本科市场营销专业《智能营销：理论迭代与实战重构》教学设计

本科市场营销专业《智能营销：理论迭代与实战重构》教学设计一、课程基本信息与定位【重要】本课程系为大学本科市场营销专业三年级学生开设的专业核心课，亦可作为工商管理类其他专业硕士研究生的选修课进行拓展。课程开设于第六学期，此时学生已完成《管理学》、《市场营销学》、《消费者行为学》等前序课程的学习，掌握了营销学的基本概念与经典理论框架。【基础】在此基础上，本课程旨在引导学生直面数字化、智能化时代的营销变革，深度解析新一代营销学文献的核心观点，系统重构营销知识体系，并以前瞻性视野探索人工智能（AI）、大数据、可持续发展等前沿趋势对营销实践的深刻影响。课程共计32学时，其中理论讲授20学时，案例研讨与实战模拟12学时，致力于培养具备批判性思维、跨界整合能力与伦理意识的创新型营销人才。二、课程课标分析（一）课程性质与任务【重要】本课程是一门兼具理论深度与实践广度的“高阶融合”课程。其核心任务并非简单复述经典理论，而是引导学生在回顾经典的基础上，批判性地审视其在数字时代的适用性与演变路径。课程将系统引入《新时代市场营销教程》、《人工智能营销（第二版）》等前沿文献的核心观点，将“大数据驱动”、“人工智能生成内容（AIGC）”、“可持续营销（ESG）”、“社交媒体营销”等全新变量植入传统的营销分析框架13。通过对营销环境、消费者洞察、营销战略（STP）以及营销组合（4P）的逐一解构与重构，培养学生运用新理论、新工具解决复杂商业问题的能力，使其能够适应并引领未来营销实践的变革。（二）课程目标设计1.【基础】知识目标：深入理解数字时代营销环境的结构性变化；系统掌握基于大数据的消费者洞察方法与模型；精准把握人工智能在营销全链路（从调研到服务）中的应用场景与原理；熟悉可持续营销（ESG营销）、社交媒体营销等新兴领域的理论框架。2.【重要】能力目标：能够运用数字化工具（如舆情监测、用户画像分析）进行市场机会识别与评估；能够结合AI技术（如生成式AI）进行营销创意开发、内容制作与策略优化；具备设计并评估全渠道营销活动的能力；能够批判性分析前沿营销案例，形成独立见解并提出策略建议。3.【非常重要】素养目标：树立科技向善的价值观，审慎对待数据隐私与算法伦理；培育在不确定环境下进行战略决策的创新思维与系统思维；增强对本土品牌国际化、绿色化发展的认同感与责任感37。三、学情分析【基础】授课对象为本科三年级学生，他们已经具备了基础的营销理论知识，对经典4P框架和SWOT分析等工具较为熟悉。然而，【难点】其一，学生所掌握的知识体系多为“稳态”环境下的经典模型，对于如何应对瞬息万变的数字化、智能化商业环境，普遍存在“理论失灵”的困惑。其二，学生对各类新媒体营销、AI营销工具有感性的使用体验，但缺乏将其升华为系统性方法论的能力，呈现出“知其然，不知其所以然”的状态。其三，学生对营销伦理、算法偏见等深层次议题关注不足，技术理性与人文关怀的融合亟待加强。四、教学内容体系重构【重要】本课程打破传统“章节式”教材结构，借鉴武汉大学基于MOA（动机机会能力）框架的“三位一体”教学模式以及《人工智能营销》的“知识树”向“问题树”进阶的思路，将教学内容重构为四大模块23。（一）基石模块：营销范式的根本性变革（4学时）1.【基础】定义的重塑：从科特勒的营销4.0（数字化转型）到营销5.0（数智化营销）及营销6.0（沉浸式体验营销）的演进脉络3。解析“生成式AI”作为新生产要素如何嵌入营销价值链（研产销服）。2.【重要】环境的深度扫描：超越传统的PEST分析，引入“政策技术社会伦理”四维扫描框架。重点解读国家“人工智能+”行动等顶层设计对行业营销实践的指引3。深度剖析数字化环境中的“算法黑箱”与数据壁垒。（二）洞察模块：数智时代的消费者与市场（6学时）1.【高频考点】消费者行为模型迭代：对比传统AIDA模型与数字化时代的消费者旅程（如5A模型），探讨碎片化、场景化、即时化的消费决策路径。引入“情感人工智能”进行消费者情绪语义挖掘的方法3。2.【热点】大数据驱动的市场细分（STP）：讲解如何利用用户画像、RFM模型、LBS数据等工具进行动态、精准的市场细分与定位。分析AI在预测用户行为（如购买意向、流失预警）中的应用。（三）重构模块：从4P到AI4P（10学时）本模块为课程核心，逐一解构经典4P在AI时代的演变。1.【难点】产品与品牌（AIProduct）：AI如何驱动新产品开发（如C2M反向定制）与产品测试。数字化时代的品牌资产管理，数字人代言、智能体交互对品牌体验的重塑3。2.【重点】定价策略（AIPrice）：影响数字化定价的多维因素（动态供需、用户画像、竞争博弈）。介绍基于算法的动态定价、个性化定价及订阅模式等创新策略1。3.【重点】渠道变革（AIPlace）：全渠道营销的整合逻辑。数字化分销渠道的设计与管理，社交电商、直播电商、兴趣电商的渠道特征与运营规则。供应链的数字化变革与智慧物流。4.【热点】促销与沟通（AIPromotion）：生成式AI在广告文案创作、短视频生成、数字人直播中的应用实践。精准广告投放的逻辑（程序化购买、RTB竞价）。KOL与KOC的筛选与效果评估体系。社交媒体营销的内容策略与社群运营45。（四）升维模块：可持续营销与伦理边界（2学时）1.【重要】ESG营销：绿色产品、低碳传播与企业社会责任（CSR）营销的内涵与实践。分析消费者对“漂绿”行为的识别与反感1。2.【非常重要】伦理与边界：AI营销的伦理挑战（算法偏见、信息茧房、数据隐私）。引导学生探讨“科技向善”在营销中的应用，建立负责任的营销价值观39。五、教学实施过程（核心篇幅）本课程实施“课前预习课中深研课后实战”的三段式闭环教学流程，每单元以此模式展开。（一）课前启动：基于问题的文献预习【基础】教师提前一周通过教学平台发布预习任务包。任务包包含：精选的核心文献章节（如《人工智能营销》中关于生成式AI在广告中应用的论述）、一个引导性问题（如“若你是某美妆品牌市场总监，你将如何利用AI设计一款新品并推向市场？”）、以及一个35分钟的微课视频，概览本次课的核心概念。学生需带着问题阅读文献，并在线提交一个初步想法或一个疑问。这一环节旨在将外部学习压力转化为内在探索动机，为课堂深度研讨做好准备2。（二）课中深研：问题导向的互动探究（以“AI重构促销策略”为例，2学时）1.第一阶段：概念锚定与情境导入（20分钟）【重点】教师首先简要回顾本次课的核心知识点，如“AIGC”、“程序化购买”、“品效合一”等术语的精确定义，确保所有学生处于同一认知起跑线。随后，展示一个极具冲突感的商业情境：例如，某新消费茶饮品牌准备为夏季新品做推广，预算有限，面对传统媒体、头部主播、KOL矩阵和AI生成广告等多种选择，该如何决策？此情境直接切入本次课要解决的核心难题。2.第二阶段：小组研讨与方案淬炼（40分钟）【重要】学生以56人小组为单位，围绕预习问题和课堂新情境展开研讨。在此过程中，教师巡场，扮演“顾问”角色，引导学生调用预习的文献理论，而非凭空臆想。例如，要求学生论证为何选择某一渠道，理论依据是什么？AI工具在此能发挥什么具体作用？各小组需在规定时间内，用一张图或一个简要大纲勾勒出初步策略方案。这个环节体现了“做中学”的建构主义学习理念，让学生在与同伴的互动和观点的碰撞中，主动建构知识9。3.第三阶段：成果展示与深度交锋（30分钟）【热点】随机抽取23个小组上台展示其方案（5分钟/组）。展示结束后，进入“交锋环节”：台下其他小组和教师担任“专家评审团”，针对方案的理论依据、数据来源、伦理风险等进行提问甚至质疑。例如，当一个小组提出利用AI进行个性化推送时，台下学生可能追问：“这会不会侵犯用户隐私？”“如果算法只推送用户喜欢的内容，形成信息茧房，品牌有没有社会责任？”这种基于同行的形成性评价，不仅检验了方案的可行性，更将讨论引向伦理与社会价值的深层维度2。4.第四阶段：总结升华与模型精讲（30分钟）【非常重要】教师针对学生的方案展示和交锋中的焦点问题，进行系统性总结和理论升华。此时不再是照本宣科，而是有的放矢。例如，结合各小组方案的优劣，精讲“AIGC在广告创意中的应用流程”、“如何构建基于数据的促销效果评估体系”、“个性化营销与用户隐私的边界在哪里”等关键知识点。这种“按需供给”的讲授，将碎片化的讨论整合进严谨的学术框架中，实现从实践回归理论的认知飞跃。（三）课后实战：全流程项目实训【重要】本课程摒弃传统的名词解释或简答题作业，代之以为期一学期的贯穿式小组实战项目。项目选题要求“真题真做”，鼓励学生对接校企合作资源，或围绕真实企业的真实需求展开。以“某本土新能源汽车品牌的AI营销策划”项目为例，其实训流程如下：1.第一阶段（对应基石与洞察模块）：学生团队需完成一份基于大数据（如懂车帝、汽车之家等平台的公开数据）的行业与消费者洞察报告，识别目标客群的偏好与未被满足的需求。2.第二阶段（对应重构模块）：团队需运用课堂所学，利用AI工具（如文心一言、Midjourney等，强调工具的目的性）生成营销创意（如广告语、宣传海报初稿）、规划全渠道推广方案（包括线上精准投放、线下体验活动、社群运营等），并拟定一个包含伦理审查点的实施计划。3.第三阶段（对应升维模块）：在策划案中必须包含“可持续营销”与“伦理风险评估”章节，例如，如何向消费者传递品牌的环保理念？AI互动中如何确保数据安全？【高频考点】项目最终成果需以正式方案书和结项路演形式呈现，邀请企业导师参与评审8。整个实训过程倒逼学生跑通“数据获取洞察生成策略制定创意执行评估优化”的完整闭环，真正将知识转化为解决复杂问题的能力。这种实训设计不仅强化了知识应用，更在模拟真实商业决策中，锤炼了学生的职业道德与价值判断能力3。六、教学评价体系创新【重要】本课程建立多元化、过程性的评价体系，彻底改变“一考定音”的模式。1.【基础】过程性评价（占比40%）：包括课前预习问题提交的质量（10%）、课堂小组研讨与展示的参与度与贡献度（20%，包含组内互评与组间互评）、课堂交锋环节的提问质量（10%）。同行评价的引入，有效提升了学生的课堂参与感和责任感2。2.【重点】终结性评价（占比60%）：即贯穿学期的实战项目成果。评价维度包括：市场洞察的深度与准确性（15%）、策略方案的逻辑性与创新性（20%）、AI工具与方法应用的合理性（10%）、对伦理议题的关注与应对（5%）、最终路演表现与答辩能力（10%）。此评价标准将知识与技能、过程与方法、情感态度与价值观有机融合。七、课程资源配置与教学反思（一）教学资源【基础】课程不指定单一教材，而是提供核心阅读文献库。核心阅读文献包括：1.赵书虹主编.《新时代市场营销教程》.高等教育出版社，2025年.12.贺爱忠,聂元昆,王峰主编.《人工智能营销（第二版）》.北京大学出版社，2025年.33.郑宇婷,陈章旺.《数字营销与电商运营》.清华大学出版社，2025年.44.黄敏学等.ATrinityTeachingModeGroundedintheMOAFramework:InsightsfromWuhanUniversity‘sInternetMarketingCourse.FrontiersofDigitalEducation,2025.25.此外，教学平台定期更新行业研报、前沿学术论文、国内外最新营销案例库（文字与视频）以及AI工具操作指南。（二）教学环境支持【重要】课程教学在具备投屏、白板功能的智慧教室进行，确保小组研讨的物理空间灵活性。课后，利用学习通/Canvas等平台建立课程社区，持续分享资源、组织线上讨论、收集项目进展。特别地，课程引入部分AI工具的试用账号，让学生在“玩中学”，亲身体验技术如何