本书在分析传统市场营销理论框架的基础上，系统介绍人工智能营销管理的理论和方法，通过对数字化市场营销各环节的全景式描述，使读者对人工智能营销体系框架有一个清晰的认识。全书共分为10章，包括人工智能概述、市场营销学科发展、数字化消费者洞察，、智能定价、智能产品设计、智能渠道、智能广告和促销、精准营销等内容，涵盖了人工智能技术在市场营销管理领域的原理、应用和发展。本书内容丰富，注重理论和实践的有机结合，每章都配备案例、复习思考题、即测即练和扩展阅读，还附赠了机器学习精准营销等编程实例。

本书适合作为高等院校计算机通信和管理类本科专业及研究生的教材，也可用于企业管理和相关技术人员的培训和学习用书。

营销行业是人工智能应用的前沿领域。如今营销流程中的各个环节均有人工智能的“身影”，在人工智能时代如何不被机器淘汰？教育如何跟上时代的步伐？本书将有助于读者解开这些困惑

2.1.3 市场营销管理理论的形成与发展阶段 22

2.2 市场营销过程及其管理 25

2.2.1 了解市场及顾客需求 ·25

2.2.2 设计市场营销战略与规划 ·27

2.2.3 创造可盈利性客户关系 27

2.2.4 获取价值回报 29

2.3 市场及购买行为 ·30

2.3.1 消费者购买行为及决策 30

2.3.2 商业购买行为及决策 ·34

2.3.3 人工智能对购买行为及决策的影响 ·36

2.4 市场营销的演进及智能营销框架 38

2.4.1 市场营销的演进过程 ·38

2.4.2 智能营销框架 40

第三章 用户画像

3.1 画像简介 ·45

3.1.1 用户画像的缘起 ·45

3.1.2 用户画像的含义 ·46

3.1.3 用户画像的四种类型 ·48

3.1.4 用户画像的八要素 50

3.1.5 用户画像与精准营销 ·51

3.2 系统架构 ·52

3.2.1 系统架构概述 52

3.2.2 系统开发上线流程 54

3.3 画像标签 ·56

3.3.1 标签的分类 ·56

3.2.2 标签的体系构建 ·58

3.4 机器学习 ·62

3.4.1 机器学习概述 62

3.4.2 机器学习在用户画像构建中的应用 ·65

3.5 定性刻画 ·66

3.5.1 定性刻画方法简介 66

3.5.2 定性刻画用户画像的构建流程 ·68

3.5.3 定性刻画的优缺点 70

第四章 社交化客户关系管理

4.1 社交化客户关系管理概述 ·74

4.1.1 社交媒体 74

4.1.2 客户关系管理 77

4.1.3 SCRM与CRM的区别 ·79

4.2 数据源 81

4.2.1 客户信息 81

4.2.2 数据仓库 82

4.2.3 SCRM数据源 84

4.3 SCRM体系 85

4.3.1 应用体系 85

4.3.2 会员关系管理体系 86

4.3.3 外部对接系统 88

4.4 人工智能SCRM系统的演进 ·88

4.4.1 客户关系管理的发展历程 ·88

4.4.2 大数据与客户关系管理 90

4.4.3 区块链与客户关系管理 91

4.4.4 人工智能与客户关系管理 ·93

第五章 客户体验管理

5.1 什么是客户体验管理 ·98

5.2 客户体验的要素 ·100

5.2.1 人（服务） ·100

5.2.2 流程 101

5.2.3 技术 102

5.2.4 一致性 ·104

5.3 互动内容管理 ·106

5.3.1 互动营销 106

5.3.2 互动创新 107

5.3.3 互动管理 108

5.4 网络社区与内容传播 ·109

5.4.1 网络社区内涵 109

5.4.2 网络社区类型 110

5.4.3 网络社区营销 111

5.4.4 网络社区内容传播 112

5.5 客户旅程设计 ·113

5.5.1 客户旅程 114

5.5.2 产品管理向旅程管理过渡 ·114

5.5.3 把客户旅程映射至企业生态 116

第六章 智能定价

6.1 定价方法 ·119

6.1.1 影响定价的因素 ·119

6.1.2 成本导向定价方法 122

6.1.3 需求导向定价方法 123

6.1.4 竞争导向定价方法 124

6.2 价格决策 ·125

6.2.1 新产品价格决策策略 ·125

6.2.2 产品组合价格决策策略 126

6.2.3 差别价格决策策略 127

6.3 动态定价 ·128

6.3.1 动态定价概述 128

6.3.2 动态定价的步骤 ·128

6.3.3 动态定价的适用领域 ·129

6.3.4 人工智能动态定价 130

6.4 个性化定价 130

6.4.1 定制化生产 ·130

6.4.2 人工智能个性化定价 ·131

第七章 智能产品设计

7.1 人工智能产品 ·134

7.1.1 传统产品特征与分类 ·134

7.1.2 人工智能产品的定义 ·136

7.1.3 人工智能产品的要素 ·136

7.1.4 人工智能产品的分类 ·137

7.2 产品设计思维的演变 ·140

7.2.1 传统设计思维 140

7.2.2 机器思维 142

7.2.3 两种思维的比较 ·143

7.3 智能产品设计方法 144

7.3.1 智能产品设计要素 144

7.3.2 概念设计方法与工具 ·145

7.3.3 人机交互设计 147

7.3.4 实用设计模型 148

7.4 智能产品设计支撑技术 149

7.4.1 智能材料技术 149

7.4.2 生物制造技术 150

7.4.3 柔性电子技术 151

7.4.4 基于柔性制造的大规模定制 152

7.4.5 体验计算和自动设计 153

第八章 智能渠道

8.1 渠道的性质 156

8.1.1 营销渠道的内涵 ·156

8.1.2 营销渠道的特征 ·157

8.1.3 营销渠道的结构 ·158

8.2 渠道的分类 159

8.2.1 实体营销渠道 160

8.2.2 线上营销渠道 161

8.3 线上渠道的运营方式 ·162

8.3.1 网络直复营销 163

8.3.2 社交媒体营销 165

8.3.3 APP营销 167

8.4 渠道的设计与管理 170

8.4.1 营销渠道的设计 ·170

8.4.2 渠道冲突 172

8.4.3 多渠道的协同管理 175

第九章 智能广告和促销

9.1 原生广告 ·183

9.1.1 原生广告的起源与发展 183

9.1.2 原生广告的特点 ·184

9.1.3 原生广告的程序化之路 185

9.2 程序化广告 185

9.2.1 程序化广告的概念和特点 ·186

9.2.2 程序化广告的参与者 ·187

9.2.3 人工智能驱动下的程序化广告 ·191

9.3 数据洞察 ·192

9.3.1 数据洞察的含义 ·192

9.3.2 数据洞察的方法 ·193

9.3.3 广告主自有数据分析的模式 194

9.4 营销测量 ·195

9.4.1 营销评估体系 195

9.4.2 营销测量的评估参数体系 ·198

9.4.3 无效流量 201

第十章 精准营销

10.1 消费者行为分析与市场塑造 ·207

10.1.1 消费者行为 ·207

10.1.2 消费者行为分析方法 ·209

10.1.3 市场细分、选择及定位 210

10.1.4 制定精准营销策略 211

10.2 数字化消费者态度、偏好与引导 ·213

10.2.1 消费者态度及测量 213

10.2.2 消费者偏好及衡量 214

10.2.3 数字化时代搜索引导 ·215

10.3 决策路径与接触点整合 218

10.3.1 用户决策路径 218

10.3.2 触点营销技术 219

10.3.3 触点整合管理 220

10.4 生物信息的识别与应用 221

10.4.1 生物特征识别技术 221

10.4.2 生物信息的应用 ·223

10.5 人工智能营销伦理 224

10.5.1 人工智能营销的伦理问题 ·224

10.5.2 人工智能营销伦理的基本原则与实践探索 227

参考文献 232