(5年高职)零售数字化营销教学课件汇总完整版电子教案全书课件(最新)

1、零售数字化营销第一章：零售数字化营销概述学习目标【知识目标】了解数字化技术对零售营销的影响；了解零售企业数字化改造的现状；了解数字化营销的人员配置；熟悉零售数字化营销的基础理论；熟悉零售数字化营销的数据基础；熟悉零售数字化营销的知识领域；了解零售数字化营销的主要职责。【能力目标】能够判断相关零售企业数字化营销的发展阶段；能够从整体架构的角度对零售企业数字化营销提出建议。【知识体系】讨 论什么是营销？讨 论什么是数字化营销？讨 论什么是零售数字化营销？目 录第一部分 零售数字化营销的历史与条件第二部分 零售数字化营销的基本架构数字化营销的发展历史交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法

2、分组分析法结构分析法平均分析法直复营销：数字化营销的萌芽；数据库营销：数字化营销的初级阶段；数字化营销：进入大数据时代的精准营销阶段。零售数字化技术对零售营销的影响交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法从导购员售卖到顾客自选的业态变革从全渠道经营到零售数字化的变革1.信息技术带来的全渠道变革2.零售运营数字化变革零售数字化的关键是什么？交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法我国零售企业数字化改造现状与阶段交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法一、我国零售企业数字化改造现

3、状二、我国零售企业数字化改造的阶段1.概念期（2012-2015），本阶段驱动力主要是大数据概念炒作、BI系统和市场竞争，用户占整体市场（GMV）不足10%；2.探索期（2016-2018），人工智能接力，本阶段驱动力主要是资本、市场教育、拥有成功经验的初创公司、成功案例，用户占整体市场（GMV）的10%30%；3.快速发展期（2019-2021），本阶段驱动力主要是算法&工具、复合型人才、行业整合，用户占整体市场（GMV）约30%50%；4.发展成熟期（2022年后），本阶段驱动力主要是算法、数据、场景、法律的健全，用户占整体市场（GMV）将会大于50%。我国零售企业数字化改造的条件交叉分析

4、法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法一、内部条件1.公司最高层的愿景、思维和决心2.公司中高层的认知水平和执行力3.流程的必要重构和调整二、外部条件1.全量和广域数据2.外部推动者和合作者3.简便易用的智能工具数字化营销的人员配置交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法分组分析法结构分析法平均分析法数据策略师营销分析师系统工程师数据挖掘师数据质量专员数据库管理员目 录第一部分 零售数字化营销的历史与条件第二部分 零售数字化营销的基本架构零售数字化营销的基本架构交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法商业目标主要职责知识

5、领域基础理论数据基础数字化营销的基础理论交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法客户关系管理；客户生命周期管理；销售漏斗模型；顾客行为研究。数字化营销的理论基础：经营中心交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法 CRM系统的思维导图数字化营销的理论基础：生命周期交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法会员生命周期演化数字化营销的理论基础：销售漏斗模型交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法传统营销的销售漏斗模型数字化营销的理论基础：销售

6、漏斗模型交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法 某行业不同营销方式的反馈平均值营销形式可追踪的反馈形式反馈平均值短信打开短信中的链接拨打短信中的电话不足1%直邮拨打直邮上的电话不足1%电子邮件打开邮件10%点击邮件里的URL3%会议接受邀请参加线上线下会议0.1%0.3%数字化营销的理论基础：行为数据交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法顾客线下线上购物行为链数字化营销的数据基础交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法零售企业的数据基础：单一功能软件数据阶段；系统集成应用

7、数据阶段；互联网化的数据应用阶段。数字化营销的知识领域交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法统计学知识；零售营销业务知识；IT技术。数字化营销的主要职责交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法市场研究：结合内外部数据帮助企业制定战略方向；营销策略：利用数据将企业战略落地到营销策略；商业智能：通过数据模型和可视化帮助在业务层面进行商业决策；营销执行：利用客户数据提升营销效率。从炮兵到雷兵交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法 数据营销在传统CRM营销和数字营销中的对比数字化

8、营销的商业目标交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法数字驱动营销带来降本增效；数字驱动业务带来经营革命；用数据科技构建零售商与消费者的命运共同体。时间10-1212-1414-1616-1818-2020-22客流量68132162223188172成交量203542463232接待时间190380434680508400成交时间158300260300280275成交率29.4%26.5%25.9%20.6%17.0%18.6%平均接待时间2.82.92.73.02.72.3平均成交时间7.98.66.26.58.88.6员工数335555实际需要员

9、工234643时段营业额2580.056219.515619.216108.145449.113368.71第二章：数据中台打造讨 论要收集哪些营销数据？讨 论如何收集营销数据？讨 论什么是数字中台？知识体系数据中台打造数据和数据中台数据中台从数据到大数据“大数据”数据中台理念的理念零售企业数据架构数据架构数据收集技术数据种类和来源种类及来源数据收集技术的技术客户识别技术客户识别技术数据治理数据存储数据治理与存储技术存储技术学习目标【知识目标】了解零售企业数据中台打造的原因；熟悉零售企业数据收集的种类和来源；熟悉零售企业营销数据收集的具体方法；熟悉零售企业数据治理和存储的技术。【能力目标】能够

10、为零售企业数据收集确定合适的数据种类和来源；能够为零售企业选择合适的数据收集方法并与相关技术企业对接；能够进行简单的零售企业数据治理并对存储平台提出建议。【导入案例】请阅读“基于全渠道的菜刀购买”案例五个问题哪些角色知道你要买菜刀数据收集技术这些角色是如何识别你的客户识别技术不同商家的数据是如何被其他商家获知的数据的生态圈这些角色是如何知道你的需求的客户分析应用技术在购买过程中，企业是如何影响你的营销接触技术 企业开始愿意连通不同数据源，形成平衡内外部资源的数字化营销应用生态圈，打造自己的数据中台。第一节 数据和数据中台从“数据”到“大数据”数据是信息的表现形式和载体，信息是对数据的解释，赋予

11、其意义。关系型数据库从“数据”到“大数据”大数据时代数据的计量单位已经从位（bit）、字节（B）、千字节（KB）、兆字节（MB）、吉字节（GB）、太字节（TB）等走向了泽字节（ZB），甚至尧字节（YB）。“大数据”不仅指容量大，具备5V特点分别为Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)和Veracity(真实性)，更重要的是在对海量信息数据处理、整合以及分析之后创造的价值。商业价值：对顾客客户的群体细分，它能够针对每个群体实现不同的行动；运用大数据模拟实境，实现新的需求获取和提高回报率；提高大数据在各个部门的共享程度，这样能够提高管理链条

12、和产业链条的投入回报率；实现商业模式以及产品和服务的创新。数据中台数据中台的概念由阿里巴巴首次提出，建设目标是为了高效满足前台数据分析和应用的需求。数据中台是涵盖了数据资产、数据治理、数据模型、垂直数据中心、全域数据中心、萃取数据中心、数据服务等多个层次的体系化建设方法。数据中台的优势1.数据汇聚，承上启下交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法分组分析法结构分析法平均分析法数据中台的作用，是将数据的价值，从报表的层面，提升到更贴近业务的高度数据中台的优势2.应用导向，推动全局数据中台的作用，是将数据的价值，从报表的层面，提升到更贴近业务的高度。将数据模型、算法服务、数据产品、数据管理以业务场

13、景为核心进行整合，以此为目的打造的数据服务与企业的业务有更强的关联性。数据中台的优势3.技术升级、应用便捷传统数据仓库无论在海量数据处理能力、节点扩展能力、实时计算能力、软件购买和维护成本等诸多方面都无法与当前的大数据平台进行抗衡。目前业内比较典型的就是阿里云数加平台，数加平台基本让数据开发者能够像使用传统数据库一样的使用大数据平台了，所有操作方式都是通过可视化界面进行，大部分的开发都是通过SQL语句来实现。零售企业数据架构零售企业数据中台目前国内大部分零售企业，是以BI为目标，构建现有的数据架构。通过成熟的数据仓库解决方案，将各个业务系统的数据打通，制定核心的KPI指标，并指导业务部门及时响

14、应潜在的业务问题与机会。将各个核心业务系统的数据汇总后，经历数据采集、数据存储、数据处理、数据可视化展现这几个阶段。零售企业数据架构零售企业数据中台数据分位三层。最底层是原始数据层，中间层是基础数据层，最上层是数据应用层。交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法分组分析法结构分析法平均分析法零售企业数据架构交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法分组分析法结构分析法平均分析法第二节 数据收集技术数据收集的种类传统CRM数据主要解决的是“客户是谁”、“客户买过什么东西”的问题，记录的是客户“真实”的信息。交叉分析法综合评价法矩阵关联法分组分析法结构分析法数据种类客户数据类型采集方法客户识别传统C

15、RM数据客户的基本信息客户历史购买信息从客户交易与营销活动中收集姓名、手机号码、电子邮件、身份证号、家庭住址等数字数据各种客户的互联网行为利用营销技术收集浏览器ID（CookieID）、电脑网卡的识别码（MAC）、手机的识别码（手机号、IMEI、安卓ID）等收集的客户行为分类客户基本信息：包括：联系方式，如客户的姓名、电话、微信号、QQ号等；客户属性，如性别、所属城市、收入水平等客户固有属性；连接关系，主要指客户和客户之间的相互关系等。历史购买数据:客户以前的购买记录,包括产品、金额、渠道等。浏览行为数据：客户在不同终端（手机、电脑等）使用不同浏览器或者APP、小程序浏览的数据。搜索行为数据：

16、客户在网站、APP等搜索引擎上的搜索行为。地理行为数据：客户的终端（特别是手机）出现的地理位置，因为手机是随身携带的，可以默认手机的位置就是客户本人的位置，这里包括他在卖场外部的位置数据。卖场行为数据：客户在门店的行动轨迹、滞留时间、接触过的商品等行为记录。电商行为数据：客户在不同电商、团购、020平台上的测览和购买行为。社交行为数据：客户在社交媒体上的一言一行，以及社交媒体上的关系网数据。互联网金融行为数据：在互联网上的借贷行为，以及综合相关教据。得出的信用数据。营销反馈数据:当一个客户收到企业的营销后,是否有一个反馈动作,如打开邮件、到店等。交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法分组分析

17、法结构分析法平均分析法数据收集的来源数据源数据来源数据源归属数据平台典型来源常见数据类型第一方数据内部自身自身CRM数据历史交易数据营销积累数据售后服务数据网站分析数据重点客户业务数据第二方数据外部自身外部社交媒体平台电商平台社交媒体行为数据电商交易数据第三方数据外部外部外部外部供应商客户行为数据客户信用数据其他数据开放数据外部外部外部爬虫数据互联网上可见数据知识拓展航空和酒店行业如何掌握客户？数据收集技术API；DPI；网络爬虫技术；Cookie分析；智能探针技术；摄像头。交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法分组分析法结构分析法平均分析法API应用编程接口API应用程序接口是一组定义、程

18、序及协议的集合，通过 API 接口实现计算机软件之间的相互通信。API 的一个主要功能是提供通用功能集。 API 也是一种中间件，为各种不同平台提供数据共享。开放API(OpenAPI)是服务型网站常见的一种应用，网站的服务商将自己的网站服务封装成一系列API(Application Programming Interface，应用编程接口)开放出去，供第三方开发者使用，这种行为就叫做开放网站的API，如微信。交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法分组分析法结构分析法平均分析法开放API举例：数量、名称、言行交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法分组分析法结构分析法平均分析法DPI深度包检

19、测技术深度包检测技术（Deep Packet Inspection，DPI)是一种基于应用层的流量检测和控制技术，当IP数据包、TCP或UDP数据流通过基于DPI技术的带宽管理系统时，该系统通过深入读取IP包载荷的内容来对OSI七层协议中的应用层信息进行重组，从而得到整个应用程序的内容，然后按照系统定义的管理策略对流量进行整形操作。交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法分组分析法结构分析法平均分析法网络爬虫技术网络爬虫（又名网页蜘蛛，网络机器人），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，是搜索引擎的重要组成。工作原理：互联网上的所有网站，各大搜索引擎都会派出它自己的爬虫程序

20、，然后进入到互联网上去抓取，把抓取到的所有内容存到它的网页内容库里面，通过索引程序做一个索引库。在客户面前的只有一个简单的搜索框，然后客户通过搜索框输入一个关键词，很快找到对应的内容，之后展现出来给客户看。交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法分组分析法结构分析法平均分析法Cookie分析Cookie就是服务器暂存放在你计算机上的一份资料，好让服务器用来辨认你的计算机。当你在浏览网站的时候，Web服务器会先发送一段资料放在你的计算机上，Cookie 会帮你记录在网站上所打的文字或是一些选择。当下次你再光临同一个网站时，Web服务器会先看看有没有它上次留下的Cookie资料，如果有，就会依据C

21、ookie里的内容来判断使用者，送出特定的网页内容给你。交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法分组分析法结构分析法平均分析法Cookie记录的客户行为数据Cookie ID:针对每个Cookie的唯一识别码。用户名：客户登录网站，输入并选择“记住”的用户名。Cookie建立和到期时间：一般Cookie记录的有效期是14天。浏览页面URL：包含客户访问页面的域名、路径、用户名等信息。购物车商品：客户在电商类网站上将其放入购物车，没有马上购买的商品。系统、浏览器、软件信息。交叉分析法综合评价法矩阵关联法分组分析法结构分析法智能探针技术智能探针技术就是利用智能设备商WIFI模块所发出的无线广播信号

22、进行设备的感知。只要一个WiFi设备在WiFi探针的侦听范围内，当这个WiFi设备（无论是终端、路由器或者其他WiFi设备）发送任何一帧（Frame）时，不管是发给谁，探针都能截获，并分析出此帧MAC层与物理层的一些信息。对于周围的WiFi设备来说，探针是透明的。探针不需要与周围的设备有任何交互，其本身不需要发出任何WiFi信号。预测分析法智能探针实际应用客流统计：可以帮助商家实现区域内的人客量的统计及分析，让商家在日常的运营中有数据的支持。WiFi探针可以实现的具体功能有：人客量统计、新老顾客、驻店时长、区域热力图、人群轨迹、来访周期等，形成线下全面的客流数据。精准营销：主要通过采集到的MA

23、C地址与第三方数据，如支付数据、会员数据、线上数据、地理位置等信息相融合，得出客户的完整画像，用于销售过程中的信息支撑，这种技术也是未来新零售的突破，目前实现的公司主要有京东之家、中科爱讯、友盟等。广告投放：主要为实现线下广告的精准投放，线下广告的群体精准度相对于线上投放有质的提升，通过将会员数据、支付数据、消费数据与线上数据的结合，勾画出精准的客户画面，借助海量的APP平台与标签，帮助商家实现广告的精准投放，目前实现的公司主要有壁合科技、ZTM众盟等。交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法分组分析法结构分析法平均分析法智能探针实际应用MAC数据可以同支付数据、会员数据、消费数据、营销数据、

24、地理数据及线上数据做深度的融合，将多维度的数据集成一起勾画出完整的客户画像。第三节 数据治理与存储技术数字化营销的数据治理技术数据标准化；数据清理；数据匹配；数据整合。交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法分组分析法结构分析法平均分析法数据治理数据标准化数据格式（如字符型、数字型等）和定义标准化；非结构数据的结构化；语义分析（Semantic Analysis）来源于美苏争霸，是人工智能（Artificial Intelligence）的一个分支，利用自然语言处理和文本挖掘技术将自然语言、词汇和语句并转化为电脑可以“理解”的数据，让计算机具备文字阅读能力，帮助客户自动化处理海量文本数据，提升

25、文字处理效率和文本挖掘深度，降低人工成本。交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法分组分析法结构分析法平均分析法语义分析交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法分组分析法结构分析法平均分析法“触发词汇”用来判断客户提及的词汇是否与企业的产品销售相关，是否需要继续对这条言论进行研究；“情感词汇”用来定量地判断客户对产品需求的阶段，语义分析不仅能针对文字，甚至已经做到了语音层面 。数据治理数据清理凭借经验对收集的客户数据质量进行评估；通过相关字段的对比了解数据真实度；通过一些工具对数据进行清理，清除数据中的空格、非法字符等；通过测试工具对已经确认格式和逻辑正确的数据进行测试。交叉分析法综合评价法矩

26、阵关联法预测分析法分组分析法结构分析法平均分析法数据治理数据匹配同一个客户出现在同一个企业的多个数据收集渠道中是一个普遍现象，识别这个客户并拼合多个数据源的行为能帮助企业更加精准地了解客户，并且找到更加精确的营销推送渠道。交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法分组分析法结构分析法平均分析法数据存储技术数字化营销基础设施架构，按照企业建设的内部设施和可以直接采购使用的外部工具及不同的功能，可分为数据管理类和数据应用类。交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法数据存储技术360度客户视图360度客户视图的建立是为了回答企业的六个问题（5W1H）：Who（客

27、户是谁）、What（客户买过什么，要买什么）、Where（哪种营销渠道对客户起作用，客户将通过哪些渠道进行购买）、When（客户的购买时间）、Why（客户的痛点和购买理由）、How（营销如何接触客户，什么样的内容能打动客户）。数据存储技术数据安全遵守国家法律法规。专业数据安全软件。严格的数据管控流程。对核心数据操作人员的审查。第三章：数据应用技术学习目标【知识目标】了解零售数字化营销中常见的数据分析项目；熟悉零售数字化营销中常用的技术和思路；熟悉营销自动化的思路和二次营销的基本方法；了解零售商数据对供应商的重要性和应用领域。【能力目标】能够将零售企业营销过程中的业务模块与数据分析进行有效对接；

28、能够为零售企业设计自动化营销的触发点和二次营销的着眼点；能够梳理清楚零售企业个性化营销的逻辑思路与流程设计；能够结合供应商业务运营将零售商自身数据进行资产变现。知识体系导入案例美国第二大超市塔吉特百货(Target)是最早玩大数据的零售商，他们拥有专业顾客数据分析模型，可对购买行为精确分析出早期怀孕的人群，然后先于同行精准营销商品。曾经一次精准营销让一个蒙在鼓里的父亲意外发现高中生女儿怀孕了，此事被纽约时报报道，轰动了全美。2012年，美国一名男子闯入他家附近的一家零售连锁超市塔吉特内抗议：你们竟然给我17岁的女儿发婴儿尿片和童车优惠券。店铺经理立刻向来者承认错误，但是该经理并不知道这一行为是

29、总公司运行数据挖掘和个性化推荐的结果。一个月后，这位父亲前来道歉，因为这时他知道自己的女儿的确怀孕了。塔吉特比这位父亲知道自己女儿怀孕足足早了一个月。事实上，塔吉特的“读心术”是基于数据挖掘所做的用户行为分析的结果，经过分析之后，系统对用户进行了个性化推荐，以至于他们有把握给客户提供的商品是他们所喜欢和需要的。推荐系统，或者称为个性化推荐系统，是建立在数据挖掘基础上的一套系统，以为顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务为目的。第一节 数据分析技术数据挖掘技术简介什么是数据挖掘？CRISP-DM （cross-industry standard process for data mining

30、）将整个挖掘过程分成了以下六个步骤: 商业理解；数据理解；准备数据；建立相应的模型；对模型进行评估；发布模型。数据挖掘技术简介预测分析大数据预测分析基于每一种非常规的变化事前一定有征兆，每一件事情都有迹可循，如果找到了征兆与变化之间的规律，就可以进行预测。零售数字化营销中常见的数据分析项目目标客户的特征分析客户画像是指根据收集的客户信息，包括客户的基本社会属性、客户生活习惯和消费水平等信息，而刻画出来的具有多种标签的客户“外貌”，也即客户模型。构建模型的过程中最重要的是对客户标签进行精准识别，所识别的标签能准确的刻画出客户的明显特征，然后像传统CRM营销一样进行针对性营销。零售数字化营销中常见

31、的数据分析项目目标客户的预测（响应、分类）这里的预测（响应、分类）包括流失预警模型、运营活动响应模型等，响应模型的核心就是响应概率。预测（响应、分类）模型除了可以有效预测个体响应的概率之外，模型本身显示出的重要输入变量与目标变量的关系也有重要的业务价值，比如说可以转化成伴随（甚至导致）发生响应（生成事件）的关联因素、重要因素的提炼。零售数字化营销中常见的数据分析项目目标群体的活跃度定义活跃度的定义没有统一的描述，一般都是根据特定的业务场景和运营需求来量身订做的，活跃度的定义所涉及的统计技术主要有两个，一个是主成分分析，另一个是数据的标准化。零售数字化营销中常见的数据分析项目用户路径分析在运营团

32、队看来，路径分析的主要用途之一，即为监控运营活动（或者目标客户）的典型路径，看是否与当初的运营设想一致。如果不一致，就继续深入分析原因，调整运营思路或页面布局，最终目的就是提升用户点击页面的效率；其二就是通过路径分析，提炼新的有价值的频繁路径模式，并且在以后的运营中对这些模式加以应用，提升运营的效率和特定效果。零售数字化营销中常见的数据分析项目交叉销售模型交叉销售模型通过对用户历史消费数据的分析挖掘，找出有明显关联性质的商品组合，然后用不同的建模方法，去构建消费者购买这些关联商品组合的可能性模型，再用其中优秀的模型去预测新客户中购买特定商品组合的可能性。零售数字化营销中常见的数据分析项目商品推

33、荐模型推荐系统主要通过统计和数据挖掘技术，并根据用户在商店的行为，主动为用户提供推荐服务，从而来提高商店购物体验的。根据不同的商业需求，推荐系统需要满足不同的推荐粒度，主要以商品推荐为主，但是还有一些其他粒度推荐。譬如Query推荐、商品类目推荐、商品标签推荐、店铺推荐等。零售数字化营销中常见的数据分析项目门店吸引力模型如果知道商圈内在某品类（如食品）的总消费额，那么总消费额乘以该商圈内顾客到某一家门店去购物的概率，就可以估算出该商圈内顾客在该门店的消费额。而且为了体现核心商圈、次级商圈以及边缘商圈的不同，对其采取了不同的概率。用来计算概率的模型就是引力模型，此处主要介绍哈夫模型。零售数字化营

34、销中常见的数据分析项目用户分层模型用户（消费者、供应商）分层模型也是零售运营中常见的解决方案之一，精细化运营必然会要求区别对待，而分层（分群）则是区别对待的基本形式。分层模型是介于粗放运营与基于个体概率预测模型之间的一种折中和过渡模型，其既兼顾了（相对粗放经营而言比较)精细化的需要，又不需要（太多资源）投入到预测模型的搭建和维护中，因而在数字化营销的初期以及在战略层面的分析中，分层模型有着比较广泛的应用和较大的价值。零售数字化营销中常见的数据分析项目用户分层模型零售数字化营销中常见的数据分析项目信息质量模型信息质量模型在实体零售领域最直接的应用领域是陈列优化或者说视觉营销，在互联网行业和互联网

35、数据化运营中也是有着广泛基础性应用。零售数字化营销中常见的数据分析项目服务保障模型服务保障模型主要是站在为供应商服务的角度来说的，出发点是为了让供应商（或者商户）更好地做生意，达成更多的交易，我们作为平台方应该为他们提供哪些有价值的服务去支持、保障供应商生意的发展。第二节 零售企业如何使用技术销售渠道拓展和强化（一）销售渠道向线上的拓展交叉分析法综合评价法矩阵关联法分组分析法结构分析法销售渠道拓展和强化交叉分析法综合评价法矩阵关联法分组分析法结构分析法销售渠道拓展和强化（二）线上业务：利用数据向线上平台提供优质流量交叉分析法综合评价法矩阵关联法结构分析法营销自动化交叉分析法综合评价法矩阵关联法

36、预测分析法分组分析法结构分析法平均分析法营销自动化交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法分组分析法结构分析法平均分析法营销接触点二次营销个性化营销交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法分组分析法结构分析法平均分析法合作营销如果企业可以通过大数据非常清晰地描述自己目标客户群的客户画像，并且通过大数据工具（如百度司南）找到一些平台，这些平台自身拥有与企业客户画像匹配的客户积累，并且完成了对客户的信任背书和持续吸引力，企业就可以借对方平台的客户资源进行营销推广，这种方式比企业自身积累客户数据会更快。预测分析法营销效果衡量网站分析交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法分组分析法结构分析法平均分析

37、法营销效果衡量资源最优化交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法分组分析法结构分析法平均分析法营销效果衡量销售漏斗分析交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法结构分析法平均分析法第三节 如何向供应商数据变现零售商分类垂直零售商：顾名思义专注于某一垂直品类领域，拥有自己的品牌，店内售卖的多为是自己生产的品牌商品。；平台零售商：提供的是一个商品交易场所，店内所售商品多由其供应商（或称品牌商）提供，诸如沃尔玛、家乐福、易初莲花、永辉等耳熟能详的超市卖场都是典型的平台零售商。交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法分组分析法结构分析法平均分析法零售商数据对供应商的价值帮助供应商KA（重点零售商客户）加

38、强与零售商合作，提升店内品牌表现支持顾客洞察/市场营销/品牌团队从顾客角度了解品牌交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法结构分析法平均分析法具体应用品牌天然的CRM会员库；小众商品/新品顾客画像；赋能品牌自有会员的管理和评估。交叉分析法矩阵关联法预测分析法分组分析法结构分析法平均分析法第四章：以顾客为中心知识体系学习目标【知识目标】了解实体零售与电商零售顾客识别的异同；熟悉精准内容投放的商业逻辑与数学算法；熟悉数字分析技术在品类管理中的应用；了解全渠道营销的重要性和设计理念；熟悉利用信息技术提升购物体验的思路。【能力目标】能够为顾客贴标签和进行顾客细分；能够进行以人找物和以物找人的精准营销；

39、能够进行门店分组、品类角色定位与商品组合调整；能够利用信息技术增强顾客购物体验。在零售企业，我们更习惯于将客户叫做顾客，所以在本模块中，统一改为顾客。第一节 如何认知顾客什么是以顾客为中心以顾客为中心同时也是新零售最重要的标签；为什么电商可以做到以顾客为中心；作为新零售重要元素，如何才能实现顾客为中心。识别你的顾客：会员制度的重要性识别你的顾客是以顾客为中心的第一步；评估会员制度的优劣指标：会员销售占比；科技让会员的识别越来越容易；一类特殊的线下零售的存在：会员店。大数据洞察让你了解你的顾客海量的数据是理解顾客的最佳路径，大数据的概念在国内最早开始于2012年，大数据的兴起是伴随着互联网，尤其

40、是移动互联网的发展。每个个体通过PC和手机，或者主动或者被动的留下的行动轨迹被提供服务的企业所捕捉，用于用户行为的研究和理解。预测分析法顾客标签顾客标签顾客标签顾客战略细分忠诚度细分顾客战略细分价格敏感度细分顾客战略细分生活方式细分顾客战略细分生命周期细分第二节 内容投放精准营销背后的技术要求数据积累；精准营销的算法基础；精准营销在线下门店的落地案例交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法分组分析法结构分析法平均分析法精准营销在线下门店的落地案例交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法分组分析法结构分析法平均分析法精准营销在线下门店的落地案例交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法分组分析法结

41、构分析法平均分析法第三节 品类管理从物以类聚到人以群分从物以类聚到人以群分从物以类聚到人以群分品类购买决策树品类购买决策树品类购买决策树品类购买决策树品类购买决策树跨品类评估跨品类评估跨品类评估高效的商品组合第四节 全渠道运营全渠道运营什么是全渠道零售？如何构建全渠道购物？多渠道的机遇是什么？为什么到处都是商业如此宝贵？如何创造沉浸式体验？第五节 如何利用数字技术增加顾客的体验虚拟现实技术虚拟现实技术虚拟现实技术虚拟现实技术虚拟现实技术智慧停车场功能规划；规模规划；高度与宽度；流线设计。智慧卫生间第五章：新媒体工具的使用学习目标【知识目标】熟悉APP营销的概念、特点、模式以及推广策略；熟悉搜索

42、引擎营销的概念、方法及常见的误区；熟悉微博营销的概念、特点及策略；熟悉微信营销的概念、特点、优势以及在零售业中的应用；熟悉网络视频营销的概念、优势、以及在零售业中的应用。【能力目标】能够用将新开发的APP推广出去；能够用掌握SEO的原理，避免SEO常见的错误；能够用微博营销的策略推广产品；能够用微信开展各类营销活动；能够用视频辅助企业进行宣传与推广。【知识体系】目 录第一节 APP营销第二节 搜索引擎营销第三节 微博营销第四节 微信营销第五节 视频营销APP营销交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法APP营销是指商家通过智能手机等移动平台上运行的第三方

43、应用程序进行产品的推广、传播和销售，提升企业价值的活动。APP的发展如此迅速，使得很多的零售企业也很快意识到了APP营销的重要性，不仅京东、淘宝、亚马逊等各大电商平台的营销重心不断从PC端向移动APP转移，传统的线下零售企业也纷纷研发运营自己的APP移动平台。APP营销交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法分组分析法结构分析法平均分析法APP营销APP营销用户参与营销模式1内容营销模式2购物网站移植模式3APP广告模式4APP营销的模式APP营销 让用户参与到APP的创作或者设计中，从而吸引并黏住用户。抖音、快手、西瓜小视频、火山小视频等短视频APP都是基于用户参与的营销模式，这种APP是让

44、用户制作、上传分享自创的视频从而获取他人的喜欢和关注。用户参与营销模式APP营销内容营销模式 在APP中为用户提供优质的内容，从而吸引客户下载使用。发布和展示内容信息是APP的直接功能，也是最重要的一个功能，APP的特点之一就是能通过文字、图片、视频等形式向用户24小时不间断地传递信息、展示内容，目的是为了增加用户对产品的了解和信任，提高品牌的声誉。APP营销购物网站移植模式 基于移动智能设备和4G网络的快速发展，越来越多的电商按照网站研发出了企业的APP并投放到移动端的各大应用商店，用户可以免费下载。购物网站移植的例子不胜枚举，几乎所有的购物APP都是零售企业由PC端网站移植过来的APP营销

45、APP广告模式 指将广告的链接嵌入到APP的应用中，如果用户感兴趣直接点击广告栏就能进入到相关界面，了解商品或者活动的详情APP营销APP营销的推广大多数零售企业都非常看好APP的发展前景，也纷纷研发并推出了企业APP。但是很多企业APP的推广效果并不明显，表现在下载人数不多，用户使用次数少以及卸载率高等方面。APP研发成功后如何吸引用户下载却是一个更大的问题，很多企业的APP下载使用数量并不尽如人意，归根到底是对APP的推广工作没有做好，所以APP营销的第一步就是先要将APP平台推广出去，用户下载和使用是APP营销的前提。APP营销APP营销的推广策略 通过优惠活动诱使消费者下载使用 通过其

46、他APP平台进行推广 多种推广方式相结合 手机绑定 提高用户体验，利用消费者口碑传播目 录第一节 APP营销第二节 搜索引擎营销第三节 微博营销第四节 微信营销第五节 视频营销搜索引擎营销交叉分析法搜索引擎营销交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法搜索引擎营销（Search Engine Marketing）简称SEM，是企业利用竞价排名、搜索引擎优化等方法和手段，在用户使用搜索引擎检索信息时，将自己企业的产品和活动信息排在前面，吸引用户的注意，用户点击链接后可以直接跳转到相关的网站进行浏览和购买，从而达到推广和增加销售的目的。搜索引擎营销搜索引擎营销

47、的方式 搜竞价排名搜搜索引擎优化(SEO)搜 站外链接优化搜索引擎营销如何做好SEO 筛选最佳关键词 优化网站 建立消费者数据库 建立反应驱动数据库系统搜索引擎营销SEO常见的误区误区1沉迷于SEO，为了优化而优化误区2一味的追求数据，唯数据是从误区3关键词堆砌太多或者外链过多误区3采用作弊的手段目 录第一节 APP营销第二节 搜索引擎营销第三节 微博营销第四节 微信营销第五节 视频营销微博营销交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法 微博营销是企业借助微博平台发布企业和产品信息，树立企业形象，吸引粉丝互动交流，以达到推广和销售的目的。微博营销交叉分析法综合评价法

48、矩阵关联法预测分析法结构分析法平均分析法微博营销的特点成本特别低，有利于企业更好地开展推广和营销活动传播速度快，有利于信息和广告的即时发布和更新互动性强，有利于跟用户进行良好的沟通和反馈与名人面对面，有利于利用企业家的个人影响力微博营销交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法结构分析法平均分析法微博营销的策略 品牌拟人化策略 “群体打造”策略 粉丝互动策略 品牌合作策略 企业蓝V互粉策略 紧跟热点策略 开通微博平台付费栏目目 录第一节 APP营销第二节 搜索引擎营销第三节 微博营销第四节 微信营销第五节 视频营销第四节 微信营销微信的发展历程交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分

49、组分析法结构分析法平均分析法2011年上市2015年发展到200多个国家和地区2017年12月注册用户达9.36亿2018年3月，月活跃用户突破10亿大关讨 论微信带来的变化？社交方式的改变传递和获取信息方式的改变消费方式的改变微信的价值交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法使用群体广泛，且稳步增长功能灵活、便捷、丰富商业价值重要的宣传平台微信营销交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法结构分析法平均分析法属于网络营销依托于微信及微信用户相关数据实现“零距离”交流降低营销成本拓宽营销渠道微信营销的特点及优势交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分

50、析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法便于企业与消费者沟通，极大地增强了互动性便捷性高，操作简单，易于实现用户群体庞大，宣传成本较为低廉精准性高，正对性强，可实现精准营销形式更为丰富、灵活和多样化，便于企业量身打造最合适的营销方案可以帮助企业实现用户数据的积累，以及对消费行为的分析微信营销的主要形式交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法朋友圈公众号二维码小程序朋友圈交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法“微信朋友圈的性质是基于社会网络的虚拟社区”“为人们建立和维持社会关系提供了一个虚拟场所”微信朋友圈是现

51、实中的社会关系在网络环境虚拟环境下的延续和体现朋友圈在微信营销中的特点及优势交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法信息的沟通和交换较为及时信息的传播速度和曝光率较高信息传播的精准度较高信息传播呈现半封闭性信息传播的成本极低公众号分为订阅号和服务号订阅号主要适用于信息的发布服务号除了信息发布还可以提供各类简便的服务公众号使用的基本方式交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法企业自己开设公众号用于信息发布和服务客户企业通过与具有一定流量的知名公众号合作，来进行营销推广公众号在微信营销中的优势交叉分析法综合评价法矩阵关

52、联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法信息形式多样，便于阅读和分享营销成本低，用户精准度高方便与用户互动，积累用户数据公众号使用的问题交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法如何确保订阅量：“内容为王”，确保高质量的内容主题鲜明，形成差异化定位注重服务，开发简单的服务功能方便顾客可以与其他平台或渠道联合，增强用户粘性二维码交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法储存文字、数字图片和视频等信息广泛应用到旅游、汽车、交通运输、零售及餐饮等各行各业需要注意使用过程中的安全问题二维码并不仅限于通过微信使用二

53、维码在营销中的作用：交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法信息储存的作用具有防伪的作用宣传与促销的作用便捷支付的作用小程序交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法“小程序是运行于微信之上的一种移动端应用”与APP相比的优势：无需安装触手可及用完即走无需卸载小程序的主要作用交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法对用户来说：便利的需求、社交的需求、娱乐的需求对开发者来说：开发门槛、开发成本和运营成本都较低实现线上和线下的场景融合，线上与线下联动微信营销在零售业中的应用交叉分析

54、法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法有利于消费者获取产品及商家详细信息有利于零售商家进行宣传和营销，扩大覆盖面，通过线上展开促销活动有利于零售商家节约营销成本有利于帮助零售商家进行顾客关系维护以及顾客信息管理典型案例：江南布衣之微信营销交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法公众号文章推广，拉近与客户的距离公众号功能丰富，服务周全 产生品牌联动效应深度挖掘客户信息，为发展提供数据支持微信商城，拓宽销售渠道线上与线下互动媒介相结合，高针对性典型案例：江南布衣之微信营销目 录第一节 APP营销第二节 搜索引擎营销第三节 微

55、博营销第四节 微信营销第五节 视频营销第五节 视频营销视频及视频营销的基本分类交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法按照视频长短，可以将网络视频分为长视频和短视频按照运营方式可将视频营销分为三类：用户生成内容企业自建账号自己制作与网红、名人或视频达人合作，进行品牌或产品植入网络视频营销的内涵 “视频营销是指各大企业或者机构利用网络视频传播企业信息、产品信息，树立企业或者机构的形象，从而达到宣传和营销的效果。” 网络视频营销之所以不同于以往传统的视频广告，主要是因为它是以互联网为载体的，不管是在何种平台上制作和发布，它都是通过互联网来进行扩散和传播的，因

56、此，视频营销在即时性、互动性、传播速度上都具有明显的优势。视频营销的优势交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法结构分析法平均分析法视频营销在社会化媒体时代更具传播价值社会化媒体视频视频营销的优势交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法2.视频营销提升了消费者对品牌的认知度消费者参与趣味性创意性娱乐性视频营销的优势交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法析法平均分析法3.视频营销有助于消费者产生品牌联想A属性关联B利益关联C态度关联视频营销的优势交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法

57、4.视频营销可以提升消费者的品牌忠诚度A情感链接B深层互动C融入品牌视频营销的优势交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法5.视频营销可以有效借助网红经济的力量通过拍摄个性化的视频来进行营销通过视频直播模式进行营销将“移动”与“视频”相结合来实现营销视频营销在零售业中的应用利用视频向消费者讲述产品直观和生动地向消费者清楚地展示出产品的细节结合产品本身特点，设计具有创意性的情节，拍摄引人入胜的视频，吸引消费者观看引起消费者自发地进行分享和转发为产品制造话题，激发消费者讨论与关注视频营销在零售业中的应用2.利用视频向消费展示使用过程可向消费者展示产品的安装过程、操作过程等避免长篇累牍的说明书给消费者带来的不悦体验尽量将复杂的产品功能进行分类，每一个视频可以只针对某一类型的功能进行拍摄，这样就可以保证视频质量又保证消费者的观看效果视频营销在零售业中的应用3.利用视频来讲述品牌和产品故事移动互联网环境下，拍摄短视频来讲述产品和品牌故事的方式也越来越流行起来短视频由于时间太短，可能仅有10到15秒的时间，所以这对视频内容的设计提