Jauns dizains Datubāzes tirdzniecības sistēma
Datubāze tirdzniecības un mārketinga teorija, kas apvieno informācijas tehnoloģijas, sistēmas arhitektūra paredz pietiekamu pamatu īstenošanai. Datubāzes mārketinga sistēmas problēmas, dažādu vietējo un starptautisko ekspertu viedokli. Daži zinātnieki uzskata, ka: no datubāzes mārketinga un klientu attiecību pārvaldības (CRM), lai analizētu attiecības starp viedokļa, datu bāzes tirdzniecību, lai gan pamats CRM. Bet tai trūkst CRM pārdošanas automatizācija, klientu apkalpošanas un biznesa informācijas (datu ieguves, uc) saturs. Savā datubāzē vēsturiskiem datiem bieži ārpus saskares ar sabiedrību, tādējādi tikai kā iepriekšēja analīze veida akcijas.
Ņemot vērā pašreizējo tirdzniecības nozīmi uzņēmumā, es uzskatu, ka šī sistēma ir pilnīga tirdzniecības būtu vadošo ideoloģiju, kas ietver CRM pārdošanas, klientu apkalpošanas un biznesa informācijas saturu pilnīgas sistēmas. Galvenais iemesls šādu divu iemeslu dēļ: Pirmkārt, datu bāzes tirdzniecība ir CRM datu noliktavas, datu ieguves priekšnoteikums. Integrēt divām daļām var uzlabot tirdzniecības funkciju sistēmas. Vienotu vadību mārketinga darbu, kas tehniski ir arī iespēja panākt, 2, pārdošanas, klientu apkalpošanas, gan dažas atšķirības ar tirdzniecību, taču to var teikt par tirdzniecību kā galveno spēlēt savas attiecīgās lomas. Tas jo īpaši atspoguļojas in: pārdošanas datus, lai nodrošinātu, lai mārketinga nodaļa, tirdzniecības departamentu, politikas vadlīnijas par to, kā soli uz gludas pārdošanas, pievienotās vērtības klientiem; klientu servisa informācija būtu nozīmīgs atskaites tirgvedība, klientu patēriņa īpašības īpašos apstākļos, piemēram, sniegt atbilstošu pakalpojumu, panākt klientu apmierinātību.
Īsi sakot, datu bāzes tirdzniecības sistēmas izpēte būtu virza tirdzniecību. Pārdošanas, klientu apkalpošanas un biznesa informācijas par piekļuvi uzņēmuma līmeņa tirdzniecības sistēma, kas nozīmē, tas ir pilns mārketinga idejas pamatā CRM. Apgūstot šo jauno datu bāzes tirdzniecības sistēma parādīta 1 attēlā. Datubāzes tirdzniecības sistēma ir šāda sistēma: pārdošanas, klientu apkalpošanas nodaļa, izmantojot klientu kontaktu centriem un pārdošanas kanālu vākt klientu datus, un caur apkopošanu tirdzniecības departamenta klientu datu bāzē. Tirdzniecības struktūrvienības ievērot klientu datu, statistikas un analīzes, ja nepieciešams, daļu no datiem, vienkāršojot konvertējot datu noliktavas padziļinātu analīzi un apstrādi, piemēram, datu ieguves, zināšanu modelis nonāks vērtībā, izmantojot vizuālo atveidojumu tirdzniecības nodaļa . Tirdzniecības un ražošanas struktūrvienības vērā šos konstatējumus, finanšu nozarē, informācijas integrāciju, lai attīstītu nākamo posmu mārketinga stratēģijas un nosūta katrai nozarei kā atskaites par savu darbību.
2 Jaunās datubāzes tirdzniecības sistēma
2,1 Klientu Datu avots: Klientu iesaiste un kontaktinformācija
Korporatīvā tirdzniecības darbinieki nekavējoties, ja nav pietiekamu klientu datu un tirgus informāciju. Būs grūti veikt. Tāpēc, kontaktu un sadarbības ar klientiem, ir kļuvusi īpaši svarīga. Datubāze mārketinga, klientu kontaktu un sadarbības, ir divas daļas: pirmkārt, pārdodot preces un pakalpojumus, izmantojot izplatīšanas kanālu un klientu kontaktu savlaicīgi saskaņā ar klienta pārdošanas rekordu: pirmkārt, ar klientu apkalpošanas nodaļu klientu sazināties ar klientu kontaktu centra un saziņā. Izmantojot multi-media, multi-kanālu integrācija un inteliģentas meklēšanas metodes, lai palīdzētu klientiem atrast vislabāko vietu (klientu apkalpošanas punkti) un sniedz kvalitatīvus pakalpojumus. Klientu Kontaktu centra, kas ir kopa tālruni, e-pastu, faksu, tīkla komunikāciju un digitālo un ne-digitālo kanālu ar klientiem platformas sērijā. Záí uz šo platformu, klienti var izvēlēties savu iecienītāko ceļu jebkurā vietā ar uzņēmumu saziņas, bet arī Shenru izpratne par klienta biznesu un vajadzības 意见, Yi ātrākais ātrums, lai palīdzētu klientiem Jiejue praktisku Wen Ti, tajā pašā laikā, Zhong Xin arī izmēģināt Souji ar to saistīto informāciju. Panākt klientu informāciju. Nulles zaudējumi "nākotnē, pamatojoties uz mārketinga un pārdošanas darbu. Priekšrocība ir: Attiecībā uz uzņēmumiem, pieeju efektīviem, reģistrējot informāciju viegli piekļūt un pārvaldīt visu, un uzlabot klientu apmierinātību; Klientiem, ērtības un izvēles iespējas personalizētu, reālā laika mijiedarbība ir spēcīga, ir intimitāte, kas ir labs iespaids par uzņēmumu. integrāciju vairākus kanālus klientu kontaktu centra maršrutēšanas pakalpojumu komponents un attiecīgā servera uz klienta kontaktinformāciju bāzes serveris un datu bāze, izmantojot piemērotu īstenošanu biznesa loģiku, atrast vislabāko vietu vārdā, un padarīt klientu informācijas atjaunināšana un uzskaites datiem. visā procesā datoru pārstrādei, klients zvana efektivitāte ir ļoti augsta. tipisks klientu kontaktu centru parādīts 2.
Klientu Kontaktu centra klientu kontaktu un informācijas vākšana ir labs veids. Bet var to ar tradicionālajām metodēm (piemēram, vizītes, neformālus kontaktus, uc) kopā ar otru un sadarbojoties, bizness būs izdevīgāka ir izdevīga.
2.2 apstrāde klientu datu
Saskaņā ar dažādiem avotiem no klienta savākto datu ir daudz problēmu: atkārtošanu, nepilnīga, nav noteikts, pretrunas, utt, tie visi paveiktā darba analīzi un liela ietekme izrakumos. Un tādēļ nelīdzenums šo masveida datiem, kas vajadzīgi iepriekš minētā rīkojuma. Šis rīkojums ietver divas daļas: pirmkārt, gala klientu datu (pārdošanas un klientu dati) par skrīningu un atlases magnetofoni bija vienota tirdzniecības datu bāzē, kā arī konsolidēt un atjaunināt datus regulāri, var izsaukt datu preprocessing daļa: 2 ir mārketinga datubāze turpmākām datu ieguves daļu no datiem, izmantojot īpašus uzkopšanas, integrēt, pārveidot un samazināšana. Uz pieņemamu veida datu noliktavas, datu ieguves nākamā pietiekami daudz laika sagatavoties, var raksturot kā daļu no datiem pārstrādi. Kā sarežģītības datu apstrādes tehnoloģijas, un nav īpašu analīzi.
2,3 patēriņš galvenie dati: Datu ieguves
Klientu datus saskaņā ar tīrīšanas un apdares prasības, ir vajadzīgs arī papildu rakšanas un analīzi, izpētīt un atklāt tirgus vērtību padziļinātu informāciju. Kalnrūpniecība, no datu bāzes viedokļa, atklājas paslēpta liela datu kopas interesantu datu modeļus datus, kas iegūti uz noderīgu informāciju un procesa pārzināšana, zināšanu un informācijas, var plaši izmantot dažādos pieteikumos, piemēram, uzņēmumu vadības, tirgus analīzes un tā tālāk. Juridiskām mārketings. Tā var palīdzēt uzņēmumiem plašu klientu datus, kas atklāšanas klientu patēriņa psiholoģiju un uzvedības iezīmes tirgus vērtības datu modeļa ierakstu, izmantojot tos, lai palīdzētu uzņēmumiem izstrādāt Gengzhun Que efektīvs mārketinga lēmumus.
Pamata soļi datu ieguves ietver:
(1) datu tīrīšana un integrācija: novēršanu trokšņa vai nekonsekventi dati, dažādiem datu avotiem kopā, un rezultāti glabājas datu noliktavā. Viens no datu noliktavas, ir orientētas uz mācību priekšmetiem, integrēta, laika gaitā mainīgiem un negaistošu datu vākšanu organizē, izmantojot daudzdimensiju datu modeli dizainu.
(2) Datu atlase un pārveide: no datu noliktavas, lai iegūtu attiecīgos datus un analīzes uzdevumiem, kā arī izpētīt apvienošanās stājas piemērotā formā (piemēram, ar pārskata vai apkopojuma darbības).
(3) Datu ieguve: Izmantojot inteliģentas metodes, lai iegūtu datus no milzīga datu modeļi.
(4) modeļa novērtējumu un zināšanu reprezentācijas: Saskaņā ar dažu interestingness pasākumu noteikt reālo vērtību modeli un iegūtos rezultātus ar vizualizācijas un zināšanu reprezentācijas tehnoloģijas lietotājam (piemēram, uzņēmumu vadītāju un citiem lēmumu pieņēmējiem).
Ka ir svarīgi datu ieguves, jo īpaši, klientu uzņēmējdarbības izmantot plaša spektra mārketinga, galvenokārt raksturo un atšķirt apvienība analīzi, klasifikāciju un prognozēšanai, kā arī klasteru analīze un tā tālāk. Veicināt sapratni, tikai viens no veida modelis aprakstīto algoritmu.
2,4 klasteru Data Mining Gadījumu izpēte: K-ir algoritms teorija un piemērošanu
K-ir algoritms process ir šāds:
(1) ievades ir N objekti (klientu) datu bāzi un skaitu kopu K (klientu skaitu punktiem) N objektiem K, tika nejauši izvēlēti kā vidējais visu ķekaru vai centros;
(2) pārējie (N-K) priekšmeti, kas katram kopas saskaņā ar attālumu no centra iekļauj tuvākajā klastera no katra;
(3) atkārtoti aprēķināt vidējo vērtību katram kopas;
(4) atkārto divos posmos. Līdz vidēji katra klastera nemainās. Katra klase stabilizēšanās. Rezultāti būs atbilstoši klasifikācijai katra konkrētā mērķa grupu kopu (ar tādu pašu patēriņa īpašības klientu).
Klasteru analīze attiecas uz tirdzniecību, piemēram, lielveikalu iepirkšanās veids atzinību par dalībnieku klientu, lai labāk nodrošinātu pakalpojumu kvalitāti dalībniekiem no lielveikala klienti datubāzes pēc vajadzības patēriņa datiem, pēc apstrādes daudzdimensiju skaitlisku datu modelis: klientu identifikācijas numurs (kopējais patēriņš, skaits pirkumu, ienākumu līmeni, ... ...). Kuru kopējais patēriņš, iepirkumu skaits, ienākumu līmenis ir daudzdimensiju mainīgie lielumi, kas tieši saistīti ar klienta veida dati. Saskaņā ar dalības (N) un skaits, klientu kategorijas (K) informāciju, piemēram, klasteru analīze, kas atbilst rezultātiem, kas iegūti klasteru, modelēšanas rezultāti parādīts attēlā 2-D 4.
Klasterizācijas rezultātā, ka visi liela iepirkšanās lielveikalā klienti dalībnieki ir iedalīti trīs dažādās Izmēri nozīmīgu kopu (klase), A, B, C, katram no klientiem ir savas patērētāju vēlmēm un dažādām patērētāju īpašības. Lielveikali varētu salīdzināt un analizēt īpašības dažāda veida klientiem, un veic mērķtiecīga patērētāju tirgū.
Datizraces ir datu bāzē tirdzniecības sistēmas galveno sastāvdaļu analītisko CRM pieteikumu arī ir galvenā tehnoloģija, ir nozīmīga loma. Tomēr, teorijas un tehnoloģijas, datu ieguves un daudzām ir nepieciešams sarežģītība ir pilnveidojams. Ir vērts atzīmēt, ka ne visas datubāzes veida datu nepieciešamība ieguves, dažas ļoti teksta informāciju (piemēram, liels skaits no teksta analīzi, attēli, uc) un dažas ne-skaitliskos datus var tik ilgi, cik rokasgrāmatu apdares Tāpat arī palīdzēs mārketinga darbu un lēmumu pieņemšanā.
2,5 izstrādāt attiecīgus tirdzniecības lēmumus
Dienas pārdošanas datus, klientu kontaktu process, lai iegūtu informāciju, datus 知识 režīmā atklāt dažādus produktus un pakalpojumus uzņēmumiem, lai veiktu mārketinga aktivitātēm Le labi, ka Shenkaoyiju, tad ražošanas nozares uzņēmumiem, finanšu sektora Deng ir pamatdati (piemēram, uzskaiti un izmaksu datiem) ir ņemti vērā, mārketinga nodaļa, lai izstrādātu atbilstošu rezultātu, var būt vairākas zinātniskās un racionālu lēmumu pieņemšanā un mārketinga stratēģijas, piemēram, 4P mārketinga stratēģiju, produktu stratēģijai tikai viens var optimizēt šādas:
(1) Saskaņā ar dažiem ražojuma īpašās pārdošanas datus un vidējo peļņas normu izprastu patērētāju izvēli klientiem. Līdz ar to esošo produktu līniju vai produktu uzņēmumi, lai novērtētu projektu un atbilstošā portfeļa stratēģiju, izmantojot pareizos produktus (piemēram, produktu portfeļa paplašināšana vai kontrakcijas Par produktu līnijas pagarinājumu), lai labāk apmierinātu tirgus pieprasījumu.;
(2) vēsturisko pārdošanas datus pēc ražojuma, lai uzzinātu rakšanas, kurā dzīves cikla stadijā, saskaņā ar produkta ieviešanas fāze, augšanas, brieduma, dažādu posmu produkta īpašības Zhiding 相应 stratēģija samazināšanos;
(3) jauniem produktiem, saskaņā ar klientu novērtējumu produkta vai pakalpojuma vai produkta gandarījumu jāuzlabo un jāatjaunina. Attiecībā uz šiem jaunajiem produktiem, jo patērētāju diferencēt konkrētas patērētāju grupas. Vai par to patēriņu īpašību jaunu produktu, maiņa vai izstrādāt produktus, lai apmierinātu savas gaumes un tā tālāk.