电信针对性营销模型研究与应用

发布时间：2017-10-05 05:21

  本文关键词：电信针对性营销模型研究与应用

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【摘要】：在没有针对性营销之前,企业的营销策略是以企业产品为中心,在市场营销活动中不详细区分和限制营销活动的对象,面向广大的公众客户市场和企业市场进行。随着企业逐步从以产品为中心的营销模式向以客户为中心的营销模式转变,电信公司的营销也从较为粗放的营销开始向针对性营销转变。 针对性营销是根据客户的消费需求、消费特征等对客户进行细分,针对不同需求特征的客户群,提供差异化的产品、套餐或服务的营销过程。 本文来源于作者亲身参与的某电信针对性营销系统项目。在论文研究过程中,基于CRISP-DM跨行业数据挖掘过程方法、PDMA建模方法论、BTME专题方法论等各种挖掘建模技术的研究与学习,通过分析电信行业的客户行为特征,以某电信公司营销实施过程为实例,实现了基于数据挖掘技术的电信针对性营销模型的建立与应用。论文首先阐述了针对性营销的概念与在电信行业的应用情况,然后针对电信客户的行为特征与针对性营销实践特点进行了研究分析,以此为依据,规划设计了电信针对性营销归纳总结了电信针对性营销数据集市模型,并运用数据挖掘技术建立了针对性营销数据挖掘模型,最后通过某试点本地网组织落地实施；之后对本地网实践后的效果和收益进行了讨论与验证。 本文研究的针对性营销模型已投入实际电信营销生产中使用,结合针对性营销系统的支撑,全面有效的提升电信公司营销能力与效率,获得良好的项目投资收益。
【关键词】：针对性营销 数据挖掘 模型构建 跨行业数据挖掘过程标准
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TP311.13;F274;F626
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 绪论11-14
• 1.1. 论文研究背景11-12
• 1.2. 论文研究的目的和意义12
• 1.3. 论文的主要工作12-14
• 第二章 电信针对性营销概述14-20
• 2.1. 针对性营销的发展14-16
• 2.1.1. 针对性营销的产生14
• 2.1.2. 针对性营销的目的14-15
• 2.1.3. 针对性营销的过程15-16
• 2.2. 电信针对性营销过程16-18
• 2.2.1. 客户数据收集与整合16-17
• 2.2.2. 通过数据挖掘理解客户需求17
• 2.2.3. 营销方案设计与实施17-18
• 2.2.4. 营销结果评价与反馈18
• 2.3. 电信针对性营销存在的问题18-19
• 2.4. 本章总结19-20
• 第三章 针对性营销建模的技术与方法20-33
• 3.1. CRISP-DM方法20-21
• 3.2. PDMA建模方法论21-26
• 3.2.1. 定义业务问题21-22
• 3.2.2. 数据准备22-23
• 3.2.3. 模型构建23-25
• 3.2.4. 模型应用25-26
• 3.3. 常用算法研究26-28
• 3.3.1. 决策树26
• 3.3.2. 回归26-27
• 3.3.3. 神经网络27
• 3.3.4. 聚类算法27-28
• 3.3.5. 关联分析28
• 3.4. 模型评价指标28-32
• 3.4.1. 分类预测28-30
• 3.4.2. 回归预测30-31
• 3.4.3. 关联规则31
• 3.4.4. 聚类分析31-32
• 3.5. 本章总结32-33
• 第四章 针对性营销模型设计33-56
• 4.1. 营销集市宽表模型设计33-38
• 4.1.1. 营销集市宽表模型概述33
• 4.1.2. 客户属性类宽表33-34
• 4.1.3. 客户拥有类宽表34-35
• 4.1.4. 客户行为类宽表35-37
• 4.1.5. 客户价值类宽表37-38
• 4.2. 营销挖掘模型设计38-55
• 4.2.1. 营销挖掘模型概述38-39
• 4.2.2. 客户细分模型39-43
• 4.2.3. 客户响应模型43-48
• 4.2.4. 套餐匹配模型48-51
• 4.2.5. 交叉销售模型51-55
• 4.3. 本章总结55-56
• 第五章 客户响应模型应用56-73
• 5.1. 模型应用背景56
• 5.2. 我的E家客户响应获取56-72
• 5.2.1. 实施过程概述56
• 5.2.2. 客户理解阶段56-57
• 5.2.3. 数据准备阶段57-61
• 5.2.4. 模型构建阶段61-64
• 5.2.5. 营销策划阶段64-68
• 5.2.6. 营销执行阶段68-69
• 5.2.7. 营销评估阶段69-70
• 5.2.8. 资源支撑70-71
• 5.2.9. 成果分析71-72
• 5.3. 本章总结72-73
• 第六章 总结与展望73-75
• 6.1. 总结73
• 6.2. 展望73-75
• 致谢75-76
• 参考文献76-78
• 攻读学位期间发表的学术论文目录78

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前9条

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本文编号：975006