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山西移动增值业务精确营销研究

发布时间:2017-08-30 13:48

  本文关键词:山西移动增值业务精确营销研究


  更多相关文章: 精确营销 数据挖掘 增值业务 客户细分


【摘要】:随着信息技术的发展,,移动增值业务得到了快速发展,与此同时竞争也日益激烈。在这个大环境下,如何提高企业的收入,提升企业的竞争力,提升客户价值成为运营商关注的主要问题。由于移动增值业务种类较多,采用传统营销方式只会是浪费资源而收益甚微,本文通过精确营销研究,为企业找到应对之策。 本文运用理论与实证相结合的研究方法,对移动增值业务进行精确营销研究。笔者收集了大量移动增值业务的相关数据,对该行业进行了深入分析,通过SWOT分析方法分析了山西移动增值业务营销的内外部环境及营销中存在的问题,在此基础上提出精确营销是必走之路。同时,本文通过对精确营销理论的研究并结合增值业务的现状提出了移动增值业务的精确营销体系。该体系主要从客户细分、交叉营销、客户流失、潜在客户四个方面介绍了如何精确的挖掘客户信息,发现客户需求的不同倾向,从而有针对性的制定营销策略。最后,笔者在精确营销体系的指导下分析研究了基于客户细分的精确营销过程和基于交叉营销的精确营销过程,在挖掘信息的基础上提出了具有针对性的营销策略。 本文的研究成果不仅对山西移动增值业务从传统营销向精确营销转变具有具体的指导意义,同时也为其他类型企业开展精确营销具有积极的参考意义和应用价值。
【关键词】:精确营销 数据挖掘 增值业务 客户细分
【学位授予单位】:中北大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:F626;F274
【目录】:
  • 摘要4-5
  • ABSTRACT5-9
  • 第一章 绪论9-13
  • 1.1 研究背景和意义9-11
  • 1.2 研究方法与框架11-13
  • 第二章 增值业务精确营销理论研究13-25
  • 2.1 精确营销的概念和内涵13-15
  • 2.1.1 精确营销的概念13-15
  • 2.1.2 精确营销的核心思想15
  • 2.2 客户细分理论15-20
  • 2.2.1 客户细分的概念15-17
  • 2.2.2 客户细分的方法17-19
  • 2.2.3 客户细分变量的选择19-20
  • 2.3 数据挖掘理论20-25
  • 2.3.1 数据挖掘的定义和功能20-21
  • 2.3.2 数据挖掘的主要方法21-23
  • 2.3.3 数据挖掘的知识发现过程23-25
  • 第三章 山西移动增值业务市场研究25-41
  • 3.1 山西移动公司及增值业务的介绍25-27
  • 3.1.1 山西移动公司简介25-26
  • 3.1.2 移动增值业务的概念26-27
  • 3.2 移动增值业务营销现状分析27-31
  • 3.2.1 移动增值业务发展现状27-28
  • 3.2.2 移动增值业务营销现状分析28-31
  • 3.3 山西移动增值业务 SWOT 分析31-33
  • 3.4 山西移动增值业务竞争形势和发展趋势33-36
  • 3.4.1 从竞争形势角度分析33-34
  • 3.4.2 从发展趋势角度分析34
  • 3.4.3 山西移动增值业务营销面临的问题34-36
  • 3.5 精确营销是山西移动增值业务竞争制胜的必然选择36-37
  • 3.6 精确营销的解决思路37-41
  • 3.6.1 精确营销的闭环流程37-38
  • 3.6.2 精确营销的个性化体系38-41
  • 第四章 增值业务精确营销体系设计与分析41-56
  • 4.1 精确营销体系41-44
  • 4.1.1 精确营销体系的设计目标41-42
  • 4.1.2 精确营销体系的构建42-44
  • 4.2 精确营销数据采集分析44-48
  • 4.2.1 增值业务的数据分析44-46
  • 4.2.2 增值业务的数据仓库构建46-48
  • 4.3 精确营销体系的挖掘引擎分析48-56
  • 4.3.1 增值业务客户细分分析48-51
  • 4.3.2 增值业务交叉营销分析51-52
  • 4.3.3 增值业务客户流失分析52-55
  • 4.3.4 增值业务潜在客户分析55-56
  • 第五章 山西移动增值业务精确营销案例研究56-72
  • 5.1 基于客户行为细分的增值业务精确营销研究56-66
  • 5.1.1 商业理解56-57
  • 5.1.2 数据理解57-58
  • 5.1.3 数据准备58-60
  • 5.1.4 建立模型及结果分析60-64
  • 5.1.5 营销策略建议64-66
  • 5.2 基于客户行为挖掘的增值业务交叉销售精确营销研究66-72
  • 5.2.1 商业理解66
  • 5.2.2 数据准备66-67
  • 5.2.3 数据分布分析67-68
  • 5.2.4 建立模型及模型评估68-70
  • 5.2.5 模型的应用70-72
  • 第六章 结论72-73
  • 参考文献73-78
  • 发表论文和科研情况说明78-79
  • 致谢79

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本文编号:759668


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