Un nuovo design del sistema di database marketing
Il database marketing e la teoria di marketing come una combinazione di tecnologie dell'informazione, architettura di sistema richiede una base ragionevole per l'attuazione. sistema di database marketing per il problema, diverso parere di esperti nazionali e internazionali. Alcuni studiosi ritengono che: dal database marketing e customer relationship management (CRM) per analizzare il rapporto tra il punto di vista, database marketing, anche se la base di CRM. Ma manca l'automazione CRM di vendita, servizio clienti e la business intelligence (data mining, ecc) contenuti. Il suo database di dati storici sono spesso in contatto con la società, così solo come una prima analisi del tipo di promozioni.
Data l'importanza di commercializzazione in corso in azienda, credo che questo sistema è un marketing completo dovrebbe essere l'ideologia guida, relativa alle vendite CRM, assistenza clienti e business intelligence content di un sistema completo. Sulla base dei seguenti due motivi principali: in primo luogo, il database marketing è il CRM warehousing di dati, dati prerequisito di data mining. Integrare le due parti può migliorare la funzione di marketing del sistema. Gestione unificata del lavoro di marketing, che tecnicamente ha realizzato possibilità, 2, vendite, customer service, anche se entrambi marketing diversi, ma si può dire per il marketing come un nucleo di svolgere i rispettivi ruoli. Questo si concretizza in: dati di vendita per fornire al dipartimento di marketing, Marketing Department di guida attraverso la fase decisionale in una vendita regolare, valore aggiunto per i clienti, al servizio clienti per materiali di marketing ad essere un importante riferimento, basato sulle caratteristiche della clientela consumo dei dettagli specifici del corrispondente servizio, il raggiungimento della soddisfazione del cliente.
In breve, lo studio del sistema di database marketing dovrebbe essere guidata dal marketing. Le vendite, servizio clienti e business intelligence per la funzione di ausiliari del sistema di marketing aziendale-classe, un certo senso, è una delle idee di marketing completo al centro del CRM. Lo studio di questo nuovo sistema di database marketing mostrato nella Figura 1. Del sistema di database marketing è un sistema: le vendite, il servizio di assistenza clienti attraverso centri di contatto con i clienti ei canali di vendita per raccogliere i dati dei clienti, e mettendo insieme sparsi per l'ufficio marketing del database di clienti. servizi di marketing ad osservare i dati dei clienti, statistiche e analisi, se necessario, una parte dei dati rendendo più efficiente la conversione nel data warehouse di analisi approfondita e di elaborazione come il data mining, il valore della conoscenza ottenuta attraverso la rappresentazione visiva del modello per il reparto marketing . Marketing e reparti di produzione di questi risultati, il settore finanziario, l'integrazione di informazioni, per sviluppare la prossima fase della strategia di marketing e di inviare a ciascun settore come riferimento per le sue attività.
2 Attuazione del nuovo sistema di database marketing
2.1 Le fonti dei dati dei clienti: contatto con il cliente e contatto
marketing del personale aziendale immediatamente se non ci sono sufficienti dati dei clienti e il mercato. Sarà difficile da realizzare. Pertanto, il contatto e collegamento con i clienti è diventato particolarmente importante. marketing database, contatto con i clienti e di collegamento ha due parti: in primo luogo, le vendite di prodotti e servizi attraverso canali di distribuzione e contatti con i clienti in uno modo utile in base record sales del cliente's: in primo luogo, il cliente attraverso il servizio di assistenza clienti per comunicare con il centro di contatto con il cliente e la comunicazione. Attraverso il multi-media, l'integrazione multi-canale e dei metodi di ricerca intelligente per aiutare i clienti a trovare i posti migliori (punti di servizio al cliente) e di fornire servizi di qualità. Customer Contact Centre, che è un insieme di telefono, email, fax, reti, delle comunicazioni e una serie di canali digitali e non digitali della piattaforma di Customer Interaction. In questa piattaforma, i clienti possono scegliere la loro strada proprio in any tempo con l'azienda a comunicare, e le imprese a comprendere le opinioni e le esigenze of clienti, dotato dell'autofocus più veloce di help clienti di risolvere i problemi reali, allo stesso tempo, il centro also provare a raccogliere le pertinenti Informazione. Ottenere le informazioni sui clienti. Zero-perdita "per il futuro costituiscono la base per il marketing e le vendite. Il vantaggio è: Per le imprese, access to efficiente e di facile accesso a tutta la documentazione e la gestione di informazioni, migliorare la soddisfazione del cliente; Per customers, convenienza e scelta personalizzati in tempo reale interazione è forte, c'è intimità, che si sono impressione buona l'enterprise. Integrazione di canali multipli di centro clienti contact routing componente dei servizi and the server corrispondente al server client contatto informazioni-base and database through il implementation appropriato di logica di business, trovare i migliori posti per conto di, e fare aggiornare le informazioni del cliente e le registrazioni. tutto il processo per l'elaborazione elettronica, chiamata efficienza cliente è molto elevato. Un tipico centro di contatto clienti illustrato nella figura 2.
Customer Contact Center per il contatto del cliente e di raccolta delle informazioni è un buon modo. Ma è possibile con i metodi tradizionali (come visite, contatti informali, ecc) combinati tra loro e la collaborazione, le imprese sarebbe più favorevole è vantaggiosa.
2.2 Il trattamento dei dati dei clienti
Secondo varie fonti di dati sui clienti raccolti ci sono tanti problemi: la ripetizione, incompleta, non standardizzato, incoerenze, ecc, sono tutte le analisi di follow-up e lo scavo del grande impatto. E quindi l'asprezza di questi dati massiccia richiesto in anticipo l'ordine. Questo ordine comprende due parti: in primo luogo, i dati al cliente finale (vendita ei dati dei clienti) per lo screening e registratori di selezione sono stati unificati database di marketing, e di consolidare e aggiornare i dati regolarmente, possono essere chiamati parte dei dati di pre-elaborazione: 2 è un database di marketing per l'ulteriore estrazione di dati di una parte dei dati, attraverso una pulizia specifico, l'integrazione, la trasformazione e la riduzione. In una forma accettabile di data warehousing, data mining per la prossima volta sufficiente per preparare, può essere descritto come parte dei dati di ritrattamento. Poiché la complessità della tecnologia informatica, e non è per le analisi specifiche.
2,3 Consumo di dati fondamentali: data mining
I dati dei clienti secondo le prescrizioni per la pulizia e finitura, anche bisogno di ulteriore scavo e di analisi, to esplorare e scoprire il valore di mercato of-information in profondità. Data Mining, da una prospettiva di database, si trova nascosto in grandi insiemi di dati e il loro modello di interessanti dati ricavati i dati in informazioni utili e la conoscenza del processo, le informazioni e la conoscenza può essere ampiamente usata in varie applicazioni, come la gestione aziendale, analisi di mercato e così via. Per il marketing aziendale. Può aiutare i dati dei clienti Massicci società dal record trovati in psicologia e del comportamento dei consumatori relativi alle caratteristiche dei clienti del modello dati di valore commerciale, per aiutare le aziende attraverso lo sviluppo delle decisioni di marketing più precisa ed efficace.
I passaggi fondamentali del data mining includono:
(1) pulizia dei dati e l'integrazione: l'eliminazione del rumore o di dati incoerenti, le varie fonti di dati insieme, ed i risultati depositato in data warehouse. Uno dei data warehouse è un soggetto-oriented, integrato, che variano nel tempo e dati non volatili insiemi organizzati, utilizzando il modello multi-dimensionale dei dati di progettazione.
(2) la selezione dei dati e la trasformazione: dal data warehouse per recuperare i dati pertinenti e compiti di analisi, e di esplorare l'unificazione in una forma adeguata (ad esempio attraverso operazioni di aggregazione o di sintesi).
(3) Data Mining: Utilizzare metodi intelligenti per estrarre dati da grandi modelli di dati.
(4) valutazione del modello e rappresentazione della conoscenza: secondo alcuni interestingness misura, individuare il valore reale del modello e dei risultati ottenuti attraverso la visualizzazione e le tecnologie di rappresentazione della conoscenza a disposizione degli utenti (come il business manager e responsabili decisionali di altri).
L'importanza di data mining, in particolare, i clienti l'uso commerciale di una vasta gamma di marketing, principalmente caratterizzato e distinto analisi di associazione, di classificazione e di previsione, e l'analisi dei cluster e così via. Per facilitare la comprensione, solo uno di una sorta di modello descritto algoritmo.
2,4 Clustering Data Mining Case Study: K-means teoria e applicazione di algoritmi
K-means processo algoritmo è il seguente:
(1) di input contiene N oggetti (cliente), banca dati e il numero di cluster K (il numero di clienti a punti) negli oggetti N in K sono stati selezionati in modo casuale come media di tutti i distretti o centri;
(2) i rimanenti (N-K) oggetti per ogni cluster in base alla distanza del centro assegnato al più vicino cluster da ciascuno;
(3) di ri-calcolare il valore medio di ogni cluster;
(4) Ripetere i due passaggi. Fino a quando la media di ogni cluster non cambia. Ogni classe di stabilizzazione. I risultati arriveranno sotto la classificazione di ciascun gruppo target specifici di cluster (con le stesse caratteristiche di consumo della clientela).
L'analisi dei cluster applicata al marketing, come il tipo supermercato di riconoscimento per i membri dei clienti, al fine di fornire migliori servizi di qualità ai database da supermercato clienti che i dati di consumo necessario, dopo il trattamento multidimensionale dei dati numerici modello: Numero di identificazione del cliente (consumo totale, il numero di acquisti, il livello di reddito, ... ...). Che il consumo totale, il numero degli acquisti, livelli di reddito sono le variabili multidimensionali direttamente connessi con il tipo di dati dei clienti. Secondo l'appartenenza (N) il numero ed i tipi di clienti (K) di informazioni quali l'analisi dei cluster, i risultati ottenuti corrispondente cluster, i risultati delle simulazioni 2-D mostrato nella Figura 4.
Il clustering è risultato che tutti i membri di un supermercato grandi clienti commerciali sono suddivisi in tre diverse dimensioni di cluster significativo (classe), A, B, C, ogni tipo di clienti hanno le loro preferenze dei consumatori e le sue caratteristiche di consumo differenti. Supermercato può confrontare e analizzare le caratteristiche dei diversi tipi di clienti, di marketing mirato e di comportamento dei consumatori.
L'estrazione dei dati è il sistema di database marketing della componente di nucleo di applicazioni di CRM analitico è anche la tecnologia di base, gioca un ruolo cruciale. Tuttavia, la complessità della teoria e della tecnologia, il data mining e hanno bisogno di molti di essere perfezionato. Vale la pena notare che non tutti i tipi di dati di database esigenze di estrazione, alcuni dei testi di una informazione forte (come ad esempio un gran numero di analisi di testo, immagini, ecc) e alcuni dati non numerici possono essere fino a quando il numero di finitura manuale per lo stesso motivo aiuterà anche a sforzi di marketing e di decisione.
2,5 a sviluppare le decisioni di marketing appropriate
sales dati giornalieri, contattare le informazioni sui clienti ottenute durante il modello di data mining per i prodotti della conoscenza aziendale scoperta e servizi per le attività di marketing diversi to fornire uno buon riferimento per i fatti, e poi reparto di produzione, dipartimento delle finanze e gli altri dati basic (come ad esempio dati di inventario e costi) per l'esame completo, il reparto marketing può quindi di conseguenza più scientifico e ragionevole sviluppo delle decisioni di marketing e strategie, come ad esempio la strategia di marketing 4P, strategia di prodotto soltanto una ottimizzazione può essere come segue:
(1) secondo alcuni dati specifici di vendita del prodotto e margini di profitto medio del consumatore comprendere le preferenze dei clienti. Così le società la linea di prodotti esistenti o di un prodotto a valutare il progetto e la strategia di portafoglio corrispondente attraverso la prodotti giusti (come ad esempio l'espansione o la contrazione del portafoglio prodotti. Per le estensioni linea di prodotto) per meglio soddisfare le esigenze del mercato;
(2) attraverso la storia dei prodotti di data mining vendite a trovare la loro fase del ciclo di vita in cui, a seconda dei prodotti di importazione, crescita, maturità, declino nelle diverse fasi di caratteristiche di prodotto di sviluppare strategie adeguate;
(3) nuovi prodotti, in conformità con la valutazione del cliente di un prodotto o servizio o di soddisfazione prodotto migliorato e aggiornato. Per questi nuovi prodotti a causa della differenziazione dei consumatori dei gruppi di consumatori. Possono per le loro caratteristiche di consumo dei nuovi prodotti, il riposizionamento o lo sviluppo di prodotti per soddisfare i loro gusti e così via.