零售電商行業精準營銷與用戶增長策略TOC\o"1-2"\h\u21556第1章零售電商行業概述 4102331.1電商行業發展趨勢 4176811.2零售電商市場現狀 481931.3精準營銷與用戶增長的意義 517978第2章數據分析與用戶畫像構建 513792.1數據收集與處理 5280582.1.1數據來源 5210742.1.2數據采集方法 6247692.1.3數據預處理 64142.2用戶畫像構建方法 6298842.2.1用戶行為分析 6111862.2.2用戶屬性分析 6249772.2.3用戶價值分析 6196132.2.4用戶群體分析 6201452.3用戶標簽體系搭建 68322.3.1標簽分類 6265882.3.2標簽構建方法 7233252.3.3標簽應用 726189第3章用戶行為分析與挖掘 7320843.1用戶行為數據采集 761883.1.1數據采集方法 7191523.1.2數據采集關鍵環節 71433.2用戶行為分析模型 8124793.2.1用戶分群模型 8155133.2.2用戶生命周期模型 8209233.2.3用戶價值模型 8323743.2.4用戶偏好模型 8126283.3用戶需求與偏好挖掘 8136313.3.1用戶需求分析 8155803.3.2用戶偏好挖掘 8289493.3.3用戶行為預測 99127第4章精準營銷策略制定 9196954.1用戶分群與標簽化管理 9169134.1.1用戶分群方法 9132904.1.2標簽化管理 9158924.2營銷策略制定方法 9179574.2.1數據驅動的營銷策略 9105494.2.2競品分析與借鑒 93644.3營銷活動策劃與實施 10232994.3.1營銷活動策劃 10133704.3.2營銷活動實施 104236第5章個性化推薦系統 10137955.1推薦算法概述 101075.1.1基于內容的推薦算法 10299155.1.2協同過濾推薦算法 10205775.1.3混合推薦算法 10134365.2個性化推薦系統構建 111495.2.1數據預處理 11239945.2.2特征工程 11168775.2.3模型選擇與訓練 1188615.2.4推薦系統部署 1161795.3推薦效果評估與優化 11293155.3.1評估指標 11280275.3.2評估方法 11280225.3.3優化策略 1111600第6章社交電商與用戶增長 12140986.1社交電商發展現狀與趨勢 12255466.1.1社交電商行業概述 12199296.1.2社交電商發展現狀 1252416.1.3社交電商發展趨勢 12291556.2社交傳播與用戶增長策略 12180996.2.1社交傳播機制 12159476.2.2用戶增長策略 12322216.3社交電商運營實踐案例 13293866.3.1拼多多 13176756.3.2小紅書 1359796.3.3京東 1328833第7章短視頻與直播電商 13127727.1短視頻與直播電商的崛起 1335317.1.1互聯網技術的發展與普及 13179707.1.2移動終端設備的更新迭代 13304877.1.3消費者購物習慣的改變 13232457.1.4短視頻與直播平臺的興起 13323667.2短視頻與直播營銷策略 13208447.2.1確定目標受眾與市場定位 13246397.2.2創意策劃與內容制作 1361637.2.3短視頻與直播營銷的融合 1342517.2.4互動性營銷與粉絲經濟 1382307.2.5數據分析與效果評估 13149907.3內容創作與平臺運營 13130357.3.1短視頻內容創作要點 14192047.3.1.1選題與策劃 14141687.3.1.2拍攝與剪輯 14276317.3.1.3品牌調性與風格統一 14233317.3.2直播內容創作與策劃 14147347.3.2.1直播主題與話題設置 14249347.3.2.2互動環節設計 1428247.3.2.3主播形象與語言表達 14110967.3.3平臺運營策略 14124667.3.3.1平臺選擇與合作 14296817.3.3.2內容分發與推廣 14239987.3.3.3用戶增長與粉絲經營 14157217.3.3.4跨界合作與品牌聯動 1424611第8章跨境電商與全球市場 14102278.1跨境電商市場分析 1484438.1.1跨境電商市場概述 14253878.1.2跨境電商市場細分 14308978.1.3跨境電商市場挑戰與機遇 14143478.2跨境電商運營策略 14321748.2.1產品策略 14223678.2.2物流與供應鏈管理 14269898.2.3營銷策略 15146138.2.4支付與風險管理 15202448.3全球市場精準營銷 15314578.3.1用戶畫像與市場定位 15307348.3.2數據驅動與個性化推薦 15248308.3.3跨境電商品牌建設與傳播 1577358.3.4跨文化營銷策略 1529218第9章移動端營銷與用戶增長 15144839.1移動端電商發展趨勢 15122469.1.1智能手機普及與移動網絡優化 15303889.1.2移動端消費群體特征分析 15140399.1.3移動端電商市場份額及增長趨勢 15102829.1.4新零售背景下移動端電商的創新實踐 15120719.2移動端營銷策略 15309129.2.1基于用戶行為的個性化推薦 15291719.2.2社交媒體與電商融合的營銷模式 15284979.2.3短視頻與直播電商的崛起 15152389.2.4基于LBS的本地化營銷策略 16195659.2.5跨界合作與品牌聯動 16127559.3用戶增長與留存策略 1638999.3.1用戶增長渠道與策略 1631759.3.1.1應用商店優化（ASO） 16230829.3.1.2搜索引擎營銷（SEM） 16206659.3.1.3社交網絡營銷（SMM） 16323739.3.1.4內容營銷與KOL合作 16282149.3.2用戶留存策略 16277859.3.2.1用戶行為分析與標簽化管理 1680609.3.2.2個性化消息推送與互動 16309219.3.2.3會員制度與積分激勵 16252519.3.2.4用戶反饋與持續優化 1680069.3.3用戶增長與留存的數據監測與分析 16103669.3.3.1數據指標體系構建 1616359.3.3.2用戶增長與留存數據分析 1669739.3.3.3基于數據的策略調整與優化 1616260第10章零售電商未來發展趨勢 16790110.1新零售變革與創新 163230610.1.1多元化場景融合 1657810.1.2供應鏈優化與重構 1634510.1.3社交電商的崛起 161995010.2智能化與數字化技術應用 16193710.2.1人工智能助力精準營銷 171784510.2.2大數據驅動決策優化 171191710.2.3物聯網技術賦能供應鏈 17739910.3零售電商行業展望與發展建議 172435910.3.1綠色環保與可持續發展 17632210.3.2跨界合作與產業協同 171295910.3.3培育個性化品牌與特色服務 17第1章零售電商行業概述1.1電商行業發展趨勢互聯網技術的快速發展和移動設備的普及，電商行業在全球范圍內呈現高速增長態勢。我國電商行業經過多年的發展，已經形成了較為完善的產業鏈和市場體系。在未來，電商行業將呈現以下發展趨勢：（1）線上線下融合加速：實體零售與電商之間的界限日益模糊，線上線下融合的新零售模式成為行業共識。（2）社交電商崛起：社交媒體的廣泛應用，使得社交電商逐漸成為電商行業的新風口，用戶通過社交平臺分享、互動、購物，實現裂變式增長。（3）個性化推薦與精準營銷：基于大數據和人工智能技術，電商企業能夠實現對用戶需求的精準把握，提供個性化的商品推薦和營銷策略。（4）供應鏈優化升級：電商企業通過優化供應鏈管理，提升物流配送效率，降低成本，提高用戶體驗。1.2零售電商市場現狀我國零售電商市場經過多年發展，已經形成了以下特點：（1）市場規模龐大：我國是全球最大的電商市場，擁有龐大的消費群體和豐富的商品種類。（2）競爭格局穩定：電商平臺頭部效應明顯，巴巴、京東等企業占據市場主導地位，新興電商平臺在細分市場尋求突破。（3）消費升級趨勢明顯：消費者對品質、服務、體驗的需求不斷提升，推動電商企業從價格競爭轉向品質競爭。（4）政策支持力度加大：我國高度重視電商行業發展，出臺一系列政策扶持電商企業，促進產業創新和轉型升級。1.3精準營銷與用戶增長的意義在零售電商行業，精準營銷與用戶增長具有以下重要意義：（1）提高轉化率：通過精準把握用戶需求，有針對性地推送商品和優惠信息，提高用戶購買意愿，從而提升轉化率。（2）降低營銷成本：相較于傳統的廣泛撒網式營銷，精準營銷能夠有效降低營銷成本，提高營銷效率。（3）增強用戶粘性：基于用戶行為和偏好，提供個性化的購物體驗，有助于提高用戶滿意度和忠誠度，促進用戶復購。（4）驅動用戶增長：通過精準營銷，吸引潛在用戶，挖掘用戶價值，實現用戶規模的持續增長，為電商企業帶來更多市場份額。（5）助力企業競爭優勢：精準營銷有助于電商企業在激烈的市場競爭中脫穎而出，提升企業品牌形象和核心競爭力。第2章數據分析與用戶畫像構建2.1數據收集與處理在零售電商行業中，數據收集與處理是精準營銷與用戶增長策略的基礎。本節主要介紹如何高效地收集用戶數據，并進行預處理，為后續的用戶畫像構建提供堅實基礎。2.1.1數據來源（1）用戶行為數據：包括用戶瀏覽、搜索、收藏、加購、購買等行為數據；（2）用戶基本信息：如年齡、性別、地域、職業等；（3）用戶社交數據：如用戶的評論、點贊、分享等；（4）商品信息：包括商品分類、價格、銷量、評價等；（5）交易數據：如訂單金額、支付方式、購買頻次等。2.1.2數據采集方法（1）前端埋點：通過在網站或APP中嵌入代碼，實時收集用戶行為數據；（2）后端日志：收集服務器產生的用戶訪問日志；（3）第三方數據接口：如社交媒體、廣告平臺等；（4）數據爬取：從公開渠道獲取商品信息和用戶評論等。2.1.3數據預處理（1）數據清洗：去除重復、錯誤、不完整的數據；（2）數據規范：統一數據格式和字段名稱；（3）數據脫敏：對敏感信息進行加密處理；（4）數據合并：整合不同來源的數據，形成統一的數據視圖。2.2用戶畫像構建方法用戶畫像是對用戶特征的高度抽象和概括，有助于精準定位目標用戶群體。本節主要介紹用戶畫像構建的方法。2.2.1用戶行為分析通過用戶行為數據，分析用戶在電商平臺的興趣偏好、購買意愿等。2.2.2用戶屬性分析結合用戶基本信息，挖掘用戶年齡、性別、地域等方面的特征。2.2.3用戶價值分析根據用戶購買行為和交易數據，評估用戶的價值和潛在價值。2.2.4用戶群體分析將用戶劃分為不同的群體，分析各群體的消費特點和行為模式。2.3用戶標簽體系搭建用戶標簽體系是對用戶畫像的進一步細化，有助于實現精準營銷和個性化推薦。本節介紹如何搭建用戶標簽體系。2.3.1標簽分類（1）基礎標簽：如年齡、性別、地域等；（2）行為標簽：如瀏覽、收藏、購買等；（3）興趣標簽：如商品類別、品牌偏好等；（4）價值標簽：如消費水平、購買頻次等。2.3.2標簽構建方法（1）基于規則：根據用戶行為和屬性，制定明確的規則進行標簽劃分；（2）基于模型：利用機器學習、數據挖掘等方法，自動識別用戶標簽；（3）結合業務場景：根據實際業務需求，調整和優化標簽體系。2.3.3標簽應用（1）精準營銷：根據用戶標簽，推送針對性的廣告和優惠活動；（2）個性化推薦：根據用戶標簽，為用戶推薦感興趣的商品和內容；（3）用戶運營：通過用戶標簽，制定用戶增長和留存策略。第3章用戶行為分析與挖掘3.1用戶行為數據采集在零售電商行業中，用戶行為數據的采集是精準營銷與用戶增長策略的基礎。本節將重點闡述用戶行為數據的采集方法與關鍵環節。3.1.1數據采集方法用戶行為數據的采集主要包括以下幾種方法：（1）瀏覽行為數據：通過網頁前端技術與數據分析工具，收集用戶在電商平臺的瀏覽軌跡、頁面停留時間、跳轉等信息。（2）交互行為數據：采集用戶在電商平臺上的搜索、收藏、評論、分享等行為數據。（3）購買行為數據：收集用戶在電商平臺的購物車、下單、支付等行為數據。（4）用戶反饋數據：通過調查問卷、用戶訪談、客服咨詢等方式，獲取用戶對商品、服務、平臺等方面的反饋。3.1.2數據采集關鍵環節（1）數據采集策略：根據業務需求，制定合理的數據采集策略，保證數據質量與完整性。（2）數據清洗與預處理：對采集到的原始數據進行清洗、去重、歸一化等預處理操作，提高數據質量。（3）數據存儲與管理：采用大數據存儲技術，對采集到的用戶行為數據進行存儲、管理，為后續分析提供支持。3.2用戶行為分析模型用戶行為分析模型是挖掘用戶需求、優化營銷策略的關鍵。本節將介紹幾種常見的用戶行為分析模型。3.2.1用戶分群模型根據用戶行為數據，將用戶劃分為不同群體，如潛在客戶、活躍客戶、沉睡客戶等，以便針對不同群體實施精準營銷。3.2.2用戶生命周期模型分析用戶在電商平臺上的生命周期，包括引入、成長、成熟、衰退等階段，制定相應的用戶增長策略。3.2.3用戶價值模型從用戶消費金額、購買頻率、品牌忠誠度等方面評估用戶價值，為電商平臺提供精準營銷依據。3.2.4用戶偏好模型基于用戶行為數據，挖掘用戶對商品類別、風格、價格等方面的偏好，為推薦系統、個性化營銷提供支持。3.3用戶需求與偏好挖掘用戶需求與偏好挖掘是零售電商行業精準營銷的核心環節。本節將從以下幾個方面展開論述。3.3.1用戶需求分析（1）商品需求分析：分析用戶對各類商品的需求程度，為商品選品、庫存管理提供依據。（2）服務需求分析：從用戶反饋數據中挖掘用戶對平臺服務方面的需求，持續優化服務水平。3.3.2用戶偏好挖掘（1）商品偏好挖掘：通過用戶購買、收藏、評論等行為數據，挖掘用戶對商品類別、品牌、價格等維度的偏好。（2）內容偏好挖掘：分析用戶在平臺上的瀏覽、搜索等行為，挖掘用戶對內容類型、風格、話題等方面的偏好。（3）個性化推薦：結合用戶需求與偏好，構建個性化推薦系統，提高用戶轉化率與滿意度。3.3.3用戶行為預測基于歷史用戶行為數據，運用機器學習、數據挖掘等技術，預測用戶未來行為，為用戶增長策略提供參考。第4章精準營銷策略制定4.1用戶分群與標簽化管理為了實現零售電商行業的精準營銷，首先需要對用戶進行分群，并實施標簽化管理。通過對用戶的行為數據、消費習慣、興趣愛好等多維度信息進行分析，將用戶細分為具有相似特征的群體。4.1.1用戶分群方法（1）基于用戶行為數據的分群：根據用戶的瀏覽、收藏、加購、購買等行為，運用數據挖掘技術，將用戶分為不同的群體。（2）基于用戶消費水平的分群：根據用戶的購買頻次、購買金額、客單價等指標，對用戶進行消費水平劃分。（3）基于用戶興趣愛好的分群：結合用戶在社交媒體、內容平臺等渠道的互動數據，分析用戶的興趣愛好，實現精準分群。4.1.2標簽化管理針對不同用戶群體，制定相應的標簽體系，為每個用戶貼上具有代表性的標簽。標簽化管理有助于企業更好地理解用戶需求，為精準營銷提供依據。4.2營銷策略制定方法在用戶分群與標簽化管理的基礎上，本節將介紹營銷策略的制定方法。4.2.1數據驅動的營銷策略（1）收集并分析用戶數據，挖掘用戶需求與痛點。（2）結合用戶分群與標簽化管理，制定針對不同用戶群體的營銷策略。（3）通過A/B測試等方法，驗證營銷策略的有效性。4.2.2競品分析與借鑒（1）研究競品在營銷策略上的成功案例，總結經驗與教訓。（2）結合自身企業特點，借鑒并優化競品的營銷策略。（3）保持對市場動態的敏感度，及時調整和優化營銷策略。4.3營銷活動策劃與實施基于以上分析，本節將探討營銷活動的策劃與實施。4.3.1營銷活動策劃（1）明確營銷活動的目標，如提升用戶活躍度、提高轉化率等。（2）結合用戶分群與標簽化管理，設計具有針對性的營銷活動。（3）制定詳細的營銷活動方案，包括活動主題、時間、獎品等。4.3.2營銷活動實施（1）充分利用多渠道傳播，提高營銷活動的覆蓋范圍。（2）實時監控營銷活動的數據表現，如參與人數、轉化率等。（3）根據活動效果，及時調整和優化營銷策略，保證活動目標的達成。第5章個性化推薦系統5.1推薦算法概述個性化推薦系統作為零售電商行業精準營銷的核心技術，旨在提高用戶體驗，促進用戶增長，提升銷售轉化率。本節將簡要介紹常用的推薦算法，包括基于內容的推薦算法、協同過濾推薦算法以及混合推薦算法。5.1.1基于內容的推薦算法基于內容的推薦算法主要依據用戶的歷史行為數據，挖掘用戶的興趣偏好，從而為用戶推薦與他們過去喜歡的商品相似的商品。該算法的關鍵技術包括文本挖掘、圖像識別等，通過對商品特征的提取與匹配，為用戶提供個性化推薦。5.1.2協同過濾推薦算法協同過濾推薦算法通過挖掘用戶與用戶之間或商品與商品之間的關系，發覺用戶的潛在興趣。該算法可以分為用戶基于協同過濾和物品基于協同過濾兩種。其中，用戶基于協同過濾推薦算法關注用戶之間的相似度，而物品基于協同過濾推薦算法關注物品之間的相似度。5.1.3混合推薦算法混合推薦算法結合了多種推薦算法的優點，以提高推薦系統的準確性和覆蓋度。常見的混合推薦方法有：加權混合、切換混合、特征增強混合等。在實際應用中，可以根據業務需求和數據特點，選擇合適的混合推薦算法。5.2個性化推薦系統構建個性化推薦系統的構建主要包括以下幾個步驟：數據預處理、特征工程、模型選擇與訓練、推薦系統部署。5.2.1數據預處理數據預處理是推薦系統構建的基礎，主要包括數據清洗、數據整合、數據采樣等。通過對原始數據進行處理，提高數據質量，為后續的特征工程和模型訓練提供支持。5.2.2特征工程特征工程是提高推薦系統功能的關鍵環節。針對用戶和商品的特征進行提取和表示，包括用戶基本屬性、行為數據、商品屬性等。還可以通過特征組合、特征變換等方法，增強特征的表達能力。5.2.3模型選擇與訓練根據業務需求和數據特點，選擇合適的推薦算法，并進行模型訓練。在訓練過程中，可以通過交叉驗證、調整超參數等方法優化模型功能。5.2.4推薦系統部署將訓練好的推薦模型部署到生產環境，為用戶提供實時、個性化的推薦服務。推薦系統部署時，需要關注系統的穩定性、功能和可擴展性。5.3推薦效果評估與優化為了保證個性化推薦系統的效果，需要對其進行持續評估和優化。本節將從評估指標、評估方法以及優化策略三個方面展開介紹。5.3.1評估指標推薦系統的評估指標主要包括準確率、召回率、F1值、AUC等。這些指標可以從不同角度反映推薦系統的功能，為優化推薦系統提供依據。5.3.2評估方法評估推薦系統的方法有在線評估和離線評估。在線評估通過實時收集用戶反饋數據，評估推薦系統的功能；離線評估則基于歷史數據，通過模擬用戶行為，評估推薦系統的效果。5.3.3優化策略針對推薦系統的不足，可以采取以下優化策略：（1）提高數據質量：通過數據清洗、數據增強等方法，提高數據質量，為推薦系統提供更準確的信息。（2）優化特征工程：挖掘更多有價值特征，提高特征的表達能力。（3）調整推薦算法：根據業務發展和數據變化，選擇合適的推薦算法，并進行優化。（4）融合多模態信息：結合文本、圖像、音頻等多模態信息，提高推薦系統的準確性。（5）強化學習與優化：利用強化學習技術，優化推薦系統的長期收益，提高用戶滿意度。第6章社交電商與用戶增長6.1社交電商發展現狀與趨勢6.1.1社交電商行業概述社交電商作為一種新興的電商模式，在我國近年來取得了顯著的發展。憑借社交網絡的高效傳播、用戶粘性及口碑營銷等優勢，社交電商逐漸成為電商行業的新風口。6.1.2社交電商發展現狀當前，社交電商行業呈現出多元化、差異化的發展態勢。以拼多多、小紅書等為代表的社交電商平臺迅速崛起，各大傳統電商平臺也紛紛布局社交電商業務，市場競爭日趨激烈。6.1.3社交電商發展趨勢移動互聯網的普及，社交電商將更加注重用戶需求和體驗，場景化、個性化、智能化將成為行業發展的三大趨勢。6.2社交傳播與用戶增長策略6.2.1社交傳播機制社交傳播是社交電商用戶增長的關鍵環節，主要包括用戶分享、口碑傳播、KOL（關鍵意見領袖）營銷等。通過激發用戶的社交行為，實現品牌和產品的廣泛傳播。6.2.2用戶增長策略（1）精準定位目標用戶群體，制定差異化營銷策略；（2）提高用戶參與度，通過互動、優惠活動等方式提升用戶粘性；（3）借助大數據和人工智能技術，實現用戶畫像的精準描繪，提高轉化率；（4）加強與KOL、網紅等合作，利用其粉絲效應，擴大品牌影響力。6.3社交電商運營實踐案例6.3.1拼多多拼多多通過“拼團”模式，將社交與電商緊密結合，實現用戶裂變式增長。同時拼多多還推出“多多農場”等游戲化營銷活動，提高用戶活躍度和粘性。6.3.2小紅書小紅書以內容驅動社交電商，通過打造高質量的生活方式分享社區，吸引大量年輕用戶。同時小紅書積極拓展品牌合作，引入明星、KOL等資源，為用戶提供種草、拔草的購物體驗。6.3.3京東京東通過搭建社交電商平臺“京東拼購”，結合拼團、優惠券等玩法，激發用戶社交分享欲望。京東還利用小程序等渠道，拓寬用戶增長路徑，提高轉化率。（本章完）第7章短視頻與直播電商7.1短視頻與直播電商的崛起7.1.1互聯網技術的發展與普及7.1.2移動終端設備的更新迭代7.1.3消費者購物習慣的改變7.1.4短視頻與直播平臺的興起7.2短視頻與直播營銷策略7.2.1確定目標受眾與市場定位7.2.2創意策劃與內容制作7.2.3短視頻與直播營銷的融合7.2.4互動性營銷與粉絲經濟7.2.5數據分析與效果評估7.3內容創作與平臺運營7.3.1短視頻內容創作要點7.3.1.1選題與策劃7.3.1.2拍攝與剪輯7.3.1.3品牌調性與風格統一7.3.2直播內容創作與策劃7.3.2.1直播主題與話題設置7.3.2.2互動環節設計7.3.2.3主播形象與語言表達7.3.3平臺運營策略7.3.3.1平臺選擇與合作7.3.3.2內容分發與推廣7.3.3.3用戶增長與粉絲經營7.3.3.4跨界合作與品牌聯動第8章跨境電商與全球市場8.1跨境電商市場分析8.1.1跨境電商市場概述本節主要對跨境電商市場進行概述，分析市場規模、增長速度、市場趨勢等關鍵要素。8.1.2跨境電商市場細分分析跨境電商市場的各個細分領域，包括熱門品類、主要消費人群、地區分布等。8.1.3跨境電商市場挑戰與機遇探討跨境電商市場面臨的主要挑戰，如物流、支付、語言文化差異等，以及這些挑戰背后的潛在機遇。8.2跨境電商運營策略8.2.1產品策略分析跨境電商的產品策略，包括選品、定價、品牌定位等方面。8.2.2物流與供應鏈管理探討跨境電商在物流與供應鏈管理方面的關鍵問題，如倉儲、配送、清關等，并提出相應的優化策略。8.2.3營銷策略分析跨境電商的營銷策略，包括線上線下渠道、社交媒體推廣、合作伙伴關系等方面。8.2.4支付與風險管理介紹跨境電商在支付與風險管理方面的策略，如支付方式、匯率風險、信用風險等。8.3全球市場精準營銷8.3.1用戶畫像與市場定位分析跨境電商如何通過用戶畫像和市場定位，實現精準營銷。8.3.2數據驅動與個性化推薦探討跨境電商如何利用大數據和人工智能技術，實現數據驅動的個性化推薦，提升用戶體驗。8.3.3跨境電商品牌建設與傳播分析跨境電商在品牌建設與傳播方面的策略，包括品牌定位、故事塑造、線上線下融合等。8.3.4跨文化營銷策略探討跨境電商如何應對跨文化差異，制定合適的營銷策略，以實現全球市場的拓展。第9章移動端營銷與用