大数据环境下集团企业的精细化营销体系设计方法与实现

发布时间：2017-05-23 07:19

  本文关键词：大数据环境下集团企业的精细化营销体系设计方法与实现，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着“大数据”时代的到来,智能化、精细化、个性化为特征的“工业4.0”已经成为可能。而工业制造企业依然是以“产品为中心”,缺少对客户群体的细化划分,营销策略也是“狂轰乱炸”式的广告和“街头传单”式的促销。此外,国内大型集团企业面对的营销数据量已经突破TB级,并且数据类型、格式繁杂,难以采集利用。本文通过结合当前流行的网络社交工具与数据挖掘技术,完成对产品最终消费者相关信息的采集;然后依据精细化营销理念为制造行业领域的集团企业设计实现精细化营销系统,实现对客户变化状况的及时把握预测和品牌市场分析。本研究以云南中烟为例,主要工作归纳如下:第一,依据全国性的某大品牌,完成了从产品包装的微信二维码设计、企业微信数据采集子系统的构建,到企业品牌微信采集子系统与营销系统的集成。通过消费者扫描产品二维码这一行为,完成对消费者信息的采集。通过对企业间数据交换,工商协同系统等的数据获取,实现对全行业、自有品牌与竞争品牌的“大数据”采集。第二,精细化营销客户价值维度设计与数据挖掘。根据精细化营销指标,通过数据挖掘技术,对客户分别进行分类和聚类。为了适应客户数据量大,时效性强的特点,本文提出了一种改进型K-means算法对客户数据进行聚类分析;对K-means算法进行改进主要分为两点,首先是对数据的初始聚类中心按照误差平方和准则进行优化选择,再将优化后的初始聚类中心代入运算,提高算法的收敛速度与质量,防止因随机选择初始点不当造成的聚类失败。其次是,通过适当提高聚类数目,再以就近原则合并聚类直到聚类数目符合设计要求为止。第三,构建客户营销等级模型,将马尔柯夫预测法首次创新应用于企业客户变化情况的预测分析,解决了现有客户细分模型缺乏对客户市场变化动态感知的问题。企业营销部门根据预测分析结果及时调整、修正营销策略,确保企业客户的变化趋势向着销售利润增高的方向变化,最终帮助企业赢得客户,占有市场,实现企业产品的利润收入最大化。最后,通过对消费者信息的采集与行业大数据的处理,应用到企业的营销平台,实现了从消费者信息直接采集到营销策略制定全过程闭环管理的功能、大数据的高效采集与存储功能、客户营销等级的预测功能、大品牌销售分析功能等。经过半年多的运行,精细化营销系统对数据处理准确及时,满足了企业对现代化营销业务的需求,为企业带来了良好效益,取得了企业的认可与好评。
【关键词】：大数据 精细化营销 数据挖掘 制造业企业 客户细分等级模型
【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】：TP311.13;F274
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-15
• 1.1 研究背景与意义9-13
• 1.2 主要研究内容13
• 1.3 论文框架13-15
• 第2章 集团企业精细化营销体系设计15-24
• 2.1 引言15
• 2.2 精细化营销体系的设计目标及需求15-17
• 2.3 精细化营销系统架构设计17-19
• 2.4 主要模块功能设计19-23
• 2.5 本章小结23-24
• 第3章 大数据采集及相关设计24-36
• 3.1 引言24
• 3.2 产品二维码设计及实现24-30
• 3.3 基于二维码的微信消费者数据采集30-32
• 3.4 全行业大数据采集32-35
• 3.5 本章小结35-36
• 第4章 精细化营销客户数据挖掘36-56
• 4.1 引言36-37
• 4.2 精细化营销客户价值维度设计37-41
• 4.3 构建集团企业产品客户分类决策树41-46
• 4.4 构建基于改进型k-means算法的客户聚类方法46-52
• 4.5 精细化营销与数据关系52-54
• 4.6 本章小结54-56
• 第5章 精细化营销预测分析与体系实现56-73
• 5.1 引言56
• 5.2 客户营销等级变化状况预测56-63
• 5.3 企业大数据营销分析63-68
• 5.4 精细化营销体系与软件平台的实现68-71
• 5.5 本章小结71-73
• 第6章 总结与展望73-75
• 6.1 研究总结73-74
• 6.2 展望未来74-75
• 参考文献75-78
• 致谢78-79
• 攻读学位期间的研究成果79

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