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XuetangX

大数据与智能化营销

Anhui University via XuetangX

Overview

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智潮奔涌,数智焕新。当AI重构营销底层逻辑,当数据成为增长核心引擎,营销领域正经历深刻变革。在这充满机遇的新赛道,《大数据与智能化营销》应势而生,从“破局、御数、创格、守正”四大维度,助力企业抢占数智营销先机。破局,直击AI核心,洞悉技术的颠覆性影响,搭建面向未来的思维框架。御数,驾驭大数据分析引擎,从海量信息中提炼价值,精准洞察并预测消费行为,让数据成为决策的利器。创格,将智能融入营销全链路,从营销战略到消费行为分析与策略制定,构建高效智能的营销新范式。守正,坚守技术向善的初心,让每一次智能创新都扎根于长期价值,最终实现商业与社会价值的和谐共赢。

Syllabus

  • 第1章 人工智能概论
    • 1.1 奇点时刻到来
    • 1.2 探秘生成式人工智能:从统计赋权到内容生成的内在逻辑
    • 1.3 AI时代营销中的人机关系:超越还是未及?
  • 第2章 AI与营销概论
    • 2.1 AI时代的营销格局:变抑或不变?
    • 2.2 AI 重塑全球营销:技术浪潮下的三层透视与未来追问(一)
    • 2.3 AI 重塑全球营销:技术浪潮下的三层透视与未来追问(二)
    • 2.4 机器学习重构营销决策:技术演进、实践挑战与未来突破
    • 2.5 AI对齐的终极密码:人机如何弥合“举一反三”的泛化鸿沟?
    • 2.6 协同智能营销:AI与人类如何共创价值?
    • 2.7 生成式 AI 与营销新局面:从争议到实践的多维探索
  • 第3章 AI与营销战略
    • 3.1 营销中的AI战略框架:从研究到行动的三层实践指南(一)
    • 3.2 营销中的AI战略框架:从研究到行动的三层实践指南(二)
    • 3.3 AI 赋能营销能力:层级框架与实践路径(一)
    • 3.4 AI 赋能营销能力:层级框架与实践路径(二)
    • 3.5 AI 赋能营销能力:层级框架与实践路径(三)
  • 第4章 AI与消费者行为
    • 4.1 智析消费:AI在消费者研究中的应用全景与前沿展望
    • 4.2 智联万物,心悦诚服:AI驱动的消费者参与新范式
    • 4.3 协同智能的心理密码:消费者如何感知、接纳与共创AI体验
    • 4.4 算法 vs. 人心:洞悉AI时代的消费者心理与体验(一)
    • 4.5 算法 vs. 人心:洞悉AI时代的消费者心理与体验(二)
    • 4.6 算法 vs. 人心:洞悉AI时代的消费者心理与体验(三)
    • 4.7 新守门人效应:消费者对生成式AI的“拷问”与决策重构(一)
    • 4.8 新守门人效应:消费者对生成式AI的“拷问”与决策重构(二)
    • 4.9 AI驱动的个性化:重塑互动营销中的客户旅程
    • 4.10 AI与数据网络效应:用户价值创造新逻辑
    • 4.11 从预测到生成:AI如何重塑消费行为
  • 第5章 大数据分析
    • 5.1 大数据基础支撑:从计算部件到云服务
    • 5.2 工具与计算模式:驱动智能决策的双轮引擎
    • 5.3 数据概览:揭开信息海洋的神秘宝藏
    • 5.4 数据理解:解读信息背后的内涵
    • 5.5 .数据准备:筑造数据分析的基石
    • 5.6 .数据精简:提炼数据的价值密度
    • 5.7 聚类算法:数据的智慧分类
    • 5.8 关联规则:挖掘变量间的潜在关联
    • 5.9 线性回归:揭示数据趋势的精准预测
    • 5.10 决策树:构建数据决策的清晰脉络
    • 5.11 人工神经网络:实现数据的智能处理
    • 5.12 支持向量机:完成数据边界的精准划分
    • 5.13 文本挖掘:提取文字背后的深层洞见
  • 第6章 AI与营销策略
    • 6.1 AI重塑产品设计:从AIPD到CIPD的范式演进(一)
    • 6.2 AI重塑产品设计:从AIPD到CIPD的范式演进(二)
    • 6.3 AI驱动的智能定价:个性化价值逻辑与伦理边界
    • 6.4 AI赋能渠道设计:从线性链路到智能生态网络的演进
    • 6.5 智能零售:数据与 AI 驱动的新业态
    • 6.6 自动化促销:“千人千券”的智能密码
    • 6.7 数据库营销:智能时代的客户深耕
    • 6.8 程序化广告:“千人千面”投放的秘密
    • 6.9 AI广告:从精准定向到智能优化的新范式
  • 第7章 AI+产业实践
    • 7.1 智能出行:AI汽车的典型应用场景
    • 7.2 技术基石:AI汽车的技术内核
    • 7.3 驱动未来:AI汽车的数据要素
    • 7.4 竞合博弈:AI汽车的产业生态
  • 第8章 AI与营销伦理
    • 8.1 AI的温情陷阱:人机交互的伦理边界与治理迷思
  • 考试

    Taught by

    Haixia Yuan, Dan Tan, Jian Li, and Peng Hao

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