AIGC辅助数据分析与数据化运营：场景化解决方案与案例分析

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8.8.4 针对竞争对手促销活动的SWOT分析

8.8.3 分析竞争对手优惠券信息

8.8.2 分析竞争对手主打商品信息

8.8.1 分析竞争对手活动节奏信息

8.8 利用New Bing Chat分析竞争对手促销活动信息

8.7.2 利用AI进行促销活动废单分析

8.7.1 利用AI分析全年促销活动对销售的拉动价值

8.7 促销活动的复盘与总结

8.6.2 AI辅助Python完成基于用户浏览序列关联模式的商品推荐

8.6.1 AI辅助Python实现基于协同过滤的促销活动推荐

8.6 促销活动内容个性化推荐

8.5.3 AI辅助Python分析主会场下一步流量出口

8.5.2 AI辅助Python分析主会场站内流量来源

8.5.1 AI辅助Python分析主会场站外流量来源

8.5 促销活动主会场流量来源与导流分析

8.4.3 利用New Bing Chat生成热度见解

8.4.2 利用Clarity的AI能力生成热度见解

8.4.1 利用Clarity收集数据并生成热度地图

8.4 利用热图分析促销活动页面的用户互动

8.3.4 AI辅助Python完成基于渠道无序访问的组合分析

8.3.3 AI辅助Python完成基于渠道序列访问的组合分析

8.3.2 AI辅助Python完成渠道转化角色分析

8.3.1 AI辅助Python完成热门转化路径分析

8.3 促销活动营销组合与引流分析

8.2.7 拓展分析：优惠券对企业运营的更多贡献场景

8.2.6 AI辅助Python分析优惠券数量对订单量的解释程度

8.2.5 AI辅助Python分析优惠券数量与订单量的相关性

8.2.4 利用AI设计不同群组的销售对比方案

8.2.3 利用AI分析优惠券对订单量和订单收入的参与度

8.2.2 利用AI设计优惠券发放渠道的数据采集方案

8.2.1 利用AI完善优惠券的生命周期漏斗分析

8.2 优惠券分析

8.1.3 应用流程

8.1.2 应用价值

8.1.1 应用背景

8.1 AIGC在促销活动运营分析中的应用

第8章 AIGC辅助促销活动运营分析

7.8.6 小结

7.8.5 商品序列关联分析结果的落地应用

7.8.4 AIGC辅助Python完成多项序列模式的销售分析

7.8.3 利用New Bing Chat的图片识别能力解决代码报错问题

7.8.2 AIGC辅助Python完成两项序列模式的销售分析

7.8.1 准备商品销售数据

7.8 利用AIGC+Python完成商品序列销售分析

7.7.3 利用AI扩展波士顿矩阵应用场景

7.7.2 利用AI完成竞品波士顿矩阵分析

7.7.1 利用AI定义商品销售转化漏斗

7.7 商品销售分析

7.6.4 利用AI排除商品品类因素对资源位点击量的影响

7.6.3 利用AI分析资源位位置与点击量的关系

7.6.2 寻找内部优质网站运营流量来源

7.6.1 利用AI诊断大流量下商品转化差的问题

7.6 商品流量运营分析

7.5.2 AI辅助Python分析价格对销量的影响

7.5.1 利用AI确定价格与销量关系的分析思路

7.5 商品定价分析

7.4.5 AI辅助Python完成商品库存预测

7.4.4 AI辅助Excel计算安全库存阈值

7.4.3 利用AI提供计算安全库存阈值的最佳方法

7.4.2 利用AI智慧驱动库存ABC分级的应用落地

7.4.1 AI辅助Python完成库存ABC分级分析

7.4 商品库存分析

7.3.5 AI辅助Python揭示爆款商品的关键特征

7.3.4 理解ChatGPT-4任务实现逻辑

7.3.3 利用ChatGPT-4上传数据并识别潜在爆款商品

7.3.2 利用AI拓展潜在的爆款商品的初步识别规则

7.3.1 利用ChatGPT-4生成潜在的爆款商品分析数据

7.3 爆款商品运营分析

7.2.4 AI辅助Python进行商品关联组合选品

7.2.3 利用AI从提示信息的网站搜索关键字中挖掘商品需求

7.2.2 利用AI从上传的网站搜索关键字中挖掘商品需求

7.2.1 基于New Bing Chat从海量数据中发掘季节性热点商品

7.2 商品选品分析

7.1.3 应用流程

7.1.2 应用价值

7.1.1 应用背景

7.1 AIGC在商品运营分析中的应用

第7章 AIGC辅助商品运营分析

6.8.8 小结

6.8.7 基于广告费预测订单量

6.8.6 让AI解读回归模型结论

6.8.5 AI辅助Excel数据分析工具的回归分析

6.8.4 AI辅助Excel趋势线的回归分析

6.8.3 基于AI的推理能力完成回归分析

6.8.2 研究自变量和因变量的关系

6.8.1 准备广告费与订单量数据

6.8 基于AIGC+Excel实现广告价值因素解读与投放预测

6.7.2 AI辅助Python分析广告投放因素对广告效果的影响

6.7.1 利用AI分析并确定最优广告归因模型

6.7 广告效果评估分析

6.6.6 利用AI解读假设检验结果

6.6.5 利用AI完成T检验

6.6.4 基于AI方案在Excel中实现两组曝光数据均衡

6.6.3 让AI设计假设检验实施方案

6.6.2 准备A/B测试数据

6.6.1 A/B测试与假设检验概述

6.6 广告落地页A/B测试与假设检验分析

6.5.2 AIGC辅助Python完成多目标广告投放时间分析

6.5.1 AIGC辅助Python完成多目标广告曝光频次分析

6.5 广告投放时机分析

6.4.3 AIGC辅助Python确定目标广告投放受众列表

6.4.2 利用ChatGPT-4提取全量数据下的目标人群

6.4.1 利用ChatGPT-4从Ads数据中提炼高价值人群特征

6.4 广告的目标受众选择

6.3.2 利用New Bing Chat分析高质量广告图片特征

6.3.1 利用AI分析高质量广告文案特征

6.3 广告创意分析

6.2.5 关键字广告：利用AI优化广告标题和描述文案

6.2.4 关键字广告：利用New Bing Chat挖掘新词

6.2.3 关键字广告：利用AI扩展长尾关键词

6.2.2 社交媒体广告：利用ChatGPT-4生成推广文案和配图

6.2.1 展示广告：利用ChatGPT-4生成创意素材

6.2 广告创意生成

6.1.3 应用流程

6.1.2 应用价值

6.1.1 应用背景

6.1 AIGC在广告分析中的应用

第6章 AIGC辅助广告分析

5.9.8 小结

5.9.7 使用ABC法则划分社区群组的运营优先级

5.9.6 社区群组特性统计：大小、密度与平均度

5.9.5 基于标签传播算法的社区发现与结构分析

5.9.4 基于聚类系数的社区紧密度分析

5.9.3 基于PageRank的个人影响力分析

5.9.2 准备客户社交关注数据

5.9.1 客户社群特征分析概述

5.9 基于AIGC+Python完成复杂客户社群分析

5.8.3 让AI完成客户互动分析

5.8.2 让AI完成客户商品偏好分析

5.8.1 让AI提出数据分析思路

5.8 利用ChatGPT-4分析上传的客户数据

5.7.3 利用GPTs完成客户调研：实施调研过程

5.7.2 利用GPTs完成客户调研：设计调研功能

5.7.1 利用AI设计调研问卷

5.7 客户调研分析

5.6.2 利用AI监测网络口碑和关键字

5.6.1 利用AI发现网络媒体中的危机事件

5.6 客户舆论与口碑分析

5.5.2 利用ChatGPT-4找到裂变数据中的关键节点

5.5.1 利用AI撰写社交活动策划方案

5.5 社交管理分析

5.4.3 AIGC辅助Python完成客户生命周期价值预测

5.4.2 AIGC辅助Python完成客户预测分析

5.4.1 利用AI分析新客留存异常

5.4 客户生命周期分析

5.3.4 基于自然语言的推介服务与销售方案

5.3.3 从客户建议中梳理信息并完成摘要

5.3.2 从投诉文本中自动提取客户需求关键字

5.3.1 基于图片自动识别客户需求关键字

5.3 客户服务与管理分析

5.2.4 通过补充专家经验让AI优化标签体系设计

5.2.3 让AI转换身份再次完善标签体系

5.2.2 让AI初步进行客户标签细化

5.2.1 让AI完善客户标签体系

5.2 客户标签体系设计

5.1.3 应用流程

5.1.2 应用价值

5.1.1 应用背景

5.1 AIGC在客户运营分析中的应用

第5章 AIGC辅助客户运营分析

第三部分 企业内部运营分析

4.6.2 持续跟踪竞争对手事件的进展

4.6.1 发现竞争对手重大事件

4.6 竞争对手事件跟踪分析

4.5.3 GE/McKinsey矩阵分析

4.5.2 波特五力分析

4.5.1 SWOT分析

4.5 竞争对手分析模型

4.4.2 识别并分析竞争产品或服务

4.4.1 识别并分析竞争对手

4.4 竞争识别与分析

4.3.2 利用“见解”功能分析竞争对手网站

4.3.1 利用“聊天”功能提炼网页报告概要

4.3 利用Edge浏览器的Copilot进行竞品调研

4.2.2 寻找公开的竞争分析报告

4.2.1 寻找竞争分析的数据源

4.2 收集竞争分析报告与数据

4.1.3 应用流程

4.1.2 应用价值

4.1.1 应用背景

4.1 AIGC在竞争分析中的应用

第4章 AIGC辅助竞争分析

3.6.2 分析跨行业的潜在风险

3.6.1 分析行业内的潜在风险

3.6 市场风险分析

3.5.4 持续追踪行业热点

3.5.3 发现行业热点话题

3.5.2 掌握行业最新趋势

3.5.1 分析市场影响因素

3.5 市场发展与趋势研究

3.4.3 目标市场生命周期分析

3.4.2 目标市场定位分析

3.4.1 市场细分分析

3.4 市场细分与目标市场定位分析

3.3.4 市场PEST分析

3.3.3 消费者洞察分析

3.3.2 竞争格局分析

3.3.1 行业概况分析

3.3 行业与市场概况分析

3.2.3 利用AIGC清洗宏观数据

3.2.2 有效收集宏观分析数据

3.2.1 寻找可靠的宏观分析数据源

3.2 数据采集与宏观分析

3.1.3 应用流程

3.1.2 应用价值

3.1.1 应用背景

3.1 AIGC在市场及行业分析中的应用

第3章 AIGC辅助市场及行业分析

第二部分 外部业务场景分析

2.5.5 模拟报告试讲的过程

2.5.4 准备报告试讲的腹稿

2.5.3 为AI定义目标受众角色

2.5.2 如何通过与AI交互试讲报告

2.5.1 报告试讲的价值和主要应用场景

2.5 数据分析报告试讲与优化

2.4.8 生成多语言类型的报告

2.4.7 润色和优化报告表达

2.4.6 给出有价值的行动建议

2.4.5 提炼报告摘要

2.4.4 提炼核心要点

2.4.3 提供支撑观点的事实论据

2.4.2 扩展已有数据分析报告的内容

2.4.1 从零开始创建数据分析报告

2.4 撰写数据分析报告的核心内容

2.3.3 利用AIGC生成数据图形

2.3.2 利用AIGC生成自定义数据表格

2.3.1 利用AIGC生成报告模板

2.3 生成数据分析报告所需的材料

2.2.4 使用商业工具Xmind将AIGC内容转化为思维导图

2.2.3 使用开源工具Markmap将AIGC内容转化为思维导图

2.2.2 利用AIGC引导生成分析思路

2.2.1 思维导图在报告中的多重用途

2.2 生成数据分析报告的思维导图

2.1.3 应用流程

2.1.2 应用价值

2.1.1 应用背景

2.1 AIGC在数据分析报告撰写中的应用

第2章 AIGC辅助数据分析报告撰写

1.5.4 数据可视化分析类工具推荐

1.5.3 数据分析、挖掘与建模类工具推荐

1.5.2 竞争分析类工具推荐

1.5.1 市场分析类工具推荐

1.5 利用AI知识推荐合适的数据分析工具

1.4.5 从数据分析结论到业务落地

1.4.4 从数据分析方法到数据分析结论

1.4.3 从数据分析框架到数据分析方法

1.4.2 从数据分析目标到数据分析框架

1.4.1 从业务需求到数据分析目标

1.4 利用AI的资深经验完善数据分析思维

1.3.5 分享同类型问题的解决思路

1.3.4 定位和解决异常根源

1.3.3 构建和完善分析思路

1.3.2 发现和识别异常问题

1.3.1 异常诊断的场景和价值

1.3 利用AI的智能思维进行异常诊断分析

1.2.5 AI辅助因果实验案例

1.2.4 设计和实施因果实验

1.2.3 AI辅助因果分析案例

1.2.2 交互式因果分析过程

1.2.1 因果分析的场景和价值

1.2 利用AI的逻辑推理能力进行因果分析

1.1.3 应用流程

1.1.2 应用价值

1.1.1 应用背景

1.1 AIGC在数据分析中的应用

第1章 AIGC辅助数据分析

第一部分 数据分析基础与报告交付

前言

内容简介

版权信息

封面

封面

版权信息

内容简介

前言

第一部分 数据分析基础与报告交付

第1章 AIGC辅助数据分析

1.1 AIGC在数据分析中的应用

1.1.1 应用背景

1.1.2 应用价值

1.1.3 应用流程

1.2 利用AI的逻辑推理能力进行因果分析

1.2.1 因果分析的场景和价值

1.2.2 交互式因果分析过程

1.2.3 AI辅助因果分析案例

1.2.4 设计和实施因果实验

1.2.5 AI辅助因果实验案例

1.3 利用AI的智能思维进行异常诊断分析

1.3.1 异常诊断的场景和价值

1.3.2 发现和识别异常问题

1.3.3 构建和完善分析思路

1.3.4 定位和解决异常根源

1.3.5 分享同类型问题的解决思路

1.4 利用AI的资深经验完善数据分析思维

1.4.1 从业务需求到数据分析目标

1.4.2 从数据分析目标到数据分析框架

1.4.3 从数据分析框架到数据分析方法

1.4.4 从数据分析方法到数据分析结论

1.4.5 从数据分析结论到业务落地

1.5 利用AI知识推荐合适的数据分析工具

1.5.1 市场分析类工具推荐

1.5.2 竞争分析类工具推荐

1.5.3 数据分析、挖掘与建模类工具推荐

1.5.4 数据可视化分析类工具推荐

第2章 AIGC辅助数据分析报告撰写

2.1 AIGC在数据分析报告撰写中的应用

2.1.1 应用背景

2.1.2 应用价值

2.1.3 应用流程

2.2 生成数据分析报告的思维导图

2.2.1 思维导图在报告中的多重用途

2.2.2 利用AIGC引导生成分析思路

2.2.3 使用开源工具Markmap将AIGC内容转化为思维导图

2.2.4 使用商业工具Xmind将AIGC内容转化为思维导图

2.3 生成数据分析报告所需的材料

2.3.1 利用AIGC生成报告模板

2.3.2 利用AIGC生成自定义数据表格

2.3.3 利用AIGC生成数据图形

2.4 撰写数据分析报告的核心内容

2.4.1 从零开始创建数据分析报告

2.4.2 扩展已有数据分析报告的内容

2.4.3 提供支撑观点的事实论据

2.4.4 提炼核心要点

2.4.5 提炼报告摘要

2.4.6 给出有价值的行动建议

2.4.7 润色和优化报告表达

2.4.8 生成多语言类型的报告

2.5 数据分析报告试讲与优化

2.5.1 报告试讲的价值和主要应用场景

2.5.2 如何通过与AI交互试讲报告

2.5.3 为AI定义目标受众角色

2.5.4 准备报告试讲的腹稿

2.5.5 模拟报告试讲的过程

第二部分 外部业务场景分析

第3章 AIGC辅助市场及行业分析

3.1 AIGC在市场及行业分析中的应用

3.1.1 应用背景

3.1.2 应用价值

3.1.3 应用流程

3.2 数据采集与宏观分析

3.2.1 寻找可靠的宏观分析数据源

3.2.2 有效收集宏观分析数据

3.2.3 利用AIGC清洗宏观数据

3.3 行业与市场概况分析

3.3.1 行业概况分析

3.3.2 竞争格局分析

3.3.3 消费者洞察分析

3.3.4 市场PEST分析

3.4 市场细分与目标市场定位分析

3.4.1 市场细分分析

3.4.2 目标市场定位分析

3.4.3 目标市场生命周期分析

3.5 市场发展与趋势研究

3.5.1 分析市场影响因素

3.5.2 掌握行业最新趋势

3.5.3 发现行业热点话题

3.5.4 持续追踪行业热点

3.6 市场风险分析

3.6.1 分析行业内的潜在风险

3.6.2 分析跨行业的潜在风险

第4章 AIGC辅助竞争分析

4.1 AIGC在竞争分析中的应用

4.1.1 应用背景

4.1.2 应用价值

4.1.3 应用流程

4.2 收集竞争分析报告与数据

4.2.1 寻找竞争分析的数据源

4.2.2 寻找公开的竞争分析报告

4.3 利用Edge浏览器的Copilot进行竞品调研

4.3.1 利用“聊天”功能提炼网页报告概要

4.3.2 利用“见解”功能分析竞争对手网站

4.4 竞争识别与分析

4.4.1 识别并分析竞争对手

4.4.2 识别并分析竞争产品或服务

4.5 竞争对手分析模型

4.5.1 SWOT分析

4.5.2 波特五力分析

4.5.3 GE/McKinsey矩阵分析

4.6 竞争对手事件跟踪分析

4.6.1 发现竞争对手重大事件

4.6.2 持续跟踪竞争对手事件的进展

第三部分 企业内部运营分析

第5章 AIGC辅助客户运营分析

5.1 AIGC在客户运营分析中的应用

5.1.1 应用背景

5.1.2 应用价值

5.1.3 应用流程

5.2 客户标签体系设计

5.2.1 让AI完善客户标签体系

5.2.2 让AI初步进行客户标签细化

5.2.3 让AI转换身份再次完善标签体系

5.2.4 通过补充专家经验让AI优化标签体系设计

5.3 客户服务与管理分析

5.3.1 基于图片自动识别客户需求关键字

5.3.2 从投诉文本中自动提取客户需求关键字

5.3.3 从客户建议中梳理信息并完成摘要

5.3.4 基于自然语言的推介服务与销售方案

5.4 客户生命周期分析

5.4.1 利用AI分析新客留存异常

5.4.2 AIGC辅助Python完成客户预测分析

5.4.3 AIGC辅助Python完成客户生命周期价值预测

5.5 社交管理分析

5.5.1 利用AI撰写社交活动策划方案

5.5.2 利用ChatGPT-4找到裂变数据中的关键节点

5.6 客户舆论与口碑分析

5.6.1 利用AI发现网络媒体中的危机事件

5.6.2 利用AI监测网络口碑和关键字

5.7 客户调研分析

5.7.1 利用AI设计调研问卷

5.7.2 利用GPTs完成客户调研：设计调研功能

5.7.3 利用GPTs完成客户调研：实施调研过程

5.8 利用ChatGPT-4分析上传的客户数据

5.8.1 让AI提出数据分析思路

5.8.2 让AI完成客户商品偏好分析

5.8.3 让AI完成客户互动分析

5.9 基于AIGC+Python完成复杂客户社群分析

5.9.1 客户社群特征分析概述

5.9.2 准备客户社交关注数据

5.9.3 基于PageRank的个人影响力分析

5.9.4 基于聚类系数的社区紧密度分析

5.9.5 基于标签传播算法的社区发现与结构分析

5.9.6 社区群组特性统计：大小、密度与平均度

5.9.7 使用ABC法则划分社区群组的运营优先级

5.9.8 小结

第6章 AIGC辅助广告分析

6.1 AIGC在广告分析中的应用

6.1.1 应用背景

6.1.2 应用价值

6.1.3 应用流程

6.2 广告创意生成

6.2.1 展示广告：利用ChatGPT-4生成创意素材

6.2.2 社交媒体广告：利用ChatGPT-4生成推广文案和配图

6.2.3 关键字广告：利用AI扩展长尾关键词

6.2.4 关键字广告：利用New Bing Chat挖掘新词

6.2.5 关键字广告：利用AI优化广告标题和描述文案

6.3 广告创意分析

6.3.1 利用AI分析高质量广告文案特征

6.3.2 利用New Bing Chat分析高质量广告图片特征

6.4 广告的目标受众选择

6.4.1 利用ChatGPT-4从Ads数据中提炼高价值人群特征

6.4.2 利用ChatGPT-4提取全量数据下的目标人群

6.4.3 AIGC辅助Python确定目标广告投放受众列表

6.5 广告投放时机分析

6.5.1 AIGC辅助Python完成多目标广告曝光频次分析

6.5.2 AIGC辅助Python完成多目标广告投放时间分析

6.6 广告落地页A/B测试与假设检验分析

6.6.1 A/B测试与假设检验概述

6.6.2 准备A/B测试数据

6.6.3 让AI设计假设检验实施方案

6.6.4 基于AI方案在Excel中实现两组曝光数据均衡

6.6.5 利用AI完成T检验

6.6.6 利用AI解读假设检验结果

6.7 广告效果评估分析

6.7.1 利用AI分析并确定最优广告归因模型

6.7.2 AI辅助Python分析广告投放因素对广告效果的影响

6.8 基于AIGC+Excel实现广告价值因素解读与投放预测

6.8.1 准备广告费与订单量数据

6.8.2 研究自变量和因变量的关系

6.8.3 基于AI的推理能力完成回归分析

6.8.4 AI辅助Excel趋势线的回归分析

6.8.5 AI辅助Excel数据分析工具的回归分析

6.8.6 让AI解读回归模型结论

6.8.7 基于广告费预测订单量

6.8.8 小结

第7章 AIGC辅助商品运营分析

7.1 AIGC在商品运营分析中的应用

7.1.1 应用背景

7.1.2 应用价值

7.1.3 应用流程

7.2 商品选品分析

7.2.1 基于New Bing Chat从海量数据中发掘季节性热点商品

7.2.2 利用AI从上传的网站搜索关键字中挖掘商品需求

7.2.3 利用AI从提示信息的网站搜索关键字中挖掘商品需求

7.2.4 AI辅助Python进行商品关联组合选品

7.3 爆款商品运营分析

7.3.1 利用ChatGPT-4生成潜在的爆款商品分析数据

7.3.2 利用AI拓展潜在的爆款商品的初步识别规则

7.3.3 利用ChatGPT-4上传数据并识别潜在爆款商品

7.3.4 理解ChatGPT-4任务实现逻辑

7.3.5 AI辅助Python揭示爆款商品的关键特征

7.4 商品库存分析

7.4.1 AI辅助Python完成库存ABC分级分析

7.4.2 利用AI智慧驱动库存ABC分级的应用落地

7.4.3 利用AI提供计算安全库存阈值的最佳方法

7.4.4 AI辅助Excel计算安全库存阈值

7.4.5 AI辅助Python完成商品库存预测

7.5 商品定价分析

7.5.1 利用AI确定价格与销量关系的分析思路

7.5.2 AI辅助Python分析价格对销量的影响

7.6 商品流量运营分析

7.6.1 利用AI诊断大流量下商品转化差的问题

7.6.2 寻找内部优质网站运营流量来源

7.6.3 利用AI分析资源位位置与点击量的关系

7.6.4 利用AI排除商品品类因素对资源位点击量的影响

7.7 商品销售分析

7.7.1 利用AI定义商品销售转化漏斗

7.7.2 利用AI完成竞品波士顿矩阵分析

7.7.3 利用AI扩展波士顿矩阵应用场景

7.8 利用AIGC+Python完成商品序列销售分析

7.8.1 准备商品销售数据

7.8.2 AIGC辅助Python完成两项序列模式的销售分析

7.8.3 利用New Bing Chat的图片识别能力解决代码报错问题

7.8.4 AIGC辅助Python完成多项序列模式的销售分析

7.8.5 商品序列关联分析结果的落地应用

7.8.6 小结

第8章 AIGC辅助促销活动运营分析

8.1 AIGC在促销活动运营分析中的应用

8.1.1 应用背景

8.1.2 应用价值

8.1.3 应用流程

8.2 优惠券分析

8.2.1 利用AI完善优惠券的生命周期漏斗分析

8.2.2 利用AI设计优惠券发放渠道的数据采集方案

8.2.3 利用AI分析优惠券对订单量和订单收入的参与度

8.2.4 利用AI设计不同群组的销售对比方案

8.2.5 AI辅助Python分析优惠券数量与订单量的相关性

8.2.6 AI辅助Python分析优惠券数量对订单量的解释程度

8.2.7 拓展分析：优惠券对企业运营的更多贡献场景

8.3 促销活动营销组合与引流分析

8.3.1 AI辅助Python完成热门转化路径分析

8.3.2 AI辅助Python完成渠道转化角色分析

8.3.3 AI辅助Python完成基于渠道序列访问的组合分析

8.3.4 AI辅助Python完成基于渠道无序访问的组合分析

8.4 利用热图分析促销活动页面的用户互动

8.4.1 利用Clarity收集数据并生成热度地图

8.4.2 利用Clarity的AI能力生成热度见解

8.4.3 利用New Bing Chat生成热度见解

8.5 促销活动主会场流量来源与导流分析

8.5.1 AI辅助Python分析主会场站外流量来源

8.5.2 AI辅助Python分析主会场站内流量来源

8.5.3 AI辅助Python分析主会场下一步流量出口

8.6 促销活动内容个性化推荐

8.6.1 AI辅助Python实现基于协同过滤的促销活动推荐

8.6.2 AI辅助Python完成基于用户浏览序列关联模式的商品推荐

8.7 促销活动的复盘与总结

8.7.1 利用AI分析全年促销活动对销售的拉动价值

8.7.2 利用AI进行促销活动废单分析

8.8 利用New Bing Chat分析竞争对手促销活动信息

8.8.1 分析竞争对手活动节奏信息

8.8.2 分析竞争对手主打商品信息

8.8.3 分析竞争对手优惠券信息

8.8.4 针对竞争对手促销活动的SWOT分析

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