、有基本固定結(jié)構(gòu)模式的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)三大類型大語言模型應(yīng)用數(shù)據(jù)采集

應(yīng)用數(shù)據(jù)類型丨數(shù)據(jù)來源丨數(shù)據(jù)采集方法丨大數(shù)據(jù)采集面臨的問題二、數(shù)據(jù)來源第1節(jié)

數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)來源

搜索引擎搜索數(shù)據(jù)和網(wǎng)站的點擊瀏覽數(shù)據(jù)來源于搜索引擎，搜索平臺擁有龐大的用戶行為數(shù)據(jù)。利用點擊和瀏覽數(shù)據(jù)對消費者進行分析，可以找到用戶的關(guān)注點、興趣點，利用這些信息，企業(yè)可以對用戶進行個性化推送，精準(zhǔn)營銷，極大提高了廣告的效率。電子商務(wù)平臺商品的搜索數(shù)據(jù)、瀏覽數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、評價數(shù)據(jù)以及對應(yīng)的用戶數(shù)據(jù)來源于電子商務(wù)平臺。通過對商業(yè)大數(shù)據(jù)的分析，能夠更直接地了解消費者的動態(tài)。通過用戶的點評數(shù)據(jù)，企業(yè)能夠分析出用戶滿意或者不滿意的地方，這些因素就是企業(yè)存在的優(yōu)勢和劣勢。收集、分析用戶的點評數(shù)據(jù)還有一個重要之處就是傾聽用戶的意見、了解用戶的真實需求。社交媒體平臺用戶屬性標(biāo)簽、用戶生成內(nèi)容（UGC）、用戶間社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)來源于社交媒體平臺。通過對社交網(wǎng)絡(luò)的研究，企業(yè)可以跟蹤信息傳播路徑?；谟脩舻男袨楹蛯傩詷?biāo)簽，可以生成用戶畫像，從而了解用戶喜好，企業(yè)根據(jù)分析結(jié)果來開展精準(zhǔn)營銷。數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)采集大語言模型應(yīng)用數(shù)據(jù)采集

應(yīng)用數(shù)據(jù)類型丨數(shù)據(jù)來源丨數(shù)據(jù)采集方法丨大數(shù)據(jù)采集面臨的問題三、數(shù)據(jù)采集方法第1節(jié)

數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)日志系統(tǒng)日志數(shù)據(jù)采集主要是收集公司業(yè)務(wù)平臺日常產(chǎn)生的大量日志數(shù)據(jù)，供離線和在線大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)使用。很多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都有自己的海量數(shù)據(jù)采集工具用于系統(tǒng)日志采集，如Hadoop公司的Chukwa，Cloudera公司的Flume，以及Facebook公司的Scribe等。這些工具均采用分布式架構(gòu)，能滿足每秒數(shù)百兆字節(jié)的日志數(shù)據(jù)采集和傳輸需求。數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)采集大語言模型應(yīng)用數(shù)據(jù)采集

應(yīng)用數(shù)據(jù)類型丨數(shù)據(jù)來源丨數(shù)據(jù)采集方法丨大數(shù)據(jù)采集面臨的問題第1節(jié)

數(shù)據(jù)采集感知設(shè)備三、數(shù)據(jù)采集方法感知設(shè)備數(shù)據(jù)采集是指通過傳感器、攝像頭和其它智能終端自動采集信號、圖片或錄像來獲取數(shù)據(jù)。在智能制造、可穿戴設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)愈發(fā)普及的今天，高速、可靠的數(shù)據(jù)采集技術(shù)是當(dāng)前需要重點突破的方向?？萍伎焖侔l(fā)展，技術(shù)創(chuàng)新給大數(shù)據(jù)采集提供了新的方法，比如基于眼動(EM)、腦電圖(EEG)、事件相關(guān)電位(ERP)、皮膚電反應(yīng)(GSR)、肌電(EMG)、心電圖(ECG)等前沿科技來采集數(shù)據(jù)。通過感知設(shè)備對生物數(shù)據(jù)進行采集的方式在廣告、消費者評論領(lǐng)域均有很強的應(yīng)用價值，逐漸成為營銷領(lǐng)域研究者的“新寵”。數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)采集大語言模型應(yīng)用數(shù)據(jù)采集

應(yīng)用數(shù)據(jù)類型丨數(shù)據(jù)來源丨數(shù)據(jù)采集方法丨大數(shù)據(jù)采集面臨的問題第1節(jié)

數(shù)據(jù)采集三、數(shù)據(jù)采集方法網(wǎng)絡(luò)爬蟲網(wǎng)絡(luò)爬蟲是指按照一定規(guī)則在搜索引擎下載并存儲網(wǎng)頁的程序或腳本，又被稱為網(wǎng)頁蜘蛛、網(wǎng)絡(luò)機器人。傳統(tǒng)爬蟲從獲得一個或若干初始網(wǎng)頁的URL開始，在抓取網(wǎng)頁的過程中，不斷從當(dāng)前頁面抽取新的URL放入隊列，直到滿足系統(tǒng)的停止條件后結(jié)束。從嚴格意義上來說，爬蟲更像一種數(shù)據(jù)下載邏輯，很多軟件都具備爬蟲的功能(如Python、R、“火車頭”、“八爪魚”等)。數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)采集大語言模型應(yīng)用數(shù)據(jù)采集

應(yīng)用數(shù)據(jù)類型丨數(shù)據(jù)來源丨數(shù)據(jù)采集方法丨大數(shù)據(jù)采集面臨的問題第1節(jié)

數(shù)據(jù)采集三、數(shù)據(jù)采集方法市場調(diào)查利用上文所說的信息化手段收集資料非常方便，但對于有些數(shù)據(jù)，如顧客需求及偏好、顧客滿意度、市場環(huán)境和行情信息、競爭對手信息以及戰(zhàn)略合作伙伴方的情況等無法通過信息化手段取得資料時，則需要通過市場調(diào)查或科學(xué)的實驗方法來獲取一手數(shù)據(jù)。市場調(diào)查分為線下、線上兩種。線下即傳統(tǒng)人與人面對面的調(diào)查方式；線上即網(wǎng)絡(luò)在線調(diào)查方式，相比線下方式可以在投入較少人力、時間和資金的情況下獲取更大規(guī)模數(shù)據(jù)，許多企業(yè)和市場調(diào)研機構(gòu)越來越多地采用線上網(wǎng)絡(luò)市場調(diào)研的方式進行網(wǎng)絡(luò)營銷數(shù)據(jù)采集。數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)采集大語言模型應(yīng)用數(shù)據(jù)采集

應(yīng)用數(shù)據(jù)類型丨數(shù)據(jù)來源丨數(shù)據(jù)采集方法丨大數(shù)據(jù)采集面臨的問題第1節(jié)

數(shù)據(jù)采集四、大數(shù)據(jù)采集面臨的問題數(shù)據(jù)獲取渠道缺乏項目二數(shù)據(jù)質(zhì)量難以保證項目三隱私安全問題凸顯缺少數(shù)據(jù)獲取渠道，是數(shù)據(jù)分析面臨的一大難題。很多行業(yè)和企業(yè)并沒有積累數(shù)據(jù)的意識，導(dǎo)致很多數(shù)據(jù)存在空白。此外，大數(shù)據(jù)包含大量信息，可能涉及到用戶的隱私和公司的機密，企業(yè)和政府不愿意分享數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)的“大”是指全體樣本，而非單指數(shù)據(jù)量大?，F(xiàn)有平臺數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，大數(shù)據(jù)采集能力有待提升，實踐中很難獲得全樣本數(shù)據(jù)，龐雜的數(shù)據(jù)中充斥著大量無效的干擾性數(shù)據(jù)、缺失內(nèi)容，如何讓收集到的數(shù)據(jù)樣本豐富全面，是大數(shù)據(jù)給營銷變革帶來的挑戰(zhàn)之一?；ヂ?lián)網(wǎng)時代，在線活動與在線交易不斷增多，用戶數(shù)據(jù)與隱私泄露事件時有發(fā)生，網(wǎng)絡(luò)安全威脅更為嚴峻。數(shù)據(jù)挖掘一方面可以被企業(yè)有效利用，增強營銷活動的精準(zhǔn)度，提升營銷效率；但另一方面，如果缺乏有效監(jiān)管，用戶數(shù)據(jù)被不法分子得到，將會帶來嚴重的損失與危害。數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)采集大語言模型應(yīng)用數(shù)據(jù)采集

應(yīng)用第2節(jié)

數(shù)據(jù)預(yù)處理一、數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)清洗|數(shù)據(jù)集成|數(shù)據(jù)變換|數(shù)據(jù)歸約概念：數(shù)據(jù)清洗主要是通過填寫缺失值對“臟數(shù)據(jù)”進行處理，識別或刪除離群點，將數(shù)據(jù)庫中所存數(shù)據(jù)精細化，并使剩余數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成標(biāo)準(zhǔn)可接受格式的過程，以達到格式標(biāo)準(zhǔn)化、異常數(shù)據(jù)消除、錯誤糾正、重復(fù)數(shù)據(jù)清除等目的。原始數(shù)據(jù)中的“臟數(shù)據(jù)”指源系統(tǒng)中不在給定的范圍內(nèi)、對于實際業(yè)務(wù)毫無意義、數(shù)據(jù)格式非法、存在不規(guī)范的編碼和含糊業(yè)務(wù)邏輯的數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)清洗步驟中，主要解決數(shù)據(jù)出現(xiàn)遺漏值、噪聲、異常值等問題。數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)采集大語言模型應(yīng)用數(shù)據(jù)采集

應(yīng)用第2節(jié)

數(shù)據(jù)預(yù)處理一、數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)清洗|數(shù)據(jù)集成|數(shù)據(jù)變換|數(shù)據(jù)歸約遺漏值（missing

value）數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)采集大語言模型應(yīng)用數(shù)據(jù)采集

應(yīng)用遺漏值（missing

value）為數(shù)據(jù)遺漏、缺失的情況，如某客戶的月消費數(shù)據(jù)缺失。在數(shù)據(jù)搜集階段，由于設(shè)備故障或人為失誤均有可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)的遺漏，應(yīng)將數(shù)據(jù)補全。處理遺漏數(shù)據(jù)最簡單直接的方法是直接刪去該變量值，但當(dāng)數(shù)據(jù)遺漏比例很大時,此方法將造成大量數(shù)據(jù)流失；第二種方法是使用一個常數(shù)或該字段所有數(shù)據(jù)的平均值統(tǒng)一替換遺漏值，例如用其他用戶消費均值替換某客戶消費指標(biāo)的遺漏值，此方法缺點是不具客觀性，當(dāng)數(shù)據(jù)本身具有類別或等級之分時，容易高估或低估數(shù)據(jù)；最后還可利用數(shù)據(jù)挖掘模式來填充遺漏值，使用回歸分析、決策樹、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等數(shù)據(jù)挖掘推導(dǎo)工具來推測填補遺漏值。第2節(jié)

數(shù)據(jù)預(yù)處理一、數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)清洗|數(shù)據(jù)集成|數(shù)據(jù)變換|數(shù)據(jù)歸約噪聲(noise)數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)采集大語言模型應(yīng)用數(shù)據(jù)采集

應(yīng)用噪聲(noise)表示數(shù)據(jù)中的隨機誤差或干擾項。在數(shù)據(jù)收集、整理的過程中，會產(chǎn)生大量的噪聲數(shù)據(jù)，即“離群點”。比如在年齡收入曲線中，出現(xiàn)個別遠離曲線的極端點。因為噪聲數(shù)據(jù)不在合理的數(shù)據(jù)域內(nèi)，所以分析、挖掘過程中輸入和輸出數(shù)據(jù)的質(zhì)量難以保證，容易造成后續(xù)的挖掘結(jié)果不準(zhǔn)確、不可靠。常用的消除噪聲數(shù)據(jù)的方法分為兩種。一種是噪聲平滑方法(datapolishing)，常用分箱法處理，即將預(yù)處理數(shù)據(jù)分布到不同的箱中，通過參考周圍實例平滑噪聲數(shù)據(jù)。具體的分箱技術(shù)包括：平均值平滑，中位數(shù)平滑，按設(shè)定的箱邊界平滑。另一種是噪聲過濾(datafilters)，利用聚類方法對離群點進行分析、過濾。第2節(jié)

數(shù)據(jù)預(yù)處理一、數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)清洗|數(shù)據(jù)集成|數(shù)據(jù)變換|數(shù)據(jù)歸約異常值（abnormal

value）數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)采集大語言模型應(yīng)用數(shù)據(jù)采集

應(yīng)用若某一些數(shù)據(jù)的表現(xiàn)與其他數(shù)據(jù)差距很大時,這些數(shù)據(jù)稱為異常值（abnormal

value），如數(shù)據(jù)顯示某用戶的月消費金額基本在3000～5000元范圍內(nèi)，若賬單有一條30000元的記錄，即為異常值。異常值可通過經(jīng)驗判斷、標(biāo)準(zhǔn)分數(shù)（或法則）、箱線圖等方法來判斷。對于異常值的處理需根據(jù)具體情況分析，若該異常值擁有特殊意義，則需保留；若由于儀器工具或人工失誤導(dǎo)致，可根據(jù)情況考慮直接刪除該數(shù)據(jù)，或用其它數(shù)值更替，將數(shù)據(jù)的范圍歸一化。第2節(jié)

數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)清洗|數(shù)據(jù)集成|數(shù)據(jù)變換|數(shù)據(jù)歸約概念：數(shù)據(jù)清洗后方可進行數(shù)據(jù)集成，數(shù)據(jù)集成是將來自多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并，統(tǒng)一存放在一個數(shù)據(jù)庫中。由于描述同一個概念的屬性在不同數(shù)據(jù)庫可能有不同的名字，在進行數(shù)據(jù)集成時常會引起數(shù)據(jù)的不一致和冗余。命名的不一致常常也會導(dǎo)致同一屬性值的內(nèi)容不同。使用數(shù)據(jù)量太大的數(shù)據(jù)進行分析不僅會降低數(shù)據(jù)挖掘速度，也會誤導(dǎo)數(shù)據(jù)挖掘進程。因此進行數(shù)據(jù)清洗之后，在數(shù)據(jù)集成中還需要注意消除數(shù)據(jù)的不一致、重復(fù)和冗余。二、數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)采集大語言模型應(yīng)用數(shù)據(jù)采集

應(yīng)用第2節(jié)

數(shù)據(jù)預(yù)處理二、數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)不一致數(shù)據(jù)清洗|數(shù)據(jù)集成|數(shù)據(jù)變換|數(shù)據(jù)歸約數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)采集大語言模型應(yīng)用數(shù)據(jù)采集

應(yīng)用數(shù)據(jù)不一致是指兩條及以上數(shù)據(jù)出現(xiàn)數(shù)據(jù)的矛盾性或不相容性的情況。由于整合數(shù)據(jù)后,不同來源的數(shù)據(jù)屬性可能不同，在數(shù)據(jù)表達、比例定義或編碼上也會有所不同，因此產(chǎn)生數(shù)值或字段不一致的狀況。例如在兩個不同的數(shù)據(jù)表中，用戶在線時長分別用小時和分鐘兩種單位來記錄。為使數(shù)據(jù)保持一致，需要先確定作為標(biāo)準(zhǔn)的字段，然后對另外的字段進行單位的換算或者修改來保持數(shù)據(jù)一致。第2節(jié)

數(shù)據(jù)預(yù)處理二、數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)重復(fù)數(shù)據(jù)清洗|數(shù)據(jù)集成|數(shù)據(jù)變換|數(shù)據(jù)歸約數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)采集大語言模型應(yīng)用數(shù)據(jù)采集

應(yīng)用重復(fù)數(shù)據(jù)是指重復(fù)出現(xiàn)的數(shù)值或字段。對于重復(fù)數(shù)據(jù)的處理方法也需根據(jù)實際情況進行判斷：如因數(shù)據(jù)庫信息有重合，在數(shù)據(jù)整合后發(fā)生的數(shù)據(jù)重復(fù)，刪除多余記錄只保留一條即可；若確實為幾條不同的記錄，如同一用戶對同一規(guī)格的產(chǎn)品、下單兩次，則兩條均需保留。第2節(jié)

數(shù)據(jù)預(yù)處理二、數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)冗余數(shù)據(jù)清洗|數(shù)據(jù)集成|數(shù)據(jù)變換|數(shù)據(jù)歸約數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)采集大語言模型應(yīng)用數(shù)據(jù)采集

應(yīng)用數(shù)據(jù)冗余是指數(shù)據(jù)之間的重復(fù)，也可以說是同一數(shù)據(jù)存儲在不同數(shù)據(jù)文件中的現(xiàn)象。屬性命名的不一致,也有可能導(dǎo)致集中的冗余數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)冗余的處理主要是針對具有相同意義或彼此間存在已知數(shù)學(xué)關(guān)系的字段,也就是此變量的屬性或代表的意義可由另一變量推導(dǎo)而得，如數(shù)據(jù)中含有用戶1-12月的“月消費金額”及全年的“年消費金額”，“年消費金額”完全可以由每月消費金額累加得出，即為數(shù)據(jù)冗余。為使數(shù)據(jù)更加簡潔，可將該字段剔除。若數(shù)據(jù)冗余因?qū)傩悦灰恢聦?dǎo)致，需經(jīng)具體判斷后處理或保留。第2節(jié)

數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)清洗|數(shù)據(jù)集成|數(shù)據(jù)變換|數(shù)據(jù)歸約三、數(shù)據(jù)變換概念：數(shù)據(jù)變換是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適合于各種數(shù)據(jù)挖掘模式的形式，以轉(zhuǎn)換原始數(shù)據(jù)或重新編碼的方式提升數(shù)據(jù)價值，其中可能涉及數(shù)據(jù)數(shù)值與數(shù)據(jù)類別的轉(zhuǎn)換。例如,將數(shù)值型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為離散型的類別數(shù)據(jù)，根據(jù)領(lǐng)域知識將舊變量合并成新的變量，或?qū)?shù)據(jù)歸一化以避免尺度的差異，常見如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對輸入數(shù)據(jù)的歸一化。對于數(shù)據(jù)的數(shù)值轉(zhuǎn)換，可采取歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化方法，歸一化（normalization）是將屬性數(shù)據(jù)按比例縮放到一個特定的區(qū)間，如[-1,1]或[0,1]，標(biāo)準(zhǔn)化（standardization）則是依據(jù)數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差進行標(biāo)準(zhǔn)化處理。對于數(shù)據(jù)的屬性轉(zhuǎn)換，可視情況將離散數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為連續(xù)數(shù)據(jù)，如將顧客評論中“比較滿意”“滿意”“非常滿意”轉(zhuǎn)化為數(shù)值8、9、10，或是將連續(xù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為離散數(shù)據(jù)，例如按照顧客的價值評分把顧客分為白銀貴賓、黃金貴賓、鉑金貴賓、鉆石貴賓。數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)采集大語言模型應(yīng)用數(shù)據(jù)采集

應(yīng)用第2節(jié)

數(shù)據(jù)預(yù)處理四、數(shù)據(jù)歸約數(shù)據(jù)清洗|數(shù)據(jù)集成|數(shù)據(jù)變換|數(shù)據(jù)歸約概念：數(shù)據(jù)歸約的主要目的是得到與原始數(shù)據(jù)具有相同信息但較精簡的數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)挖掘時數(shù)據(jù)量往往非常大，數(shù)據(jù)歸約技術(shù)通過選擇替代的、較少的數(shù)據(jù)來減少數(shù)據(jù)量，可以有效縮減數(shù)據(jù)規(guī)模，在盡可能保持數(shù)據(jù)原貌的前提下最大限度地精簡數(shù)據(jù)量，使得大數(shù)據(jù)挖掘更精準(zhǔn)高效。企業(yè)根據(jù)現(xiàn)實情況主要進行維度歸約和數(shù)值歸約兩方面的處理。數(shù)據(jù)維度歸約常用于分類或預(yù)測問題，最直接的方式是以目標(biāo)變量作為比較基準(zhǔn)，利用特征選取法將變量維度中與目標(biāo)變量不相關(guān)的屬性刪除，或利用主成分分析法將變量作線性轉(zhuǎn)換，只留下提供較多信息的幾個主成分，以縮小變量維度。數(shù)值歸約通過選擇替代的、較少的數(shù)據(jù)來減少數(shù)據(jù)量，包括有參數(shù)方法和無參數(shù)方法。參數(shù)方法可采用回歸模型與對數(shù)線性模型來實現(xiàn)，非參數(shù)化方法包括直方圖、聚類、抽樣、數(shù)據(jù)立方體聚集等方法。數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)采集大語言模型應(yīng)用數(shù)據(jù)采集

應(yīng)用第3節(jié)

利用大語言模型進行數(shù)據(jù)預(yù)處理應(yīng)用——以DeepSeek為例數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)采集大語言模型應(yīng)用數(shù)據(jù)采集

應(yīng)用一、DeepSeek簡介：DeepSeek是由中國頂尖AI團隊深度求索（DeepSeekInc.）自主研發(fā)的通用大語言模型體系，其研發(fā)始于2023年，致力于突破認知智能的邊界，是國內(nèi)首個全面對標(biāo)GPT-4技術(shù)架構(gòu)的AI大模型。自然語言理解與生成：精準(zhǔn)處理復(fù)雜邏輯與專業(yè)術(shù)語，高效生成高質(zhì)量文本。強大數(shù)據(jù)探索：挖掘海量數(shù)據(jù)隱藏規(guī)律，支持科研與商業(yè)決策。交互式分析：自然語言對話降低門檻，快速響應(yīng)數(shù)據(jù)分析需求。多模態(tài)數(shù)據(jù)分析：融合文本、圖像等信息，提供精準(zhǔn)行業(yè)解決方案。

第3節(jié)

利用大語言模型進行數(shù)據(jù)預(yù)處理應(yīng)用——以DeepSeek為例二、DeepSeek應(yīng)用數(shù)據(jù)預(yù)處理上傳數(shù)據(jù)文件并提出數(shù)據(jù)清洗請求在使用DeepSeek進行數(shù)據(jù)清洗時，首先需要進入其主界面。點擊界面上的“文件”選項，選擇并上傳需要清洗的數(shù)據(jù)文件。

數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)采集大語言模型應(yīng)用數(shù)據(jù)采集

應(yīng)用第3節(jié)

利用大語言模型進行數(shù)據(jù)預(yù)處理應(yīng)用——以DeepSeek為例DeepSeek返回處理意見DeepSeek會根據(jù)輸入的請求，從專業(yè)視角分析數(shù)據(jù)，并提出針對性的解決方案。數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)采集大語言模型應(yīng)用數(shù)據(jù)采集

應(yīng)用第3節(jié)

利用大語言模型進行數(shù)據(jù)預(yù)處理應(yīng)用——以DeepSeek為例根據(jù)清洗建議執(zhí)行操作DeepSeek會結(jié)合上傳數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)與內(nèi)容，生成一系列針對性的清洗建議。這些建議通常包括以下常見操作：刪除重復(fù)數(shù)據(jù)；補充或處理缺失值；識別并移除異常值；統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式等。數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)采集大語言模型應(yīng)用數(shù)據(jù)采集

應(yīng)用案例3-1

瑞幸咖啡：用數(shù)據(jù)做口味從財務(wù)造假被唱衰到突破萬店的中國咖啡品牌，瑞幸憑借大數(shù)據(jù)營銷及全鏈條數(shù)據(jù)驅(qū)動下的標(biāo)準(zhǔn)化運營管理實現(xiàn)逆轉(zhuǎn)。這一成功的背后，是瑞幸獨有的基于大數(shù)據(jù)的產(chǎn)品研發(fā)方法：瑞幸數(shù)據(jù)平臺設(shè)計：瑞幸咖啡的大數(shù)據(jù)營銷核心之一就是數(shù)據(jù)平臺的設(shè)計。這個平臺應(yīng)能夠智能整合來自不同渠道的數(shù)據(jù)，以支持數(shù)據(jù)分析和決策制定，從而實現(xiàn)更卓越的客戶管理和個性化營銷。瑞幸數(shù)據(jù)采集：數(shù)據(jù)采集對于大數(shù)據(jù)營銷至關(guān)重要，正如瑞幸咖啡一直在實踐的。有效的數(shù)據(jù)采集可以幫助企業(yè)跟蹤消費者在各個平臺上的行為，無論他們是在哪里購物。這些數(shù)據(jù)應(yīng)包括渠道來源、購買歷史等信息