大数据营销（第2版 数字教材版） 第2章大纲和思考题要点

第2章大数据营销的理论基础【学时】2学时【学习目标】理解并掌握大数据营销相关理论及其内涵。了解这些理论在大数据营销实践中的应用。理解在大数据营销过程中如何有针对性地应用理论，解决实践中的问题，体会理论联系实际的重要性。【课程内容】营销战略理论营销战略理论的内涵营销战略理论在大数据营销中的应用市场细分目标市场选择市场定位：功能定位、场景定位、情感定位营销组合理论4P理论内涵及其应用产品（Product）价格（Price）地点（Place）促销（Promotion）4C理论内涵及其应用顾客（Customer）成本（Cost）便利（Convenience）沟通（Communication）4R理论内涵及其应用关系（Relation）节省（Retrenchment）关联（Relevancy）回报（Return）4I理论内涵及其应用趣味（Interesting）利益（Interests）互动（Interaction）个性化（Individuality）顾客价值共创理论顾客价值共创理论的起源与内涵顾客价值共创理论在大数据营销中的应用顾客体验旅程理论顾客体验旅程理论的起源与内涵顾客体验顾客体验旅程：多渠道接触点、全服务周期下的顾客体验旅程顾客体验旅程理论在大数据营销中的应用绘制顾客体验地图：绘制服务蓝图、确定主要接触点、标注顾客体验顾客体验测量：量表测量、基于技术的接触点测量顾客体验管理顾客购买决策模型顾客购买决策模型的起源典型顾客购买决策模型AIDA模型AIDMA模型AISAS模型AIDEES模型AIPL模型CIT模型5A模型顾客购买决策模型在大数据营销中的应用顾客价值分析理论RFM营销理论RFM营销理论的起源与内涵RFM营销理论在大数据营销中的应用漏斗模型漏斗模型的内涵：典型漏斗模型——AARRR模型、数智时代漏斗模型的演化——反漏斗模型漏斗模型在大数据营销中的应用新媒体相关的营销理论媒介丰富度理论理论内涵理论在大数据营销中的运用社会临场感理论理论内涵理论在大数据营销中的运用心流理论理论内涵理论在大数据营销中的运用【重点、难点】1.重点：大数据营销相关理论及其内涵2.难点：相关理论在大数据营销中的应用【思考与练习】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？请描述顾客价值共创理论的起源和应用。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？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。阿里和腾讯提出的顾客链路模型，与此前的的顾客决策模型主要差异是什么，能解决哪些中国特有的实践问题？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？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？案例回答要点：案例讨论题：周大生数字化营销与传统的线下营销有什么区别?营销渠道：传统线下营销主要依赖于实体门店进行产品展示和销售，而周大生数字化营销则通过企业微信平台、智慧云店系统、新媒体渠道（如小红书、抖音、快手等）构建了全渠道营销网络，打破了时间和空间的限制。营销方式：传统线下营销往往采用被动等待顾客上门的方式，而周大生数字化营销则通过数据分析、精准邀约、差异化运营等手段，实现了从“人找货”到“货找人”的转变，主动触达并满足顾客需求。客户互动：传统线下营销中，客户与品牌的互动较为有限，而周大生数字化营销则通过导购的人设打造、持续互动、种草产品等方式，构建了导购与顾客之间的信任桥梁，增强了客户粘性。营销效果：传统线下营销的效果评估相对困难，而周大生数字化营销则通过全面的数据采集和分析，能够实时监测销售数据、客户行为等关键指标，为营销策略的调整提供科学依据，从而实现更精准、更高效的营销。周大生的数据驱动策略体现了哪些大数据理论？4P营销组合理论：周大生在产品（Product）、价格（Price）、渠道（Place，通过数字化手段拓展）和促销（Promotion，通过精准营销实现）四个方面都进行了数字化优化，体现了大数据在营销组合中的应用。顾客价值共创理论：周大生通过数据分析深入了解客户需求，与顾客共同创造价值，如通过定制化服务和差异化运营满足顾客个性化需求。顾客体验旅程理论：周大生通过全链路在线化营销系统，从产品供应到会员系统，再到线上商城和私域触达，全程优化顾客体验，实现了顾客体验旅程的数字化转型。大数据如何提升周大生的客户生命周期价值（CLV）？客户获取：通过大数据分析和精准营销，周大生能够更准确地识别潜在客户，提高客户获取效率，降低获客成本。客户留存：通过持续的数据分析和个性化服务，周大生能够满足客户的个性化需求，提高客户满意度和忠诚度，从而延长客户留存时间。客户转化：通过数据分析了解客户的购买行为和偏好，周大生能够实施更精准的营销策略，提高客户转化率和复购率。客户升级：通过数据分析识别高价值客户和潜在流失客户，周大生能够采取针对性措施，如提供定制化服务、优惠活动等，促进客户升级，提高客户价值。客户推荐：通过数据分析了解客户的社交关系和影响力，周大生能够鼓励客户推荐新客户，扩大客户基础，进一步提升CLV。思考题回答要点：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？营销战略理论—互联网和大数据技术的发展丰富了顾客细分变量，同时降低了数据收集成本，能够有效提升市场细分的精细度和准确度。大数据和人工智能等技术的兴起，提升了用户画像的精准度和更细的颗粒度，为明确市场定位和各类营销策略打下更为坚实的基础。大数据时代的信息爆炸增加了顾客对于产品的记忆难度以及选择难度，这样的特征强化了营销战略理论中市场定位的重要性。同时，线上展现广告渠道的多样性丰富了打造产品定位的方式。营销组合理论—由于营销场景的丰富性、获取顾客数据方式的多元性以及以顾客需求为中心的营销理念转变等，在大数据营销的背景下，营销组合理论从产品主导不断发展至顾客主导、关系主导和兴趣主导，并且持续与大数据营销的新技术、新场景和新方式相融合。请描述顾客价值共创理论的起源和应用顾客价值共创理论的起源：Prahalad和Ramaswamy（2004）在他们的开创性著作《TheFutureofCompetition:Co-CreatingUniqueValuewithCustomers》中提出了顾客价值共创的概念；顾客价值共创理论的核心源于服务主导逻辑（Service-DominantLogic,SDL），认为价值由所有参与者共同创造，强调顾客既是交易活动的参与者也是价值创造者，与企业共同参与创造产品价值；Grönroos和Voima（2013）的研究进一步拓展了顾客价值共创的概念，强调价值共创不仅仅局限于企业和顾客之间的互动，而是涉及到多方利益相关者的合作过程。顾客价值共创理论的应用：顾客价值共创理论在大数据营销中的应用可以通过企业自建品牌社区、借助已有在线社区和发起线上线下联动活动等方式开展。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？顾客体验旅程理论的应用主要包括绘制顾客体验地图、顾客体验测量以及顾客体验管理三个重要步骤，具体包括对已实现流程的描述、顾客和/或产品的数据收集、定性和/或定量的数据分析，以及以可视化形式结果的呈现。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。学生可任选三种本章第5节所介绍顾客决策模型从内涵、作用、应用场景等方面进行对比分析。阿里和腾讯提出的顾客链路模型，与此前的的顾客决策模型主要差异是什么，能解决哪些中国特有的实践问题？阿里和腾讯提出的顾客链路模型更加注重顾客从第一个广告触点开始到最终形成购买转化的全部行为链条，主要目标在于缩短顾客决策链路。学生可结合自身使用微信和淘宝的具体问题分析顾客链路模型能解决哪些中国特有的实践问题。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？学生可结合电商网站的个性化推荐、品牌会员活动以及数字产品（如，移动端APP）使用体验等分析企业在大数据营销过程中如何灵活运用顾客价值分析理论。新媒体相关的营销理论如何在实践中助力企业的大数据营销？媒介丰富度理论：企业可运用媒介丰富度理论，关注媒介与营销目标的匹配，实施个性化营销策略，并促进跨媒介之间的协同效应，以优化大数据营销的效果。社会临场感理论：企业可借助社会临场感理论，通过创造沉浸式体验来增强消费者的社会临场感，利用情感化沟通进一步提升这种临场感，并通过场景化营销手段有效激发社会临场感，从而在大数据营销实践中提升消费者的参与度和忠诚度。心流理论：企业可运用心流理论，通过个性化推荐触发消费者的心流状态，设计游戏化元素激发消费者的深