电商行业大数据营销策略与实施计划

电商行业大数据营销策略与实施计划

第1章大数据营销概述............................................................3

1.1电商行业背景分析.........................................................3

1.2大数据营销的定义与价值..................................................3

1.3国内外大数据营销发展现状及趋势..........................................3

第2章电商大数据获取与处理......................................................4

2.1数据来源及采集方式.......................................................4

2.2数据存储与管理...........................................................5

2.3数据清洗与预处理.........................................................5

第3章电商用户画像构建..........................................................5

3.1用户画像概述.............................................................5

3.2用户标签体系设计.........................................................6

3.3用户画像构建方法.........................................................6

第4章电商用户行为分析..........................................................7

4.1用户行为数据采集与处理.................................................7

4.1.1数据采集...............................................................7

4.1.2数据预处理.............................................................7

4.1.3数据存储与管理.....................................................7

4.2用户行为分析模型........................................................7

4.2.1RFM模型..............................................................7

4.2.2用户画像模型..........................................................8

4.2.3路径分析模型..........................................................8

4.3用户行为分析与营销应用.................................................8

4.3.1用户分群..............................................................8

4.3.2个性化推荐............................................................8

4.3.3用户留存策略..........................................................8

4.3.4用户价值评估..........................................................8

4.3.5营销活动优化..........................................................8

第5章个性化推荐系统............................................................8

5.1推荐系统概述.............................................................9

5.2推荐算法介绍.............................................................9

5.3个性化推荐系统设计与实现................................................9

第6章大数据营销策略制定.......................................................10

6.1营销目标与战略..........................................................10

6.1.1营销目标设定..........................................................10

6.1.2营销战略规划..........................................................10

6.2营销策略制定方法........................................................10

6.2.1数据挖掘与分析........................................................10

6.2.2营销组合策略..........................................................10

6.3营销策略优化与调整......................................................11

6.3.1营销效果监测..........................................................11

6.3.2营销策略优化..........................................................11

6.3.3营销策略调整.........................................................11

第7章营销活动策划与实施.......................................................11

7.1营销活动类型与策划要点.................................................11

7.1.1营销活动类型..........................................................11

7.1.2营销活动策划要点......................................................12

7.2营销活动实施流程........................................................12

7.2.1活动筹备.............................................................12

7.2.2活动推广.............................................................12

7.2.3活动执行.............................................................12

7.2.4活动结束.............................................................12

7.3营销活动效果评估与优化.................................................12

7.3.1评估指标.............................................................12

7.3.2优化策略..............................................................13

第8章大数据营销渠道拓展.......................................................13

8.1多元化营销渠道布局.....................................................13

8.1.1线上线下融合.........................................................13

8.1.2移动端与PC端协同....................................................13

8.1.3社交电商平台柘展.....................................................13

8.2跨界合作与营销..........................................................13

8.2.1跨界合作模式摸索......................................................13

8.2.2跨界营销策略制定......................................................13

8.2.3跨界合作风险防控......................................................14

8.3社交媒体营销策略........................................................14

8.3.1精准定位目标用户......................................................14

8.3.2KOL营销策略...........................................................14

8.3.3营销活动策划..........................................................14

8.3.4品牌形象塑造..........................................................14

第9章大数据营销风险管理.......................................................14

9.1营销风险识别与评估......................................................14

9.1.1风险识别..............................................................14

9.1.2风险评估..............................................................15

9.2营销风险防范与控制......................................................15

9.2.1防范策略..............................................................15

9.2.2控制措施..............................................................15

9.3数据安全与隐私保护......................................................15

9.3.1数据安全..............................................................15

9.3.2隐私保护..............................................................16

第10章大数据营销实施计划与评估...............................................16

10.1营销实施计划制定.......................................................16

10.1.1目标市场与客户群体定位..............................................16

10.1.2营销策略制定.........................................................16

10.1.3营销活动策划.........................................................16

10.1.4营销预算分配.........................................................16

10.2营销计划执行与监控.....................................................16

10.2.1营销活动组织与实施...................................................16

10.2.2数据监测与分析.......................................................16

10.2.3营销计划调整.........................................................17

10.2.4风险控制与应对.......................................................17

10.3营销效果评估与反馈优化................................................17

10.3.1营销效果评估指标体系构建............................................17

10.3.2营销效果评估.........................................................17

10.3.3反馈优化.............................................................17

10.3.4持续优化与改进.......................................................17

第1章大数据营销概述

1.1电商行业背景分析

互联网技术的迅速发展和普及，电子商务（电商）行业在全球范围内取得了

显著的成功C中国电商市场作为全球最大的在线零售市场，经过多年的高速发展,

已经形成了较为完善的产业链和竞争格局。电商平台不仅为消费者提供了便捷的

购物渠道，还积累了海量的用户数据。在此背景下，电商企业利用大数据技术进

行营销活动，以提升竞争力和市场份额，成为行业发展的新趋势。

1.2大数据营销的定义与价值

大数据营销指的是企业通过收集、整合和分析大量的用户数据，挖掘用户需

求、行为和偏好，从而制定有针对性的营销策略，提高营销效果的一种新型苕销

方式。大数据营销的价值主要体现在以下儿个方面：

（1）精准定位目标客户：通过数据分析，企业能够更加精确地识别目标客

户群体，实现精准营销，提高转化率和客户满意度。

（2）优化产品与服务：大数据分析帮助企业了解用户需求，从而改进产品

设计和提升服务质量，以满足市场和用户需求。

（3）提升营销决策效率：基丁数据驱动的营销策略有助丁企业及时调整市

场策略，提高市场响应速度和决策效率。

（4）降低营销成本：通过精准营销，企业可以减少无效广告投放，降低营

销成本，提高投资回报率。

1.3国内外大数据营销发展现状及趋势

在国内，电商企业如巴巴、京东等已广泛开展大数据营销实践，通过数据挖

掘和人工智能技术，实现个性化推荐、精准广告投放等功能。越来越多的传统企

'也也开始借助大数据技术，转型升级其营销策略。

在国际市场上，大数据营销同样受到高度重视。美国、欧洲等发达地区的电

商企业及品牌，通过数据分析和用户画像，实现全球化营销策略的优化。

当前大数据营销发展趋势表现为以下几个方面：

（1）技术融合：大数据、云计算、人工智能等技术的融合，为电商企业提

供更为强大的数据处理和分析能力。

（2）个性化营销：基于用户数据和行为，实现个性化推荐和定制化营销，

提高用户满意度和忠诚度。

（3）实时营销：利用实时数据分析和处理技术，快速响应市场变化，实现

精准且及时的营销策略调整。

（4）跨界合作：电商企业与其他行业（如金融、娱乐、教育等）的企业合

作，共享数据资源，拓展营销渠道，实现共赢。

（5）合规与隐私保护：数据安全法规的不断完善，电商企业在大数据营销

过程中，需关注用户隐私保护，合规经营。

第2章电商大数据获取与处理

2.1数据来源及采集方式

电商大数据主要来源于以下几个方面：

（1）用户行为数据：包括用户浏览、搜索、收藏、力口购、评论、购买等行

为数据。

（2）商品数据：包括商品名称、分类、价格、销量、库存、评价等数据。

（3）交易数据：包括订单、支付、退款等数据。

（4）物流数据：包括发货、配送、签收等数据。

（5）外部数据：包括行业报告、公开数据、社交媒体数据等。

数据采集方式如下：

（1）呢b端数据采集：通过呢b爬虫、API接口、SDK等方式，获取用户行

为数据和商品数据。

（2）App端数据采集：通过SDK、API接口等方式，获取用户行为数据和交

易数据。

（3）第三方数据合作：与数据服务提供商、物流公司等合作，获取外部数

据和物流数据。

2.2数据存储与管理

针对不同类型的大数据，采用以下存储与管理方式：

（1）结构化数据：采用关系型数据库（如MySQL、Oracle等）进行存储和

管理。

（2）半结构化数据:采用NoSQL数据库（如MongoDB、HBase等）进行存储

和管理。

（3）非结构化数据：采用分布式文件存储系统（如HDFS、FastDFS等）进

行存储和管理。

同时为了提高数据存储和管理的效率，采用以下技术手段：

（1）数据分片：将大数据按照某种规则进行分片，分散存储在多个节点上,

提高数据查询和写入速度。

（2）数据索引：建立数据索引，提高数据检索效率。

（3）数据压缩：采用数据压缩技术，降低存储成本，提高传输效率。

2.3数据清洗与预处理

数据清洗与预处理是保证数据质量的关键环节，主要包括以下几个方面：

（1）数据去重：对重复数据进行识别和删除，保证数据的唯一性。

（2）数据补全：对缺失值进行填充，提高数据的完整性。

（3）数据标准化：对数据进行格式统一、单位转换等处理，提高数据的一

致性。

（4）数据过滤：根据业务需求，筛选出有价值的数据，剔除无关数据。

（5）数据脱敏：对敏感数据进行脱敏处理，保护用户隐私。

（6）异常值检测：识别和处理异常值，提高数据的准确性。

通过以上步骤，为后续的数据挖掘和分析提供高质量的数据基础。

第3章电商用户画像构建

3.1用户画像概述

用户画像是对目标用户群体的整体刻画，它通过收集和分析用户的基本属

性、消费行为、兴趣爱好等多维度数据，将用户抽象为一系列具有代表性的标签。

在电商行业中，构建精准的用户画像对于理解用户需求、优化营销策略及提升用

户满意度具有重要意义。木章将围绕电商用户画像的构建展开论述，从用户标签

体系设计到构建方法，旨在为电商企业提供一套科学、有效的用户画像构建方案。

3.2用户标签体系设计

用户标签体系是构建用户画像的基础，它将用户特征进行分类和归纳，形成

一套具有层次性和结构化的标签集合。以下是电商用户标签体系的设计要点：

（1）基本属性标签：包括年龄、性别、地域、职业等，用于描述用户的基

本特征。

（2）消费行为标签：包括购买频次、购买金额、偏好品类、购物渠道等，

反映用户在电商平台的消费习惯。

（3）兴趣爱好标签：包括用户关注的品牌、喜欢的风格、兴趣爱好等，用

于挖掘用户潜在需求c

（4）社交属性标签：包括用户在社交媒体的活跃度、影响力、人脉关系等,

有助于了解用户的社交需求。

（5）心理特征标签：包括用户的性格、价值观、消费观念等，有助于深入

分析用户的心理需求。

3.3用户画像构建方法

用户画像构建方法主要包括以下步骤：

（1）数据收集：通过电商平台、第三方数据源等多渠道收集用户数据，包

括用户的基本信息、行为数据、社交数据等。

（2）数据预处理：对收集到的数据进行清洗、去重、归一化等处理，提高

数据质量。

（3）特征工程：从原始数据中提取用户特征，如利用机器学习算法进行用

户聚类、关联规则挖掘等，具有代表性的用户标签。

（4）标签权重设置：根据用户标签的重要性，为不同标签设置权重，以区

分用户在不同维度上的需求。

（5）用户画像：结合用户标签体系，将用户特征进行整合，用户画像。

（6）画像更新与优化：定期收集用户数据，更新用户标签，优化用户画像,

保证其与用户实际需求保持一致。

通过以上方法，电商企业可以构建出精准、全面、动态的用户画像，为后续

的大数据营销策略制定提供有力支持。

第4章电商用户行为分析

4.1用户行为数据采集与处理

为了深入了解电商用户的行为特征，首先需要采集并处理用户在电商平台上

的各类行为数据。本节将从数据采集、数据预处理和数据清洗三个方面展开论述。

4.1.1数据采集

在数据采集阶段，主要关注以下几类用户行为数据：

（1）用户基本信息：包括年龄、性别、地域、职业等。

（2）用户浏览行为：浏览商品、浏览页面、搜索商品等。

（3）用户互动行为：收臧商品、关注店铺、加入购物车等。

（4）用户购买行为：下单、支付、评价等0

（5）用户反馈与建议：通过问卷调查、用户访谈等方式收集。

4.1.2数据预处理

采集到的用户行为数据需要进行预处理，主要包括以下几个方面：

（1）数据清洗：去除重复、错误、不完整的数据。

（2）数据整合：将不同来源、格式的数据统一整合。

（3）数据规范化：对数据进行标准化处理，如将时间统一为UTC时间等。

（4）数据脱敏：对敏感信息进行脱敏处理，保护用户隐私。

4.1.3数据存储与管理

对处理后的用户行为数据进行存储和管理，便于后续的分析与应用。可选用

以下方法：

（1）关系型数据库:如MySQL、Oracle等。

（2）分布式存储:如Haduop、Spark等。

（3）数据仓库：如AmazonRedshift>GoogleBigQuery等。

4.2用户行为分析模型

本节将介绍几种常用的用户行为分析模型，以帮助电商企业深入了解用户行

为特点。

4.2.1RFM模型

RFM模型是一种基于用户购买行为的分析模型，主要包括以下三个维度：

(1)最近一次购买时间(Recency)：反映用户的活跃程度。

(2)购买频率(Frequency)：反映用户的忠诚度。

(3)购买金额(Monetary)：反映用户的消费能力。

4.2.2用户画像模型

用户画像模型是基于用户基本属性、行为特征等多维度数据的综合分析模

型。主要包括以下步骤：

(1)确定用户特征：如年龄、性别、地域、职业等。

(2)构建用户标签：根据用户行为数据，为用户贴上各类标签。

(3)分析用户群体：将具有相似特征的用户划分为同一群体。

4.2.3路径分析模型

路径分析模型用于分析用户在电商平台上的浏览路径，了解用户行为规律C

主要包括以下步骤：

(1)获取用户浏览行为数据。

(2)构建用户浏览路径图。

(3)分析路径中的关键节点和转化率。

4.3用户行为分析与营销应用

本节将探讨如何将用户行为分析应用于电商营销策略中。

4.3.1用户分群

根据用户行为分析结果，将用户划分为不同群体，实现精准营销。

4.3.2个性化推荐

基于用户行为数据，为用户提供个性化商品推荐，提高转化率。

4.3.3用户留存策略

分析用户行为数据，制定相应的留存策略，提高用户活跃度和忠诚度。

4.3.4用户价值评估

结合用户行为数据，评估用户价值，为企业制定相应的营销策略提供依据。

4.3.5营销活动优化

通过分析用户行为数据，优化营销活动方案，提高活动效果。

第5章个性化推荐系统

5.1推荐系统概述

个性化推荐系统作为电商行业大数据营销的关键技术之一，旨在解决信息过

载问题，为用户提供与其兴趣和需求相匹配的商品或服务。通过分析用户行为数

据，挖掘用户潜在需求，推荐系统能够有效地提高用户体验、促进销售和增强用

户忠诚度。

5.2推荐算法介绍

推荐算法是推荐系统的核心，主要包括以下几种类型：

（1）基于内容的唯荐算法：通过分析商品特征和用户偏好，为用户推荐与

其历史兴趣相似的商品。主要算法有：文本分类、标签推荐、基于内容的协同过

滤等。

（2）协同过滤推荐算法：根据用户历史行为数据，挖掘用户之间的相似度

或商品之间的相似度，从而为用户推荐商品.主要算法有：用户基于协同过滤、

物品基于协同过滤、模型协同过滤等。

（3）混合推荐算法：结合多种推荐算法的优势，提高推荐效果。例如，将

基于内容的推荐与协同过滤推荐相结合，既能考虑用户兴趣，又能利用用户行为

数据进行推荐。

（4）深度学习推荐算法：利用深度学习技术提取用户和商品的深层次特征,

提高推荐准确度。常见算法有：神经网络协同过滤、循环神经网络推荐、卷积神

经网络推荐等。

5.3个性化推荐系统设计与实现

个性化推荐系统的设计与实现主要包括以下几个步骤：

（1）数据预处理；收集用户行为数据、商品特征数据等，进行数据清洗、

去重、缺失值处理等操作，为后续推荐算法提供高质量的数据。

（2）特征工程：根据业务需求，提取用户、商品、上下文等多维度特征，

进行特征处理和编码，为推荐算法提供输入。

（3）推荐算法选择与实现：根据业务场景和需求，选择合适的推荐算法，

并进行算法实现和优化。

（4）推荐系统架构设计：设计推荐系统的整体架构，包括数据层、算法层、

服务层和应用层等。

（5）推荐结果评估与优化：通过离线评估和在线评估方法，评估推荐系统

的效果，针对存在的问题进行优化。

（6）推荐系统部署与维护：将推荐系统部署到生产环境，进行实时推荐服

务，并持续优化和更新推荐算法，以适应不断变化的用户需求和业务场景。

通过以上设计与实现步骤，个性化推荐系统能够为电商行业提供精准、高效

的大数据营销支持，助力企业提升销售业绩和用户满意度。

第6章大数据营销策略制定

6.1营销目标与战略

6.1.1营销目标设定

在本章节中，我们将基于电商行业的大数据分析，设定具体、可衡量、可达

成、相关性强及时限性的营销目标。这些目标包括但不限于以下方面：

提高客户转化率：通过精准营销，提高目标客户群的购买转化率C

增加客户生命周期价值：提升客户满意度，延长客户在平台上的购物周期。

扩大市场份额：针对竞争对手，制定有针对性的市场策略，提高市场占有

率。

6.1.2营销战略规划

基于以上营销目标，我们制定以下战略：

数据驱动的个性化营销：利用大数据分析，深入了解客户需求，实现个性

化推荐和营销。

品牌营销：通过打造晶牌形象，提升品牌知名度和美誉度，吸引目标客户

群。

精准定位：根据用户行为、兴趣等特征，进行精准定位，实现精细化运营。

6.2营销策略制定方法

6.2.1数据挖掘与分析

收集并整合多渠道数据，包括用户行为数据、消费数据、社交媒体数据等。

运用数据挖掘技术，如聚类分析、关联规则挖掘等，挖掘潜在客户群体和

市场需求。

6.2.2营销组合策略

产品策略：根据市场需求，优化产品组合，满足不同客户需求。

价格策略：通过大数据分析，制定动态定价策略，提高利润率。

促销策略：结合用户行为数据，制定有针对性的促销活动，提高用户参与

度。

渠道策略：整合线上线下渠道，实现全渠道营销，扩大市场覆盖。

6.3营销策略优化与调整

6.3.1营销效果监测

建立营销效果监测体系，实时跟踪营销活动效果，包括转化率、ROI等指

标。

定期分析营销数据，评估营销策略的有效性，为优化调整提供依据。

6.3.2营销策略优化

根据营销效果监测结果，调整营销策略，如优化推荐算法、调整广告投放

策略等C

结合市场动态和用户需求，持续创新营销手段，提升营销效果。

6.3.3营销策略调整

针对不同客户群体和市场需求，灵活调整营销策略，以适应市场变化。

建立快速响应机制，对市场反馈及时作出调整，保证营销策略的有效性。

第7章营销活动策划与实施

7.1营销活动类型与策划要点

7.1.1营销活动类型

（1）节日促销活动：利用传统节H、电商大促等时间节点，推出主题促销

活动，吸引消费者关注和购买。

（2）会员专享活动：针对会员用户，提供专属优惠、礼品、服务等，提升

会员忠诚度。

（3）新品上市活动：通过推出新品，结合线上线下柒道进行宣传和推广，

增加新品曝光度。

（4）联合营销活动：与其他品牌或企业合作，共同举办营销活动，扩大品

牌影响力。

（5）互动营销活动：通过举办有奖竞猜、用户投票、话题讨论等形式，提

高用户参与度和粘性。

7.1.2营销活动策划要点

（1）明确活动目标：根据企业战略和市场需求，制定具体的活动目标，如

提升销售额、增加用户量等。

（2）精准定位目标用户：分析目标用户的需求和消费习惯，制定针对性强

的活动方案。

（3）创意设计：结合品牌特点和活动主题，设计具有吸引力的活动形式和

视觉元素。

（4）优惠策略：制定合理的优惠力度和方式，吸引用户参与。

（5）渠道整合：充分利用线上线下渠道，提高活动曝光度和参与度。

（6）数据分析：对活动过程和结果进行数据跟踪，为活动优化提供依据。

7.2营销活动实施流程

7.2.1活动筹备

（1）制定详细的活动策划方案，明确活动时间、地点、主题等要素。

（2）组织相关部门和团队，明确职责分工，保证活动顺利进行。

（3）准备活动所需物料，如优惠券、礼品、宣传海报等。

7.2.2活动推广

（1）利用社交媒体、自媒体、短信等渠道，提前进行活动预热。

（2）在活动期间，加大推广力度，提高活动曝光度和参与度。

（3）邀请网红、KOL等具有影响力的人物参与活动，扩大活动影响力。

7.2.3活动执行

（1）保证活动线上线下同步进行，提高用户体验。

（2）实时监控活动数据，对异常情况及时处理。

（3）根据活动进展，调整活动方案和优惠策略。

7.2.4活动结束

（1）发布活动总结报告，分析活动效果和不足之处。

（2）对参与活动的用户进行满意度调查，收集反馈意见。

7.3营销活动效果评估与优化

7.3.1评估指标

（1）销售指标：如销售额、订单量、客单价等。

（2）用户指标：如新增用户、活跃用户、用户留存率等。

（3）传播指标：如活动曝光度、参与度、传播度等。

7.3.2优化策略

（1）根据活动数据分析，，调整活动方案和优惠策略。

（2）优化活动策划和执行流程，提高活动效率。

（3）针对用户反馈，改进活动体验，提升用户满意度。

（4）持续关注行业动态和竞品活动，借鉴优秀经验，不断创新。

第8章大数据营销渠道拓展

8.1多元化营销渠道布局

8.1.1线上线下融合

在电商行业，大数据营销的渠道拓展首先应关注线上线下融合。通过对用户

数据的深入挖掘，实现线上营销活动与线下实体店铺的有效互动，提高用户购物

体验。具体措施包括：利用大数据分析用户消费行为，为线下实体店提供精徒的

货品推荐；通过线上活动引流至线下门店，提高实体店销售额。

8.1.2移动端与PC端协同

移动互联网的快速发展，电商企业需重视移动端与PC端的协同营销。通过

大数据分析用户在不同设备上的行为特点，制定针对性的营销策略。例如：优化

移动端界面设计，提高用户在移动端的购物体验；针对PC端用户，推出更多优

惠券和活动，提高用户粘性。

8.1.3社交电商平台拓展

借助大数据分析，挖掘社交电商平台的潜力，实现营销渠道的拓展。例如：

在抖音等社交平台上开展营销活动，通过大数据分析用户喜好，实现精准推送；

与社交电商平台合作，共享用户数据，提高营销效果。

8.2跨界合作与营销

8.2.1跨界合作模式摸索

电商企业可通过跨界合作，拓展大数据营销渠道。例如：与影视、动漫、游

戏等行业合作，推出联名产品，借助双方品牌影响力，提高市场占有率；与物流

企业合作，通过大数据优化配送路线，降低运营成本。

8.2.2跨界营销策略制定

结合大数据分析，制定跨界营销策略。例如：针对目标用户群体，推出定制

化的联名产品；通过数据分析，精准推送跨界合作活动，提高用户参与度。

8.2.3跨界合作风险防控

在进行跨界合作时，需关注风险防控。通过大数据分析合作方的信誉、市场

表现等，保证合作顺利进行。同时建立风险预警机制，对合作过程中可能出现的

问题进行预测和应对。

8.3社交媒体营销策略

8.3.1精准定位目标用户

利用大数据分析社交媒体用户行为，精准定位目标用户。例如：通过用户在

社交媒体上的互动、点赞、评论等行为，分析用户喜好，推送相关产品信息。

8.3.2KOL营销策略

结合大数据，筛选合适的意见领袖（KOL）进行合作.通过分析KOL的粉丝

群体、影响力等，制定针对性的营销策略。同时关注KOL营销效果，不断优化合

作模式。

8.3.3营销活动策划

利用大数据分析用户参与度，策划有针对性的社交媒体营销活动。例如：推

出限时抢购、优惠券发放等活动，吸引用户参与；通过数据分析，优化活动规则，

提高转化率。

8.3.4品牌形象塑造

在社交媒体上，通过大数据分析用户对品牌的认知，塑造良好的品牌形象。

例如：关注用户在社交媒体上的口碑传播，及时调整品牌策略；通过数据分析，

优化品牌宣传内容，提升品牌知名度。

第9章大数据营销风险管理

9.1营销风险识别与评估

9.1.1风险识别

在电商行业的大数据营销过程中，风险识别是首要环节。本节主要从以下几

个方面进行风险识别：

（1）市场风险：包括消费者需求变化、竞争对手策略调整等；

（2）数据风险：数据质量、数据完整性、数据真实性等方面的问题；

（3）技术风险：大数据分析技术、算法模型等可能存在的不足；

（4）法律风险：法律法规、政策变动对大数据营销的影响；

（5）操作风险：营销活动实施过程中可能出现的人员、流程、系统等问题。

9.1.2风险评估

对识别出的风险进行定性和定量分析，评估其对大数据营销目标的影响程

度。主要包括：

（1）风险概率：分析各类风险发生的可能性；

（2）风险影响：评估风险对营销目标的具体影