ניהול קשרי לקוחות ושיווק מערכת מסד הנתונים

העיצוב החדש של מערכת השיווק באתר

שיווק מסד תורת השיווק כמו שילוב של טכנולוגיית מידע, ארכיטקטורת המערכת דורשת יסוד סביר לביצוע. מערכת מסד הנתונים השיווק הבעיה, אחרת מומחים מקומיים ובינלאומיים דעת. חוקרים אחדים סבורים כי: מ שיווק מסד הנתונים וניהול קשרי לקוחות (CRM), כדי לנתח את הקשר בין נקודת המבט, השיווק באתר, אם כי בסיס ה-CRM. אבל היא חסרה את האוטומציה מכירות CRM, שירות לקוחות, מודיעין עסקי (כריית נתונים, וכו ') התוכן. מסד הנתונים של נתונים היסטוריים בדרך כלל מתוך קשר עם החברה, אז רק ניתוח ראשוני של סוג של קידום מכירות.

בהתחשב בחשיבות השיווק הנוכחי בארגון, אני מאמין כי מערכת זו היא שיווק מלא יש את האידיאולוגיה המנחה, כיסוי מכירות CRM, שירות לקוחות, מודיעין עסקי התוכן של מערכת שלמה. על סמך שתי הסיבות העיקריות הבאות: ראשית, שיווק מסד הנתונים הוא נתוני CRM אחסון, כריית מידע מוקדם. לשלב את שני החלקים יכולים לשפר את תפקוד השיווק של המערכת. מאוחדת וניהול העבודה השיווק, אשר מבחינה טכנית גם את האפשרות להשיג: 2, מכירות, שירות לקוחות, למרות כמה הבדלים עם שיווק, אבל אפשר לומר על שיווק כמו ליבה לשחק בתפקידים שלהם. זה מגולם: נתוני מכירות כדי לספק את מחלקת השיווק, מחלקת השיווק להנחות בכל שלב קבלת ההחלטות לתוך מכירות חלקלק, הערך המוסף ללקוחות: שירות לקוחות על חומרים שיווקיים להיות התייחסות חשובה, המבוסס על הצריכה המאפיינים הלקוחות של פרטים ספציפיים של המקביל השירות, השגת שביעות רצון הלקוחות.

בקיצור, המחקר של מערכת השיווק באתר צריך להיות מונע על ידי שיווק. מכירות, שירות לקוחות, מודיעין עסקי הנגישות של מערכת השיווק ברמת הארגון, במובן מסוים, זה רעיונות שיווק מלא ב הליבה של ה-CRM. המחקר של מערכת שיווק חדשה באתר שמוצג באיור 1. מערכת השיווק באתר הוא מערכת כזאת: מכירות, שירות לקוחות המחלקה באמצעות מגע מרכזי לקוחות וערוצי המכירות לאסוף נתוני לקוחות, וכן באמצעות איסוף של נתונים על לקוחות מגזר השיווק. מחלקות שיווק להתבונן נתוני לקוחות, נתונים סטטיסטיים, ניתוח, חלק Zai הצורך של נתונים על ידי התייעלות, הפך למחסן הנתונים ניתוח מעמיק Chuli, כמו כריית נתונים, יהיה מקבל ידע יקר ערך כי הוא עבר חזותית הואה ג 'י שיווק . שיווק ומחלקות הייצור של הממצאים האלה, המגזר הפיננסי, שילוב מידע, לפתח את השלב הבא של האסטרטגיה השיווקית ולשלוח את כל מגזר כפי הפניה עבור פעילותה.






2 יישום של מערכת מסד נתונים חדש בשיווק

2.1 מקורות של נתוני הלקוח: קשר לקוחות ואנשי קשר

צוות שיווק עסקי מיד אם אין נתוני לקוחות נאותה בשוק המידע. יהיה קשה לביצוע. לכן, קשר קשר עם הלקוחות הפך חשוב במיוחד. שיווק מסד נתונים, פנה הלקוח הקישור יש שני חלקים: ראשית, המכירות של מוצרים ושירותים דרך ערוצי הפצה והקשרים לקוח במועד תחת שיא של הלקוח המכירות: ראשית, הלקוח באמצעות מחלקת שירות הלקוחות ליצור קשר עם מרכז קשר לקוחות תקשורת. באמצעות מולטימדיה, הרב ערוצית שילוב שיטות חיפוש אינטליגנטי לסייע ללקוחות למצוא את המקומות הטובים ביותר (נקודות שירות ללקוח) ולספק שירותים איכותיים. הלקוח פנה מרכז שבו היא קבוצה של הטלפון, דוא"ל, פקס, רשת, תקשורת ו סדרה של מספרים ערוצים שאינם דיגיטליים של פלטפורמת האינטראקציה של הלקוח. על פלטפורמה זו, הלקוחות יכולים לבחור בדרך האהובים עליהם בכל מקום עם חילופי העסק, ואילו חברות והבנה יה מעמיק של הלקוחות לקחת את העצה הזאת ואת סו יו, עם מהירות ללקוחות המהיר Bangzhu לפתרון אמיתי ון טי, באותו זמן, 中心 יכול לנסות לאסוף שלהם Xiangguan מידע. להשיג מידע על לקוחות. אפס אובדן "בעתיד להוות בסיס השיווק והמכירות. היתרון הוא: עבור ארגונים, גישה גישה יעילה וקלה כל הרשומות וניהול המידע, לשפר את שביעות רצון הלקוחות; עבור לקוחות, נוחות הבחירה אישית, אינטראקציה בזמן אמת הוא חזק, אין אינטימיות, שבו יש רושם טוב על המיזם. אינטגרציה של ערוצים שונים של מוקדי השירות ללקוח ניתוב שירותי רכיב השרת המתאים שרת לקוח פנה מבוסס מידע ומסדי נתונים באמצעות יישום הולם של הלוגיקה העסקית, למצוא את המקומות הטובים ביותר מטעם, ולהפוך את המידע ללקוח לעדכן רשומות. התהליך של עיבוד מחשב, להתקשר יעילות הלקוח היא גבוהה מאוד. טיפוסית במרכז קשר לקוחות שמוצג באיור 2.






לקוחות צור קשר מרכז הלקוחות לאיסוף מידע היא דרך טובה. אבל זה יכול עם שיטות מסורתיות (כגון ביקורים, קשרים פורמליים, וכו ') יחד עם זה פעולה, העסק יהיה מועיל יותר מועיל.

2.2 הטיפול של נתוני לקוחות

על פי מקורות שונים של נתוני לקוחות שנאספו יש בעיות רבות: חזרות, שלם, לא סטנדרטי, חוסר עקביות, וכו ', הם כל ניתוח מעקב החפירה של ההשפעה הגדולה. ולכן החספוס של נתונים אלה מסיבי הנדרש מראש של הסדר. הסדר זה כולל שני חלקים: ראשית, לקוח הקצה נתונים (נתוני המכירות ללקוח) להקרנה ומכשירי הבחירה היו נתונים שיווק מאוחדת, וכדי לחזק לעדכן את הנתונים באופן שוטף, ניתן לקרוא נתונים חלק preprocessing: 2 הוא מסד נתונים שיווק עבור כריית נתונים נוסף של חלק מהנתונים, דרך ספציפית לנקות, אינטגרציה, שינוי וצמצום. לתוך צורה מקובלת של מחסני נתונים, כריית נתונים בפעם הבאה מספיק להכין, ניתן לתאר כחלק הנתונים reprocessing. כמו המורכבות של עיבוד נתונים הטכנולוגיה, ואת זה לא לניתוח הספציפי.

2.3 צריכת נתונים מרכזיים: כריית נתונים

נתוני הלקוח בהתאם לדרישות לניקוי הגמר, גם צריך החפירה ניתוח נוסף, כדי לחקור ולגלות את שווי השוק של מידע מעמיק. Data Mining, מנקודת מבט באתר, הוא נמצא מוסתר ערכות נתונים גדולות מודל מעניין שלהם נתונים שמקורם נתונים מידע שימושי הידע של התהליך, את המידע ואת הידע יכול להיות בשימוש נרחב ביישומים שונים, כמו ניהול העסק, ניתוח שוק, וכן הלאה. לקבלת השיווק של החברה. זה יכול לעזור נתונים מסיבית של החברה הלקוח מן הרשומות מצאו בפסיכולוגיה הצרכן והתנהגות הקשורים למאפייני הלקוח של מודל השווי נתונים מסחריים, על מנת לסייע לחברות דרך התפתחותם של החלטות שיווק מדויק ואפקטיבי יותר.

השלבים הבסיסיים של הנתונים כוללים כריית:






(1) הנתונים ניקוי ושילוב: ביטול רעש או נתונים עקביים, מקורות הנתונים השונים ביחד, ואת התוצאות שהופקדו במחסן הנתונים. רישום של מחסן הנתונים הוא נושא מכוונת, משולבת, משתנים בזמן ואת אוסף בלתי נדיף נתוני מאורגן באמצעות נתונים רב מימדי עיצוב הדגם.

(2) נתונים הבחירה ואת השינוי: ממחסן הנתונים כדי לאחזר את הנתונים הרלוונטיים ואת משימות ניתוח, כדי לחקור את לאיחוד לתוך טופס מתאים (כגון דרך סיכום או צבירת פעולות).

(3) Data Mining: שימוש בשיטות אינטליגנטי כדי לחלץ נתונים מודלים נתונים ענק.

(4) הערכת מודל וייצוג הידע: על פי מדד כלשהו interestingness, לזהות את הערך האמיתי של המודל ואת התוצאות שהושגו באמצעות הדמיה וייצוג הידע טכנולוגיות זמינות למשתמשים (כגון מנהלי עסקים ומקבלי החלטות אחרות).

מתוך החשיבות של כריית נתונים בפרט, ללקוחות להשתמש העסקים של מגוון רחב של שיווק, המאופיינת בעיקר ומכובדת ניתוח העמותה, מיון חיזוי, ניתוח אשכול וכן הלאה. כדי להקל על ההבנה, רק אחד מכל סוג של מודל המתואר האלגוריתם.

2.4 Clustering Data Mining מקרה: K-פירושו אלגוריתם תיאוריה ויישום

K-פירושו אלגוריתם התהליך הוא כדלקמן:

(1) הקלט מכיל אובייקטים N (הלקוח) באתר לבין מספר אשכולות K (מספר לקוחות נקודות) של אובייקטים N ב K היו באקראי נבחר הממוצע של כל קבוצות או מרכזי;

(2) הנותרים (N-K) מתנגד כל אשכול לפי המרחק של מרכז שהוקצו אשכול הקרוב מכל;

(3) כדי לחשב מחדש את הערך הממוצע של כל אשכול;

(4) לחזור על שני השלבים. עד הממוצע של כל אשכול לא משנה. כל הכיתה של ייצוב. התוצאות יבואו תחת הסיווג של כל קבוצת יעד ספציפי של אשכולות (עם מאפיינים הצריכה באותו בסיס הלקוחות).

ניתוח אשכול להחיל השיווק, כגון סוג בסופרמרקט לקניות של הכרה עבור חברי הלקוחות כדי לספק שירותים איכותיים יותר לחברי ממסד בסופרמרקט לקוחות אחרי נתוני הצריכה הנדרשים, לאחר עיבוד של נתונים מספריים רב ממדית המודל: זיהוי הלקוח מספר (לצריכה, מספר רכישות, רמת הכנסה, ... ...). איזה לצריכה, מספר רכישות, רמות הכנסה הם משתנים רב מימדית קשורים ישירות עם סוג של נתוני לקוחות. לדברי החברות (N) מספר סוגים של לקוחות (K) של מידע, כגון ניתוח אשכולות, התוצאות המקביל שהושג אשכולות, תוצאות סימולציה 2-D שמוצג באיור 4.






התוצאה Clustering היא שכל החברים של לקוחות סופרמרקט גדול לקניות נחלקות לשלושה מימדים שונים מצרר ברמה משמעותית (), A, B, C, כל סוג של לקוחות יש העדפות משלהם הצרכן הצרכן מאפיינים שונים. סופרמרקט יכול להשוות ולנתח את המאפיינים של סוגים שונים של לקוחות, ולנהל שיווק ממוקד לצרכן.

כריית נתונים הוא מסד הנתונים של מערכת השיווק של רכיב הליבה של יישומי CRM אנליטי הוא גם טכנולוגיית הליבה, ממלא תפקיד מכריע מאוד. עם זאת, המורכבות של תיאוריה וטכנולוגיה, כריית מידע צריך הרבה כדי להשתכלל. ראוי לציין כי לא כל סוגי הנתונים כריית הנתונים צריך, וכמה פרטים מאוד טקסט (כמו הרבה ניתוח טקסט, תמונות, וכו ') וכמה ערך שאינם של נתונים עשויה להיות עוד מספר מסיימת ידנית על ידי אותו האסימון תסייע גם מאמצי השיווק ואת קבלת ההחלטות.

2.5 לפתח את החלטות השיווק המתאימים

היום נתוני המכירות, קשר לתהליך הלקוח כדי להשיג את המידע, כריית מידע, גילוי ידע מודל עבור מוצרים שונים של החברה שירותי לבצע פעילות שיווק בהפניה טוב מאוד עובדות, ולאחר מכן במגזר הייצור, נתוני היסוד על המגזר הפיננסי, וכו ' (כגון מלאי, נתוני העלות) נלקחו בחשבון, את מחלקת השיווק לפתח התוצאה המתאימה יכולה להיות מדעית יותר רציונלית החלטות אסטרטגיות שיווק, כגון אסטרטגיית השיווק 4P, אסטרטגיית מוצר אחד בלבד יכול להיות מותאם כדלקמן:

(1) על פי כמה המוצר נתוני המכירות ספציפיים שולי הרווח הממוצע של הצרכן להבין את העדפות הלקוחות. לכן החברות קו מוצרים מוצר קיים או להעריך את הפרויקט, וכן את האסטרטגיה המתאימה באמצעות תיק המוצרים הנכון (כגון הרחבת פורטפוליו המוצרים או התכווצות. לקבלת הרחבות קו מוצרים) טוב יותר לענות על הביקוש בשוק;

(2) באמצעות נתוני מכירות מוצרים ההיסטורי לכריית למצוא את מחזור החיים שלהם בשלב שבו, על פי מוצרים ביבוא, בגרות הצמיחה, הירידה האופיינית בשלבים שונים של אסטרטגיות פיתוח המוצר בהתאם;

(3) מוצרים חדשים, על פי הערכת הלקוח של מוצר או שירות או סיפוק מוצר משופרת ומעודכנת. עבור אלו מוצרים חדשים בגלל הבידול לצרכן של קבוצות צרכנים ספציפיות. האם עבור המאפיינים הצריכה שלהם של מוצרים חדשים, מיקום מחדש, או פיתוח מוצרים לפגוש הטעמים שלהם וכן הלאה.