电商行业大数据营销与用户增长方案.docVIP

电商行业大数据营销与用户增长方案

TOC\o1-2\h\u29099第1章大数据营销概述 3

63911.1营销发展趋势与大数据应用 3

123661.1.1营销发展趋势 3

216381.1.2大数据应用 4

131441.2大数据营销的核心要素 4

219901.2.1数据 4

32981.2.2技术 4

145701.2.3策略 4

315001.3电商行业用户增长挑战与机遇 5

303111.3.1挑战 5

168341.3.2机遇 5

24411第2章数据采集与处理 5

81342.1多源数据采集技术 5

26392.1.1数据源分类 5

84522.1.2采集方法 5

33012.2数据预处理与清洗 6

246902.2.1数据预处理 6

273082.2.2数据清洗 6

76942.3数据存储与管理 6

111782.3.1数据存储 6

291152.3.2数据管理 6

24650第3章用户画像构建 7

271433.1用户画像概念与意义 7

177963.2用户标签体系设计 7

77133.3用户画像应用场景 7

4988第4章用户行为分析 8

134514.1用户行为数据挖掘 8

45884.1.1用户行为数据采集 8

113394.1.2用户行为数据预处理 8

105204.1.3用户行为数据分析 8

257634.1.4用户画像构建 8

69394.2用户路径分析与优化 8

326704.2.1用户路径追踪 9

124844.2.2用户路径分析 9

240524.2.3用户路径优化 9

159824.3用户留存与流失分析 9

99984.3.1用户留存分析 9

185444.3.2用户流失分析 9

97824.3.3用户留存与流失预警模型 9

3087第5章精准营销策略 9

200205.1用户群体细分 9

64365.1.1数据收集与整合 10

324885.1.2用户画像构建 10

188985.1.3用户群体划分 10

175695.1.4用户需求分析 10

43485.2营销活动设计与优化 10

182425.2.1营销活动目标设定 10

75175.2.2营销活动策划 10

39555.2.3营销活动内容制作 10

323695.2.4营销活动优化 10

149565.3营销效果评估与监控 10

85885.3.1营销效果指标设置 11

146305.3.2数据分析与报告 11

288895.3.3营销效果监控 11

240455.3.4持续优化与调整 11

27412第6章个性化推荐系统 11

214206.1推荐系统原理与架构 11

5616.1.1推荐系统原理 11

134146.1.2推荐系统架构 11

164866.2用户兴趣模型构建 12

247676.2.1用户行为分析 12

281876.2.2用户兴趣模型表示 12

21766.3推荐算法与应用实践 12

22626.3.1协同过滤算法 12

52386.3.2内容推荐算法 12

66916.3.3混合推荐算法 13

256356.3.4应用实践 13

14076第7章用户增长策略 13

97507.1用户增长模型与关键指标 13

295107.1.1用户增长模型 13

20257.1.2关键指标 14

128907.2用户获取与激活策略 14

90037.2.1用户获取策略 14

175897.2.2用户激活策略 14

304187.3用户留存与转化策略 14

10887.3.1用户留存策略 14

309367.3.2用户转化策略 14

27606第8章社交网络营销 15

271938.1社交网络用户行为特征 15

194378.1.1用户群体画像 15

100928.1.2用户行为模式 15

34688.1.3用户需求分析 15

169028.2社交媒体营销策略 15

158638.2.1内容营销 15

215578.2.2互动营销 15

1247