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1、,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,
2、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,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,
3、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、
4、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
5、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,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
6、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,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
7、企业的数据基础：单一功能软件数据阶段；系统集成应用数据阶段；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。,
