1、第一章：零售数字化营销概述学习目标【知识目标】1.了解数字化技术对零售营销的影响；2.了解零售企业数字化改造的现状；3.了解数字化营销的人员配置；4.熟悉零售数字化营销的基础理论；5.熟悉零售数字化营销的数据基础；6.熟悉零售数字化营销的知识领域；7.了解零售数字化营销的主要职责。【能力目标】1.能够判断相关零售企业数字化营销的发展阶段；2.能够从整体架构的角度对零售企业数字化营销提出建议。【知识体系】【知识体系】讨 论讨 论讨 论目 录第一部分 零售数字化营销的历史与条件第二部分 零售数字化营销的基本架构数字化营销的发展历史交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析
2、法平均分析法 直复营销：数字化营销的萌芽；数据库营销：数字化营销的初级阶段；数字化营销：进入大数据时代的精准营销阶段。零售数字化技术对零售营销的影响交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法从导购员售卖到顾客自选的业态变革从全渠道经营到零售数字化的变革1.信息技术带来的全渠道变革2.零售运营数字化变革零售数字化的关键是什么？交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法我国零售企业数字化改造现状与阶段交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法 一、我国零售企业数字化改造现状 二、我国零
3、售企业数字化改造的阶段 1.概念期（2012-2015），本阶段驱动力主要是大数据概念炒作、BI系统和市场竞争，用户占整体市场（GMV）不足10%；2.探索期（2016-2018），人工智能接力，本阶段驱动力主要是资本、市场教育、拥有成功经验的初创公司、成功案例，用户占整体市场（GMV）的10%30%；3.快速发展期（2019-2021），本阶段驱动力主要是算法&工具、复合型人才、行业整合，用户占整体市场（GMV）约30%50%；4.发展成熟期（2022年后），本阶段驱动力主要是算法、数据、场景、法律的健全，用户占整体市场（GMV）将会大于50%。我国零售企业数字化改造的条件交叉分析法综合评价
4、法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法 一、内部条件 1.公司最高层的愿景、思维和决心 2.公司中高层的认知水平和执行力 3.流程的必要重构和调整 二、外部条件 1.全量和广域数据 2.外部推动者和合作者 3.简便易用的智能工具数字化营销的人员配置交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法分组分析法结构分析法平均分析法 数据策略师 营销分析师 系统工程师 数据挖掘师 数据质量专员 数据库管理员目 录第一部分 零售数字化营销的历史与条件第二部分 零售数字化营销的基本架构零售数字化营销的基本架构交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法商
5、业目标主要职责知识领域基础理论数据基础数字化营销的基础理论交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法 客户关系管理；客户生命周期管理；销售漏斗模型；顾客行为研究。数字化营销的理论基础：经营中心交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法 CRM系统的思维导图系统的思维导图数字化营销的理论基础：生命周期交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法会员生命周期演化数字化营销的理论基础：销售漏斗模型交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法传统营销的销售
6、漏斗模型传统营销的销售漏斗模型数字化营销的理论基础：销售漏斗模型交叉分析法交叉分析法综合综合评价法评价法矩阵关联法矩阵关联法预测分析法对比分析法对比分析法分组分析法分组分析法结构分析法结构分析法平均分析法 某行业不同营销方式的反馈平均值某行业不同营销方式的反馈平均值营销形式营销形式可追踪的反馈形式可追踪的反馈形式反馈平均值反馈平均值短信打开短信中的链接拨打短信中的电话不足不足1%直邮拨打直邮上的电话不足不足1%电子邮件打开邮件10%点击邮件里的URL3%会议接受邀请参加线上线下会议0.1%0.3%数字化营销的理论基础：行为数据交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析
7、法平均分析法顾客顾客线下线下线上购物行为链线上购物行为链数字化营销的数据基础交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法 零售企业的数据基础：单一功能软件数据阶段；系统集成应用数据阶段；互联网化的数据应用阶段。数字化营销的知识领域交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法 统计学知识；零售营销业务知识；IT技术。数字化营销的主要职责交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法 市场研究：结合内外部数据帮助企业制定战略方向；营销策略：利用数据将企业战略落地到营销策略；商业智能：通过数据模
8、型和可视化帮助在业务层面进行商业决策；营销执行：利用客户数据提升营销效率。从炮兵到雷兵交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法 数据营销在传统数据营销在传统CRM营销和数字营销中的对比营销和数字营销中的对比数字化营销的商业目标交叉分析法综合评价法矩阵关联法预测分析法对比分析法分组分析法结构分析法平均分析法 数字驱动营销带来降本增效；数字驱动业务带来经营革命；用数据科技构建零售商与消费者的命运共同体。时间10-1212-1414-1616-1818-2020-22客流量68132162223188172成交量203542463232接待时间190380434680508400成交时间158300260300280275成交率29.4%26.5%25.9%20.6%17.0%18.6%平均接待时间2.82.92.73.02.72.3平均成交时间7.98.66.26.58.88.6员工数335555实际需要员工234643时段营业额2580.056219.515619.216108.145449.113368.71
