Um novo desenho do sistema de marketing de banco de dados
Database marketing e teoria de marketing como uma combinação de tecnologia da informação, arquitetura de sistema requer uma base razoável para a implementação. Banco de dados do sistema de comercialização para o problema, a opinião de diferentes especialistas nacionais e internacionais. Alguns estudiosos acreditam que: a partir do database marketing e customer relationship management (CRM) para analisar a relação entre o ponto de vista, database marketing, embora a base de CRM. Mas falta-lhe a automação de vendas CRM, atendimento ao cliente e de business intelligence (mineração de dados, etc) de conteúdo. Sua base de dados de dados históricos é muitas vezes fora de contato com a empresa, portanto, apenas como uma análise preliminar do tipo de promoções.
Dada a importância de comercialização em curso na empresa, eu acredito que este sistema é um marketing completo deve ser orientador da ideologia, incluindo as vendas de CRM, atendimento ao cliente e conteúdo de business intelligence de um sistema completo. Com base nos seguintes duas razões principais: Primeiro, marketing de banco de dados é o armazenamento de dados de CRM, data mining pré-requisito. Integrar as duas partes podem melhorar a função do marketing do sistema. Unificação de gestão do trabalho de marketing, que, tecnicamente, tem alcançado nas possibilidades, 2, Xiao trabalho Shou, atendimento ao cliente Sui Qubie com o marketing, pode-se dizer que Xiao Ying Dou Shi desempenhar as respectivas funções como o núcleo. Isto é especialmente refletido em: dados de vendas de estar à disposição do departamento de marketing, departamento de marketing para orientar através de tomada de decisão sobre a realização de uma etapa boa em vendas, como clientes de valor acrescentado; informações sobre o serviço ao cliente deve ser uma referência importante para Ying Xiao, de acordo com as condições específicas do cliente, Xiaofeitezheng tal prestação adequada serviço, alcançando a satisfação do cliente.
Em suma, o estudo do sistema de marketing de banco de dados deve ser impulsionada pelo marketing. Vendas, atendimento ao cliente e inteligência de negócios para a acessibilidade de nível corporativo do sistema de comercialização, em certo sentido, é uma idéias do marketing completa no centro de CRM. O estudo deste novo sistema de banco de dados de marketing mostrado na Figura 1. Do sistema de marketing de banco de dados é um sistema deste tipo: vendas, departamento de atendimento ao cliente através dos centros de contato com clientes e canais de venda para coletar os dados dos clientes, e através do agrupamento do banco de dados para os clientes do setor de marketing. Os departamentos de marketing para observar os dados do cliente, estatísticas e análises, quando uma parte necessária, dos dados, simplificando a conversão para o data warehouse análise aprofundada e processamento, tais como mineração de dados modelo de conhecimento, virão de valor através da representação visual para o departamento de marketing . Departamentos de marketing e produção destes resultados, o setor financeiro integração de informações, para desenvolver a próxima fase da estratégia de marketing e enviar para cada setor como referência para suas atividades.
2 Implementação do novo sistema de banco de dados de marketing
2.1 As fontes de dados do cliente: atendimento ao cliente e contato
pessoal de marketing das empresas imediatamente se não houver dados de clientes e mercado da informação adequada. Será difícil de realizar. Assim, o contato e ligação com os clientes tornou-se particularmente importante. Database marketing, atendimento ao cliente e de ligação tem duas partes: em primeiro lugar, as vendas de produtos e serviços através dos canais de distribuição e contatos com clientes em tempo hábil no registro do cliente, de vendas: em primeiro lugar, o cliente através do departamento de atendimento ao cliente para se comunicar com o centro de atendimento ao cliente e comunicação. Através de multi-mídia, multi-canal de integração e os métodos de busca inteligente para ajudar os clientes a encontrar os melhores lugares (pontos de atendimento ao cliente) e prestação de serviços de qualidade. Customer Contact Centre, que é um conjunto de telefone, email, fax, rede de comunicações e uma série de canais digitais e não-digital da plataforma de interação com o cliente. Nesta plataforma, os clientes podem escolher a sua maneira favorita em qualquer lugar com a comunicação empresarial e as empresas Shenru opinião do cliente e compreensão das necessidades, os clientes com maior velocidade Bangzhu Shiji resolver o problema, ao mesmo tempo, os centros são os melhores para recolher os relevantes Informação. Conseguir informações do cliente. Zero perda "para o futuro servir de base para marketing e vendas. A vantagem é a seguinte: Para as empresas, o acesso a um acesso eficiente e fácil de todos os registos e gestão da informação, melhorar a satisfação do cliente; Para os clientes, conveniência e escolha personalizado, a interação em tempo real é forte, não há intimidade, que tem boa impressão sobre a empresa. integração dos vários canais do centro de atendimento ao cliente serviços de roteamento componente eo servidor correspondente para o servidor do cliente contactar com base na informação e banco de dados através da aplicação adequada da lógica de negócios, encontrar os melhores lugares em seu nome, e fazer actualizar informações de clientes e registros. todo o processo para o processamento do computador, a eficiência de atendimento de clientes é muito elevado. A central de atendimento ao cliente típico mostrado na Figura 2.
Contacte o Centro de atendimento ao cliente e coleta de informações é um bom caminho. Mas pode-lo com os métodos tradicionais (como visitas, contatos informais, etc), combinada com os outros e da colaboração, o negócio será mais vantajoso é benéfica.
2.2 O tratamento dos dados do cliente
De acordo com várias fontes de dados do cliente há muitos problemas: a repetição, incompleto, não padronizados, incoerências, etc, todos eles a análise de acompanhamento e escavação de grande impacto. E, portanto, a rugosidade destes dados maciças exigidas antes do fim. Esta ordem inclui duas partes: primeiro, os dados do cliente final (de venda e os dados dos clientes) para a triagem e seleção foram os gravadores de dados de marketing unificado, bem como consolidar e atualizar os dados regularmente, pode ser descrita como parte do pré-processamento de dados: 2 é um banco de dados para marketing de mineração de dados mais de uma parte dos dados, através de específicas de limpeza, integração, transformação e redução. Em uma forma aceitável de data warehousing, data mining para a próxima vez que suficiente para se preparar, pode ser descrita como parte dos dados de re-tratamento. À medida que a complexidade da tecnologia de processamento de dados, e não é para uma análise específica.
2,3 Consumo de dados-chave: mineração de dados
Os dados dos clientes, em conformidade com os requisitos para a limpeza e acabamento, também precisam de escavação e análise, para explorar e descobrir o valor de mercado da informação em profundidade. Data Mining, a partir de uma perspectiva de dados, encontra-se escondido no grande conjunto de dados padrões interessantes nos dados dos dados obtidos em informação útil e conhecimento do processo, essas informações e conhecimento pode ser amplamente utilizado em diversas aplicações, tais como gestão de negócios, análise de mercado e assim por diante. Para o marketing das empresas. Pode ajudar a dados de clientes da empresa maciça de registros encontrados em psicologia do consumidor e comportamento relacionados às características do cliente de valor comercial modelo de dados, para ajudar as empresas através do seu desenvolvimento de decisões de marketing mais precisos e eficazes.
Os passos básicos de mineração de dados incluem:
(1) limpeza de dados e integração: a eliminação de ruídos ou dados inconsistentes, as várias fontes de dados em conjunto, e os resultados depositado no armazém de dados. Um armazém de dados é um tema orientado, integrada, em tempo diferentes e coleta não-volátil de dados organizado com o design do modelo multi-dimensional de dados.
(2) dados de seleção e transformação: a partir do armazém de dados para recuperar os dados relevantes e tarefas de análise e de explorar a unificação em uma forma adequada (por exemplo, através de síntese ou agregação de operações).
(3) Mineração de Dados: Utilização de métodos inteligentes para extrair dados de modelos de grandes quantidades de dados.
(4) e avaliação do modelo de representação do conhecimento: de acordo com alguma medida interesse, identificar o valor real do modelo e os resultados obtidos através da visualização e tecnologias de representação do conhecimento disponíveis para os usuários (tais como gerentes de negócios e outros tomadores de decisão).
A importância da mineração de dados, em especial, os clientes da utilização comercial de uma vasta gama de marketing, principalmente caracterizados e distinguidos análise de associação, classificação e previsão e análise de cluster e assim por diante. Para facilitar a compreensão, apenas um de uma espécie de modelo descrito algoritmo.
2,4 Clustering de Mineração de Dados Estudo de Caso: K-means teoria e aplicação do algoritmo
K-means processo de algoritmo é a seguinte:
(1) entrada contém objetos N (cliente) do banco de dados eo número de clusters K (o número de clientes de pontos) no N objetos em K foram selecionados aleatoriamente com base na média de todos os grupos ou centros;
(2) os restantes (N-K) para cada grupo de objetos de acordo com a distância do centro atribuído ao cluster mais próximo de cada um;
(3) para re-calcular o valor médio de cada cluster;
(4) Repita os dois passos. Enquanto a média de cada cluster não muda. Cada classe de estabilização. Os resultados virão sob a classificação de cada grupo-alvo específico de clusters (com as características do mesmo consumo da base de clientes).
A análise de agrupamento aplicada ao marketing, tais como o tipo de compras de supermercado de reconhecimento para os membros dos clientes a fim de melhor prestar serviços de qualidade aos membros da base de dados de clientes do supermercado após dados de consumo necessário, após a transformação dos dados numéricos multidimensional modelo: o número de identificação do cliente (consumo total, o número de compras de nível de renda, ... ...). Que o consumo total, o número de compras, níveis de renda são variáveis multidimensional diretamente relacionada com o tipo de dados do cliente. De acordo com a adesão (N) o número e tipos de clientes (K) de informação, tais como análise de cluster, os correspondentes resultados obtidos clusters, os resultados da simulação 2-D apresentado na Figura 4.
Clustering resultado é que todos os membros de um grande supermercado compras os clientes são divididos em três diferentes dimensões cluster significativo (classe), A, B, C, cada tipo de clientes têm preferências dos consumidores e características próprias de consumo diferentes. Supermercado pode comparar e analisar as características dos diferentes tipos de clientes, marketing e comportamento do consumidor-alvo.
A mineração de dados é o sistema de marketing de banco de dados do componente de núcleo de aplicações de CRM analítico é também a principal tecnologia, desempenha um papel muito crucial. Contudo, a complexidade da teoria e da tecnologia, mineração de dados e muitas necessitam de ser aperfeiçoados. É interessante notar que nem todos os tipos de dados data mining necessidades, e algumas informações de texto muito (como lotes de análise de texto, imagens, etc) e alguns não-valor dos dados pode ser tão longo quanto o número de acabamento manual da mesma forma também irá ajudar os esforços de marketing e tomada de decisão.
2,5 a desenvolver as decisões adequadas de comercialização
Os dados diários de vendas, processo de contato com o cliente para obter as informações, as empresas de mineração de dados de conhecimento descoberta modelo para diferentes produtos e serviços para realizar atividades de marketing, proporcionar uma boa Shishi Shenkaoyiju, então, a divisão de produção, os dados básicos, como do sector financeiro (tais como inventários e dados de custos) foram tidos em conta, o departamento de marketing para desenvolver um resultado correspondente pode ser mais científica e racional decisões de marketing e estratégias, tais como a estratégia de marketing 4P, estratégia de produto só pode ser otimizado como segue:
(1) de acordo com alguns dados específicos do produto das vendas e margens de lucro média de consumo compreensão das preferências do cliente. Assim, as empresas de linha de produtos já existentes ou a avaliação do projeto do produto, ea utilização adequada das estratégias de mix de produtos certo (como a ampliação ou redução do mix de produtos. Para extensões de linha de produto) para melhor atender a demanda do mercado;
(2), através dos dados históricos de vendas de produtos mineiros para encontrar a sua fase do ciclo de vida em que, de acordo com os produtos de importação, crescimento, maturidade característica declínio, de diferentes estágios de estratégias de desenvolvimento de produtos em conformidade;
(3) de novos produtos, de acordo com a avaliação dos clientes de um produto ou serviço, ou satisfação do produto aperfeiçoado e actualizado. Para estes novos produtos por causa da diferenciação dos consumidores dos grupos específicos de consumidores. Pode, por suas características de consumo de novos produtos, reposicionamento ou desenvolvimento de produtos para satisfazer seus gostos e assim por diante.