基于数据挖掘的衡阳移动精确营销策略研究

发布时间：2023-11-11 08:08

　　随着移动通信市场的竞争越来越激烈,服务商如何在新的服务平台以及服务转型情况下,把握、占领和获取更大市场份额,提供更为优质、个性化的服务,这是每个服务商所面临的、也是最为迫切的问题。 中国移动公司拥有庞大的用户群,市场价值非常巨大,如何进行科学有效的市场细分和制定具有针对性的营销策略对中国移动开拓市场、维持现有地位越来越显得至关重要。 本文重点研究了基于数据挖掘技术的客户细分模型构建,以及在细分模型基础上的客户营销策略制定。在整个研究过程中,首先系统地对客户细分和精确营销的相关文献、理论进行详细地阐述和探索。其次,根据湖南移动衡阳分公司目前的营销状况,应用市场营销学、数据挖掘技术,对其付费客户进行客户细分,根据其现有的付费客户消费行为特征,通过聚类分析,得出11个行为特征分组。最后,基于精确营销理论的指导,结合细分方案结果,根据行为分组客户的特点,在产品推广和差异化服务中制定针对不同细分组群的营销策略,以指导移动服务公司的营销决策。

【文章页数】：64 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 研究的必要性
    1.3 研究的目标和研究思路
        1.3.1 研究目标
        1.3.2 研究内容框架
第二章 研究的理论基础
    2.1 精确营销理论
        2.1.1 精确营销的定义及内涵
        2.1.2 精确营销的个性化体系
    2.2 数据挖掘技术
        2.2.1 数据挖掘的定义
        2.2.2 数据挖掘的功能
        2.2.3 数据挖掘的流程
    2.3 客户细分理论
        2.3.1 客户细分概念和目的
        2.3.2 常用的细分方式
        2.3.3 国内电信业常见细分方式
            一、以客户属性为标准的细分
            二、以贡献为标准的细分
            三、基于消费行为的细分
            四、基于数据挖掘的客户细分方法
第三章 湖南移动衡阳分公司现状及问题分析
    3.1 湖南移动衡阳分公司概况
    3.2 湖南移动衡阳分公司SWOT 分析
        3.2.1 优势分析
        3.2.2 劣势分析
        3.2.3 机会分析
        3.2.4 威胁分析
        3.2.5 总结
    3.3 湖南移动衡阳分公司营销主要问题
第四章 基于数据挖掘的客户细分模型构建
    4.1 数据获取
    4.2 细分模型设计
    4.3 变量选择及命名
    4.4 聚类分析过程
        4.4.1 聚类软件SPSS Clementine 简介
        4.4.2 K-means 聚类算法
        4.4.3 K-means 聚类中 K 值的选择
        4.4.4 聚类结果及各细分群特征分析
第五章 基于客户细分模型的精确营销策略
    5.1 客户细分与营销组合策略
    5.2 各细分客户群营销策略建议
第六章 总结与展望
参考文献
研究生期间发表论文
致谢



本文编号：3862252