智能营销策略优化实践案例分享

智能营销策略优化实践案例分享TOC\o"1-2"\h\u26165第一章智能营销策略概述 2103611.1智能营销的定义与特点 269341.2智能营销与传统营销的对比 326161第二章数据分析在智能营销中的应用 3282832.1数据采集与处理 3249582.1.1数据采集 4191372.1.2数据处理 4220802.2数据挖掘与用户画像 4295352.2.1数据挖掘方法 4237732.2.2用户画像构建 578732.3数据可视化与决策支持 5233412.3.1数据可视化方法 5266412.3.2决策支持 524985第三章个性化推荐策略 582833.1个性化推荐算法介绍 5323113.1.1协同过滤算法 64223.1.2内容推荐算法 676783.1.3深度学习推荐算法 671603.2个性化推荐策略的优化 651763.2.1特征工程 6213453.2.2模型融合 6253063.2.3实时推荐 6162593.2.4冷启动问题解决 6293063.3个性化推荐在营销中的应用 7493.3.1提高用户满意度 779143.3.2提高转化率和销售额 7307393.3.3优化广告投放效果 7260593.3.4提升用户体验 79594第四章智能广告投放策略 7119234.1广告投放策略概述 7211944.2智能广告投放算法 781484.3广告效果评估与优化 825368第五章社交媒体营销策略 8214585.1社交媒体营销概述 8258535.2社交媒体营销策略优化 937505.2.1精准定位目标受众 993785.2.2内容创新 9272545.2.3互动营销 9326605.2.4营销渠道整合 9211425.2.5数据分析与优化 940755.3社交媒体营销案例分析 911405第六章用户体验优化策略 10127246.1用户体验的重要性 10179956.2用户体验优化方法 10155676.3用户体验优化案例分析 116940第七章营销自动化策略 11242207.1营销自动化的定义与优势 11197337.1.1营销自动化的定义 1167007.1.2营销自动化的优势 11243397.2营销自动化工具与实践 12273417.2.1营销自动化工具 12234247.2.2营销自动化实践 1292627.3营销自动化案例分享 1213951第八章跨渠道整合营销策略 13175188.1跨渠道整合营销概述 13282028.2跨渠道整合营销策略优化 13204328.2.1渠道选择与定位 13168988.2.2渠道整合策略 13191828.2.3渠道营销策略优化 13252978.3跨渠道整合营销案例分析 1420383第九章智能营销策略的实施与评估 14180489.1智能营销策略的实施步骤 14230199.1.1市场调研与分析 14265449.1.2确定智能营销目标 1455699.1.3制定智能营销策略 14141089.1.4技术支持与平台搭建 15315719.1.5营销活动实施 15299649.2智能营销策略评估方法 15141359.2.1销售数据分析 1570119.2.2营销活动反馈分析 1512259.2.3ROI分析 1512909.2.4品牌影响力分析 1552159.3智能营销策略实施与评估案例分析 159670第十章智能营销策略的未来发展趋势 16929010.1人工智能在营销领域的应用前景 163219510.2智能营销策略的创新与突破 162732510.3未来智能营销策略发展趋势预测 17第一章智能营销策略概述1.1智能营销的定义与特点智能营销，顾名思义，是指在现代信息技术、大数据、人工智能等科技手段的支持下，对企业市场营销活动进行智能化管理和优化的一种营销方式。智能营销的核心在于利用先进的技术手段，对市场环境、消费者需求、企业资源进行深入挖掘和分析，从而实现营销策略的精准制定与高效执行。智能营销的特点主要包括以下几点：（1）数据驱动：智能营销以大量数据为基础，通过对数据的挖掘和分析，为企业提供决策支持，使营销活动更加精准、高效。（2）个性化：智能营销强调对消费者需求的个性化满足，通过分析消费者行为、偏好等信息，为企业提供个性化的营销方案。（3）实时性：智能营销能够实时监测市场动态和消费者行为，快速调整营销策略，提高市场响应速度。（4）智能化：智能营销运用人工智能技术，对营销活动进行自动化、智能化管理，提高营销效率。1.2智能营销与传统营销的对比与传统营销相比，智能营销在以下几个方面具有明显优势：（1）决策依据：传统营销主要依赖于市场调研和经验判断，而智能营销以大量数据为依据，提高了决策的准确性和科学性。（2）营销策略：传统营销往往采用统一策略，难以满足消费者个性化需求。智能营销则能够根据消费者特点和需求，制定个性化的营销方案。（3）执行效率：传统营销活动执行过程中，人工干预较多，效率较低。智能营销通过自动化、智能化手段，提高了营销活动的执行效率。（4）市场响应速度：传统营销在市场变化面前，调整策略的速度相对较慢。智能营销能够实时监测市场动态，快速调整营销策略，提高市场响应速度。（5）成本效益：传统营销往往需要投入大量人力、物力和财力，而智能营销通过技术手段，降低了营销成本，提高了效益。通过以上对比，可以看出智能营销在提高营销效果、降低成本、满足消费者需求等方面具有明显优势。科技的发展，智能营销将在企业市场营销中发挥越来越重要的作用。第二章数据分析在智能营销中的应用2.1数据采集与处理信息技术的飞速发展，数据分析在智能营销中的地位日益凸显。数据采集与处理作为数据分析的基础环节，对于智能营销策略的优化具有重要意义。2.1.1数据采集数据采集是指从不同渠道获取与营销活动相关的数据信息。在智能营销中，数据采集主要包括以下几个方面：（1）用户行为数据：通过追踪用户在网站、移动应用等平台的行为，收集用户的浏览、购买等行为数据。（2）用户属性数据：包括用户的性别、年龄、地域、职业等基本信息。（3）用户反馈数据：通过问卷调查、在线客服、社交媒体等渠道收集用户对产品或服务的评价和建议。（4）市场环境数据：包括行业趋势、竞争对手情况、市场需求等。2.1.2数据处理数据采集后，需要进行处理以满足后续分析的需求。数据处理主要包括以下几个步骤：（1）数据清洗：去除重复、错误、不完整的数据，保证数据的准确性。（2）数据整合：将不同来源、格式的数据整合为一个统一的数据集，便于分析。（3）数据转换：将原始数据转换为适合分析的数据格式，如数值、分类、时间序列等。（4）数据存储：将处理后的数据存储在数据库或数据仓库中，便于快速检索和分析。2.2数据挖掘与用户画像数据挖掘是指从大量数据中提取有价值的信息和知识。在智能营销中，数据挖掘主要用于构建用户画像，为营销策略提供有力支持。2.2.1数据挖掘方法数据挖掘方法主要包括以下几种：（1）描述性分析：通过统计分析方法，对数据进行描述性分析，找出数据的基本特征和规律。（2）关联分析：挖掘数据中的关联关系，如用户购买行为与商品类别之间的关联。（3）聚类分析：将相似的数据分为一类，找出具有共同特征的用户群体。（4）预测分析：基于历史数据，预测用户未来行为，如购买意向、流失风险等。2.2.2用户画像构建用户画像是对用户特征进行抽象和概括的一种方式，主要包括以下几个方面：（1）基本属性：包括性别、年龄、地域等基本信息。（2）行为特征：包括浏览、购买等行为数据。（3）消费偏好：分析用户购买行为，挖掘用户对商品类别的偏好。（4）用户价值：根据用户购买金额、购买频率等数据，评估用户的价值。2.3数据可视化与决策支持数据可视化是将数据以图形、图像等形式展示出来，便于分析和决策。在智能营销中，数据可视化与决策支持相结合，为营销策略提供直观、有效的参考。2.3.1数据可视化方法数据可视化方法主要包括以下几种：（1）柱状图：用于展示分类数据的数量对比。（2）折线图：用于展示数据随时间变化的趋势。（3）饼图：用于展示数据占比情况。（4）散点图：用于展示数据之间的关系。2.3.2决策支持数据可视化与决策支持相结合，主要体现在以下几个方面：（1）实时监控：通过数据可视化，实时监控营销活动的效果，如率、转化率等。（2）异常检测：通过数据可视化，发觉数据中的异常情况，如异常增长的量、转化率等。（3）趋势分析：通过数据可视化，分析市场趋势，为营销策略提供依据。（4）决策优化：基于数据可视化，调整营销策略，提高营销效果。第三章个性化推荐策略3.1个性化推荐算法介绍个性化推荐算法是近年来在互联网营销中应用广泛的技术之一，其核心目的在于根据用户的历史行为、兴趣偏好等信息，向用户推荐与其需求高度匹配的商品、服务或内容。以下是几种常见的个性化推荐算法：3.1.1协同过滤算法协同过滤算法是一种基于用户或物品之间相似度的推荐算法。它主要包括用户基于的协同过滤和物品基于的协同过滤。通过分析用户之间的相似度或物品之间的相似度，为用户推荐与其相似的其他用户喜欢的商品或内容。3.1.2内容推荐算法内容推荐算法是根据用户的历史行为和物品的属性信息进行推荐的算法。它通过提取用户的行为特征和物品的特征，计算用户与物品之间的相关性，从而为用户推荐相关性较高的商品或内容。3.1.3深度学习推荐算法深度学习推荐算法是利用神经网络模型进行特征提取和推荐的算法。它通过学习用户的历史行为和物品的特征，自动提取高维特征，提高推荐的准确性和效果。3.2个性化推荐策略的优化为了提高个性化推荐的效果，以下几种策略可以对其进行优化：3.2.1特征工程特征工程是优化个性化推荐算法的重要手段。通过对用户和物品的特征进行提取、组合和转换，可以增加推荐算法的准确性和泛化能力。3.2.2模型融合模型融合是将多种推荐算法进行整合，以提高推荐效果。通过结合不同算法的优点，如协同过滤算法、内容推荐算法和深度学习推荐算法，可以构建一个更为强大的推荐系统。3.2.3实时推荐实时推荐是根据用户当前的实时行为进行推荐的策略。通过分析用户的行为序列，实时调整推荐结果，提高用户满意度和转化率。3.2.4冷启动问题解决冷启动问题是指新用户或新物品加入系统时，由于缺乏历史数据，难以进行有效推荐的问题。解决冷启动问题可以通过以下几种方法：利用用户的基本信息、利用物品的属性信息、借鉴其他类似用户的推荐结果等。3.3个性化推荐在营销中的应用个性化推荐在营销中的应用主要体现在以下几个方面：3.3.1提高用户满意度通过为用户推荐与其需求高度匹配的商品或内容，个性化推荐可以提高用户满意度，增强用户对品牌的好感和忠诚度。3.3.2提高转化率和销售额个性化推荐可以为用户精准推荐潜在需求，提高用户购买意愿，从而提高转化率和销售额。3.3.3优化广告投放效果通过分析用户兴趣和行为，个性化推荐可以为广告主提供更精准的广告投放策略，提高广告投放效果。3.3.4提升用户体验个性化推荐可以根据用户的需求和兴趣，为用户提供更丰富、更贴心的服务，提升用户体验。第四章智能广告投放策略4.1广告投放策略概述广告投放策略是企业实现营销目标的重要手段，其核心在于通过合理分配广告资源，实现广告效果的最大化。在传统广告投放过程中，企业往往需要依据自身产品特性、目标受众、市场环境等因素，制定相应的投放策略。但是互联网技术的快速发展，大数据、人工智能等新兴技术为广告投放提供了新的可能性。智能广告投放策略应运而生，其主要特点在于利用先进的技术手段，实现广告投放的精准化、智能化。4.2智能广告投放算法智能广告投放算法是智能广告投放策略的核心。其主要原理是通过收集用户行为数据、广告投放效果数据等，运用机器学习、数据挖掘等技术，对广告投放进行智能优化。以下为几种常见的智能广告投放算法：（1）协同过滤算法：通过分析用户的历史行为数据，挖掘用户之间的相似性，为用户推荐相关性较高的广告。（2）内容推荐算法：根据用户的行为数据，分析用户兴趣偏好，为用户推荐符合其兴趣的广告。（3）深度学习算法：通过构建深度神经网络模型，实现对用户行为的深度挖掘，提高广告投放的精准度。（4）强化学习算法：将广告投放过程视为一个动态决策过程，通过不断调整广告投放策略，实现广告效果的最优化。4.3广告效果评估与优化广告效果评估是衡量广告投放效果的重要环节，对于优化广告投放策略具有重要意义。以下为几种常见的广告效果评估指标：（1）率（ClickThroughRate，CTR）：率是指广告被的次数与广告展示次数之比，反映了广告的吸引力。（2）转化率（ConversionRate）：转化率是指广告带来的成交次数与广告展示次数之比，反映了广告的转化能力。（3）投入产出比（ReturnonInvestment，ROI）：投入产出比是指广告带来的收益与广告投入之比，反映了广告的盈利能力。针对广告效果评估结果，企业可以采取以下优化措施：（1）调整广告投放策略：根据评估结果，调整广告投放的时间、地域、受众等策略，以提高广告效果。（2）优化广告内容：通过分析用户对广告内容的喜好，优化广告创意、文案、图片等，提高广告吸引力。（3）提高广告投放技术：运用智能广告投放算法，实现广告投放的精准化、智能化，提高广告效果。（4）持续跟踪与调整：定期对广告效果进行评估，根据评估结果调整广告投放策略，实现广告效果的最优化。第五章社交媒体营销策略5.1社交媒体营销概述互联网的快速发展，社交媒体作为一种新兴的营销方式，已经逐渐成为企业推广产品和服务的重要手段。社交媒体营销是指企业通过社交媒体平台，以文字、图片、视频等形式与用户进行互动，从而达到品牌传播、产品推广和客户关系管理的目的。相较于传统营销方式，社交媒体营销具有低成本、高效率、互动性强等特点，使得越来越多的企业开始重视并投入其中。5.2社交媒体营销策略优化为了提高社交媒体营销的效果，企业需要对营销策略进行不断优化。以下是一些常见的社交媒体营销策略优化方法：5.2.1精准定位目标受众企业在进行社交媒体营销时，需要明确自己的目标受众，了解他们的兴趣爱好、需求和消费习惯。通过精准定位目标受众，企业可以制定更有针对性的营销策略，提高营销效果。5.2.2内容创新内容是社交媒体营销的核心。企业需要不断创新内容形式，以吸引用户关注。例如，可以通过短视频、直播、图文等多种形式展示产品特点，让用户产生兴趣。5.2.3互动营销社交媒体营销强调与用户的互动。企业可以通过举办线上活动、问答、投票等形式，与用户进行互动，提高用户参与度和粘性。5.2.4营销渠道整合企业应充分利用各种社交媒体平台，实现营销渠道的整合。例如，可以将微博、抖音等平台相互关联，形成一个全方位的营销网络。5.2.5数据分析与优化企业需要对社交媒体营销效果进行持续跟踪和数据分析，以便发觉问题并及时调整策略。通过数据分析，企业可以了解用户需求、优化内容创作、调整营销预算等。5.3社交媒体营销案例分析以下是一些成功的社交媒体营销案例，供企业参考：案例一：某知名化妆品品牌该品牌通过在微博、等社交媒体平台上发布产品试用、教程、心得分享等内容，吸引了大量目标受众关注。同时举办各类线上活动，如抽奖、限时优惠等，提高用户参与度。通过精准定位、内容创新和互动营销，该品牌在社交媒体上取得了显著的营销效果。案例二：某电商平台该平台通过在抖音、快手等短视频平台上发布创意短视频，展示商品特点，吸引用户关注。同时与网红、达人合作，进行直播带货，提高销售转化率。通过多渠道整合和数据分析，该平台在社交媒体营销方面取得了成功。案例三：某餐饮品牌该品牌通过公众号、微博等平台发布美食攻略、优惠活动等信息，吸引消费者关注。同时在社交媒体上举办各类互动活动，如美食分享、投票等，提高用户粘性。通过持续优化内容和互动策略，该品牌在社交媒体营销方面取得了良好效果。第六章用户体验优化策略6.1用户体验的重要性用户体验（UserExperience，简称UX）是指用户在使用产品或服务过程中的感受和体验。在智能营销策略中，用户体验优化是提升用户满意度、忠诚度和转化率的关键因素。一个良好的用户体验能够使用户产生愉悦感，从而增加用户对品牌的好感度和信任度。以下是用户体验重要性的几个方面：（1）提高用户满意度：优质的用户体验能够使顾客在使用产品或服务时感到满意，进而提高复购率。（2）降低用户流失率：良好的用户体验有助于降低用户流失率，提升用户黏性。（3）增强品牌形象：用户体验与品牌形象密切相关，良好的用户体验有助于塑造品牌形象。（4）提升转化率：优化用户体验可以提高用户对产品或服务的购买意愿，从而提升转化率。6.2用户体验优化方法以下是几种常见的用户体验优化方法：（1）用户研究：通过用户访谈、问卷调查、用户行为数据分析等手段，了解用户需求、行为和痛点，为优化用户体验提供依据。（2）界面设计：优化界面布局、颜色、字体等元素，使界面美观、易用，提高用户操作便捷性。（3）交互设计：优化交互逻辑，提高用户在使用过程中的流畅度和满意度。（4）内容优化：优化文本、图片、视频等内容，使之更具吸引力、易懂、有价值。（5）功能优化：提高产品或服务的响应速度、稳定性，降低用户等待时间。（6）持续迭代：根据用户反馈和数据分析，不断优化产品或服务，提升用户体验。6.3用户体验优化案例分析案例一：某电商平台问题描述：用户在浏览商品时，页面加载速度较慢，导致用户流失。优化措施：（1）对商品列表进行懒加载，减少首屏加载时间。（2）优化数据库查询，提高查询速度。（3）压缩图片，减少图片大小，提高加载速度。优化效果：经过优化，页面加载速度提高50%，用户流失率降低20%。案例二：某社交应用问题描述：用户在发送消息时，消息发送速度较慢，影响用户体验。优化措施：（1）优化消息发送逻辑，减少服务器处理时间。（2）使用缓存技术，提高消息发送速度。（3）增加服务器带宽，提高网络传输速度。优化效果：经过优化，消息发送速度提高40%，用户满意度提升30%。第七章营销自动化策略7.1营销自动化的定义与优势7.1.1营销自动化的定义营销自动化是指运用现代信息技术，通过对客户数据的收集、分析和管理，实现营销活动的智能化、个性化、自动化。它可以帮助企业提高营销效率，降低成本，优化用户体验，从而实现业绩的持续增长。7.1.2营销自动化的优势（1）提高营销效率：通过自动化工具，可以批量处理营销活动，节省人力成本，提高工作效率。（2）个性化营销：根据客户行为和喜好，制定个性化营销策略，提高客户满意度。（3）数据驱动：基于大数据分析，实现精准营销，提高转化率。（4）实时监控：实时跟踪营销效果，及时调整策略，保证营销目标的实现。7.2营销自动化工具与实践7.2.1营销自动化工具（1）邮件营销工具：如Mailchimp、Sendinblue等，用于批量发送个性化邮件，提高邮件营销效果。（2）社交媒体管理工具：如Hootsuite、Buffer等，用于统一管理多个社交媒体平台，提高工作效率。（3）客户关系管理工具：如Salesforce、HubSpot等，用于管理客户信息，实现客户关系管理自动化。（4）内容营销工具：如WordPress、Medium等，用于发布和管理内容，提高内容营销效果。7.2.2营销自动化实践（1）制定营销策略：根据企业目标和客户需求，制定合适的营销策略。（2）数据收集与分析：通过各类工具收集客户数据，分析客户行为和喜好。（3）制定个性化营销方案：根据数据分析结果，制定个性化营销方案。（4）执行营销活动：利用自动化工具，批量执行营销活动。（5）监控营销效果：实时跟踪营销效果，及时调整策略。7.3营销自动化案例分享案例一：某电商企业利用邮件营销工具提高客户留存率某电商企业通过邮件营销工具，对客户进行细分，针对不同客户群体制定个性化邮件营销方案。例如，针对新客户发送优惠券，提高购买转化率；针对老客户发送产品推荐邮件，提高复购率。通过邮件营销自动化，该企业客户留存率提高了20%。案例二：某品牌利用社交媒体管理工具提升品牌形象某品牌运用社交媒体管理工具，统一管理多个社交媒体平台，实现定时发布、内容优化等功能。通过自动化管理，该品牌在社交媒体上的粉丝数量和互动率均实现了显著提升，品牌形象得到有效提升。案例三：某企业利用客户关系管理工具提高销售业绩某企业使用客户关系管理工具，对客户信息进行统一管理，实现销售活动的自动化。通过分析客户数据，制定精准销售策略，该企业销售业绩提高了30%。第八章跨渠道整合营销策略8.1跨渠道整合营销概述科技的发展和互联网的普及，消费者获取信息的渠道日益增多，企业面临着如何在众多渠道中有效整合资源，实现营销目标的问题。跨渠道整合营销是指企业在多个营销渠道中，运用统一策略、协调资源、实现信息传播和销售目标的一种营销方式。它旨在提高企业品牌知名度和市场份额，提升消费者满意度和忠诚度。8.2跨渠道整合营销策略优化8.2.1渠道选择与定位企业在进行跨渠道整合营销时，首先要明确各渠道的特点和优势，选择适合企业发展的渠道进行整合。渠道选择应遵循以下原则：（1）符合企业发展战略和目标；（2）满足消费者需求；（3）具备良好的渠道协同效应。8.2.2渠道整合策略（1）内容整合：整合各渠道的信息内容，保证传递给消费者的信息具有一致性、准确性和丰富性；（2）传播整合：整合各渠道的传播手段，实现信息传播的最大化；（3）服务整合：整合各渠道的服务资源，提升消费者体验和满意度；（4）渠道协同：优化渠道间协作，实现资源共享，降低成本。8.2.3渠道营销策略优化（1）个性化营销：根据消费者特点和需求，制定个性化的营销策略；（2）精准营销：运用大数据和人工智能技术，实现精准定位和推送；（3）互动营销：通过线上线下的互动活动，提升消费者参与度和品牌忠诚度；（4）口碑营销：发挥消费者的口碑传播作用，提升品牌形象和市场份额。8.3跨渠道整合营销案例分析案例一：某家电企业跨渠道整合营销实践某家电企业针对线上线下的渠道特点，制定了一系列整合营销策略。通过线上电商平台和线下实体店共同推广，实现产品销售的互补；整合线上线下的促销活动，提升消费者购买意愿；通过线上线下售后服务整合，提高消费者满意度。案例二：某服装品牌跨渠道整合营销实践某服装品牌在跨渠道整合营销方面，注重品牌形象的塑造和消费者体验的提升。品牌通过线上社交媒体、线下实体店、电商平台等多渠道进行品牌推广，同时整合线上线下活动，如联合举办线下发布会、线上直播等，增强消费者互动和品牌影响力。案例三：某快消品牌跨渠道整合营销实践某快消品牌在跨渠道整合营销中，运用大数据和人工智能技术，实现精准定位和推送。品牌通过线上电商平台、社交媒体、线下实体店等多渠道销售，并根据消费者购买记录和喜好，制定个性化的营销策略，提升消费者满意度和忠诚度。第九章智能营销策略的实施与评估9.1智能营销策略的实施步骤智能营销策略的实施是一个系统性的过程，以下是智能营销策略的实施步骤：9.1.1市场调研与分析在实施智能营销策略前，首先需要对市场进行深入调研，了解目标市场的消费者需求、竞争对手状况以及市场趋势。通过对市场数据的分析，为后续智能营销策略提供依据。9.1.2确定智能营销目标根据市场调研结果，明确智能营销策略的目标。这些目标可能包括提高销售额、提升品牌知名度、增强客户满意度等。9.1.3制定智能营销策略结合企业资源、技术条件和市场环境，制定具体的智能营销策略。策略应包括营销渠道的选择、营销内容的设计、营销活动的组织等方面。9.1.4技术支持与平台搭建为保证智能营销策略的有效实施，需要搭建相应的技术平台，如大数据分析平台、客户关系管理系统等。同时对营销团队进行技术培训，提高其智能化营销能力。9.1.5营销活动实施按照智能营销策略的规划，开展具体的营销活动。在实施过程中，要注意监控营销活动的效果，及时调整策略。9.2智能营销策略评估方法智能营销策略实施后，需要对策略效果进行评估，以下是一些常用的评估方法：9.2.1销售数据分析通过对比实施智能营销策略前后的销售额、客户满意度等数据，分析策略对销售业绩的影响。9.2.2营销活动反馈分析收集营销活动的反馈信息，如客户评价、活动参与度等，评估活动的效果。9.2.3ROI分析计算智能营销策略的投资回报率，评估策略的盈利能力。9.2.4品牌影响力分析通过调查问卷、社交媒体等渠道，了解智能营销策略对品牌知名度和美誉度的影响。9.3智能营销策略实施与评估案例分析以下是一个智能营销策略实施与评估的案例分析：案例：某家电品牌智能营销策略实施与评估背景：某家电品牌在市场调研中发觉，消费者对家电产品的需求越来越多样化，而传统的营销策略已无法满足市场需求。为了提升品牌竞争力，该品牌决定实施智能营销策略