摘要有效的客户数据分析方法是客户关系管理成功的关键之一。在营销领域,客户数据信息已成为一种重要的资源。在客户关系管理的实践中,限制其发挥作用的因素己不再是客户数据信息量的不足,而是对客户信息资源潜在价值的挖掘不够充分,对客户数据的科学处理方法和工具的研究滞后制约了信息资源价值的实现。本文着眼于科学量化的营销分析,围绕企业市场营销中的市场细分、产品设计、定价策略和经营策略等问题,研究以数据为导向的营销分析方法。有效的技术支持是客户关系管理成功实施的重要基础,信息技术的发展使得企业能更有效地掌握有关客户的大量数据,并且以此来了解客户、把握客户的特征,将客户的需求期望变为可以实现的现实。如何从大量的数据中寻找如:趋势、特征及相关性的过程等隐藏的信息,针对企业经营策略、目标定位、操作效能与测量评估等方面的相关问题,从所搜集积累的大量数据中高效率地分析出消费者最关心、最重要的要素,利用分析结果来指导操作人员的行动,使营销能在适当的时间、地点,提供客户适量的产品及服务,大幅提高作业的效率,才能真正由客户需求出发实现客户关系管理的潜在价值。基于客户关系管理体系的营销分析,是在采用先进的数据库和其他信息技术来获取客户数据的基础上,通过分析客户行为和偏好特性,积累和共享客户知识,有针对性地为客户提供产品或服务,发展和管理客户关系,培养客户长期的忠诚度,以实现客户价值最大化和企业收益最大化之间的平衡。目前国内实施的客户关系管理,普遍缺乏较强的数据分析能力,而着重于与客户直接发生接触的表象性管理,可以确保企业与客户的交互,并使其合理化,但对客户活动缺乏深层次的分析能力,难以实现客户关系管理应该具备的许多功能。作者在充分分析国内外研究成果的基础上,研究将应用非线性理论、数据挖掘技术、反演理论等应用于研究客户关系管理和营销中。一方面针对客户数据中的隐藏信息进行挖掘,应用数据挖掘技术提取客户特征、分析客户概况,研究客户细化分类方法,进而进行客户性能分析、潜力分析,并应用非线性理论和技术对客户价值的量化分析、产品定价方法进行研究。另一方面,以非线性理论和分
布参数理论为基础进行客户数据与营销要素的逆向分析方法的研究,从企业的产品所要达到的市场预期效果出发,从而为新产品或已有产品的营销策略的制定与本文的第一章介绍了研究选题的背景和意义;第二章在阐述客户关系管理和数据挖掘技术的基础上,结合海量数据分析问题,探讨了应用知识发现和数据挖掘技术的客户关系管理;第三章介绍用于市场细分的数据分析技术:第四章介绍了产品设计与管理中的数据分析技术,即由客户信息数据出发的市场需求分析的过程:第五章详细阐述了基于人工神经网络的产品定价策略,介绍了由数据提取规则和发现隐含在数据中的知识的非线性算法实现;第六章介绍了零售业可变质产品的经营策略问题;第七章为全文结论。调整提供依据。
髀在营销领域,客户信息是一种重要的资源。在客户关系管理的实践中,限制其发挥作用的因素已不再是客户资源信息量的不足,而是对客户信息资源潜在价值的挖掘不够充分,对客户信息资源的科学处理方法和工具的研究滞后制约了客户信息资源价值的实现。本文着眼于科学量化的营销分析和客户关系管理,围绕企业市场营销中的市场细分、产品设计、定价策略和经营策略等问题,研究基于数据挖掘的客户关系管理和营销分析方法。客户关系管理,是企业总体战略的一种。它采用先进的数据库和其他信息技术来获取客户数据,分析客户行为和偏好特性,积累和共享客户知识,有针对性地为客户提供产品或服务,发展和管理客户关系,培养客户长期的忠诚度,以实现客户价值最大化和企业收益最大化之间的平衡““’”。⋯。近年来关于客户关系管理的研究已成为国内管理学界研虽然从本质上讲客户关系管理是一种管理而不是技术进步的结果薄荆但有效的技术支持是客户关系管理成功实施的重要基础,信息技术的发展使得企业能更有效地掌握有关客户的大量数据,并且以此来了解客户、把握客户的特征与需求的理想变为可以实现的现实。如何从大量的数据中寻找如:趋势、特征及相关性的过程等隐藏的信息,针对企业经营策略、目标定位、操作效能与测量评估等方面的相关问题,从所搜集积累的大量数据中高效率地分析出消费者最关心、最重要的答案,利用分析结果来指导操作人员的行动,使他们能在适当的时间、地点,提供客户适量的产品及服务,大幅提高作业的效率,才是真正由客户需求出发的客户关系管理。所以说有效的客户数据分析方法是客户关系管理成功的关键之一,可是目前国内在这方面的研究和应用与国外相比还存在一定差距。目前国内实施的径既狈κ莘治瞿芰Γ荒艹莆!扒疤ā毙虲“”,它与客户直接发生接触,可以确保企业与客户的交互,并使其合理化,但对客户活动缺乏分析能力,难以实现客户关系管理应该具备的许多功能。应该指出的是,国外实施的客户关系管理有很多成功的案例,但是由
数据导向的客户关系管理分析方法的研究(可复制毕业论文) 来自淘豆网m.daumloan.com转载请标明出处.