大数据营销 教学大纲

《大数据营销》教学大纲第1部分 课程简介与目标【课程名称】大数据营销BigDataMarketing【学分学时】2学分，32学时；或3学分，54【课程简介】塑造正确的数据观和价值取向。【先修课程】的相关课程均可。【课程目标】1.理论目标解，将理论原则、路径与实际操作相结合。点、行动原则和基本技能，具备开展大数据运营项目的综合知识储备。策模型以及价值分析等基本理论，掌握大数据营销基本原理和理论基础。2.实践目标销大数据，以及对企业的营销大数据进行系统分析。备依据特定大数据进行系统分析的基本能力。些画像、做出什么样的精准广告以及如何定价、留存顾客等方面的综合能力。宇宙等的概念与特征、应用场景与效果，设计出新科技背景大数据营销相关的创业机会。3.育人目标立民族自信心和自豪感。确规范、合理合法地收集和使用数据，树立正确的数据观、技术伦理和道德规范。国大数据营销故事，传播中国品牌。【考核方式】平时成绩占20%：分析报告、小组展示或闭卷测试期中成绩占20%：项目实践报告期末成绩占题、简答题、论述题、案例分析题等。【参考教材】【阅读材料】【教学原则】为党育人、为国育才。彰显大数据营销在满足人民美好生活需要方面的独特作用和应有担当。销实践，也有展现中国企业大数据营销实践的本土案例。有中国特色、中国风格、中国气派的大数据营销课程体系。勇于实践创新。第2部分 教学内容与方法、目标第1章大数据&大数据营销概述【建议学时】2学时【学习目标】1.了解大数据国家战略，中国在大数据及大数据营销领域的成效，培养爱国主义情怀和民族自豪感。2.解大数据和大数据营销的基本概念与特点。3.理解大数据思维和大数据的商业价值。4.了解大数据营销在现实中的应用，能够用思辨思维看待可能存在的问题和误区，培养正确的数据观。【课程内容】1.大数据的概念与特征2.大数据思维（1）全数据思维（2）相关思维（3）容错思维（1）企业决策（2）个性化精准营销（3）优化产品组合（4）市场趋势预测（5）客户关系管理5.大数据营销的发展历程6.大数据营销的挑战（1）隐私安全问题突出（2）数据真实性难以辨别（3）大数据营销人才缺乏7.大数据营销误区（1）唯数据论（2）大数据营销预测的万能性（3）刻舟求剑型（4）大数据营销一定降本增效（5）大数据营销就是效果营销【重点难点】1.重点：掌握大数据和大数据营销相关的基本概念和特点。2.【教学方法】1.通过杭州湖滨银泰in77的导入案例引发大学生对大数据营销的兴趣，认识到大数据营销就在我们身边。能力。销对企业和用户带来的变化和挑战，培养学生的思辨思维。【复习思考】1.举例说明大数据的4V2.大数据思维对企业开展营销活动有什么启示？3.大数据的商业价值有哪些？请举例说明。4.什么是大数据营销？大数据营销发展经过哪些重要阶段？5.大数据时代营销面临的机遇和挑战是什么？6.企业开展大数据营销过程中可能的误区是什么？如何避免？【基本要求】展历程，以及大数据特征等。【建议学时】2~4【基本要求】

第2章大数据营销的理论基础等，同时能使用这些理论解释实践现象。【学习目标】1.理解并掌握大数据营销相关理论及其内涵。2.了解这些理论在大数据营销实践中的应用。3.【课程内容】1.营销战略理论（1）市场细分（2）目标市场选择（3）市场定位：功能定位、场景定位、情感定位等2.营销组合理论(1)4P(2)4C(3)4R(4)4I3.顾客价值共创理论（1）服务主导逻辑（2）顾客价值共创4.顾客体验旅程理论（1）顾客体验（2）顾客体验旅程：多渠道接触点、全服务周期下的顾客体验旅程（3）绘制顾客体验地图：绘制服务蓝图、确定主要接触点、标注顾客体验5.顾客购买决策模型（1）主要顾客购买决策模型①AIDA模型②AIDMA模型③AISAS模型④AIDEES⑤顾客决策链路模型：AIPL模型、CIT模型、5A模型6.顾客价值分析理论（1）RFM营销理论（2）漏斗模型【重点难点】1.重点：大数据营销相关理论及其内涵2.难点：大数据营销相关理论的实践应用【教学方法】1.主思考讨论，回忆并介绍自己亲身经历的数字化消费过程。2.涵，为学生后续课程学习奠定理论基础。3.中的具体应用方式。4.式，认识中国国情在世界范围内的差异，提高学生解决中国问题的意识和能力。5.应用能力。【复习思考】1.营销战略理论以及组合理论在大数据背景下如何不断发展？2.请描述顾客价值共创理论的起源和应用。3.在大数据营销背景下，如何利用顾客体验旅程理论以及数据，设计极致的体验旅程？4.列举至少三种顾客决策模型，对其内涵、作用、应用场景等方面进行比较说明。5.决哪些中国特有的实践问题？6.结合具体场景描述在大数据营销过程中如何灵活运用顾客价值分析理论中RFM模型和漏斗模型？7.结合本章讲述的理论谈谈大数据营销如何为企业带来可持续的竞争优势？【建议学时】1~2【基本要求】

第3章营销大数据采集及预处理大数据进行预处理。【学习目标】1. 了解大数据的类型和数据来源；2. 了解数据采集过程，培育正确的信息隐私观；3. 了解大数据采集方法；4. 掌握数据预处理的方法，以及每种方法对应处理的问题类型。【课程内容】1.数据类型（1）结构化数据（2）非结构化数据2.数据来源（1）搜索引擎（2）电子商务平台3.数据采集方法（1）系统日志（2）感知设备（3）网络爬虫4.数据预处理（1）数据清洗：遗漏值、噪声、异常值（2）数据集成：数据不一致、数据重复、数据冗余（3）数据变换（4）数据规约【重点难点】1.重点：营销大数据的类型和数据来源2.难点：大数据预处理的步骤，以及每个步骤对应处理的问题【教学方法】据采集和预处理的认识，为学习营销大数据分析打好基础。趣。理的过程，培养学生全面的数据采集和处理思维。握营销大数据的类型和来源，以及大数据预处理完整流程。【复习思考】1. 简述大数据分析的流程及每一步的主要任务。2. 举例说明大数据的类型，分别有什么特点？3. 营销实践中，可以通过哪些渠道收集用户数据，如何确保隐私保护等问题？4. 析以及社交网络分析各自应用场景的看法。【建议学时】2~3【基本要求】

第4章营销大数据分析同时能对营销大数据进行分析。【学习目标】1.理解并掌握预测分析的内容、作用及分析方法；2.理解并掌握文本分析的内容、作用及分析流程；3.理解并掌握社交网络分析的内容、作用及分析指标；4.了解数据分析常用工具及其特点。【课程内容】1.预测分析(2)分析方法:回归分析、决策树、随机森林、人工神经网络、支持向量机、KNN2.文本分析(2)文本分析流程①数据采集②数据预处理3.社交网络分析(2)社交网络分析关键指标①网络密度②中心度：点度中心度、接近中心度、中介中心度③凝聚子群【重点、难点】2.难点：预测分析算法、文本分析流程及社交网络分析关键指标【教学方法】1.通过案例分析，如“大数据助力京东物流顾客享受分钟级收货体验”案例，导入本章教学主题，引发学生对营销大数据分析的基本认识，激发学生学习兴趣。生对营销大数据分析的认识，培养学生根据实际获取数据进行分析的能力。行产品推荐的过程，培养学生以科学的数据分析观进行分析决策的能力。生理解大数据分析方法以及企业实践应用过程，不断修正和提升学生的大数据分析能力。【复习思考】1. 谈一谈你对预测分析、文本分析以及社交网络分析各自应用场景的看法。2. 可以通过什么途径来获取顾客对某产品或服务的态度或评价数据？3. 如何正确合规地爬取、处理并应用文本数据？4. 社会网络分析在大数据营销中有哪些应用场景？企业如何运用关键意见领袖进行品牌文化传播？5. 请自行获取相关营销数据并进行分析和挖掘，可以得出哪些对营销决策有用的信息？第5章营销数据可视化【建议学时】2~3【基本要求】Tableau的可视化分析的过程，同时能利用Tableau对营销大数据进行分析。【学习目标】1.理解数据可视化的概念、过程及作用；2.了解数据可视化常用工具及图表；3.能够使用主流工具进行数据可视化分析。【课程内容】1.数据可视化的概念地图、网络等类型图、散点图(1)数据导入(2)数据过滤(3)数据映射(4)数据呈现(1)箱线图(2)词云图(5)关系图(6)热图4.Tableau的特点:形象直观、交互式、迭代式、快速5.Tableau界面介绍(3)页面卡(5)标记卡(7)工作表视图区6.Tableau应用案例(1)销售额总体分析(2)按子类别查看产品销售额(4)分析重点区域盈利情况(5)将分析结果放入仪表板(6)创建故事并共享分析结果【重点难点】1.重点：营销大数据可视化的分析流程及常用图表2.难点：营销数据的理解及可视化分析过程【教学方法】视化分析的认识，吸引学生学习兴趣。化流程分析的应用。学生法制意识。4.分小组讨论企业应如何使用Tableau,以及实现哪些可视化过程。【复习思考】1. 什么是数据可视化？数据可视化的过程分为哪几个阶段？2. 数据可视化在企业营销中的应用有哪些？3. 企业如何保证数据的真实可靠呈现？4. 尝试选择一种工具进行可视化分析。【建议学时】2~3【基本要求】

第6章识别触达：用户画像系统的构建等，同时能在大数据营销中应用用户画像。【学习目标】1.了解用户画像数据的来源、采集以及多触点数据的打通。2.掌握用户画像的概念、标签体系和用户画像系统的构建。3.了解用户画像的应用场景、应用流程以及典型应用场景。【课程内容】1.用户画像的数据基础(1)数据来源(2)数据采集(3)数据导入(4)数据打通(1)用户画像的概念(2)用户画像的标签：标签分类、标签分级(3)用户画像系统的构建：标签需求分析、标签生产、用户画像系统设计3.用户画像在大数据营销中的应用品优化(3)场景化应用案例【重点难点】1.重点：用户画像在大数据营销中不同的应用场景和流程2.难点：用户画像数据基础的建立和用户画像系统的构建【教学方法】引学生学习兴趣。户画像的基本认识，培养学生根据用户数据，分析用户画像的能力。的方法了解用户需求，培养学生对用户画像的全面认识。准营销的过程，培养学生的科学的需求分析观来进行决策的能力。生大数据分析的能力。【复习思考】1.企业的数据来源有哪些？如何打通数据？2.用户画像的标签作用是什么，有哪些分类方法？3.举例说明用户画像在营销领域有哪些应用场景？请从辩证地角度指出企业使用用户画像中的机遇和挑战。4.请描述基于用户画像开展营销活动的流程。【建议学时】2~6【基本要求】

第7章沟通互动：精准广告【学习目标】1.了解精准广告的含义、目的和表现形式；2.了解精准广告投放的流程、依据和价值；3.掌握精准广告的实现手段：程序化购买和程序化创意。【重点、难点】2.难点：理解程序化购买和实时竞价的运作流程【课程内容】1.大数据概述(3)精准广告的核心思想：触达与关联2.精准广告投放(1)精准广告投放流程①投放阶段：投放前、投放中、投放后②优化过程（2）精准广告投放依据①受众定向方法：人口统计学属性定向、行为定向、地域定向、上下文定向、重定向(3)精准广告投放价值①广告主层面②媒介层面③用户层面①程序化购买a)程序化购买概述：内涵与产生背景b)程序化购买的运作流程：由广告交易平台、需求方平台、供应方平台、数据管理平台各方参与的信息流转流程c)程序化购买的交易模式：公开交易模式、非公开交易模式②程序化创意a)程序化创意概述：内涵与作用b)【教学方法】1.通过美赞臣奶粉的案例引入本章主题，使学生对精准广告较为具体的认识，了解沟通互动在大数据全链路营销中的位置，以及精准广告在沟通互动过程中起到的关键作用。2.并结合精准广告的理论内容讲授，使学生理解精准广告理论与实践的重要性。品牌投放精准广告，从而对精准广告的投放过程和投放依据有清晰认识。使学生整体把握精准广告的基本概念与运作流程，不断提升学生对精准广告的认知。【复习思考】1.精准广告的投放目的是什么?2.精准广告的表现形式分为哪几种？结合实际举例说明。3.请简述有哪些常用的受众定向方法？4.什么是程序化购买？程序化购买的参与方有哪些？5.请简述程序化购买的运作流程。第8章转化留存：大数据营销运营【建议学时】4~8【基本要求】忠诚度计划，并能够对有大数据的企业提出大数据运营的策略组合。【学习目标】1.理解大数据营销运营的内涵、主要步骤和流程。2.理解并掌握基于大数据进行动态定价的主要步骤和流程。3.掌握渠道整合的基本概念和策略。4.了解内容营销的类别、策略及作用，理解并掌握如何综合运用不同类型的内容营销达到传播目标。5.【课程内容】1.大数据营销运营的基础与内容(1)个性化产品(2)定制模式①“量身定制”模式3.动态定价(1)动态定价内涵(2)动态定价方法①基于时间的动态定价②基于顾客购买影响因素的动态定价(3)动态定价系统①数据收集②需求预测③最优价格决策①“大数据杀熟”②价格公平性③数据采集及使用4.渠道整合(3)渠道整合策略①依据市场因素进行渠道整合：地理位置、市场规模、消费者的购买习惯②依据产品因素进行渠道整合：体积和重量、产品生命周期5.内容营销(2)用户生成内容①用户生成内容的内涵②吸引用户深度参与：开放参与节点、设计互动方式、扩散口碑事件(3)专业生成内容(4)内容营销对顾客全链路阶段的影响①用户生成内容对决策过程的影响：认知阶段、兴趣阶段(5)全链路整合营销传播①整合营销传播的内涵②整合营销传播实施框架6.用户忠诚度计划①积分型用户忠诚度计划②等级型用户忠诚度计划③付费型用户忠诚度计划④善因型用户忠诚度计划⑤储值型用户忠诚度计划①了解目标顾客信息②评估顾客价值③设计用户忠诚度计划④管理用户忠诚度计划【重点难点】1.重点：大数据营销运营的主要步骤和流程2.难点：大数据营销运营中的动态定价、渠道整合、内容营销以及用户忠诚度计划的主要内容和实施方式【教学方法】1.生的学习兴趣。2.学生对于大数据营销运营实施过程的全面认识。3.生掌握大数据营销运营的具体实施方式。4.路的大数据营销运营方案。5.学生总结企业在开展大数据营销运营的同时承担企业社会责任的方式。6.中主要步骤的实施方式，提升学生制定全链路的大数据营销运营方案能力。【复习思考】1.什么是大数据营销运营，包括哪些策略？2.举例说明个性化产品定制的具体模式有哪些？3.举例说明动态定价的类型及其营销意义？4.地遵守商业道德，尽到社会责任？5.结合具体实例分析企业是如何分别利用UGC和PGC促进消费者在全链路中流转的？6.实施。【建议学时】2~3【基本要求】

第9章营销效果分析用。【学习目标】1.理解在营销过程中用户触达、活动运营、品牌资产等相关指标的含义；2.掌握大数据时代全链路营销效果分析的指标类别及应用；3.了解大数据营销效果分析有哪些误区。【课程内容】1.整体营销效果分析(1)全链路营销效果评估环节2.用户质量分析用户转化率、用户留存率、用户复购率3.广告营销效果分析(2)广告效果数据监测4.营销运营效果分析(2)动态定价效果评估：顾客、市场、收入(3)传播效果评估：K因子、传播周期(4)营销渠道归因与效果评估①归因分析内容：归因分析概述、常见归因模型、归因对比分析5.品牌资产效果分析(1)品牌知名度(2)品牌美誉度(3)品牌忠诚度(5)品牌响应率【重点难点】1.重点：全链路营销效果分析各环节涉及的评估指标2.难点：如何运用评估指标科学分析营销效果【教学方法】1. 导学生思考正确评估营销效果的具体过程，激发学生的学习兴趣。2. 生对于营销效果分析的全面认识。3. 相应指标来评估营销效果的具体实施方式。4. 5. 中如何识别流量陷阱和评估误区，帮助学生形成科学的效果分析观。【复习思考】1. 如何评判一次营销活动是否成功？可以从哪几个维度指标评估整体营销效果？2. 营销效果分析中，与用户相关的指标有哪些？举例说明。3. 品牌广告和效果广告的区别是什么？在效果分析中有什么不同？举例说明。4. 运营营销效果分析可以从哪几个角度展开？5.新的品牌指标，如何测量？6. 如何通过多方验证识别虚假的营销效果指标？第10章大数据营销伦理【建议学时】2~4【基本要求】大数据营销的不公平）以及治理措施，促进学生正确的数据使用观念和意识。【学习目标】1.了解大数据营销中的伦理问题，树立正确的伦理观。2.理解大数据营销中存在的伦理风险。3.掌握大数据伦理困境的解决方法。【课程内容】1.大数据营销的信息安全(1)信息安全隐患：身份信息泄露、数据确权问题、信息泛滥与信息茧房(1)隐私安全隐患：数据过度采集、不平等隐私条款、大数据杀熟与价格歧视体系建设、拓宽隐私侵犯行为维权渠道、提升主体隐私保护意识3.大数据营销带来的不公平问题、数字鸿沟对社会公平的影响大数据营销不公平的治理措施【重点难点】1.重点：大数据营销伦理问题的识别与治理2.难点：识别、防范和化解大数据营销伦理问题【教学方法】1.通过案例分析，如携程涉嫌价格欺诈案例，导入本节主题，引发学生对大数据营销伦理问题的认识和思考，吸引学生兴趣。2.力。3.通过案例讨论，如“滴滴等APP识别、防范和化解能力。4.通过小组讨论及分享关于大数据营销伦理风险的案例或热点事件，归纳大数据营销5.通过个人学习反思，培养学生发现问题、分析问题、解决问题的总结及归纳能力，治理措施等过程，不断培养学生的大数据伦理意识和数据价值观。【复习思考】1.结合具体案例描述大数据营销的伦理问题主要有哪些？2.结合本章内容简述消费者在进行消费时应如何保护自身权益？3.结合本章内容简述企业应如何在开展营销过程中兼顾大数据伦理？4.如何治理信息安全隐患、隐私安全隐患以及大数据营销中的不公平现象？第11章新科技与大数据营销【建议学时】2~3【基本要求】特征，以及应用场景与效果，并且能够捕捉到新科技带来的新创业机会。【学习目标】1.掌握互联网、移动终端、区块链、AI、元宇宙等新科技的概念与特征。2.理解新科技对大数据营销产生的影响。3.了解各种新科技在大数据营销中的应用场景和效果。【课程内容】1.新技术及其革命性影响(1)互联网：商业模式的改变、营销活动的转变(3)区块链：去中心化、开放性、自治性、不可篡改性、匿名性(4)人工智能AI：大数据驱动、跨媒体认知、人机协同融合、聚集群体智能、智能自主化2.移动端大数据营销使本地化实时O2O（OnlinetoOffline，线上-线下）更精准、促进社会化——更亲密的用户参与(2)移动端大数据营销的应用：打通线上线下数据壁垒、多屏整合营销、电子会员制促进消费、移动端小程序提高客户留存3.区块链与大数据营销(1)区块链技术的商业价值：创建安全可靠的价值网络、全程留