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；•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。知识体系数据应用技术数据分析技术数据挖掘技术简介常见数据分析项目数据应用渠道拓展和强化营销自动化二次营销数据变现零售商分类对供应商的价值供应商的价值个性化营销合作营销营销效果衡量导入案例•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-industrystandardprocessfordatamining）•将整个挖掘过程分成了以下六个步骤:①商业理解；②数据理解；③准备数据；④建立相应的模型；⑤对模型进行评估；⑥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...
