基于顾客价值的某房地产企业营销策略研究

发布时间：2017-03-18 02:08

  本文关键词：基于顾客价值的某房地产企业营销策略研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：房地产开发过程中,营销是不可或缺的重要环节。而营销策略的制定与执行,直接关系到企业的经营结果。在企业管理较为成熟的大环境下,许多房地产企业的营销策略管理却较为粗放就,仅依靠经验或所谓的“策划大师”,缺少真正对客户需求的探究,随着市场竞争的加剧及客户决策的理性回归,营销策略的粗放管理已无法满足买房市场的需求。基于客户对产品的需求,重新组织营销管理工作链条,是房地产企业在竞争过程中获得优势的关键选择。以此为基础,本文基于顾客价值重构房地产营销工作,区别于传统的生产者导向,以消费者导向为指导核心,运用4P与4C交叉结合理论组织营销工作,以4C理论为核心、4P理论为基础设计房地产营销框架,归纳了“客户、价格、渠道、促销”四个环节中营销设计方向,即“基于客户的前置定位”、“基于客户的价格方案”、“基于客户的营销推广组织”及“基于客户转化与关系管理”,并总结了每个设计环节客户研究的关键动作。基于客户进行前置定位时,本文给出了项目定位的思考逻辑及具体操作流程,通过客户调研、客户特征分析,可有效地给出产品建议。在价格研究层面,本文采用成本导向定价与竞争导向定价相结合的方式,用最小二乘法支持向量机进行建模,有效解决了由于样板量少造成的预测不准问题,用Matlab编程求解后误差可控制在1%之内。在客户导向的营销推广组织时,可通过精准收集客户核心信息,进行定位寻源、判断客户认知途径,有针对性的进行营销策略的搭建。本文同时研究了客户的转化及关系管理。最后,以某开发商WKC项目为例,对基于顾客价值的营销设计进行说明,以期对房地开发企业实践起到指导作用。
【关键词】：房地产营销 顾客价值 4P 4C 前置定位 客户地图
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F274;F299.233.4
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 绪论8-16
• 1.1 选题背景及与研究意义8-10
• 1.1.1 选题背景8-9
• 1.1.2 研究意义9-10
• 1.2 国内外相关研究情况10-13
• 1.2.1 国外研究现状11-12
• 1.2.2 国内研究现状12-13
• 1.3 本文的研究内容与技术路线图13-16
• 1.3.1 本文的研究内容与方法13-14
• 1.3.2 本文的技术路线图14-16
• 2 房地产营销基础理论研究16-28
• 2.1 房地产营销相关概念16-19
• 2.1.1 房地产的概念16
• 2.1.2 市场营销概念16-18
• 2.1.3 房地产营销概念18
• 2.1.4 房地产营销的特点18-19
• 2.2 市场营销理论概述19-22
• 2.2.1 市场营销理论摘要19-20
• 2.2.2 市场营销研究内容20
• 2.2.3 市场营销策略及对比20-22
• 2.3 顾客价值概念22
• 2.4 房地产定价相关理论22-28
• 2.4.1 房地产价格特征22-23
• 2.4.2 房地产价格的构成23-25
• 2.4.3 房地产定价方法25-28
• 3 基于顾客价值的营销策略体系研究28-55
• 3.1 基于4P和4C交叉理论的房地产营销设计28-31
• 3.1.1 4C对产品的影响28-29
• 3.1.2 4C对价格的影响29
• 3.1.3 4C对渠道的影响29-30
• 3.1.4 4C对促销的影响30-31
• 3.2 顾客价值导向的营销设计31-32
• 3.2.1 顾客价值导向的营销动作31-32
• 3.3 基于客户的前置定位32-39
• 3.3.1 项目定位的思考逻辑32-33
• 3.3.2 项目定位的操作流程33-39
• 3.4 基于客户的价格方案39-43
• 3.4.1 项目预估价的制定39-40
• 3.4.2 基于客户评价的项目指导价40-43
• 3.5 基于客户的营销推广组织43-48
• 3.5.1 客户信息收集43-46
• 3.5.2 客户定位寻源46-48
• 3.6 基于客户的转化与关系管理48-55
• 3.6.1 客户转化管理48-50
• 3.6.2 客户关系管理50-55
• 4 以顾客价值为核心的某房地产项目营销设计实例55-64
• 4.1 基于客户的前置营销定位55-58
• 4.1.1 项目定位55-58
• 4.2 基于客户的价格方案58-60
• 4.2.1 项目预估计制定58
• 4.2.2 基于客户评价的项目指导价58-59
• 4.2.3 价格求解及误差分析59-60
• 4.3 基于客户的营销推广组织60-62
• 4.4 客户转化与关系管理62-64
• 总结64-65
• 参考文献65-67
• 附录A 最小二乘法支持向量机程序67-69
• 致谢69-70

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