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课程大纲

课程信息

项目内容
课程名称客户数据分析技术
适用对象高职学生(零基础)
课程学时64学时(16周 × 4学时/周)
学分4学分
核心理念人机协作的"分析指挥官"模型

三大能力目标

  1. 商业洞察力 — 看懂数据背后的商业含义
  2. AI协作力 — 善用AI工具提升分析效率
  3. 数据叙事力 — 用数据讲故事,驱动决策

课程结构

阶段一:数据基础(W1-W4)

周次主题核心技能
第1周数据觉醒 — 你的每一次点击,都在被记录理解数据类型和商业价值
第2周数据清洗 — 脏数据比没有数据更可怕数据质量评估和清洗
第3周客户画像与RFM分析 — 你的客户到底是谁?客户价值评估
第4周数据可视化 — 让数据说话数据呈现和故事讲述

阶段二:分析方法与客户洞察(W5-W8)

周次主题核心技能
第5周客户细分 — 别再"一刀切"了客户群体划分
第6周客户生命周期价值(CLV)— 谁最值得投入?客户价值量化
第7周客户流失预警 — 能不能提前知道谁要走?流失风险识别
第8周A/B测试 — 别猜了,让数据说话实验设计和验证

阶段三:商业应用与决策支持(W9-W12)

周次主题核心技能
第9周精准营销与个性化推荐 — 淘宝怎么猜到你想买什么?推荐系统和标签体系
第10周全渠道客户体验 — 线上线下,打通任督二脉客户旅程和触点分析
第11周会员体系与忠诚度 — 让客户"离不开"你忠诚度计划设计
第12周数据隐私与伦理 — 数据的边界在哪里?合规风险评估

阶段四:AI赋能与综合实战(W13-W16)

周次主题核心技能
第13周AI时代的客户分析 — AI会取代你吗?人机协作思维
第14周综合实战工作坊(上)— 从数据到洞察完整分析框架
第15周综合实战工作坊(下)— 让数据讲故事数据叙事技巧
第16周成果展示 — 从小白到分析指挥官综合能力展示

考核方式

项目占比说明
项目交付物60%P2-1 至 P4-4 共12个项目任务
过程评价40%课堂参与、练习完成、AI工具使用

本课程无闭卷考试,以项目实战为核心评价方式。

客户数据分析技术 — AI时代高职课程