数字营销实务 教案9大数据与人工智能在数字营销中的应用
美华管理传播网 中国经济管理大学 全国MBA《职业经理》双证班丨30年热招课程
数字营销实务 教案9大数据与人工智能在数字营销中的应用
授课内容 | 项目九 大数据与人工智能在数字营销中的应用 | ||||
授课班级 | 授课教室 | 授课课时 | 6课时 | ||
学情分析 | 知识基础: 通过前导课营销学基础的学习,学生已经对市场营销的关键概念和基本理论、营销环境的构成、消费者市场的概念及特征、消费者购买决策过程及其影响因素有了一定的了解,有了一定的市场营销学科基础。 技能基础: 学生已具备多方思考、辩证思维的能力,能够进行分组讨论、沟通、小组协作,能熟练操作各类软件,善于从多种渠道获取专业信息。 学习特点: 该班学生的学习内驱力较高,学习主动性强,在教学活动实施过程中配合度高,任务完成效果较好。 | ||||
教学目标 | 知识目标 1.正确理解什么是大数据与人工智能,并了解发展历程。 2.掌握基于大数据的客户管理与精准营销相关知识。 3.掌握人工智能营销具体的应用场景。 能力目标 1.能正确运用大数据和人工智能进行营销管理。 2.能把大数据思维和人工智能理念有机融入到职业生涯中。 素养目标 1.引导学生与时俱进,培养大数据创新思维。 2.树立学生的大局观,提高思考问题的全面性和前瞻性。
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教学重难点 | 重点: 1.正确理解什么是大数据与人工智能,并了解发展历程。 2.掌握基于大数据的客户管理与精准营销相关知识。 3.掌握人工智能营销具体的应用场景。 难点: 1.掌握大数据在客户管理及精准营销中的应用 2.掌握VR、AR、MR在数字营销中的应用
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教学策略 | 采用的教学模式 本课程主要采用模块化教学方法,以各项不同的任务为驱动,组织学生进行分组合作学习,充分实现“做中教”、“做中学”,并借助多种信息化手段开展教学指导和实训,解决本次课的重难点。课内,将知识点融入案例讲解之后。课外,设置实训任务进行实操。 具体教学方法 模块化教学法;案例教学法;任务教学法 | ||||
教学资源 | Flash视频、在线课程等信息化手段 |
教学实施
6课时 | ||||
教学环节(时间) | 教学内容 | 师生活动 | 设计 意图 | 课程 思政 |
模块引入 | [案例导入] 河南卫视成功出圈 它是怎么做的? 2021年河南卫视推出中国传统节日系列国风节目,“河南卫视出圈”、“国风复兴”等话题在网络热议,每期节目全网点击量均突破十亿,而河南卫视能够成功出圈的原因是什么呢?它是怎么做的?
| 教师活动: 1.记录学生发言方案 2.发现存在的问题 3.明确课堂需要解答的问题
学生活动: 1.主动发言,分享观点 | 活跃学生思维,强化学习内动力,体会大数据与人工智能在数字营销中的重要性 | |
任任务一 认知大数据与人工智能
| 一、大数据的含义及特征 (一)大数据的含义 如今互联网飞速发展,大数据并不只是IT行业技术的代称,更多的是指一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面远远超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合。 (二)大数据的特征 1.数据量大(Volume):大数据显而易见的特征就是其庞大的数据规模。 2.类型多样(Variety):大数据的来源十分广泛,因此大数据的类型也具有多样性。 3.价值密度(Value):大数据的低价值密度性是指在海量的数据源中,真正有价值的数据少之又少,许多数据可能是错误的,是不完整的,是无法利用的。 4.高速(Velocity):大数据的高速性是指数据增长快速,处理快速。 (三)大数据的发展历程 回顾大数据的发展历程,大数据总体上可以划分为以下四个阶段:萌芽期、成长期、爆发期和大规模应用期。 二、人工智能概述 (一)人工智能的定义 人工智能是研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作,也就是研究如何应用计算机的软/硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。 (二)人工智能的发展史 1.起步发展期:1956年~20世纪60年代初; 2.反思发展期:20世纪60~70年代初; 3.应用发展期:20世纪70年代初~80年代中; 4.低迷发展期:20世纪80年代中~90年代中; 5.稳步发展期:20世纪90年代中~2010年; 6.蓬勃发展期:2011年至今。 | 教师活动: 1.对大数据及人工智能的定义及特征进行讲解 2.倾听同学发言,并进行总结和引导 学生活动: 1.理解大数据及人工智能的含义 2..讨论大数据及人工智能的特征 | 通过讲解和讨论帮助同学们更好地理解大数据与人工智能的内涵,通过学生的讨论促进同学们思考,并将知识点内化 | |
任务二 基于大数据的客户管理与精准营销
| 一、基于大数据的客户管理 (一)客户管理的含义 客户管理是指企业利用相应的信息技术,协调企业与顾客间在销售、营销和服务上的交互,不断提升管理水平,实现保留旧客户、吸引新客户、转化忠诚客户的目标,从而提高企业核心竞争力的过程。 (二)大数据与客户管理营销 1.客户关系管理带动大数据市场快速成长 (1)运营管理层面可以帮助企业实现市场分析、市场预测和市场活动管理等。 (2)销售管理层面可以帮助企业增加商机,跟踪销售过程,提高销售成单率。 (3)客户服务层面可以为客户提供全天候不间断服务、多种方式交流,并将客户的各种信息存入业务数据库,以便其他部门共同使用。 (4)技术支持层面可以为企业提供技术支持、技术改进,实现营销与数据的同步跟进。 2.帮助企业把握行业趋势、抢占市场先机 随着数据源呈现指数级增长,信息的数量及复杂程度快速扩大,从海量数据中提取信息的能力正快速成为战略性的强制要求。在这样的趋势下,大数据的挖掘和分析尤为重要,大数据时代发展和掌握客户关系管理的重要性不言而喻。 (三)大数据在客户管理中的分析运用 大数据技术在客户管理方面有许多分析应用,主要体现在以下几个方面。 1.客户细分 大数据下的客户分类一般从以下三个方面进行分析: (1)内部特征(稳定精确); (2)外部属性(简明直观); (3)活动表现(动态预测); 2.客户满意度分析 (1)客户分析; (2)产品分析; (3)服务分析; (4)渠道分析; 3.客户需求分析 (1)掌握需求。 (2)预测分析。 (3)挖掘价值。 (4)个性定制。 二、基于大数据的精准营销 (一)精准营销的概念 精准营销就是以现代信息科技技术为工具,获得消费者的消费习惯、消费能力、近期需求等信息,为消费者建立个性化的客户沟通服务体系,实现企业能够用最低的成本拓展更多潜在的消费者。 (二)大数据在精准营销中的应用 1.消费者行为洞察 不管企业做任何的营销推广活动,其前提就是要做到消费者行为洞察,也就是深入了解消费者。 2.目标客户选择 通过大数据挖掘洞察消费者行为,了解他们的差异化需求,进而将其划分为若干具有明显特征区别的群体,最后根据区分出来的群体特征结合公司的产品定位选择一个或若干个目标群体。 3.个性化广告推送 通过挖掘大量的网络用户行为数据,发现其兴趣特征,从而在适当的时候向用户推送用户感兴趣的产品信息或广告。 4.一对一沟通体系构建 企业将用户需求的相关产品或者广告推送给用户,那么用户去点击广告并对广告内容产生兴趣的概率就大大增加。 5.个性化产品精准投放 个性化产品精准投放包括两个方面,一个就是满足消费者个性化需求的产品,另一个就是产品的销售渠道。 6.改善用户体验,提高顾客满意度 企业要找出用户最为关心和介意的因素,针对这些因素提供相应的改进和服务,从而改善用户体验,提高顾客满意度。 | 教师活动: 1.讲解客户管理及精准营销的含义 2.发起学生讨论大数据在客户管理及精准营销中的应用 3.总结和归纳 学生活动: 1.了解客户管理及精准营销的含义 2.积极参与讨论大数据在客户管理及精准营销中的应用 3.一同进行知识点的梳理 | 讲解与讨论相结合的教学方式有助于帮助同学更好理解大数据在客户管理及精准营销中的应用 | |
任务三 基于人工智能的数字营销管理
| 一、人工智能在营销管理中的应用 近年来,随着人工智能应用日趋成熟,越来越多的企业尝试在营销实践中,引入人工智能,以便实现营销效果最大化。 (一)推荐系统 在人工智能的辅助下,企业可创建一个更加个性化的推荐系统。现在人工智能的帮助下,可以使用算法计算出用户的喜好和需求,然后给他们有针对性的推送内容。 (二)决策支持 科学决策是企业长期稳定发展的关键所在。而人工智能是辅助决策者通过数据模型和知识,以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的应用。 (三)内容营销 人工智能可以指导营销人员进行内容策划和创作。营销人员可以借助人工智能,分析目标用户的行为,发现用户最感兴趣的内容。 (四)预测营销 目前,随着数据量的大幅度增长,借助先进的信息技术,人们可从多种渠道获取数据。在对这些数据进行精密分析之后,企业可提取出最有价值的信息,凭借这些信息做出科学决策。 (五)聊天机器人 借助人工智能,网站可打造聊天机器人,及时回答用户疑问,能有效减少成本并能达到比较好的效果。 (六)网站优化 借助人工智能,网站可以根据用户兴趣、需求向其展示差异化内容,从而给用户带来更为良好的浏览体验。 (七)语音搜索和图像识别 借助语音识别系统,用户可发出多元化的语音指令,来指导智能设备完成各类任务。 二、人工智能数字化营销未来发展 (一)移动营销 流量从PC 端向移动端转移推动了移动营销的崛起。进入移动互联网时代后,营销相关信息的广度和规模大幅度提升。 (二)互联网广告(DSP)投放 目前,基于人工智能的PC端DSP已经相对成熟,它通过实现广告程序化投放,降低成本的同时,提高营销效率与精准性。 (三)O2O营销 O2O营销的发展和新零售模式崛起存在直接关联。蓬勃发展的社交平台为 O2O营销提供了丰富多元的用户数据。 (四)电商营销 从商业价值角度上,电商平台积累的海量消费数据无疑是一种高价值数据。从平台性质方面,电商平台的发展主要经历了三个阶段。 (1)信息撮合阶段。 (2)在线交易阶段。 (3)资源聚集阶段。 (五)SaaS(软件即服务) 营销 在SaaS营销中,人工智能技术可以降低人工成本,提高软件服务精准性,优化用户体验;SaaS软件服务可以积累丰富多元的海量数据促进智能算法与分析模型的持续优化完善。 (六)内容自动化营销 在内容自动化营销模式中,广告商将通过对用户画像、所处场景等数据进行分析,对广告内容进行自动化优化,以符合用户意愿的形式自动呈现广告内容,实现智能决策。 | 教师活动: 1. 讲解人工智能在营销管理中的应用 2.引导分析人工智能数字化营销的未来发展 学生活动: 1.理解人工智能在营销管理中的应用内容 2.思考人工智能数字化营销的未来发展 3.参与讨论积极发言
| 通过引导学生分析人工智能数字化营销的未来发展,帮助同学们与时俱进,培养大数据创新思维 | 树立学生的大局观,提高思考问题的全面性和前瞻性 |
任务四 VR、AR、MR在数字营销中的应用 | 一、VR、AR、MR的基本概念 (一)VR(虚拟现实) 虚拟现实(virual reality,VR) 属于科学技术领域,利用计算机科学和行为界面,在虚拟世界中模拟3D实体之间实时交互的行为,让一个或多个用户通过感知运动通道以一种伪自然的方式沉浸于此。 VR具有3个最突出的特征: 1.沉浸性 2.交互性 3.想象性 (二)AR (增强现实) AR技术将计算机生成的虚拟信息叠加到真实场景上,并借助感知和显示设备将虚拟信息与真实场景融为一体,最终呈现给用户一个感官效果真实的新环境。 AR系统具有以下突出的技术特点: (1)真实世界和虚拟的信息集成。 (2)具有实时交互性。 (3)在三维尺度空间中增添定位虚拟物体。 (三)MR (混合现实) MR是将虚拟世界与现实场景融合起来,直至模糊了两者的界限,让人分不清眼前的景象哪些是虚拟的、哪些是现实的。 二、VR、AR在直播营销中的应用 (一)VR直播时代的到来 VR技术的引进可将直播变得立体,与现在网络直播和移动直播平面化的特点相比,VR直播将让扁平的图像变得饱满和丰富。 (二)AR直播的未来发展 1.AR眼镜在直播中的作用 利用AR眼镜能够很方便地拍摄视频,当然也可以非常方便地用于直播使用者眼前所发生的事情。 2.AR技术在直播中的运用 (1)特效动画。 (2)特效场景。 三、VR、AR、MR在电商营销中的应用 (一)VR电商营销 VR购物具有以下几方面的优缺点: 1.优点 (1)有利于体验宣传; (2)可以有独特的运营模式; 2.缺点 (1)与普通网络购物相比:购物进程缓慢,可见商品数量稀少,只能进行简单的操作; (2)与到实体店购物相比:消费者还是不能切实地摸到商品的实物,不能真正地试用; (3)技术不能大规模实现。 (二)AR、MR电商的体验式营销 除了VR购物,还有AR、MR购物。例如在淘宝造物节上提供了MR购物的Demo视频,推出AR家装产品等。 四、VR、AR在房地产营销中的应用 (一)VR样板间 1.传统样本间的局限 传统的样板间存在诸多局限,具体有以下几点: (1)建成时间久。 (2)建造成本高。 (3)户型展示有限。 (4)装修单一。 (5)看房通道有限。 (6)资源浪费。 2.VR样板间的优势 (1)打造时间短。 (2)金钱成本低。 (3)打破看房的空间局限。 (4)提前续客。 (二)VR沙盘 与VR样板间类似,利用VR技术也可以打造出VR沙盘。相比于传统沙盘,VR沙盘可以让购房者动态的体验到自己将来所住的小区的未来样子。 (三)VR智能导购 VR智能导购与实际销售人员相比,最大的好处就是能够引起人们的好奇心和新鲜感,是客户的体验能上升到一个新的层次。 (四)AR样板间及沙盘 目前AR样板间更多的使用方式是,以具备AR功能的app作为入口,通过扫描宣传册上的户型图,而在手机屏幕上呈现出各个样板间的全貌。 | 教师活动: 1. 讲解VR、AR、MR的基本概念 2.组织学生头脑风暴VR、AR、MR在数字营销中的应用 学生活动: 1.理解VR、AR、MR的基本概念 2.思考并回答VR、AR、MR在数字营销中应用在哪些方面 3.参与讨论积极发言
| 通过头脑风暴引导学生思考VR、AR、MR更多的应用场景 | |
课堂小结 (10分钟) | 总结课程内容 布置课后任务 | 教师活动: 1.对本次课的知识点进行梳理 2.布置课后任务 学生活动: 1.反馈知识点理解的情况 2.明确课后任务 | 加强对本项目知识点的理解,并通过课后任务对知识点进行巩固 |
教学反思
教学效果 | |
存在问题 | |
改进措施 |
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