| 摘要 | 第8-9页 |
| 英文摘要 | 第9-10页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 本研究的目的与意义 | 第12-13页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第12页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外研究文献综述 | 第13-16页 |
| 1.3.1 国内研究文献综述 | 第13-14页 |
| 1.3.2 国外研究文献综述 | 第14-16页 |
| 1.4 本研究的主要内容 | 第16页 |
| 1.5 研究方法与技术路线 | 第16-19页 |
| 1.5.1 研究方法 | 第16-17页 |
| 1.5.2 技术路线 | 第17-19页 |
| 2 大数据精准营销的相关概念及理论基础 | 第19-24页 |
| 2.1 大数据精准营销的相关概念 | 第19-21页 |
| 2.1.1 用户大数据的概念及特点 | 第19页 |
| 2.1.2 精准营销的概念及特点 | 第19-20页 |
| 2.1.3 大数据精准营销的含义 | 第20-21页 |
| 2.2 大数据精准营销的理论基础 | 第21-23页 |
| 2.2.1 RFM营销理论 | 第21-22页 |
| 2.2.2 STP营销理论 | 第22-23页 |
| 2.2.3 4C理论 | 第23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 海尔集团用户大数据精准营销现状及存在的问题 | 第24-28页 |
| 3.1 海尔集团精准营销现状分析 | 第24-25页 |
| 3.1.1 公司介绍 | 第24页 |
| 3.1.2 海尔集团精准营销操作 | 第24-25页 |
| 3.2 用户大数据精准营销的问题 | 第25-27页 |
| 3.2.1 用户数据没有有效分析和整合 | 第25-26页 |
| 3.2.2 营销活动达不到精准营销效果 | 第26页 |
| 3.2.3 没有形成统一的单一用户视图 | 第26页 |
| 3.2.4 匿名信息和实名信息没有有效的打通 | 第26页 |
| 3.2.5 跨屏营销效果较差 | 第26-27页 |
| 3.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 4 国内外大数据精准营销案例分析 | 第28-35页 |
| 4.1 国外大数据精准营销案例分析 | 第28-30页 |
| 4.1.1 Netflix《纸牌屋》大数据精准营销案例 | 第28-29页 |
| 4.1.2 塔吉特的孕妇大数据精准营销案例 | 第29-30页 |
| 4.2 国内大数据营销案例分析 | 第30-34页 |
| 4.2.1 阿里巴巴大数据精准营销营销案例 | 第30-33页 |
| 4.2.2 小米手机的用户大数据精准营销案例 | 第33-34页 |
| 4.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 5 海尔集团用户大数据精准营销方案设计 | 第35-45页 |
| 5.1 整合和集成各数据源数据 | 第35-37页 |
| 5.1.1 记录匿名用户数据信息 | 第35-36页 |
| 5.1.2 收集实名用户数据 | 第36页 |
| 5.1.3 打通匿名实名用户数据 | 第36-37页 |
| 5.2 搭建大数据精准营销系统 | 第37-38页 |
| 5.2.1 规划大数据精准营销系统架构 | 第37-38页 |
| 5.2.2 开发大数据精准营销系统 | 第38页 |
| 5.3 识别和标识用户画像 | 第38-42页 |
| 5.3.1 用户画像的作用 | 第38页 |
| 5.3.2 规划用户画像体系 | 第38-42页 |
| 5.4 规划和开发营销模型 | 第42-44页 |
| 5.4.1 规划营销模型 | 第42-43页 |
| 5.4.2 开发营销模型 | 第43-44页 |
| 5.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 6 广泛应用用户大数据精准营销 | 第45-49页 |
| 6.1 产品购买预测推荐应用 | 第45-46页 |
| 6.2 EDM精准营销推荐应用 | 第46-47页 |
| 6.3 用户跨屏营销推荐应用 | 第47-48页 |
| 6.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 7 结论 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第53页 |