武汉工程大学 2025 年数字营销微专业招生简章

一、开办单位

管理学院

二、微专业简介

数字营销专业旨在培养兼具数字化思维与营销创新能力的复合 型人才。其核心定位在于通过跨学科知识体系解决企业在数字化转型 中的营销问题，涵盖消费者行为分析、社交媒体运营、大数据营销策 略等领域。

三、微专业特色

数字营销微专业课程设置采用“理论+案例+实践”融合模式，构 建“理论-实务-实训”三阶能力体系，培养数字营销复合型人才。课 程设计遵循四大原则：一是理论与实践结合，通过校企合作、项目实 战强化应用技能；二是前沿技术驱动，融入大数据、AI、社交媒体等 技术模块；三是跨学科整合，覆盖管理学、计算机、传播学等多领域 知识； 四是以行业需求为导向动态优化课程内容。

采用分层递进式培养路径（认知-模拟-实战）、课程与行业认证 衔接提升就业竞争力、依托企业真实项目开展场景化教学。采用模块 化设计和动态更新机制，确保学生既掌握数字营销核心技能，又能快 速适应行业技术迭代需求，形成 “技术应用+商业洞察” 的双核竞争

力。

四、培养目标

培养具有高度社会责任感，熟练掌握现代市场营销学分析方法， 具备数字营销实践能力，能从事市场分析、市场预测、新媒体运营和 数字营销等工作的应用型复合人才。

1、复合能力，掌握市场营销学、数据分析、AI 工具应用等核心 技能，具备数字化整合营销和大数据分析能力。

2、实践导向，承担真实企业项目、竞赛、直播实训等提升实战 能力。

3、国际视野，具备制定全球化营销方案的能力。

4、职业素养，融入儒商精神、社会责任等德育目标，注重职业 道德与团队协作能力的提升。

五、招生计划及条件

计划招生人数：60 人

六、招生要求

招生对象：全校各专业大二/大三/大四年级本科生。

先修课程要求：无。

七、开设课程

（一）开设课程一览表

（二）课程具体介绍

1.《IP 运营与管理》

【课程概述】课程旨在培养学生系统掌握 IP 的策划、打造、运 营及商业化能力。课程结合理论与实践，帮助学生理解 IP 的核心价 值与商业逻辑，掌握从定位到变现的全流程管理；学习如何通过内容 创作、粉丝运营、跨界合作等方式提升 IP 影响力；熟悉 IP 版权保护 与法律风险防范，实现 IP 的可持续发展。

课程内容模块

（ 1）IP 基础理论与战略规划

IP 概念与分类：区分品牌 IP、个人 IP、产品 IP，分析其在不同 行业的应用场景；

IP 战略设计：基于 “领域+定性+价值”的公式，制定 IP 定位与 顶层设计；

IP 与品牌的关系：探讨传统品牌 IP 化升级的路径，如酷漫居“动 漫 IP+儿童家具”模式。

（ 2）IP 内容创作与运营

内容生产方法论：结合腾讯、泡泡玛特等案例，解析文学、影视、 游戏、音乐等领域的 IP 内容矩阵构建；

粉丝运营与社群管理：通过 “情感共鸣+高频互动”策略提升用 户黏性，如逻辑思维、同道大叔的社群模式；

新媒体传播技巧：短视频制作（脚本设计、拍摄剪辑）、热点借 力、差异化社群营销等实操技能。

（ 3）IP 商业化与法律保护

IP 授权与衍生开发：分析迪士尼 IP 授权模式、星巴克 “第三空 间”文化符号的商业化路径；

跨界合作与联名策略：通过“联名思维”实现品牌破圈，如洛可 可 55 度杯的爆品逻辑；

版权保护与风险管理：学习 IP 授权协议谈判、侵权案例分析及 法律合规要点。

（ 4）实战与案例解析

企业 IP 落地陪跑：通过 “100 天陪跑计划”模拟 IP 从 0 到 1 的 孵化，结合学员路演与导师点评；

个人 IP 打造训练：涵盖账号搭建、短视频运营、数据优化等全 流程实操。

2.《消费者行为学》

【课程概述】课程旨在研究消费者在购买、使用和处置产品或服 务过程中的心理活动、行为模式及其影响因素。课程融合心理学、社 会学、经济学和营销学等多学科视角，聚焦数字化场景下的消费者决 策逻辑，为制定有效的营销策略奠定理论基础。课程目标包括：

理论掌握：理解消费者行为的基本概念、理论模型（如需求层次

理论、购买决策过程模型等）。

影响因素分析：识别影响消费者行为的个体因素（动机、认知、 态度）与环境因素（文化、社会群体、家庭、营销刺激）。

研究方法：学习消费者行为研究的定性（访谈、焦点小组）与定 量（ 问卷调查、数据分析）方法。

实践应用：通过案例分析、营销实践项目，提升解决实际商业问 题的能力。

批判思维：培养对消费者趋势（如数字化消费、可持续消费）的 洞察力与批判性思考。

3.《市场调查与预测》

【课程概述】课程聚焦于市场数据的科学采集、分析与未来趋势 预测。课程融合统计学、管理学、经济学及市场营销学等多学科知识， 旨在培养学生掌握市场动态分析能力，为企业制定经营战略、优化决 策提供理论与实践支持。课程目标包括：

知识掌握：理解市场调查与预测的基本概念、分类及工作流程； 熟悉市场调查与市场营销的关系，以及其在企业决策中的作用。

技 能 培 养 ： 掌 握 问卷设 计 、 抽 样 技 术 、 数 据 清 洗 与分 析 （SPSS/Python 工具应用）等实操技能；能够独立完成从调研设计到 报告撰写的全流程。

素质提升：培养职业道德、团队协作精神及创新意识，强化数据 驱动决策的思维。

课程内容模块

导论与基础理论：市场调查的定义、发展历程及行业现状。

调查方法与技术：数据采集方法，文案调查法、问卷调查法、观

察法、实验法及焦点小组讨论；工具应用：在线问卷平台、社交媒体 分析及大数据技术。

数据分析与预测模型：数据整理与描述性统计分析（列表法、SPSS 基础）；预测方法，定性预测、定量预测（ 时间序列、回归分析、机 器学习）。

实践与报告撰写：调研方案设计、实地数据收集，市场调查报告 的规范撰写与成果展示。

本课程嵌入 A 类赛事《全国大学生市场调查与分析大赛》相关知 识、分析技术培训和报告指导。

4.《数字营销理论与实务》

【课程概述】课程通过系统学习数字营销的核心理论与实战技能， 帮助学生掌握从用户洞察、战略布局到技术落地的全链条能力。课程 目标包括：

理论层面：理解数字营销的本质特征（如互动性、精准性、平台 多样性）及其理论基础；

实务层面：掌握主流数字营销工具（如 SEO、社交媒体、直播电 商）的操作方法，并能设计整合营销方案；

能力拓展：培养数据驱动思维、跨平台整合能力及伦理意识，适 应人工智能、元宇宙等新兴技术对营销的影响。

课程内容框架

模块 1：基础理论

数字营销概论：数字化时代特征、营销 1.0 到 4.0 的演变；

核心模型：AIPL、FAST、GROW 模型。

用户与市场洞察：消费者画像构建、客户生命周期管理、RFM 模

型应用；

数据科学工具（AB 测试、机器学习）在营销中的应用。

模块 2：策略与渠道

主流渠道运营：搜索引擎营销，SEO 优化、竞价推广规则；

新媒体营销：短视频策划、直播场景设计、社群运营技巧；

社交电商：裂变营销、私域流量管理。

技术融合应用：大数据精准投放、AI 生成内容、VR/AR 沉浸式体 验设计。

模块 3：实战与案例

企业数字化转型案例

项目制实训：设计 App推广方案、策划直播带货脚本、优化搜索 引擎广告账户。

模块 4：前沿与伦理

趋势预判：全域营销、新零售变革、元宇宙营销场景；

伦理问题：数据隐私保护、消费者权益维护。

5. 《品牌数字化推广与应用》

【课程概述】课程聚焦数字化时代品牌建设的全链路策略与技术 应用。课程融合大数据分析、人工智能、消费者行为学及全渠道运营 等跨学科知识，旨在培养具备数据驱动思维、全场景营销能力的新型 品牌管理人才，助力企业实现从流量运营到用户资产沉淀的转型。课 程目标包括：

理论体系构建：掌握品牌数字化推广的核心概念及前沿模型。

技术工具应用：熟练使用 CDP、AI推荐算法、程序化广告工具（如 DSP）及舆情监测系统，实现精准用户触达与实时决策。

用户洞察：通过数据挖掘与行为分析，掌握消费者“痛点-爽点- 收割点” 的识别逻辑，设计情感化品牌传播策略。

全链路实战能力：完成从品牌定位、内容种草、KOL/KOC 运营到 私域流量转化的全流程项目实操，提升品效协同能力。

课程内容模块

数字化品牌基础：品牌数字化 3.0 时代的特征与挑战；品牌资产 量化评估模型。

用户洞察与行为分析：大数据驱动的用户画像构建，消费者决策 路径重构（从 “全网比价”到 “一键购买” 的场景化策略）。

全渠道运营策略：公私域联动，小红书种草+抖音直播+微信私域 沉淀的闭环设计；智能零售实践。

技术驱动营销创新：AI 与物联网应用，AR 试装、智能穿戴设备 联动营销；程序化广告实战，天气定向、实时竞价（RTB）与跨屏投 放优化。

前沿趋势与伦理挑战：元宇宙与虚拟品牌体验设计，数据隐私合 规与品牌信任构建。

6. 《商务数据分析》

【课程概述】课程旨在培养学生运用数据分析工具（如 R、Python、 Excel 等），结合统计学、机器学习等技术，解决商业运营中的实际 问题。课程注重理论与实践结合，培养学生在电子商务、市场营销、 客户行为分析等领域的核心技能，提升数据驱动决策的能力。课程内 容包括：

（ 1）基础理论与工具

数据分析基础：涵盖数据采集、清洗、加工及可视化方法，强调

R 语言、Python 等工具的操作。

统计与机器学习：包括概率论、线性回归、决策树、文本挖掘、 深度学习等算法，结合案例实操。

（ 2）商业应用模块

电商数据分析：聚焦流量分析、转化率优化、客户价值评估、商 品动销率等，涉及订单漏斗分析、竞品竞店研究。

短视频与新兴领域：分析短视频行业的数据监测、粉丝画像、营 销效果评估，构建行业指标体系。

运营与市场分析：覆盖客户分类、行为分析、市场趋势预测、营 销策略优化等内容。

（ 3） 综合实践

通过真实或模拟案例完成数据分析全流程，包括数据建模、结果 可视化及报告撰写。

八、学习年限及证书

学习年限：一年

证书：学生按培养方案要求，修满规定学分，经学院初审、学校 审核认可后，由学校统一制作并发放微专业证书。

九、学费

学费标准：微专业课程按照学校统一标准收取学分学费。学费为 100 元/学分，由学校财务处一次性收取。

十、微专业联系人及联系方式

联系人：石老师 电话：18971430293 咨询群： 791300290