| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第13-25页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-15页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-23页 |
| 1.2.1 精准营销研究现状 | 第15-20页 |
| 1.2.2 大数据挖掘研究现状 | 第20-23页 |
| 1.3 研究内容与方法 | 第23-24页 |
| 1.3.1 研究的内容 | 第23页 |
| 1.3.2 研究的方法 | 第23-24页 |
| 1.4 本文的创新与不足 | 第24-25页 |
| 1.4.1 创新点 | 第24页 |
| 1.4.2 不足之处 | 第24-25页 |
| 第2章 相关理论概述 | 第25-46页 |
| 2.1 智能数据的相关理论 | 第25-35页 |
| 2.1.1 智能数据的概念 | 第25-27页 |
| 2.1.2 智能数据的特征 | 第27-29页 |
| 2.1.3 智能数据的价值 | 第29-32页 |
| 2.1.4 智能数据技术的实现方法 | 第32-35页 |
| 2.2 精准营销的理论基础 | 第35-42页 |
| 2.2.1 精准营销的概念 | 第35-37页 |
| 2.2.2 精准营销的特征 | 第37-38页 |
| 2.2.3 精准营销的理论依据 | 第38-40页 |
| 2.2.4 精准营销的实现方法 | 第40-42页 |
| 2.3 应用智能数据技术实现精准营销的方法 | 第42-46页 |
| 第3章 智能数据精准营销的发展现状 | 第46-58页 |
| 3.1 智能数据时代带来的精准营销变革 | 第46-52页 |
| 3.1.1 智能数据时代的来临 | 第46-49页 |
| 3.1.2 智能数据的前景预期 | 第49-50页 |
| 3.1.3 智能数据未来趋势 | 第50-52页 |
| 3.2 智能数据驱动智能精准营销 | 第52-55页 |
| 3.3 智能数据营销的优势与面临问题 | 第55-58页 |
| 3.3.1 智能数据营销的优势 | 第55-56页 |
| 3.3.2 智能数据营销面临的问题 | 第56-58页 |
| 第4章 C企业智能数据精准营销的应用 | 第58-66页 |
| 4.1 C企业简介 | 第58-60页 |
| 4.2 C企业智能数据技术模型 | 第60-63页 |
| 4.3 C企业智能数据精准营销的优劣 | 第63-66页 |
| 4.3.1 C企业智能数据精准营销的优势 | 第63-64页 |
| 4.3.2 C企业智能数据精准营销的困难和挑战 | 第64-66页 |
| 第5章 C企业智能数据精准营销的实例分析 | 第66-80页 |
| 5.1 C企业智能数据精准营销在H酒店集团项目的应用 | 第66-69页 |
| 5.1.1 H酒店集团项目背景 | 第66-67页 |
| 5.1.2 H酒店集团项目实施策略 | 第67-69页 |
| 5.2 C企业H酒店集团项目实证分析 | 第69-78页 |
| 5.2.1 分群模型(Segmentation Models) | 第70-72页 |
| 5.2.2 决策框架 | 第72-78页 |
| 5.3 C企业智能数据精准营销H酒店集团项目总结 | 第78-80页 |
| 第6章 改进C企业智能数据精准营销的措施 | 第80-87页 |
| 6.1 借鉴国内外企业智能数据精准营销的经验 | 第80-83页 |
| 6.1.1 资生堂智能数据案例 | 第80-81页 |
| 6.1.2 斯巴鲁智能数据案例 | 第81-82页 |
| 6.1.3 携程智能数据案例 | 第82-83页 |
| 6.2 改进措施 | 第83-85页 |
| 6.2.1 第一方与第三方数据打通数据孤岛问题改进建议 | 第83-84页 |
| 6.2.2 智能数据营销涉及个人隐私问题改进建议 | 第84-85页 |
| 6.3 结论与展望 | 第85-87页 |
| 6.3.1 结论 | 第85-86页 |
| 6.3.2 展望 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-91页 |
| 致谢 | 第91页 |
