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不完善数据下的精确营销战略设计

编辑:互联网行业网时间:2019-01-12 17:11:10阅读次数:

精准的营销策略下不完整的数据设计
一世。引言近年来,随着市场竞争日趋激烈,越来越多的公司都在致力于数据挖掘(数据挖掘),组合优化(组合优化),联合分析(联合分析),科学的分析和其他管理工具的成功实施从精准营销(精准营销)活动。例如,亚马逊。COM通过这种协同过滤(协同过滤)矿业(关联规则挖掘)和其他技术工具和关联规则为客户推荐的书籍和礼品; 基于先进的数据挖掘和决策科学的营销(决策科学市场营销)博彩业巨头哈里娱乐公司(Harrah娱乐),按客户需求的启发和相关的消费环境经济不景气实现了22%的年均增长率; 近期大热的窄告(窄广告。)的概念是通过语义分析,自动聚类,模式识别,知识管理,行为分析和人工智能技术,实现了信息的准确传递。综上所述,路径通常是精准营销,是利用自动数据采集,行为特征的分析,关联规则挖掘技术,形成全方位,多视角的客户资料(客户配置文件),通过建立和实施有效的推荐系统(推荐系统),开展有针对性的营销活动。  近年来,在营销管理,组织沟通,质量控制和数据质量等方面的严重问题,引起不完善的业务和更多的学者更多关注。虽然基于一些实用的工具和方法的最新的信息技术研究和发展的许多企业,以提高数据质量,收集在学术界,管理,数据质量评估,也提出了很多非常有建设性的计划和建议,但总体而言,这些努力仍主要局限于数据方面的准确性,缺乏超越信息系统领域更广泛的思考; 同时,由于涉及到经济学,营销学,运筹学,信息科学,人工智能等多学科交叉的特点精准的营销方案,容易导致学术研究和解决方案相对局限于少数地区,缺乏全面的战略高度出发和总体框架。精准营销实践纸新集团东方票务的文本为出发点,通过建立明确的以客户为中心的数据总线架构,基于网络的增加值数据收集战略的实施,以及引进创新在困扰尝试从视图的概念的战略点探索数据缺陷营销决策现有企业的数据分析过程变量扩展。  其次,知识经济的文献综述,基于信息技术和有效利用高质量信息数据的,如何准确传输,正日益成为重点打造和提升核心竞争力所在。理查德马什(2005)指出,商业数据/信息是企业最宝贵的资产之一,企业必须采取有效措施,确保这些资产可以准确,及时和适当使用。理查德?。王等人。(1998)率先正式取得的信息管理产品的一个点,即,为了准确地提供高品质和有效利用信息,企业应高度正规产品(而不是副产品)是要注意,管理和传递信息产品。唐纳德·巴罗等人。(1998)的生成和处理定义数据的维护是从数据生产者和数据消费者两个角度信息制造系统(IMS,信息制造系统),并单独,强调数据的值和称重的信息老化产品的成本,质量和成本。杨文。Lee等人。(2003)的企业信息的知识作为一个完整的生产过程数据(Data制造方法)的复杂过程,并且被细分为三个不同的功能区:数据收集,存储,维护和分析中使用,对应于不同功能的数据的作用收集器(数据采集器),数据管理员(数据保管员),并使用成员数据(客户,消费者),有效提高知识管理的质量,企业应特别注意数据收集:企业应明确相应的工作角色。理查德?。王等人。(1998)提出了产品信息管理(IPM,信息产品管理)四个原则:深入客户的信息需求,信息的理解处理细化过程中,根据管理信息,分配信息产品经理(IPM)产品生命周期理论负责信息处理和输出。  所谓的数据质量,数据通常是指用户的需求相对于基于不同的观点适用性可以进一步细分成不同的尺寸,如本征的(本征)的数据质量环境(语境)质量数据代表的(对于代表性),(辅助功能)和其它尺寸的可访问性。准确度(精度),诚信(诚信),一致性(一致性),完成(完整性),有效性(效度),及时性(及时),(无障碍)的易得性,合规性(合规)等。,并提出了四项措施,加强全面数据质量管理。由于数据质量问题的许多方面参与其中,其影响因素是多年来企业界和学术界基于对数据质量标准不同的尺寸,有很多有益的探索非常复杂,尽力帮助提高数据质量水平。肯·奥尔(1998)提出了一个反馈系统理论 - 控制系统(反馈控制系统,FCS)模式,通过开展基于用户的数据质量活动(包括审计,培训,考核等。),解决了动态环境下的数据萎缩(萎缩),信息过载(过载)等关键问题,不断提高企业数据的质量。  近年来,尽管从质量管理和工艺技术的角度来看,学术界和企业界探讨了很多的数据质量管理方法和工具进行改进,但整体上,研究和尝试大多局限于技术层面,提升缺乏数据质量管理的战略眼光和综合效益框架。Anany V。列维京等人(1998)从战略层面分析数据,不完善的企业现象普遍面临的数据质量问题,因为数据或信息和企业战略断线的主要造成很多企业忽视的发展战略,质量过程中的数据源和电平数据的问题,导致迫切需要实行极度匮乏的策略,而另一方面,传统的数据来源是难以适应企业的战略变化,许多企业缺乏整体框架的可靠的数据采集源。汤姆·邓肯等人(1998)提出从组织层面上超越客户关系营销的范围更广阔的视野 - 利益相关者(利益相关者),来源来自公司,营销组合和营销传播的信息来源信息来源分为三个层次,建立关系基于信息交流,提升企业和利益相关者(包括客户,供应商,分销商,竞争者,社区,媒体等营销管理模式。信息和关系管理效率)交换。Murthi等。(2003)基于精准营销网络理论提出了更高的价值网络(增强价值网)架构,从公司及互作效应等关键环节的战略角度来看,为了更好地贯彻公司的精准营销策略的价值。  引进战略构想,为解决企业营销过程中的问题,大量的数据在一个新的视角,拓展广阔的思路。在本文中,在所有利益攸关方的战略层面系统信息资源公司的整合绘制网络的增强价值的理论基础,提供战略眼光继续为了实现精准的营销活动,以提高; 通过建立一个数据总线架构以客户为中心,整个营销过程进行系统规划的准确分析,以全面整合企业数据资源,以支持精确的营销决策; 和分析,并通过在系统级清楚膨胀路径变量设计,整体效果一直以提升数据分析和建模的利用效率。  三,精准的营销策略,设计架构在不完全数据(一)以客户为中心的数据总线架构。  随着市场环境的变化,越来越多的企业至少从概念上准备提拔“以客户为中心”(以客户为中心)的管理机制,并开始应用,如客户关系管理(CRM),数据仓库(数据仓库),企业资源规划(ERP),供应链管理(SCM),电子商务(电子商务)和其他管理工具,通过更丰富的功能和管理工具,更有效的方法,并更具战略性的承诺。“准确”,以提供客户群更大的价值。然而,由于数据基础,以支持营销决策非常不完善,导致了信息化管理工具,投资巨大,很难发挥预期的作用,在大多数现有的企业营销解决方案仍然停留在理念和工艺水平。  建立和更具战略性的以客户为中心的业务运作,关键是充分整合内外部资源,通过及时有效的跨组织的沟通与协调,高价值的业务流程,更准确地满足客户的真正需求,继续提高客户满意度和忠诚度。在数据的支撑位,精确的营销决策需要收集,筛选,提供全方位的信息来源,如供应商,客户,渠道,竞争对手,媒体,市场营销等。,系统的及时开发,有效的营销方案,全面整合企业相关的内部和外部资源,如呼叫中心,零售商店或分支机构,网站和合作伙伴实现有效实施营销活动。本文试图从支持的企业营销决策的信息和数据的开始,并确保数据采集,数据处理,科学的决策方法,客户特点和精准的营销过程,正确的数据库相结合,建立以客户为中心数据总线(以顾客为中心的数据总线,CCDB)体系结构(图1)。  如何根据不完整的数据系统(推荐系统)来进行精准的营销上建立一个有效的建议,得到了众多企业的困扰是问题。一方面,大量的企业数据管理系统的收集往往存在零散的,模糊的,矛盾的,多余的,不完整等诸多问题,这是难以形成一般是根据准确的客户资料(客户配置文件); 而另一方面,虽然数据清理(数据净化)和数据校正(数据修正),以确保数据挖掘,联合分析,但是,严格的数据分析工具需要,在过滤过程分析后其他基本条件变量往往失去了营销决策支持感十足,容易出现尴尬的结果“GIGO”。我们认为,有效的营销决策取决于精确的“原始数据 - 分析变量 - 客户记录 - 推荐系统”(数据变档案系统内,DVPS)过程的每一个方面,需要有一个全面系统的全过程精准营销策划分析。CCDB架构精准的营销活动主要分为数据采集,数据处理,客户描述,建模和四个阶段分析,致力于全面整合内外部资源,我们将以客户为中心,实现数据总线的概念,每个节点,实施精准的营销活动提供有效的决策支持。  图略1,数据采集。随着决策科学与企业营销活动的重要性的发展,准确的数据来源需要更广泛的市场营销。在企业内部的数据源包括以下几个方面:记录的客户互动的企业呼叫中心记录,营销部门开展市场调研,相关的信息,并通过商业智能系统的其他部门(ERP,CRM等就这么过去了。); 外部企业数据源是更广泛的,包括来自合作伙伴,竞争对手,销售渠道,所有类型的媒体,专业信息提供商等许多资料来源。。 由于差异和测量的信息源的口径,数据收集可以被分散,多余的或非结构化的,甚至可能是不准确的,不完整的或不一致的“脏数据”(脏数据)。对于语法(句法),语义数据的异常(数据异常)的(语义)方面,通过分解(解析),转化率(变换),强制完整性约束(完整性约束执行),重复数据删除(删除重复)和统计学方法(统计方法)的数据,如清洁装置,该工艺以形成一个比较完整的内部数据库; 对一系列异常(异常范围)和商业价值的缺陷,需要进行进一步的介绍的业务规则(业务规则),系统标准(系统标准),结合外部数据源更深入的数据处理的。  如图2所示,数据处理。数据处理(数据处理)是指包含在多个数据源,例如合适的数据挖掘的转换信息,诸如用于通过相关分析变量建立客户文件和算术模型估计所需的抽象图案发现分析工具数据提供基本的客户行为。数据处理是知识发现过程的一个关键阶段,工作量这一阶段是整个数据挖掘过程的60%,并直接影响到最终的营销决策的准确性在很大程度上。  高效的数据处理企业不仅需要了解根深蒂固的业务系统和复杂的数据结构,熟悉各种相关领域的数据处理工具和专业知识,并需要战略眼光,以确保数据处理公司在流动将来也许能够适应业务系统的变化。为了有效地解决在数据处理复杂的问题,处理必要的数据,以确定总体框架和整合战略水平(图2)。帧数据处理流程的指导下图利奥企业能够更好地满足订单的公司运营的各个方面的需求,实现持续的数据完整性。其中,数据处理策略可以帮助企业制定和实施企业数据资产的战略管理,使组织成员公认的关键业务数据资源中的重要地位,信息资源,明确企业目标的整合; 数据组织,致力于优化授权信息,任务责任,建筑结构,工作设计,技能培训和绩效管理; 数据交换可以帮助组织中的每个成员更好地理解其在数据价值链的影响; 维修管理包括元数据(metadata),业务规则(业务规则)和数据模型等元素。,以保证不同的组织,标准化,人权问题,之间的数据一致性成功的数据管理功能,使前数据(主动)采集,存档和分发,通过组织结构和流程的设计,以适应公司业务水平的变化; 数据处理和数据管理体系结构紧密,包括数据的系统,技术和微架构; 灵活性主要用于确保在策略行的数据处理系统,流程和数据处理业务部门,以提高要素适应变化的环境的能力。  该数据处理可以在技术上分为数据选择(数据选择),数据整合(数据完整性),数据清理(数据清理),数据还原(数据压缩)四个步骤。选择精准营销数据,从市场营销和知识发现任务相关的公司的原始数据库的数据输入选择; “数据整合”是指多个数据源合并成一个统一的数据存储; 数据清理主溶液数据库空缺值,误差数据,和孤立点噪声的问题; 指的是数据的减少是通过转换原始数据的完整性的数据表示可以保持相对小的数据集,以提高挖掘模式的质量而获得,减少了时间复杂度。  3,客户描述。客户的描述是指在处理对取得的数据进行分析整理的变量客户档案文件的形成,以帮助营销人员通过更有效的沟通老客户,提供更好的服务留住客户。客户档案是输入变量的精准营销模式,它大致可以分为三类:基于客户特征(人口)的数据(基本配置)基本概况的基础上,客户偏好档案的历史行为(优先级档案)以及作为关联规则(关联规则)的相关规则概述(规则配置文件)。常见的客户简档包括以下属性(表1)。

  4,建模和分析。建模分析的本质是基于统计学,计量经济学,消费者行为分析,建立了科学的理论模型,得出的结论是顾客偏好,购买行为,行为的咨询是确保营销活动可以“精确”的性质意味着指向最终客户。一般而言,传统的营销准确建模可分为四类(表2)。

  (B)在网络的基于增强数据收集策略的值。  只有数据将与公司的经营决策和发展战略紧密结合起来,数据才能真正成为企业的核心资产。进入知识经济时代,尽管信息渠道和收集技术都得到了大幅度提高后,数据来源和收集问题仍然是对科学的企业决策的一个主要制约因素。由于缺乏系统的战略思维,营销活动通常是针对只有组织内的战略层面,导致营销决策相关部门正面临着“大量的数据被淹没,但饥饿的有效的知识”的挑战。随着市场环境的变化,企业的竞争已经超越了个人层面的内涵; 实现客户的终极价值,其中包括越来越多的依赖于自己的,更高的价值供应商,经销商,合作伙伴,甚至竞争对手一起形成网络(增强净值)。因此,在收集准确的数据驱动型企业的营销方面,也应该是相关的战略理论纳入规划和建筑。
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