针对市场营销专业,我们提供了完善的适合市场营销专业的大数据课程。
1、大数据思维课
(1)初级数据思维课:《大数据理论基础与应用实战》
这是一门独立的初级数据思维课,整体介绍大数据的基本概念和核心流程,让学生对大数据各方面的知识和技术有个基本的掌握。也可以作为大数据通识教育的课程。学时可以设置在64 – 72,在大一下学期或大二开。
《大数据理论基础与应用实战》的简要课纲如下:
2、大数据 + 市场营销专业融合课
《市场营销+大数据》是我们针对市场营销专业的营销和管理课程特点,和大数据深度融合研发的一门专业特色课。我们基于市场营销专业的核心专业课教学大纲充分调研,剥离出 市场营销 专业课中和大数据有结合点的模块,然后基于这些模块设计大数据融合教学的场景。
通过这门课的教学,可以达到四个方面的目标:
(1) 学生在走入社会前,熟悉现实企业市场营销部门有哪些具体的和大数据有关的业务需求?
(2) 解决这些市场营销方面的业务需求,企业需要哪些核心的业务数据?以及如何获取?
(3) 解决这些市场营销方面的业务需求,企业需要哪些基本的大数据流程、技术、算法?
(4) 如何利用大数据流程输出的最终结果,提高市场营销部门的具体业务绩效?
3、市场营销专业融合课简要大纲
结合国内大学管理学院、商学院等的市场营销专业方向,结合营销课程以及营销场景,并融合教学案例的开发,市场营销 大数据课程的简要大纲如下:
市场营销专业课 | 融合领域 | 实验设计 |
《消费者行为学》 | 群体对消费者行为的影响 | 通过协同过滤向用户推荐电影 |
消费者个性、生活方式和价值观 | 客户标签分析 | |
《市场调查与预测》 | 抽样方法与设计 | 调查样本的数量对销售预测模型精确度的影响 |
问卷与测量方法 | 客观题答案的类型对对调查结果的影响分析 | |
主观调查问卷的词云图分析 | ||
数据分析 | 客户购买商品的关联分析 | |
《网络营销》与《营销策划》 | 论坛营销 | 通过网上用户评论进行情感分析 |
自媒体营销 | 10万+的自媒体文章词云图分析 | |
微博营销 | 影响大V的关键因素分析 | |
网络营销环境调研 | 相关热门商品的分析 | |
网络消费者行为 | 用户标签库,用户商品浏览关联规则,商品购买关联规则 | |
网络营销价格策略 | 确定商品价格,分析店铺热门商品,根据同类商品价格定价/根据商品和用户进行分析定价 | |
网络营销渠道策略 | 精准营销,根据商品特色分析选择电商平台,推广访问量统计分析 | |
网络营销广告策略 | 页面广告点击量预测 | |
商品调价模型 | 根据用户购买情况与风俗分析 | |
推广访问量统计分析 | UV分析,PV分析,转化、留存、日活分析 | |
《管理学》 | 员工分析管理 | 员工招聘分析,员工留存分析 |
计划与执行分析 | 效率分析 | |
《推销实务》 | 寻找潜在顾客 | 通过爬虫工具寻找潜在顾客 |
推销流程 | 销售漏斗转化率分析 | |
《商务谈判》 | 商务谈判语言 | 谈判语言情感与谈判结果关联分析 |
《广告学》 | 消费者 | 消费者画像分析 |
互联网广告 | 在线广告转化率分析 | |
《会计学》《财务管理》 | 财务风险分析与预测 | 财务BI分析 |
财务预测分析 | ||
财务预测分析 | ||
预算回归分析 | ||
《客户关系管理》 | 客户生命周期分析 | RFM分析 |
客户运营分析 | 目标客户确定;客户留存、转化、活跃度分析;假冒客户分析;客户聚类分析 | |
客户忠诚度分析 | 用户品牌认可度分析 | |
呼叫中心 | 座席效率分析、座席离职率预测 | |
《商品学》 | 商品设计 | 如何设计爆款自行车 |
《品牌管理》 | 品牌舆情 | 通过社交数据进行品牌口碑分析 |
4、课程和岗位的具体对应关系
上述大数据课程如何设置,还需要对应市场营销专业的培养方向。目前市场营销专业可以粗略分为2个培养方向(某些学校把方向提升为专业):传统市场营销方向、大数据营销方向。对于市场营销方向,学生的未来就业主要还是市场调研、营销策划、广告策划、市场开发、营销管理、推销服务和教学科研等工作。这类传统的市场营销岗位,本身不涉及专业性比较强的数据处理工作,而更强调人员的数据思维数据意识。大数据营销岗位则是相对比较专业的数据类岗位,岗位工作会有大量的、复杂的、专业性的大数据分析和处理内容。因此,我们根据培养方向推荐不同的大数据课程:
课程类型 | 课程名称 | 复合型 市场营销 新商科人才 | |
市场营销 | 大数据营销 | ||
大数据思维课 | 大数据理论基础与应用实战 | 必修 | 必修 |
数据源与数据湖 | 选修 | 必修 | |
数据加工 | 选修 | 必修 | |
数据分析与挖掘 | 选修 | 必修 | |
数据可视化 | 选修 | 必修 | |
专业融合课 | 市场营销大数据 | 必修 | 必修 |
大数据工具课 | Python | 必修 |