集思学院数字化市场营销科研项目，通过创新性的顾客价值分析模型与第三方数据整合技术，重构传统营销决策体系。项目特别注重社交媒体数据与定位数据的交叉验证，培养学生建立动态客户画像的核心能力。

课程体系架构解析

核心教学模块深度解析

在顾客权益分析模块，学员将掌握RFM模型与CLV测算方法。通过构建客户保持率预测矩阵，量化不同营销策略对客户生命周期的影响值，建立可量化的决策支持系统。

数据融合技术实践

项目独创的第三方数据整合方法论，指导学员有效整合社交媒体行为数据、移动定位数据与企业内部CRM数据，突破传统市场分析的单一维度局限。

科研能力培养路径

项目采用双阶段培养模式：在前7周重点突破数据采集清洗、模型构建等实战技能；后5周侧重学术论文写作规范训练，确保研究成果达到国际会议发表标准。

• ● 每周专题文献精读
• ● 分组数据建模竞赛
• ● 国际期刊格式训练

教学成果保障体系

项目建立三级质量监控机制：每周模型作业评审、中期研究成果汇报、终期论文预答辩。导师团队包含2位常任教授与4位行业数据分析专家，确保理论深度与实战价值兼备。

课程适配对象分析

该项目特别适合三类学习者：计划申请市场营销硕士的本科生、需要补充量化研究经历的人文社科学生、以及希望转型数据营销方向的职场人士。项目要求学员具备基础的统计分析能力，能够熟练使用Excel进行数据透视分析。