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1、第1章绪论教学内容一、营销数据分析的相关概念二、营销数据分析的应用领域三、营销数据分析的方法四、营销数据分析的流程五、营销数据分析的影响效应教学要求【知识目标】1.了解数据分析、数据挖掘、营销数据与数据营销等概念；2 .了解营销数据分析的应用领域、方法与影响效应；3 .掌握营销数据分析的定义；4 .掌握营销数据分析的流程。教学重点1 .营销数据分析的方法；2 .营销数据分析的流程。教学难点营销数据分析的方法。教学方法讲授法、案例法、任务驱动法、演示法课时数6课时教学内容第一节营销数据分析的相关概念一、数据分析与数据挖掘数据分析可被区分为广义数据分析与狭义数据分析，而广义数据分析涵盖了狭义数据分
2、析与数据挖掘的内容。狭义的数据分析是指采用合适的统计方法分析所获取到的数据，产生一定有用信息的活动与过程。数据挖掘是指采用统计分析、人工智能、机器学习等方法，从大量的数据中挖掘出未知的、有价值的信息和知识的活动与过程，从而帮助决策者制定出更好的决策方案。数据挖掘侧重解决分类、聚类、回归、预测和关联等问题。数据挖掘与狭义的数据分析目标都在于从数据中发现与决策相关的有用信息和知识，但两者明显的不同之处在于所处理数据的规模与类型以及分析技术工具方面。二、营销数据与数据营销营销数据是营销领域以消费者为中心的数据，包括结构化营销数据（例如交易记录）和非结构化营销数据（例如视频、图像、评论信息等）。营销数
3、据质量问题是营销决策优化分析和建模有效性的常见且重要的影响因素。成功的营销数据分析主要取决于可用于分析活动的数据质量。营销大数据分析是指采用技术手段从营销大数据中获取营销决策所需要的有价值信息，确定或重新建立营销认知，以实现营销目标的活动与过程。数据营销是以可量化的消费者数据驱动的营销。大数据营销是基于消费者的大数据收集、整理、挖掘、分析与预测，洞察隐藏大数据中的知识，制定恰当的营销策略0大数据营销分析全面的营销大数据而非随机抽样的数据，关注营销数据之间的相关性。第二节营销数据分析的应用领域营销分析应用领域广泛，其中涉及广告的监测和优化、客户的关系管理以及企业内部管理和新产品研发等。总的来说，
4、营销数据分析应用主要概括为以下六个方面。(1)消费者洞察(2)精准营销(3)改善用户体验(4)维系客户关系(5)发现新市场(6)个性化服务第三节营销数据分析的方法一、基本方法常用的基本方法有对比法、拆分法、排序法、分组法、交叉法、降维法、增维法、指标法和图形法。根据营销数据分析的具体问题与目标选择一种或一种以上的分析方法可以让分析更加高效。方法具体说明对比法对比法是一种通过实际数与基数的对比来识别两者之间的差异，借以了解营销活动的效果和问题的分析方法，包括横向对比和纵向对比两个类型。横向对比是指同一时期不同维度的对比，而纵向对比是指同一个维度不同时期的对比押于同一事物不同阶段间的比较。该方法在
5、营销分析中，适用于市场规模、市场趋势分析。拆分法拆分法是一种将一个问题拆分成若干子问题，从而精准识别症结，找到根本原因的分析方法。例如在电商运营中，面对因访客数量减少而导致销售额下降的问题，可以将访客数量拆解为付费流量和免费流量两个子问题分析。排序法排序法是依据某一个指标或度量值的大小进行递增或递减排列的分析方法，是从对比法中衍生出来的方法。例如企业市值排名、年收入排名、年利润排名等。分组法分组法是按类型、结构、时间、阶段等维度将总体分成若干个组别，区分不同属性的对象，保持组内对象属性一致性、组间对象属性差异性，观察分组后的数据特征，从中洞察有价值的信息的分析方法。交叉法交叉法是一种对比两个或
6、两个以上相关联维度或指标的分析方法，融合了拆分法和对比法。当相关联维度超过三维时，一般用统计表进行分析，不超过三维则使用图表分析。在营销分析中，该方法常用于市场定价分析。降维法降维法是一种将高纬度数据变成低纬度数据的的分析方法。在数据集指标过多、干扰因素过多时，找到核心指标，对其分析，有助于提高分析精度。降维法可选择采用统计学方法中的主成分分析、因子分析等实现。增维法增维法是在数据集的字段过少或信息量不足时定义、增加新维度的分析方法。例如，在分析关键词时，将搜索人气除以商品数量定义为一个新指标：关键词的竞争指数。指标法指标法是通过一系列统计指标，例如汇总值、平均值、标准差等分析数据的方法，适用
7、于多维度数据集。图形法图形法是通过一系列统计图形，例如柱形图、折线图、散点图等直观地分析数据的方法，适用于低维度数据集。二、?时间月对于m菖级方法5级方法一般是指数另工列法、相关分析法。三结构化数据如多媒小至挖掘算法，包括分类分析法、回归分析法、聚类分析法、关联规则法、大数据技术下，分析数据的侧重点从因果关系分析向相关关系分析转变，K数据、移动数据的分析，要求分析人员具备较强的语言分析能力。方法具体说明分类分析法分类分析法是一个分类模型，将目标源数据库中的数据，按照已知类别进行归类的一种分析方法。分类分析法可采用二分类算法和多分类算法。其中，二分类算法表示分类标签只有两个分类,具有代表性的有支
8、持向量机和梯度提升决策树。多分类算法表示分类标签多于两个分类,比较常见的有朴素贝叶斯、决策树、逻辑回归和随机森林。在营销领域，该方法可用于预测分析。回归分析法回归分析法是基于一个回归模型，分析某些自变量与因变量间定量关系的一种方法。通过运用回归分析方程，可以预测因变量的未来变化趋势，如分析销售额与广告投放金额的定量关系，即可运用回归分析法，此时自变量与因变量个数均为1,即为一元回归分析，且得到的关系线条近似为一条直线，又可称为线性回归分析。当自变量个数超过1时，比如分析三种不同渠道的广告投放额与销售额的关系，即为多元回归分析。聚类分析法聚类分析法是根据相似性，将目标源数据库中的数据源进行归类的
9、一种分析方法。聚类分析法与分类分析法的不同点在于其聚类时的数据源类型是未知的，整体过程为无监督的学习。标签分析法标签分析法。标签分析法是通过打标签的形式，用标签替代难以量化的因素的一种方法。例如，探寻天气对销售额的影响时，天气因素难以量化，即可使用“晴天”、“雨天”等细分标签，将一段周期内的天气按照标签归类，再对比分析。时间序列法时间序列分析就是应用数理统计方法对按时间顺序排列的一组数字序列进行处理，以预测该数字序列演化的轨迹。时间序列分析一方面考虑到事物发展的偶然性、随机性，利用加权平均法处理历史数据；而另一方面考虑到事物发展的延续性，应用处理过的历史数据推测事物将来的发展趋势。相关分析法相
10、关分析法是分析随机变量间相关程度的一种方法。相关分析中，变量间的相关关系具备随机性，在营销领域适用于探索性研究。如在分析企业销售额时,利用相关分析法对各指标进行分析,以此挖掘出跟销售额关系比较高的字段,当分析得到顾客好评率对销售额呈高度正相关,则后续可以进一步对产品的评价进行优化。第四节营销数据分析的流程1 .定义问题进行营销数据分析时，首先第一步需要进行问题定义。比较典型的场景就是我们需要对企业的数据进行分析，那么企业有很多数据，销售数据、客户数据、财务数据、生产数据等，因此首先我们需要知道要从这些数据里获取什么有价值的信息用来指导商业决策？你需要知道你要解决的问题是什么？想得到什么结论？2
11、 .设定目标进行营销数据分析时,第一步需要确定分析目标。伴随市场环境变化，营销活动中出现各类问题,因此分析人员要确定被分析问题的必要性，判断哪些问题需实时分析处理，预估分析报告的可能结果以及结果导向，确保分析报告与现下业务有逻辑关联，且有助于报告使用者进行经营决策。确定分析目标是分析人员进行正确数据分析的基础，既确保分析过程的有效性，也为后续步骤提供指导方向。3 .采集数据采集数据是以营销数据分析目标为基础，从客观世界获取原始数据的过程。数据来源可分为企业内部和外部两大渠道，其中企业内部数据相关性更强，为主要数据来源。4 .处理数据处理营销数据是指对收集到的数据进行梳理、加工的过程。首先应明确
12、数据测定尺度，接着对数据进行抽取、清洗、转化、提取，最后将提取后的数据归入目标源数据库。大数据时代，企业需处理的数据量级较大，且不仅要处理结构化数据，还要处理各类型非结构化的行为数据，对于数据处理的要求也随之提高，该步骤一般在分析人员设定程序以后需由计算机辅助完成。5 .分析解读分析解读营销数据是选用适当的营销数据指标、方法和模型工具，对目标源数据库中已处理过的数据进行分析，获取有效信息的过程。整个分析解读流程包括数据预处理、特征处理、算法的选择、模型预测等环节，从分析得出的数据结果中，判断提炼出营销洞察。6 .可视化信息呈现营销数据是将已分析提取的有效信息，转化成报告使用者易理解的形式的过程
13、，即数据可视化。呈现方式主要为图表，常见的图表类型包括条形图、饼图、折线图等，营销分析中常用的图表类型还包括漏斗型、金字塔型、矩阵型等。图表制作步骤如下：确定主题、选择类型、将数据转化成图表形式、美化图表与检查数据及观点完整性。7 .撰写分析报告撰写分析报告是通过图文并茂的形式对数据分析的总结。分析报告一般包括引入、正文和结论三个章节。分析报告需清晰明了，否则研究报告的内容仅为冗长的文字和复杂的图表，难以让报告使用者找到重点内容。同时，报告内容需主次分明，论述需具备科学性和严谨性，帮助报告使用者进行有效决策。第五节营销数据分析的影响效应一、积极效应1 .体验优化大数据时代下，客户需求呈现个性化
14、、多元化的趋势。营销活动的设计以客户需求为主线,侧重实现精准营销,以优化客户体验。实现精准营销需要营错人员适时精准地，通过合适的方法或途径向目标客户推送与其需求相符、价值相契的产品或服务信息，而不是大范围、无区别、统一发送，因此营销人员需要提前洞察用户的需求。营销人员可以通过营销数据分析，借助相关统计工具，对消费者数据信息进行挖掘及收集，分析提炼出消费者需求，准确地洞察和把握消费者的消费偏好，从而准确区别受众群体与其他群体。同时，针对消费者需求的不断提高,营销人员可以通过分析实时客户反馈数据信息，前瞻性地洞察和把握消费者的消费偏好，从而预测消费趋势，促进产品或服务质量的全面提升优化，最终实现用
15、户体验的持续优化。2 .预算优化营销人员在设计营销方案时，通过预算来控制营销成本，保证目标利润的取得。在做预算的过程中，营销数据分析结果可以帮助营销人员合理分配有限资源，优化预算方案。首先，营销人员通过对相关业务数据进行分析，可以得到不同渠道环节的转化率，通过组合形成不同营销方案的投资回报率，进而可以根据这些指标信息，对营销方案及渠道环节做出取舍，从而优化预算方案。同时,在大数据时代，对投资回报率的分析可以精确到个人，针对性对回报率高的消费者投送产品信息，可以降低客户的信息过滤成本。最后，营销人员通过数据分析，准确识别消费者需求，可以避免提供无关服务，缩减营销费用，降低预算。3 .决策优化在营
16、销数据分析广泛应用之前，企业决策者在进行经营决策时没有大量数据信息做支撑,此时决策者丰富的经验成为企业的核心竞争力,决策者的经验水平将很大程度上影响整个企业的决策水平。然而，在数据信息量以指数形式增长的大数据时代，依靠成功经验进行决策并加以复制推广的营销模式难以实施，营销数据分析能力成为影响决策水平的关键要素。营销数据分析的应用使得以经验为中心的决策模式转变为以数据为指导的科学决策模式。随着数据分析方法及工具的升级，数据挖掘的信息量不断增加，相关信息的可视化程度提升，分析内容更加细化，经营决策的正确率显著提升。二、负面冲击1 .企业层面压力：(1)人才压力企业提升营销数据分析能力的首要任务是培
17、养高素质营销数据分析人才。其中，复合型分析人才是指既谙熟营销理论知识又掌握数据科学方法的首席数据官(CD0),是保证数据分析质量的中坚力量。然而，现状是多数企业缺少复合分析人才，仅具有掌握技术而对业务流程缺乏认识的信息人才，面对大数据分析在企业广泛应用，企业人才压力逐渐增大。对此，企业管理层应增强培养意识，积极引进复合分析人才，组织培训各个营销活动环节的人员提升对数据信息的理解和运用能力，以此提高人员的整体分析水平。(2)知识压力营销数据分析以营销理论、数据科学为理论支撑，以信息技术为工具支持，因此企业为提升分析能力需要对理论发展、技术进步有即时洞察，而在大数据时代信息量指数级增长、技术更迭速
18、度快，数据分析的应用使得企业形成知识压力。对此，企业可以通过加入行业协会、建立高校合作等方式借力获取相关知识，从而保证数据分析的质量，缓解知识压力。资金压力。营销数据分析离不开技术支撑，而各项数据分析技术的应用需以数据分析支撑平台为载体，企业需持续投入资金建立、维护和升级数据支撑平台。同时，企业需要持续投入资金的还有人才培养、技术升级等方面0在此过程中，企业投入成本上升，易形成资金压力。此时，企业应均衡预算，根据自身规模和业务范围选择性投入，控制成本，以防资金压力的形成。2.社会层面负面影响：(1)信息泄露信息泄露现象的产生是企业在数据分析中挖掘大量用户数据，滥用数据信息而导致的。消费者个人身
19、份信息泄露，损害消费者个人财产权、安宁权和个人隐私权，产生精准诈骗现象、垃圾广告信息泛滥等不良影响。企业应自觉遵守行业自律规范，规避数据分析过程中对数据信息的不合理操作，避免信息在采集和使用过程中的过失泄露。(2)算法杀熟算法杀熟是企业通过数据分析定位用户需求，并提供特定价格产品的一种价格歧视现象。大数据分析的技术发展使得企业有能力定位用户意愿支付的最高价格，从而产生用户剩余最小现象，即相同产品售与不同用户时价格不同，该现象属于一级价格歧视。算法杀熟侵害消费者的平等权，紊乱市场价格，严重破坏市场秩序。企业应实时提升行业法治意识，善用数据分析技术，避免不公平交易现象的产生。(3)数据窃听数据窃听
20、是企业通过各类传感器收集用户实时信息且恶意监控的行为。移动设备的普及应用结合大数据技术，使得用户在不知情的情况下，被移动设备实时收集个人语音数据。常见现象包括，用户生活中刚提及的产品，其广告实时被推送到手机界面。数据窃听严重侵犯个人隐私权、威胁人身安全，企业在数据分析采集中应守住底线。归纳与提高巩固营销数据分析的相关概念、应用领域、方法、流程及影响效应；通过教师讲解，能够对营销数据分析的基础有一定的了解，为后续的课程打下夯实基础。第2章基于聚类算法的价格带分析教学内容一、问题的提出二、聚类算法三、价格带分析案例示范教学要求【知识目标】5. 了解聚类分析的基本概念；6. 了解聚类分析在营销领域的
21、应用。【技能目标】掌握利用聚类分析方法对市场价格进行细分。教学重点3 .聚类分析的应用；4 .利用聚类分析进行市场价格细分。教学难点I.聚类分析的原理；2.模型评估与结果分析。教学方法讲授法、案例法、任务驱动法、演示法课时数6课时教学内容第六节问题的提出一、价格带分析价格带(PriceZone)指的是某一类商品品种的价格由低到高所形成的价格幅度，其宽度决定了该类商品所面对的消费者的层次和数量。在商品价格带中，由于其价格高低幅度的不同，其中所包含的种类也有所不同。同时，由于各价格段的商品陈列量的差异，导致商店陈列呈现不同形态，最终形成商店的经营特点和特性，从而进一步满足顾客对商品丰富性的需求。价
22、格带的本质是针对于小分类商品进行商品品类管理，这建立在商品品类管理的基础之上，其最终目标价值就是解决管理问题的其中一项指标。二、问题设计某商家计划近期举办一场营销活动，为确定促销商品的价格区间，该店铺通过问卷调查、顾客反馈以及市场类似商品的价格空间变化等市场调研方式，结合商品构成状态，来确定适合自己经营的价格。三、问题解决思路1.价格带的制定价格带分析不仅和单品价格有所联系，还需要与商品品牌、气候、促销等因素联合起来进行分析，制定适宜的价格带具体步骤如下：企业需要进入商品销售区域或卖场，把握竞争对手和顾客的消费习惯，了解商品的价格变化情况；根据经营情况和顾客的反馈，并结合竞争对手的经营策略，及
23、时调整商品结构，加强竞争力；明确价格带分析的必要组成因素，即竞争者和企业自身产品的详细资料、公司内部的商品组织分析表以及分析报表；(10)寻找商品品类中的“价格点”，这也是价格带分析的关键所在；(11)根据价格线找到价格点，给出最终商品价格图。2 .市场价格细分(1)在进行产品行业聚类时找到具有代表性的指标；(2)对相关指标利用聚类相关算法进行聚类分析；(3)根据聚类分析所得出的结果进行可视化的数据分析，得出不同类型商品的特性；(4)根据聚类和可视化分析的结果做市场价格细分。第七节聚类算法一、聚类算法简介聚类分析是数据挖掘的重要技术之一，也是最常用的一类无监督机器学习算法，其目的是将数据划分为
24、有意义或有用的组(也称为簇)。这些区分可以根据业务需求或建模需求进行，也可以纯粹用于辅助探索数据的自然结构和分布。二、K-MeanS算法原理k-means算法是一种简单的迭代聚类算法，它使用距离作为相似性指标来查找给定数据集中的k个类别。其中每个类的中心是根据类中所有值的均值得到，每个类用聚类中心来描述。聚类的目标是使用欧氏距离作为相似度指标，使得各类的聚类平方和最小。k-means的基本思想：通过迭代找到一种方法来划分出k个聚类，然后用这k个聚类的均值来表示对应样本时总体误差是最小的。其大致算法流程如下：(1)首先选取数据空间中的k个对象作为初始中心，每个对象代表一个聚类中心；(2)根据样本
25、数据对象与聚类中心的欧氏距离，以距离最近为准则，分到距离最近的类，其中，欧氏距离表达式为：P=J(X2力2+(%”,IXI=扃短,其中。为点CW2)与点CwJ之间的欧氏距离；因为点UM到原点的欧式距离。(3)更新聚类中心并判断聚类中心和目标函数的值是否发生改变，若不变，则输出结果，若改变，则返回上一步。三、聚类算法的分类分析步骤具体说明基于划分的聚类算法基于划分的聚类算法的基本思想是将簇的质心作为聚类中心，其中簇的质心是由数据点构成的。接着依照距离的大小将数据对象进行簇类划分，以此来实现数据集的聚类操作。主要思想为将一个包括n个数据对象的数据集，将其划分为k个类簇，同时每个类簇代表数据集中的一
26、组相似度最高的数据对象。比较经典的基于划分的聚类算法有K-means算法、CLARANS算法等。但是目前大多数的层次聚类算法都存在灵活性较差的问题，并且算法需要预先输入终止条件。基于层次的聚类算法基于层次的聚类算法主要按照“自底向上”和“自顶而下”的策略，将其分为凝聚层次聚类和分裂层次聚类。凝聚层次聚类是先进行合并，将数据集中所有的数据对象分别看成一个类簇，然会对簇进行一定规则的合并操作，直到合并的簇族满足预定的类簇族或者划分的类簇满足某个预设终止条件，则为完成聚类运算。分裂层次聚类是先进行划分，将所有的数据对象看成一个簇，然后对簇进行子簇的划分，递归划分直到划分出的子簇满足终止条件，则为完成
27、聚类运算。基于层次的聚类算法可以在不同的层次上展示数据集的聚类结果情况，并且可以通过绘制树状图实现聚类结果的可视化，从而进一步凸显出聚类算法中包含的物理意义。目前应用比较广泛的层次聚类算法有CURE算法、BIRCH算法等。基于密度的聚类算法基于密度的聚类算法主要是利用样本点分布紧凑程度，使用样本点的数量大小代替距离测度，从而实现对数据样本点间相似性的度量。同时，基于密度的聚类算法在一些方面弥补了一些类别聚类算法的不足，例如，它解决了一些类别聚类算法只能发现球型簇的问题。目前比较经典的基于密度的聚类算法主要有：DBSCAN算法、OPTICS算法以及DENCLUE算法等。基于网格的聚类算法基于网格
28、的聚类算法主要通过人为构建网格数据结构，利用数据集的数据填充网格单元，从而实现对数据集的间接压缩，接着通过对网格中包含的数据样本点个数进行信息统计，最后按照网格单元中的统计信息对数据集进行聚类操作。目前比较典型的基于网格的聚类算法主要有STING算法、CLIQUE算法以及WAVECLUSTER算法等。同时，基于网格的聚类算法具有的优点是聚类处理时间比较短，适合处理低维数据集。但其具有一定的局限性，即网格的划分粗细在不同程度上会影响算法的效率和精度。对于高维数据集，数据集的划分可能会过于稀疏，从而导致聚类效果达不到理想的状态。基于模型的聚类算法基于模型的聚类算法需要为每组类别的数据对象构建数学模
29、型，数学模型中的参数是根据数据集数据对象的真实分布情况所得，接着从数据集中寻找与模型匹配度高的具体数据对象，以此进一步完成聚类操作。目前比较典型的基于模型的聚类算法主要有SOM算法、COBWEB算法等。基于模型的聚类算法是依据概率的方式，通过构建模型来完成对数据集的聚类操作，其算法思想和操作规程都比较简单，但局限是时间复杂度较高、模型建立时假设条件不能保证一定成立，模型选取的参数也比较敏感等。四、聚类算法的应用对世界的分析和描述中，在概念上为有意义的具有公共特性的对象组的类，起着很重要的作用。在实践中，人类擅长将对象划分为组(簇)，并将特定对象分配到这些组或分类中。例如，即使是非常年幼的孩子也
30、可以快速识别照片中的物体，将其分类为建筑物、车辆、人物、动物、植物等。就数据理解而言，簇是潜在的类别，而聚类分析是研究自动发现这些类别的技术。聚类算法用于许多现实世界的问题，这里有一些具体的例子。1 .查找信息百度包含数亿个Web网页，网络搜索引擎可以返回数千个页面。这里可以使用聚类将搜索结果分成若干簇，其中每个簇捕获查询的特定方面。例如，搜索词“电影”返回的网页可以分为评论、电影预告片、电影明星、电影院等类别。每个类别(簇)可以划分为多个子类别(子簇)，创建一个层次结构，帮助用户进一步探索查询结果。2 .企业并购绩效评价并购已经成为影响上市企业业绩的重要行为之一，传统的企业并购绩效评价方法主
31、要是事件研究法和财务指标研究法，但基于层次聚类算法的企业并购绩效评价方法通过构建并购绩效评价模型,可以以行业的角度来评价企业并购绩效，从而可以对企业的并购行为有更加全面和深层次的认识。3 .客户细分企业会收集有关当前和潜在客户的大量信息。聚类可用于将客户分组以进行进一步分析和营销活动。例如，最流行的客户价值判断模型RFM经常与聚类分析结合使用，从而确定客户价值得分水平。第八节价格带分析案例示范1 .探索数据源案例主要采用了与“电脑椅”相关的商品数据，共400条记录。2 .特征选择将“销售价最低”数据设置为特征，为算法运用创造条件。3 .设置K均值与聚类训练对K均值进行设置时，将K值设置为“7”
32、，代表了一共会形成7个类，分别对应7个价格带。归一化的方法选择为MinMaxScalero根据聚类训练的基本算法步骤，预测结果共有数据400条，其中PrediCliOn字段为对应的类别。4 .聚合通过对聚类训练的输出结果进行聚合，获取每个类的价格带范围。5 .产品精准定价策略分析将聚合结果转为平台数据集(数据集一新建自助数据集)，再利用【自助仪表盘】进行数据可视化：(1)查看每个类的总销售金额；(2)查看每个类的总销量；(3)查看每个类的商品数量；(4)查看每个类的平均销售金额。【拓展实训1】电子产品价格带分析归纳与提高巩固聚类算法的原理和流程；通过教师讲解与实践操作，实际操作市场细分的案例，
33、帮助企业进行管理。第3章用户画像分析教学内容一、问题的提出二、用户画像三、用户画像案例示范教学要求【知识目标】7 .了解用户画像分析的基本概念和应用；8 .了解用户画像可视化的呈现方式与方法。【技能目标】掌握基于多维或融合的用户画像构建及分析方法。教学重点5 .大数据背景下用户画像的管理；6 .用户画像的应用。教学难点3 .自助仪表盘的创建；4 .用户画像数据可视化结果的解读。教学方法讲授法、案例法、任务驱动法、演示法课时数6课时教学内容第九节问题的提出一、用户画像用户画像(USerPortrait)最早由AlanCooPer在1997年提出，其本质是运用海量用户信息来筛选用户特征需求的一种分
34、析工具。换句话说，就是对用户行为数据进行挖掘，发现用户潜在的需求，从而有针对性的提供个性化产品与服务，达到精准推送的目地。也有学者指出用户画像是给用户打标签的过程，从而让计算机能够有程序的处理此类相关信息，最终达到通过算法模型“理解”用户行为与心理的结果。二、问题设计景区运营离不开用户画像的构建，它可以用于新项目设计预判，营销活动推广，广告投放等环节中。基于中国景区旅游消费的相关数据，形成有价值的旅游消费者人群细分数据，可以辅助景区建设做决策。用户画像需要进行多维度精准分析，不同维度分析可探查用户的不同需求，比如用户的景区偏好、基本用户画像，可以了解到不同类型景区市场状况，依靠用户画像设计、引
35、进更加适合景区的旅游产品；比如用户的消费偏好，可以初步了解景区有哪些项目可以进行升级改造，提升产品的体验感，还可以预测到游客的消费行为和游览兴趣等等。三、问题解决思路(12)用户数据收集。为搜集所需要的用户特征数据，既可通过访谈法，问卷调查等方法收集一手数据又可通过Python等软件收集海量二手数据。(13)用户数据筛选及挖掘。首先删除一些信息不完整，冗余或异常的用户数据。再根据目标，选择合适的构建方法，逐步深入挖掘用户画像中的关键要素。(14)研究用户信息，细分标签。按照消费者基础属性细分：指消费者的基本属性，例如，性别、年龄，教育水平等人口统计数据；按照消费者领域属性细分：指根据所需研究的
36、目标即研究领域内的相关知识面对用户进行分析，主要包括行为属性(例，旅客出行方式、游客景区线上购买门票支付方式等)和兴趣属性(例，游客出行同游人员和游客景区偏好等)；按照消费者特定属性细分：多指依据研究或实际需要而特别提炼而出的用户属性。例如，在旅游领域，游客的消费情境，饮食习惯和历史信息等。(15)形成用户画像并进行可视化呈现。通过汇集不同属性的标签，制作一个相对完整的用户画像仪表盘，从而形成用户画像的可视化展示。并可以根据此用户画像仪表盘，具体分析消费者的用户需求，从而提出相应的营销建议。第十节用户画像一、明确营销需求1 .流量流量是要解决“如何让游客来”的问题。要让游客来，首先要了解游客，
37、这样才能根据游客的特点精准制定推广方案，将有个性化的产品与服务、优惠力度大的促销活动等定向展现在目标客户面前。满足游客需求痛点的产品才能赢得青睐，才会实现企业源源不断的流量。因此，企业要想获得流量加持，就需要充分分析游客的基本信息，比如游客的客源地、目的地分析，游客对平台APP实用情况、网址的浏览记录，人数以及占比多少进行细致划分与描述，做精细化安排，善于利用老顾客的资源挖掘预测新用户，从而获得更精准的流量。2 .转化转化是要解决“如何让游客消费”的问题。要让游客消费，商家就要知道游客的需求和喜好，尽量满足游客需求，为不同的游客推送不同的旅游线路等产品。流量精不精准对产品转化率有着直接影响，面
38、对泛流量，我们需要在营销资源有限的情况下，把流量做得精准。所以，为了提高转化率，我们要从新老客户的区域分布、消费水平、购物平台的使用情况、平台的浏览数据记录等方面描述客户的转化率并进行提升，不断挖掘出具有购买相似产品动机与同等消费水平的精准人群，实现更精准的流量转化。后期则要做好售后，如管理好买家秀和评论，实现后期新游客的转化。3 .客单价客单价是要解决“如何让游客多消费”的问题。要让游客多消费，商家就要知道哪些游客会多买，再通过个性化旅游路线设置、旅游套餐满减活动等方式，匹配不同价位、不同搭配方案给相应的游客。4 .复购率复购率是要解决“如何让游客再消费”的问题。要让游客再次消费，商家就要知
39、道哪些游客再次购买的概率会更高。所以，就需要从区域分布、订购平台、浏览习惯等方面研究游客的复购率。二、确定用户画像的维度和度量指标5 .用户画像的维度般用户画的维度主要从用户基础信息标签和行为信息标签来度量和描述，这里的用户基础信息标签指的是用户的基本信息特征，比如年龄、性别、工作、住址等信息；行为信息特征主要展现的是消费过程中行为标签，比如消费习惯、商品喜好、消费选择的平台途径等。用户画像作为一种通过贴标签的形式来展示用户多样性的消费需求，在各行各业中得到了广泛的关注。因此为了对用户形成全方位，立体化，多维度的标签化刻画，用户标签必然也是多层次，多角度且便于理解，没有歧义的。例如，在电商领域
40、，用户标签可以分为事实标签，模型标签和网页浏览标签。而在旅游酒店管理领域，用户标签可以被设置成：(1)事实标签。一般指用户的相关属性。比如：性别，年龄，获取酒店信息的来源等。(2)地理位置标签。地理位置标签本质也是事实标签，一般由酒店客户所处的地理位置自动生成而获取。比如：浏览网页时的地理位置，扫码下单时的空间信息等。(3)网页浏览标签。用户通过第三方网站或搜索引擎广告等途径进入酒店网站主页时留下的网络浏览信息记录。(4)消费模型标签。模型标签是结合上述三种标签以及酒店自身特点后对用户信息进行的整合。例如酒店会根据自身的发展阶段，将客户分为满意度高的，潜在客户或者流失客户等。6 .用户画像的常
41、见度量指标使用不同维度描述客户时，选择的度量指标也有所不同，以下是一些常见的度量指标。页面浏览量(PV)：页面被用户查看的次数。访客数(UV)：各个界面的浏览量之和，包括重复浏览累加的次数。浏览回头客户数：是指最近7天内隔天再次浏览的用户数。成交客户数：已付款的客户数，根据付款时间统计。成交金额：指成功下单成交总金额，根据付款时间统计。转化率：成交客户数与店铺访客数之比。客单价：成交金额与成交客户数之比。成交回头客户：在店铺发生过2次或2次以上的客户，在所选时间段内要进行去重计算(生意参谋的统计标准为最近一年再次成交的客户，即回头客)。以上是关于电商方面的指标划分，不同行业对用户画像的维度会有
42、所不同。7 .用户画像描述在确定了营销需求和用户画像维度的基础之上，需要对目标客户，根据不同维度和不同指标内容、进行客户画像描述和营销分析，具体可以从客源地、客户职业、客户性别等方面展开具体分析。首先依据上述游客基本信息标签，通过游客属性分析就能分清哪些顾客是企业的忠实粉丝、哪些是企业要找的目标客户以及哪些是潜在的客户，这样企业就能建立客户信息库；其次利用数据管理平台或者数据分析方法进行客户行为数据的统计与分析，依据不同情境维度建立用户画像模型；根据用户画像的特征，企业便可确定自己的目标客户群体，然后向此类目标客户定向投放相关的营销广告或服务信息，再根据营销效果，剖析数据反馈带来的价值信息，就
43、可以不断丰富与优化客户画像模型，逐步提升用户画像构建的精准度，最终帮助景区结合自身特色选择目标客户并开展精准营销。8 .用户画像的应用借助用户画像，我们可以更好更直观的了解用户。在店铺营销的不同阶段客户画像会有不同的作用。前期规划阶段，商家要把产品匹配到正确的人群，精准定位目标市场，借助用户画像，商家可以找到自己的目标市场，实行精准营销。随着市场占有率不断提高，商家可以通过用户画像对已有的客户行为数据进行分析，帮助其确定整体运营节奏，并选择有效的推广手段，从而确保未来的发展思路和方向不出现大偏差。在售后阶段，也可以及时对用户评价进行反馈，为产品升级，捕捉新市场提供坚实有力的决策依据。具体表现为
44、以下3个方面：(1)精准营销精准营销是指依托大数据分析技术，对用户数据进行挖掘，通过寻找数据之间有价值的规律与联系，可以精准判断出用户对于产品的需求和购买偏好，在此基础上实现人群细分，精准定位目标市场，从而提供用户个性化的产品和服务。精准营销与一般的电商网络营销相比，不仅能够提升广告的精准投放，还能降低营销过程中耗用的资金，大大提高了企业营销效率。比如比亚迪公司，通过客户的消费数据与潜在客户的需求分析，实施精准营销策略，最终实现其第一款中级家庭轿车F3的销售成功。(2)客户研究根据大量的客户行为数据，对行业或人群表现的特征进行描述，比如一个消费者，在一段时间内，先后购买了腮红、眼霜、口红等护肤
45、品，基于这样的购买行为，就可以大致分析出这位用户是女性，甚至可以根据产品属性，精准分析用户年龄等特征。客户研究可以指导产品优化，比如在航空公司APP中机票预订流程的漏斗分析中，可以根据订票流程中每个环节转化率来调整APP的功能结构，从而减少预订机票的流失。(3)业务决策挖掘客户数据，是指挖掘客户的基本信息数据和客户行为信息数据，采用数据挖掘中的回归分析、聚类分析、关联分析等算法模型对数据进行加工处理，通过相似特征划分、排名统计、流量趋势、地域分析、竞品分析、行业趋势分析等去找寻人群与人群、人群与商品、商品与商品、商品与品牌之间潜在的差异与联系，从而发现并挖掘出更大的商机。第十一节用户画像案例示
46、范1 .探索数据源数据源分别代表的是游客景区偏好占比、游客获取旅游景区的途径、游客出行方式占比、游客出行同游人员占比、游客年龄分布、游客性别占比、游客客源地占比、游客个人月收入占比、游客景区线上购买门票支付方式、游客购买景区门票的平均价格占比、游客景区消费情况、游客在景区额外消费的项目、游客在额外项目上消费的金额占比。2 .消费者领域属性细分消费者领域属性细分这里是对游客客源地进行分析。3 .消费者基础属性细分消费者基础属性细分这里是对游客性别、年龄及个人月收入进行可视化分析。4 .消费者特定属性细分接下来对消费者行为特征进行分析，包括旅客出行方式、游客景区线上购买门票支付方式、游客购买景区门
47、票的平均价格占比、游客在额外项目上消费的金额占比、游客景区消费情况、游客在景区额外消费的项目、游客获取旅游景区的途径、游客出行同游人员和游客景区偏好。5.解读结果女性相对于男性更喜欢出游；90后的游客占所有年龄段的游客的重比；从广东省来该地旅游的游客占比最重，且大多数游客偏爱的旅游景区的类型为湖光山色。游客大多会在景区有额外消费且金额大于100元；游客对于线上支付方式更倾向于支付宝；游客们对于景点的信息多从旅游网站进行了解并预定门票。根据以上分析出来得到的信息，该地区和各景点的工作人员可以根据自身地方的实际情况，对景点宣传或景点营销进行针对性的提升与改善。【拓展实训1】电商领域用户画像分析归纳与提高巩固客户画像分析的原理；通过教师讲解与实践操作，实际操作用户画像分析的案例，帮助企业展开营销活动。第4章基于ARlMA模型的产品生命周期预测教学内容一、问题的提出二、时间序列法与ARlMA模型三、产品生命周期预测案例示范教学要求【知识目标】9 .了解产品生命周期概念；10 .了解时间序列法。【技能目标】掌握ARIMA模型方法，并能应用于预测产品生命周期。教学重点7 .产品生命周期理论；8 .ARIMA算
