终端营销系统中的商务智能与市场感知

发布时间：2017-03-19 18:06

  本文关键词：终端营销系统中的商务智能与市场感知，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：终端营销作为市场营销中的重要环节,是企业市场竞争的焦点。长期以来,烟酒、日化用品等企业在数量较多的零售终端积累了大量的零售数据,然而企业对这些数据只是进行简单的备份、查询以及统计,并没有充分挖掘其隐含的价值。面对激烈的市场竞争,企业如何充分利用这些巨大的数据资产,提炼出有用的数据、信息与知识,对提高企业的智能与竞争力至关重要。浙江中烟注重终端营销,审时度势,运用专业的算法和关键技术,建立了一个具有商务智能和市场感知的终端营销管理系统。系统发挥着强大的存储、统计分析和预测功能,既存储了宝贵的数据资源,又加深了企业与零售户的密切联系,促进了品牌的发展和企业的盈利。本文主要结合企业终端营销业务,研究终端营销中的数据信息,构建企业级的数据仓库,运用市场感知和商务智能技术深入挖掘有价值的知识供企业决策。研究工作如下:1)构建企业级的终端营销数据仓库。采集数据,分析数据质量,清洗数据,确定主题域,设计数据仓库模型以及使用ETL工具抽取整合数据。2)结合终端营销的实际情况,采用分枝合并和属性优先关联策略对ID3算法进行改进,利用改进的ID3算法对零售户进行细分,构建决策树。运用当前流行的前端技术实现零售户细分的效果展示,为决策者分析零售户行为提供信息支撑。3)零售终端库存决策模型的研究与建立。以商业公司和终端零售户共同管理库存为契机,抽样调查浙江省不同终端零售户类别的卷烟库存和销量。用多元线性回归预测法预测浙江省社会库存和销量。商业公司的管理者根据库存和销量得到存销比(可销天数)感知终端零售市场的卷烟需求,为后期的投放做出科学的判断。4)终端上柜跟踪模型的研究与建立。研究分析时间序列的各要素及实现,通过各种时间序列预测方法的研究,在分析零售终端上柜数据的基础上,考虑卷烟市场的季节因素和长期趋势线性增长的特性,建立基于时间序列的分解法预测模型,用实际上柜零售户数来验证模型,为企业跟踪终端上柜数起到了有效的作用。5)最后设计并实现终端营销管理系统,将市场感知和商务智能技术融入其中,实现理论研究到实践的跨越。基于终端营销中的数据信息,进行上柜目标跟踪分析、库存决策分析、零售户分类分析等终端信息管理,实现企业终端营销的信息化。
【关键词】：终端营销 数据仓库 商务智能 市场感知 分析方法 建模分析
【学位授予单位】：浙江理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP311.52
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 第一章 绪论11-16
• 1.1 研究背景及意义11-12
• 1.2 研究现状12-14
• 1.2.1 终端营销现状12
• 1.2.2 商务智能现状12-13
• 1.2.3 市场感知研究13-14
• 1.3 主要研究内容14
• 1.4 论文组织结构14-16
• 第二章 数据仓库的构建16-31
• 2.1 数据仓库概述16
• 2.2 数据采集与处理16-20
• 2.2.1 数据采集16-17
• 2.2.2 数据质量17-18
• 2.2.3 数据清洗18-20
• 2.3 数据仓库架构设计20-22
• 2.3.1 数据库结构设计20
• 2.3.2 数据仓库的架构20-22
• 2.4 数据仓库的建立22-30
• 2.4.1 确定主题域22
• 2.4.2 数据仓库模型22-26
• 2.4.3 ETL过程26-30
• 2.5 本章小结30-31
• 第三章 细分零售户的市场分布分析31-39
• 3.1 引言31
• 3.2 分类分析31-32
• 3.2.1 分类算法31-32
• 3.2.2 决策树算法32
• 3.3 决策树中的ID3算法32-34
• 3.3.1 ID3算法32-33
• 3.3.2 改进ID3算法33-34
• 3.4 构建细分零售户决策树34-36
• 3.5 零售户的市场分布可视化36-38
• 3.6 本章小节38-39
• 第四章 零售终端库存决策模型的研究与建立39-49
• 4.1 库存控制理论39-42
• 4.1.1 库存控制模型39-41
• 4.1.2 存销比概述41-42
• 4.2 多元线性回归分析42-43
• 4.3 零售终端库存决策模型的建立43-48
• 4.3.1 提出模型43-44
• 4.3.2 样本零售户抽样44-45
• 4.3.3 建立模型45-46
• 4.3.4 模型应用46-48
• 4.4 本章小节48-49
• 第五章 终端营销预测模型的研究与建立49-60
• 5.1 预测方法理论分析49-50
• 5.1.1 时间序列概述49
• 5.1.2 时间序列各要素49-50
• 5.2 预测方法研究与实现50-55
• 5.2.1 简单移动平均法50-51
• 5.2.2 指数平滑法51-53
• 5.2.3 季节指数法53-55
• 5.3 零售终端上柜跟踪模型的建立55-59
• 5.3.1 数据分析与模型选取55
• 5.3.2 模型中各因素研究55-58
• 5.3.3 预测模型的建立58
• 5.3.4 结果评估与分析58-59
• 5.4 本章小节59-60
• 第六章 浙江中烟终端营销管理系统的设计与实现60-73
• 6.1 总体设计60-65
• 6.1.1 需求分析60-63
• 6.1.2 技术要求63-64
• 6.1.3 设计原则64-65
• 6.2 系统构架65-67
• 6.2.1 系统集成构架65-66
• 6.2.2 软件构架体系66-67
• 6.3 主要功能模块设计与展现67-72
• 6.3.1 目标管理模块67-68
• 6.3.2 终端资源管理模块68-70
• 6.3.3 精准营销模块70-72
• 6.4 本章小结72-73
• 第七章 总结与展望73-75
• 7.1 全文总结73
• 7.2 研究展望73-75
• 参考文献75-78
• 致谢78-79
• 附录79-82
• 攻读学位期间研究成果82

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本文编号：256350