Naujas dizainas duomenų rinkodaros sistema,
Duomenų bazės prekybos ir prekybos teorijos kaip informacijos technologiją, sistemos architektūros reikalauja pagrįsto pagrindo įgyvendinimą. Duomenų bazės prekybos sistema, problema, įvairių vidaus ir tarptautinių ekspertų nuomonės. Kai kurie mokslininkai mano, kad: iš duomenų bazės prekybos ir ryšių su klientais valdymo (CRM) išanalizuoti požiūriu santykius, duomenų bazės prekybos, nors CRM pagrindas. Tačiau jis neturi CRM pardavimų automatizavimo, klientų aptarnavimo ir verslo informacijos (duomenų analizės ir tt) kiekis. Savo duomenų bazėje istorinius duomenis dažnai yra atitrūkusios nuo bendrovės, o tik kaip išankstinį analizė rūšies akcijas.
Atsižvelgiant į dabartinę prekybos svarba įmonėje, manau, kad ši sistema yra visiškai prekiauti turėtų būti vadovaujamasi ideologija, apimanti CRM pardavimų, klientų aptarnavimo ir verslo informacijos turinį visą sistemą. Remiantis šių dviejų pagrindinių priežasčių: pirma, duomenų bazės rinkodaros CRM duomenų saugyklų, duomenų gavybos sąlyga. Integruoti dvi dalys gali sustiprinti prekybos sistemos funkcija. Bendras valdymas prekybos veiklą, kuri techniškai yra galimybė pasiekti; 2, pardavimų, klientų aptarnavimo, nors kai kurios su prekyba, bet tai galima pasakyti ir rinkodaros kaip pagrindinis atlikti savo atitinkamus vaidmenis. Tai įkūnyta: pardavimų duomenimis, teikti rinkodaros skyriaus prekybos departamento prie gidas sprendimus žingsnis į sklandų pardavimo pridėtinės vertės klientams, klientų aptarnavimo rinkodaros medžiagos yra svarbi nuoroda, pagal užsakovo degalų sunaudojimo charakteristikomis išsamią informaciją apie atitinkamas paslaugos, siekiant patenkinti klientų poreikius.
Trumpai tariant, duomenų bazės prekybos sistema tyrime turėtų būti varoma prekybos. Pardavimai, klientų aptarnavimo ir verslo žvalgybos Įmonių lygių prekybos sistema, tam tikra prasme, prieinamumas yra visiškai rinkodaros idėjų CRM pagrindas. Šios naujos duomenų bazės prekybos sistema pavaizduota 1 paveiksle tyrimas. Duomenų bazės prekybos sistema yra tokia sistema: pardavimo, klientų aptarnavimo atliekant klientų centrų ir pardavimų kanalai, rinkti duomenis apie klientus, ir per rinkodaros skyriaus klientų duomenų bazės palyginimui. Marketingo tarnybos stebėti kliento duomenis, statistiką ir analizę, kai tai būtina, duomenų dalį, supaprastinant paversti duomenų saugyklos išsamią analizę ir apdorojimą, duomenų gavyba, vertingų žinių, bus gaunama vizualinė modelis marketingo skyrius . Marketingo ir gamybos padalinių į šias išvadas, finansų sektoriaus, informacinių integraciją, plėtoti kitą etapą marketingo strategija ir siųsti į kiekvieną kaip į savo veiklos ataskaitinį sektorių.
Įgyvendinant 2 naujos duomenų bazės prekybos sistema
2.1 klientų duomenų šaltinių: kliento kontaktus ir susisiekti
Firmos rinkodaros specialistai be visiškai realiu laiku klientų duomenų ir rinkos informaciją. Bus sunku vykdyti. Todėl susisiekti ir ryšių su klientais tapo ypač svarbu. Duomenų bazės rinkodaros, klientų kontaktų ir ryšių susideda iš dviejų dalių: Pirma, produktų pardavimo ir paslaugų per platinimo kanalus ir klientais laiku pagal kliento pardavimų rezultatai: Pirma, per klientų aptarnavimo skyrių Klientų bendrauti su klientais susisiekti centras ir ryšių. Per multimedija, multi-channel integruotas ir pažangias paieškos būdų, kad padėtų klientams rasti geriausias vietas (klientų aptarnavimo vietos) ir teikti kokybiškas paslaugas. Klientų informacinis centras, kuris yra telefono, elektroninio pašto, fakso, tinklo, komunikacijų ir serijos skaitmeninių ir ne skaitmeniniai kanalai sąveikos su klientais platformos nustatyti. Į šią platformą, klientai gali rinktis savo kelią bet su bendrove laikas bendrauti, ir įmonėms suprasti nuomonę ir klientų poreikius, su sparčiausiai greitis padėti klientams spręsti realias problemas, tuo pačiu metu, centras taip pat yra geriausias rinkti atitinkamą informacija. Pasiekti informaciją apie klientą. Zero-nuostolis "ateityje numato prekiauti ir pardavimai. Privalumas yra tai, įmonėms, teisė į veiksmingą, įrašymo informacija lengvai prieinama, ir valdyti visus, ir padidinti klientų pasitenkinimą; klientams, patogumo ir pasirinkimo Asmeninės realiu laiku sąveika yra stipri, yra intymumas, kuris turi gerą įspūdį apie įmonę. integracijos keletą kanalų klientų ryšių centras maršruto paslaugų komponentas ir atitinkamas serveris kliento kontaktinius duomenis serverio grindžiamoje ir duomenų bazę per tinkamą įgyvendinimą verslo logika, rasti geriausias vietas vardu, ir kad klientų informacijos atnaujinimo ir įrašus. visas procesas apdoroti kompiuteriu, klientų skambučius efektyvumas yra labai didelis. tipiškų kliento kontaktinis centras, kaip parodyta 2 paveiksle.
Pirkėjo Kontaktai centras kontaktą su klientu ir informacijos rinkimo, yra geras būdas. Bet ar jis su tradiciniais metodais (pavyzdžiui, vizitai, neformalūs ryšiai ir tt) kartu su kitais ir bendradarbiavimo verslo, bus daugiau naudos yra labai naudingas.
2.2 klientų duomenų tvarkymo
Pasak įvairių šaltinių, klientų surinktų duomenų yra daug problemų: kartojimo, neišsamūs, ne standartizuoti, neatitikimus ir tt, jie visi po analizės ir iškastas, kaip didelį poveikį. Ir todėl šių masinių duomenis iš anksto, kad šiurkštumas. Šis nutarimas susideda iš dviejų dalių: Pirma, galutiniam pirkėjui duomenys (pardavimai, klientų duomenys) tikrinimo ir atrankos įrašymo buvo vieningą rinką duomenų bazę, ir konsoliduoti ir atnaujinti šiuos duomenis reguliariai, gali būti vadinamas Išankstinis apdorojimas duomenų dalis: 2 yra prekybos duomenų bazės tolesniam duomenų gavybos iš dalies duomenis, naudojant specialias valymo, integracijos, transformacijos ir mažinimo. Į priimtina forma duomenų saugyklos, duomenų gavyba per ateinančius pakankamai laiko pasiruošti, gali būti apibūdinta kaip duomenų perdirbimu. Kaip Duomenų tvarkymo technologijos sudėtingumą, o ne konkretiems analizė.
2,3 vartojimas pagrindiniai duomenys: Duomenų gavyba
Pirkėjo duomenys pagal valymo ir apdailos reikalavimai, taip pat reikia daugiau žemės kasimo ir analizė, siekiant ištirti ir atrasti rinkos vertės ir išsamią informaciją. Duomenų gavyba, duomenų bazės atžvilgiu, nustatoma, paslėpti didelių duomenų rinkinių ir jų įdomių duomenų modelis gautus duomenis į naudingą informaciją ir žinias apie šį procesą, informacija ir žinios gali būti plačiai naudojami įvairioms reikmėms, pavyzdžiui, verslo valdymą, rinkos analizę, ir pan. Verslo rinkodara. Jis gali padėti bendrovės masiškai klientų duomenų įrašus nustatyti vartotojų psichologijos ir elgesio, susijusio su klientų bruožus komercinės vertės duomenų modelis, siekiant padėti bendrovėms jų kuriami kruopščiai parengta ir veiksminga rinkodaros sprendimus.
Pagrindinių veiksmų, duomenų gavybos apima:
(1) duomenų valymas ir integracija: panaikinti triukšmo ar neatitinka duomenų, įvairių duomenų šaltinių kartu, o rezultatai kaupiamos duomenų saugykloje. Vienas iš duomenų saugyklos yra taikomos orientuotas, integruotas, tiek laike kintančių ir pastovias duomenų rinkimas surengtos daugiamatė duomenų modelis projektavimas.
(2) Duomenų rinkimo ir transformacijos: nuo duomenų saugyklos gauti atitinkamus duomenis ir analizės užduotis, ir ištirti suvienijimo į tinkamą formą (pvz., per santrauka arba sumavimo operacijos).
(3) Data Mining: Naudojant pažangiąsias metodus gauti duomenis iš didelių duomenų modelius.
(4) modelio vertinimo ir žinių atstovavimas: Pasak kai kurių interestingness priemonę, nustatyti tikrosios vertės modelį, ir gautus rezultatus per vizualizacija ir žinių atstovavimo prieinamas technologijas, vartotojams (pavyzdžiui, verslo vadovų ir darbuotojų sprendimas).
Iš duomenų svarbą kasybos ypač vartotojams naudojamas verslo platų prekybos, daugiausia būdingas ir išsiskiria su analize, klasifikavimo ir prognozavimo ir klasterinės analizės ir pan. Kad būtų lengviau suprasti, apie modelio natūra tik vienas aprašytas algoritmas.
2,4 Klasteriai Data Mining Case Study: K-tai algoritmų teorijos ir taikymas
K-tai algoritmas procesas yra toks:
(1) indėlis yra N objektų (klientų) duomenų bazę bei klasterių skaičius K (klientų skaičių punktų) N objektų K atsitiktine tvarka buvo pasirinkta kaip visų grupių ar centruose, vidurkį;
(2) likusieji (N-K) objektai, kurie kiekvienai grupei pagal atstumą centras priskirti prie artimiausio grupių iš kiekvienos;
(3) pakartotinai apskaičiuojant vidutinę vertę, kiekvienai grupei;
(4) pakartokite dviem etapais. Iki kiekvieno klasterio vidurkis nesikeičia. Kiekviena stabilizavimo klasė. Rezultatai bus pagal kiekvienos konkrečios tikslinės grupės grupes (su tuo pačiu degalų sunaudojimo charakteristikomis klientų klasifikaciją).
Klasterio analizė taikoma prekybos, pavyzdžiui, prekybos centrų prekybos rūšies pripažinimas tų klientų, siekiant geriau teikti kokybiškas paslaugas nariams, iš prekybos centrų klientų duomenų bazę po to, būtina suvartojimo duomenimis, po perdirbimo daugiamačių skaitmeninių duomenų Modelis: kliento identifikacinis numeris (iš viso vartojimo, pirkimo numeris, pajamų lygį, ... ...). Kurių bendras vartojimo, pirkimo numeris, pajamų lygis yra daugiamačių kintamieji, tiesiogiai susijusios su klientų duomenų tipą. Pagal narystė (N) kiekis ir rūšys klientams (K), informacija, pavyzdžiui, grupių analizę, atitinkamus rezultatus grupių, 2-D modeliavimo rezultatai pavaizduota 4 paveiksle.
Klasteriai rezultatas yra tai, kad visi dideli prekybos prekybos tinklų klientai nariai yra skirstomi į tris skirtingus aspektus, didelis klasteris (klasės), A, B, C, kiekvienas klientų tipas turi savo vartotojų poreikius ir skirtingų vartotojų charakteristikos. Parduotuvė gali palyginti ir analizuoti charakteristikas įvairių tipų klientams, ir atlikti tiksliniai vartotojų rinką.
Duomenų gavybos iš duomenų bazės prekybos sistema pagrindinė sudedamoji dalis analitinių CRM programą taip pat yra pagrindinė technologija, yra labai svarbus vaidmuo. Tačiau teorija ir technologija, duomenų gavybos ir daug reikia sudėtingumo būti patobulinta. Verta pažymėti, kad ne visos duomenų bazės duomenų tipus reikia kalnakasyba, kai labai tekstinę informaciją (pvz., daug teksto analizė, nuotraukos ir tt) ir kai kurios ne kiekybinių duomenų, gali būti tol, kol rankiniu būdu apdailos skaičiaus tos pačios priežasties taip pat padės rinkodaros pastangas bei sprendimų priėmimo procese.
2,5 parengti atitinkamus rinkodaros sprendimus
De duomenų apie kasdien pardavimų, klientų kontaktinė informacija, gauta išklausius, pažinimo žinios modelis už įvairių produktų ir paslaugų įmonių duomenys, marketingo veiklą užtikrina geras pagrindas, kad Shen Kao, tada gamybos cechas, pagrindinių duomenų apie finansų sektoriaus Deng (pavyzdžiui, inventorizuoti ir sąnaudų duomenis) buvo atsižvelgta, rinkodaros skyriaus parengti atitinkamas rezultatas gali būti daugiau mokslinių ir racionaliai rinkodaros sprendimus ir strategijas, pavyzdžiui, 4P marketingo strategija, produkto strategijos tik viena gali būti optimizuota taip:
(1) pagal tam tikrą produktą tam tikrus pardavimo duomenis ir vidutinis skirtumas suprasti vartotojų poreikius klientų. Norėdami esamą produktą linija įmonės ar produkto projektų vertinimas, o atitinkamo portfelio strategija, naudojant tinkamus produktus (pavyzdžiui, produktų portfelio augimą ar. Produktų linija pratęsimų), siekiant geriau patenkinti rinkos paklausą;
(2) per istorijos pardavimo duomenų gavybos produktų surasti savo gyvenimo ciklo etapą, kuriame, atsižvelgiant į importo produktų, augimas, branda, nuosmukis būdingas įvairių etapų produkto kūrimo strategijas;
(3) naujų produktų, pagal kliento įvertinimą produkto ar paslaugos arba produkto malonumu tobulinami ir atnaujinami. Dėl šių naujų produktų, nes vartotojų diferenciacija tam tikros vartotojų grupės. Gali būti jos vartojamųjų savybių naujų produktų kūrimą, kad atitiktų naujo vietą ar produktų asortimento ir jų skonį.