一、大数据分析与电商运营管理概述
1.大数据分析的发展前景和战略
2.数据和信息的关系：什么是数据？什么是信息？相互如何破译和转化？
3.数据的类型
1）时间分类：过去-现在-未来
2）格式分类：数字型-字节型-文本型
3）属性分类：原始类型、多元组、记录单元、代数数据类型、抽象数据类型、参考类型以及函数类型
4.大数据分析五大思维：对照-拆分-降维-增维-假说
5.数据挖掘的主要技术和方法：分类-估计-预测-关联-聚类-回归-决策树-神经网络等
6.大数据分析技术在企业经营营销中的应用
1）商业问题的发现和分析
2）目标客户发掘和商品推荐
3）运营的绩效分析和商品管理
4）营销组合、广告、宣传和渠道建设
5）客户关系CRM管理
7.案例：某网店的数据化运营分析
8.大数据分析在网格化营销工作中的实施和管理
二、来访客户特征分析模型：目标客户识别、挖掘和细分
1.目标客户的特征数据分类：环境变量、人口变量、生理变量、心理变量和行为变量
2.目标客户购买决策模型建模：动机模型、认知模型、决策模型、购买模型
3.目标客户特征数据——购买模型——产品利益特征数据之间的推演关系
4.目标客户的细分——购买模型的细分和聚类
5.如何判断一个客户的价值？——目标客户的价值建模
6.目标客户群的预测——客户成长型和流动性模型
7.哪些客户最重要？——客户价值等级分类和估算模型
8.目标客户是什么样的？——客户显性外在特征的聚类和识别规则解析
9.目标客户在哪里？——客户接触渠道的推演规则解析
三、商品组合分析模型：商品品类结构、投放和上下架优化
1.商品营销要素数据分类：产品偏好变量、价格成本和风险变量、渠道和客户关系
2.商品关联基本规则1：商品内涵关联
3.商品关联基本规则2：用户活动关联
4.商品关联基本规则3：技术平台关联
5.营销过程建模：商品营销场景、流程、任务和客户信息接触点
6.交易是如何促成的？——购买模型和营销模型的交互演进过程
7.客户到底想要什么样的商品？——客户购买行为的需求信息表达、转译和分类
8.如何展示和推荐商品信息？——接触点的信息类型和展示类型
9.如何根据营销过程来准确预测和推荐商品？——基于营销过程的分阶商品推荐模型
四、电商运营绩效分析模型：企业经营的绩效和问题分析
1.商品绩效指标分类：财务指标、市场指标、评价指标、社会指标、成本指标等
2.商品的市场目标属性分类：形象商品、利润商品、销量商品、促销商品
3.商品的生命周期属性分类：导入期、成长期、成熟期和衰退期
4.绩效评估模型：不同属性的商品如何设计绩效评估模型？
5.商品吸引力分析模型
6.商品竞争力分析模型
7.商品执行力分析模型
8.商品的绩效和预测
9.商品自动投放模式：商品上架下架、展示时机、位置、周期、频率和轮播
10.商品品类的扩展、紧缩和优化
11.商品的组合规则1：企业效益最大化为目的的品类调整
12.商品的组合规则2：客户价值最大化为目的的品类调整
13.商品的组合规则3：战略平衡为目的的品类调整
五、定价、套餐和促销分析模型
1.商品的定位、竞争和定价策略
2.价格、价值和成本关系模型
1） 主要定价方式和模型
2）客户感知价值测量
3）定价范围和目标
4）生命周期定价策略模型
3.资费计价方式和构成要素
4.基于计费周期、单位、质量和性能的计价模型
5.基于差异化使用场景的计价模型
6.基于细分客户特征的计价模式
7.基于成本的计价模型：免费、有条件免费、限定性收费、按使用收费等
8.基于用量的计价模型：限量和无限量模式
9.业务余量的注销、转移、共享和累计
10.基于套餐的组合和升级的计价模式
11.促销模型
五、商品展示、渠道和投放效果分析模型：宣传和展示的效果分析
1.宣传类型：终端网点、路演、广告、网络宣传、O2O等
2.广告（或商品展示）投放的绩效分析模型
3.广告（或商品展示）投放的区域、有效覆盖率分析模型
4.广告（或商品展示）可识别有效性分析模型
5.广告（或商品展示）认知度有效性分析模型
6.广告（或商品展示）时效性和转化率分析
7.渠道的功能、网络和层级：实体渠道、电子渠道和直销渠道的功能分布
8.渠道目标和约束条件
9.渠道的设计模型：中间商的数量、类型和责任
10.渠道的绩效考核模型
11.渠道的覆盖有效性评估模型
12.渠道酬金政策有效性分析模型
六、客户价值分析模型：防流失和二次销售
1.消费者对质量和价值的体验和评价
1）质量评估模型
2）利益、代价和消费价值之间的关系
3）提升消费价值的策略
2.消费者满意度评估
1）满意度组成要素
2）满意与不满意形成过程
3）影响满意程度的要素
4）满意感、信任感和归属感的建立
3.消费者投诉后果评估
1）消费者不满表达方式
2）消费者投诉方式
3）影响投诉行为因素
4）投诉对企业的影响度分析
4.消费者重复销售分析
5.消费者流失原因分析模型
七、数据化运营的实施和组织管理
1.数据化运营的团队合作和组织结构建设
2.团队数据分析能力的培养
3.数据化运营的质量保障流程和制度
4.数据化运营的前提条件和保障
5.数据化运营的思维和态度
