基于数据挖掘的汽车精确营销策略研究

发布时间：2018-10-08 07:53

【摘要】：随着我国汽车市场的不断成熟和竞争程度的不断增加,如何增加客户满意度、合理有效地配置市场营销资源已经成为每个汽车企业需要面对的问题。数据挖掘技术为企业解决这些管理难题带来了新的思路和解决方案,通过运用数据挖掘,从大量的实际业务数据中,可以发现潜在有用的信息和知识,并将这些知识应用于商业决策过程中。论文对数据挖掘的相关理论进行了梳理,重点阐述了数据挖掘方法——关联规则和对应的经典算法Apriori算法;引入精确营销的概念,提出数据挖掘是精确营销的工具,并对数据挖掘在汽车行业精确营销中的主要应用和实现过程进行了阐述。采集汽车企业真实的营销数据,对企业营销过程中的促销方式、用户购买因素、地区以及车型这四个属性进行挖掘,分别利用数据透视表在线分析任意两个属性、运用Apriori算法挖掘四个属性之间可能存在的关联。根据数据分析结果和我国汽车市场的区域化特征,为某企业的区域化精确营销策略提供参考建议。
[Abstract]:With the continuous maturity of the automobile market in our country and the increasing competition degree, how to increase the customer satisfaction and allocate the marketing resources reasonably and effectively has become the problem that every automobile enterprise has to face. Data mining technology brings new ideas and solutions for enterprises to solve these management problems. By using data mining, potential useful information and knowledge can be found from a large number of actual business data. This knowledge is applied to the business decision-making process. In this paper, the related theory of data mining is combed, the association rules and the corresponding classical algorithm Apriori algorithm are expatiated, the concept of accurate marketing is introduced, and the data mining is the tool of accurate marketing. The main application and realization process of data mining in precise marketing of automobile industry are described. Collecting the real marketing data of automobile enterprises, mining the four attributes in the process of marketing, such as promotion mode, user purchase factor, area and vehicle type, and analyzing any two attributes online by using the PivotTable, respectively. The Apriori algorithm is used to mine the possible association between the four attributes. According to the results of data analysis and the regionalization characteristics of automobile market in China, the paper provides some references and suggestions for an enterprise's regionalization and precise marketing strategy.
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F274;F426.471

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本文编号：2256000