基于MMO方法对A医药公司数字营销策略的统计建模和分析

发布时间：2017-03-29 00:02

  本文关键词：基于MMO方法对A医药公司数字营销策略的统计建模和分析，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：客户关系管理(Customer Relationship Management,简称CRM)是随着市场经济的深化、营销思想不断发展所产生的管理理念.随着全球经济一体化的发展,商品与服务日趋同质化,企业之间的竞争不断加剧,越来越多的企业意识到客户关系管理在企业经营活动中的重要性.随着计算机与信息技术的迅猛发展及其广泛应用,数据库营销作为一种基于数据挖掘、客户细分的新型营销方式,为企业实现客户关系管理提供了有力的支持,并且数据库营销成为当今许多企业采用的新型管理工具,对提高企业核心竞争力具有关键作用.如何评判数据库营销活动的成效是企业媒体混合营销活动的关键.企业的决策者对媒体混合活动感兴趣的方面包括：(1)企业进行的各类营销活动对于企业的销售额增加是否具有显著性的影响；(2)企业进行的各类营销活动对于企业销售额分别产生的贡献大小(ROI)；(3)在企业进行各类营销活动的过程中,各类营销活动对于不同的客户群体产生的效应是否具有显著性差异.基于这些结果,企业的决策者可以调整媒体混合的营销策略,减少营销组合的成本,发掘目标客户群,从而扩大市场和提高企业收益.MMO方法,即媒体混合优化方法 (Media Mixed Optimization),王要就是衡量各类营销活动对销售额产生的ROI值,从而对企业的营销策略提出可行的方案,调整营销预算成本的分配,使得企业收益更大化.本文针对A制药公司2014年-2015年销售额数据及2015年进行的媒体混合活动的数据,分别在医院个体水平和医生个体水平进行建模分析.由纵向数据研究的混合线性理论基础,对医院个体的销售额及各类营销活动方式的数据建立纵向数据多水平模型,依据模型估计的结果,预测出每一类营销方式所产生的销售额的估计值,结合各类方式的营销成本,计算出各类方式的ROI.对于医生个体的开药量水平数据的分析,依据重复测量的纵向数据理论,建立单因素虚拟变量协方差模型,分析各类营销活动对医生开药量的影响效应.本文建模分析的结论：(1)与一般线性模型OLS估计相比,多水平模型对数据拟合的效果更优；(2)引入并计算组内相关系数ICC,发现销售额数据的85.06%差异是来自医院个体间的差异；(3)依据ROI值的高低,E Detail方式的投资回报最高；(4)A制药公司2015年进行的6类营销活动方式对医生个体的开药量存在显著性的影响,并且与医生2014年开药量相比,将对每位医生开药量产生6.6%的提升比例.本文对于纵向数据理论的阐述,以及对于多渠道媒体混合营销活动方式对销售额贡献归因问题的建模分析,对于其他行业、其他公司的营销活动方式的评判具有一定的参考价值.
【关键词】：数据库营销 媒体混合 纵向数据 混合线性模型 多水平模型 协方差模型
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F274;F426.72
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 绪论10-16
• 1.1 概述10-11
• 1.2 研究背景及意义11-14
• 1.2.1 数据库营销11-12
• 1.2.2 纵向数据12
• 1.2.3 国内外研究现状综述12-14
• 1.3 本文的主要工作14-16
• 第二章 线性模型基础知识16-26
• 2.1 一般线性模型16-17
• 2.2 模型参数的估计及其性质17-18
• 2.3 回归方程的拟合优度18-20
• 2.4 著性检验20-22
• 2.5 置信区域和预测问题22-23
• 2.6 残差分析23-25
• 2.7 本章小结25-26
• 第三章 纵向数据模型26-32
• 3.1 混合线性模型26-27
• 3.1.1 纵向数据26
• 3.1.2 混合效应模型26-27
• 3.2 混合线性模型的参数估计27-31
• 3.2.1 参数的极大似然估计28-30
• 3.2.2 参数的限制极大似然估计30-31
• 3.3 本章小结31-32
• 第四章 多水平模型32-40
• 4.1 纵向数据的层次结构32-33
• 4.2 多水平模型33-37
• 4.2.1 多水平模型定义33-34
• 4.2.2 多水平模型的参数估计34-35
• 4.2.3 多水平模型的置信区间35-36
• 4.2.4 多水平模型的假设检验36-37
• 4.3 纵向数据的两水平模型37-39
• 4.4 本章小结39-40
• 第五章 协方差模型40-48
• 5.1 协方差模型40-45
• 5.1.1 单因素方差分析模型41-44
• 5.1.2 单因素协方差分析模型44-45
• 5.2 协方差模型的参数估计45-46
• 5.3 协方差模型的假设检验46-47
• 5.4 本章小结47-48
• 第六章 实证分析48-81
• 6.1 数据背景48
• 6.2 研究目的48
• 6.3 数据预处理48-62
• 6.3.1 多水平模型的数据处理48-58
• 6.3.2 协方差模型的数据处理58-62
• 6.4 建模与分析62-79
• 6.4.1 基于医院水平的多水平模型与分析62-71
• 6.4.2 基于医生水平的协方差模型与分析71-79
• 6.5 本章小结79-81
• 第七章 总结与展望81-83
• 致谢83-84
• 参考文献84-87

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