大数据营销

对大数据营销感兴趣的人群

5.0 (个评分) 234人学习

初级 13课时 2小时13分钟 2019/09/19更新

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适合人群:

学生

课程目标:

对大数据营销感兴趣的人群

课程简介:

本课程从三个部分帮助您认识、学习和实践大数据营销。


第一部分,大数据营销入门,旨在使读者多面而准确地认识大数据。通过展现数据科学发展的路径,建立大数据和其他数据科学的联系,区分大数据的特点。创造性地提出大数据营销的概念,从应用领域到常用分析手段、再到建立常规分析流程。


第二部分,传统营销的大数据革新。整个内容围绕开展市场营销活动的整个过程展开。在传统营销理论的框架内,引入数据技术革新营销方式和方法,便于传统营销从业人员和接受了基础营销教育的管理学科学生理解和应用。有具体步骤的操作方法,实操性强。


第三部分,营销新领域的大数据应用。对于个性化营销、跨界营销和电商平台的数据营销等近年新的营销话题和营销手段,通过影响力的案例,解析大数据在其中的应用。


备注:本课程不提供学习下载资料。

大数据营销 宣传图.jpg


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课程大纲-大数据营销

  • 第1章 大数据技术发展 (15分钟 1节)

  • 1-1

    大数据技术发展 "大数据就是在常用的硬件环境和软件工具的条件下,无法在其用户群体可以承受的时间内范围内,进行采集、管理和处理的数据集合。大数据描述了多结构化数据的高度可扩展集成、存储和分析的方法和技术。 "

    [15:52]
  • 第2章 大数据特点(1) (13分钟 1节)

  • 2-1

    大数据特点(1) "大数据特点:1.依赖计算设备: Moore’s Law、移动设备、社交网络、云计算;2.数据积累:体量、速度、多样性;3.集中性:硬件设备、软件技术、开源、商务"

    [13:28]
  • 第3章 大数据特点(2) (13分钟 1节)

  • 3-1

    大数据特点(2) "大数据特点:1.依赖计算设备: Moore’s Law、移动设备、社交网络、云计算;2.数据积累:体量、速度、多样性;3.集中性:硬件设备、软件技术、开源、商务"

    [13:20]
  • 第4章 大数据营销概念 (7分钟 1节)

  • 4-1

    大数据营销概念 "大数据营销亦被称为数据驱动营销,就是利用大数据技术从具有低价值密度的海量数据集合中,深度挖掘、准确分析,进而获得巨大的商业价值。 "

    [07:48]
  • 第5章 大数据营销应用领域 (7分钟 1节)

  • 5-1

    大数据营销应用领域 "大数据营销亦被称为数据驱动营销,就是利用大数据技术从具有低价值密度的海量数据集合中,深度挖掘、准确分析,进而获得巨大的商业价值。 "

    [07:24]
  • 第6章 在消费者购买决策过程中的应用(1) (7分钟 1节)

  • 6-1

    在消费者购买决策中的应用(1) 正在革新营销和销售的六大方向 价格策略和优化定价;客户主导的营销和销售;提高营销人员的能力;客户响应能力和洞察力;智能嵌入的新媒体营销;长期的营销战略

    [07:24]
  • 第7章 在消费者购买决策过程中的应用(2) (9分钟 1节)

  • 7-1

    在消费者购买决策过程中的应用(2) "正在革新营销和销售的六大方向 价格策略和优化定价;客户主导的营销和销售;提高营销人员的能力;客户响应能力和洞察力;智能嵌入的新媒体营销;长期的营销战略"

    [09:48]
  • 第8章 在消费者购买决策过程中的应用(3) (8分钟 1节)

  • 8-1

    在消费者购买决策过程中的应用(3) "正在革新营销和销售的六大方向 价格策略和优化定价;客户主导的营销和销售;提高营销人员的能力;客户响应能力和洞察力;智能嵌入的新媒体营销;长期的营销战略"

    [08:59]
  • 第9章 在消费者购买决策过程中的应用(4) (12分钟 1节)

  • 9-1

    在消费者购买决策过程中的应用(4) 选填,最多不能"正在革新营销和销售的六大方向 价格策略和优化定价;客户主导的营销和销售;提高营销人员的能力;客户响应能力和洞察力;智能嵌入的新媒体营销;长期的营销战略" 超过550字

    [12:21]
  • 第10章 解读TARGET(答案揭晓) (6分钟 1节)

  • 10-1

    解读TARGET(答案揭晓) "正在革新营销和销售的六大方向 价格策略和优化定价;客户主导的营销和销售;提高营销人员的能力;客户响应能力和洞察力;智能嵌入的新媒体营销;长期的营销战略"

    [06:54]
  • 第11章 大数据营销分析的流程 (6分钟 1节)

  • 11-1

    大数据营销分析的流程 大数据业务分析流程:1.理解业务需求;2.数据采集和存储;3.数据库准备和处理;4.数据分析;5.形成数据报告;6.应用和反馈

    [06:07]
  • 第12章 数据科学基础 (12分钟 1节)

  • 12-1

    数据科学基础 以R语言软件为基础,介绍R语言使用方法,如何进行数据分析和预测。

    [12:06]
  • 第13章 大数据技术应用实例 (12分钟 1节)

  • 13-1

    大数据技术应用实例 以R语言软件为基础,介绍R语言使用方法,如何进行数据分析和预测。

    [12:13]

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