Un nou design al sistemului de baze de date de marketing
Baza de date de marketing şi teoria de introducere pe piaţă ca o combinaţie de tehnologie a informaţiei, arhitectura sistemului necesită o bază rezonabilă pentru punerea în aplicare. Baza de date a sistemului de comercializare pentru problema, altă opinie interne şi internaţionale de experţi. Unii cercetători cred că: de la baza de date de marketing şi managementul relaţiilor cu clienţii (CRM) pentru a analiza relaţia dintre punctul de vedere, baza de date de marketing, deşi baza de CRM. Dar îi lipseşte CRM automatizare a vanzarilor, client service si business intelligence (data mining, etc) de conţinut. baza sa de date a datelor istorice este adesea din contactul cu societatea, astfel încât doar ca o analiză preliminară a tip de promotii.
Având în vedere importanţa de comercializare în curs în cadrul întreprinderii, eu cred că acest sistem ar trebui să aibă o piaţă complet ca ideologia directoare, referitoare la vânzările CRM, client service, de afaceri şi conţinutul de informaţii al unui sistem complet. Bazat pe următoarele două motive principale: în primul rând, baza de date de marketing este CRM date depozitare, data mining condiţie prealabilă. Integra cele două părţi poate îmbunătăţi funcţia de introducere pe piaţă a sistemului. Conducerea unică a lucrărilor de introducere pe piaţă, care punct de vedere tehnic este, de asemenea, posibilitatea de a realiza, 2, vanzari, customer service, deşi cu unele diferenţe de marketing, dar se poate spune ca de introducere pe piaţă pentru un miez de a juca rolurile lor respective. Acest lucru este cuprinsă în: datele de vânzări pentru a oferi la departamentul de marketing, Departamentul de Marketing pentru a ghida pas de luare a deciziilor într-o vânzare buna, valoare adăugată pentru clienţii lor; client service la materiale de marketing să fie o referinţă importantă, pe baza caracteristicilor privind consumul clienţilor cu privire la detaliile specifice ale corespunzătoare de servicii, realizarea de satisfacţie a clienţilor.
Pe scurt, studiul de marketing sistem de baze de date ar trebui să fie conduse de introducere pe piaţă. Vânzări, client service si business intelligence pentru accesibilitatea sistem de marketing la nivel de întreprindere, într-un sens, este un plin de idei de marketing la baza CRM. Studiu de acest nou sistem de comercializare de baze de date în figura 1. A sistemului de comercializare baza de date este un astfel de sistem: vânzări, departamentul de client service, prin centrele de contact client şi canale de vânzare pentru a colecta date client, precum şi prin colaţionarea bazei de date pentru clienţii din sectorul de marketing. departamentelor de marketing pentru a observa datele clientilor, statistici şi analize, atunci când o parte este necesar, a datelor de către raţionalizarea conversia în depozitul de date analiză aprofundată şi o astfel de prelucrare ca data mining, cunostinte valoroase vor fi obţinute prin modelul de reprezentare vizuală a departamentului de marketing . Departamentele de marketing si de productie a acestor constatări, sectorul financiar, integrarea informaţiilor, pentru a dezvolta următoarea fază a strategiei de marketing şi a trimite la fiecare sector ca referinţă pentru activităţile sale.
2 Punerea în aplicare a noului sistem de baze de date de marketing
2.1 Sursele de date client: lua legatura cu clientul si de contact
personalul de marketing Corporate imediat în cazul în care nu există date adecvate clienţilor şi informaţii de piaţă. Va fi dificil să le efectueze. Prin urmare, de contact şi de legătură cu clienţii a devenit deosebit de important. de introducere pe piaţă Baza de date, lua legatura cu clientul şi de legătură are două părţi: în primul rând, vânzările de produse şi servicii prin canale de distribuţie şi contacte cu clienţii în timp util în conformitate cu înregistrarea clientului de vânzări: În primul rând, clientul prin departamentul de client service pentru a comunica cu centrul de contact cu clientii , precum şi schimbul. Prin multi-media, integrarea multi-canal şi metode inteligente de căutare pentru a ajuta clientii sa gasesti cele mai bune locuri (puncte de service clienţi) şi să ofere servicii de calitate. Clienţi Contact Centre, care este un set de telefon, email, fax, retea, de comunicaţii şi o serie de canale digitale si non-digital al platformei interactiune cu clientul. În această platformă, clienţii pot alege felul lor propriu, în orice moment cu companiei să comunice, şi întreprinderile să înţeleagă punctele de vedere şi nevoile clienţilor, cu cea mai rapidă viteză pentru a ajuta clienţii rezolva probleme reale, în acelaşi timp, centrul de asemenea, să încercaţi să colecteze relevant informaţii. Obţinerea unor informaţii despre clienţi. Zero pierderi "pentru viitor oferă baza pentru marketing si vanzari. Avantajul este: pentru întreprinderi, acces la eficient, de înregistrare a informaţiilor de acces Quan şi uşor şi de management, pentru a îmbunătăţi satisfacţia clienţilor; asupra clienţilor, confort şi alegerea personalizate, în timp real interacţiune este puternic, nu există intimitate, care au impresia bună asupra întreprinderii. integrarea mai multe canale de contact center clientului rutarea servicii componente şi serverul corespunzătoare la server de contact client bazate pe informaţii şi baze de date prin punerea în aplicare corespunzătoare a logica de afaceri, găsi cele mai bune locuri pe numele, şi să furnizeze informaţii actualizare client şi înregistrările. întregului proces pentru prelucrarea pe calculator, eficienţa apel client este foarte mare. Un exemplu tipic de centru de contact cu clientii se arată în figura 2.
Clienţi Contact Centrul de contact ale clienţilor şi de culegere de informaţii este o modalitate buna. Dar poate cu metodele tradiţionale (cum ar fi vizite, contacte informale, etc) combinate cu fiecare din celelalte şi colaborare, afaceri va fi mult mai benefic este benefică.
2.2 manipulare a datelor clientilor
Potrivit unor surse diverse de date ale clienţilor, colectate acolo, sunt multe probleme: repetiţie, incomplete, nu standardizate, neconcordanţe, etc, toate acestea analiza de urmărire şi de excavare mare impact. Şi, prin urmare, rugozitatea acestor date masive necesar ca în prealabil de ordine. Acest ordin cuprinde două părţi: în primul rând, datele clientul final (de vânzări şi datele clienţilor) pentru screening şi înregistratoare de selectie au fost de baze de date unificate de introducere pe piaţă, şi pentru a consolida şi actualiza datele în mod regulat, pot fi numite date preprocesare parte: 2 este o bază de date de marketing pentru minerit date suplimentare de o parte din date, prin intermediul specifice curat-up, integrare, transformare şi de reducere. Într-o formă acceptabilă de depozitare a datelor, data mining pentru următoarea perioadă de timp suficientă pentru a pregăti, poate fi descrisă ca o parte din date de reprocesare. Deoarece complexitatea tehnologie de procesare a datelor, şi nu este pentru analize specifice.
2.3 Consumul de date cheie: Data mining
datele clienţilor în conformitate cu cerinţele de curăţare şi de finisare, de asemenea, nevoie de excavare şi analiză, pentru a explora şi a descoperi valoarea de piaţă a informaţiilor în profunzime. Data Mining, dintr-o perspectivă de date, este ascuns în seturi mari de date găsit modele interesante de date din datele obţinute în informaţii utile şi procesul de conversie de cunoştinţe, informaţii şi cunoştinţe pot fi utilizate în diverse aplicaţii, cum ar fi gestionarea de afaceri, analize de piaţă şi aşa mai departe. Pentru marketing pentru corporatii. Acesta vă poate ajuta compania de date masive ale clientului de la înregistrările găsite în psihologia consumatorului şi comportamentul legate de caracteristicile clientului de modelul valorii comerciale date în vederea sprijinirii societăţilor prin dezvoltarea lor a deciziilor de marketing mai precise şi mai eficiente.
Paşii de bază de exploatare includ date:
(1) date de curăţare şi de integrare: eliminarea zgomotului sau a datelor incoerentă, diverse surse de date împreună, iar rezultatele depus în depozitul de date. Unul din depozitul de date este orientat spre un subiect, integrate, care variază în timp, şi date non-volatile seturi organizat, folosind multi-dimensionale de design de date model.
(2) de selecţie a datelor şi de transformare: de la depozitul de date pentru a prelua date relevante şi sarcini de analiză, şi să exploreze unificarea într-o formă adecvată (cum ar fi prin sinteză sau agregare operaţiuni).
(3) Data Mining: Folosind metode inteligente de a extrage date din modelele imens de date.
(4) Modelul de evaluare şi de reprezentare a cunoştinţelor: Conform interestingness-o oarecare măsură, să identifice valoarea reală a modelului şi rezultatele obţinute prin tehnologii de vizualizare şi de reprezentare a cunoştinţelor la dispoziţia utilizatorilor (cum ar fi managerii de afaceri şi alţi factori de decizie).
Afară de importanţa datelor exploatare, în special, clienţii în utilizarea de afaceri al unei game largi de marketing, în principal, caracterizat şi distins analiza de asociere, de clasificare şi de predicţie, precum şi analiza de cluster şi aşa mai departe. Pentru a facilita înţelegerea, doar unul dintre un fel de model descris algoritm.
2.4 Gruparea Data Mining Studiu de caz: K-teorie înseamnă algoritm şi de aplicare a
K-înseamnă procesul de algoritm este după cum urmează:
(1) de intrare conţine obiecte N (client), baza de date şi numărul de clustere K (numărul de clienţi la puncte), în obiectele N K au fost selectate aleator, ca medie a tuturor grupurilor sau centrele;
(2) rămase (N-K) pentru fiecare grup de obiecte în funcţie de distanţa de la centrul alocate celui mai apropiat cluster de la fiecare;
(3) de a re-calcula valoarea medie a fiecărui grup;
(4) repetaţi două etape. Până medie din fiecare grup nu se schimbă. Fiecare clasă de stabilizare. Rezultatele vor veni în conformitate cu clasificarea fiecare grup ţintă specifice grupuri (cu caracteristici de consum de aceeaşi parte a bazei de clienti).
Analiza Cluster aplicate de marketing, cum ar fi tipul de cumpărături supermarket de recunoaştere pentru membrii de clienţi în scopul de a oferi servicii de calitate mai bună a membrilor din baza de date supermarket clienţi, după datele necesare de consum, după prelucrarea datelor multidimensionale numerice Model: clientului numărul de identificare (consumul total, numărul de achiziţii, nivelul veniturilor, ... ...). Care consumul total, numărul de achiziţii, nivelul veniturilor variabile multidimensionale sunt legate direct cu tipul de date ale clientilor. Potrivit membru (N), numărul şi tipurile de clienţi (K) de informaţii, cum ar fi analiza de cluster, cu rezultatele corespunzătoare obţinute de clustere, rezultate 2-D de simulare prezentat în Figura 4.
Clustering rezultat este că toţi membrii unei clienţii mari supermarket de cumpărături sunt împărţite în trei dimensiuni diferite grupuri semnificative (clasa), A, B, C, fiecare tip de clienţi au propriile lor preferinţele consumatorilor şi caracteristici diferite de consumatori. Supermarket poate compara şi a analiza caracteristicile diferite tipuri de clienţi, şi comportament specifice de comercializare a consumatorilor.
Data mining este sistemul de comercializare baza de date a componentelor de bază ale aplicaţiilor analitice CRM este, de asemenea, tehnologia de bază, joacă un rol foarte important. Cu toate acestea, complexitatea teoriei şi tehnologiei, data mining şi au nevoie de multe pentru a fi perfectat. Este demn de remarcat faptul că nu toate tipurile de baza de date a datelor trebuie să miniere, unele informaţii extrem de text (cum ar fi un număr mare de analiza text, imagini, etc), iar unele date non-numerice pot fi atât timp cât numărul de finisare manuale de acelaşi semn va ajuta, de asemenea, eforturile de marketing şi de luare a deciziilor.
2.5 să elaboreze decizii corespunzătoare de introducere pe piaţă
sales Daily date, informaţii despre clienţi de contact obţinute în modelul de data mining pentru intreprinderi de cunoştinţe găsit în produse diferite şi servicii pentru desfăşurarea activităţilor de marketing oferă o referinţă pentru fapte bune, şi apoi sector de producţie, sectorul financiar şi alte informaţii de bază de date (cum ar fi de inventar şi datele privind costurile) au fost luate în considerare, departamentul de marketing pentru a dezvolta un rezultat corespunzător poate fi mai ştiinţifică şi raţională deciziilor de marketing şi strategii, cum ar fi strategia de marketing 4P, strategie de produs numai unul poate fi optimizat, după cum urmează:
(1) potrivit unor date specifice de produse de vânzare şi marjele medii de profit de înţelegere a consumatorilor preferintele clientului. Astfel, companiile linia de produse existente sau produs pentru a evalua proiectul, şi a strategiei de portofoliu corespunzătoare folosind produsele potrivite (cum ar fi extinderea portofoliului de produse sau contractia Pentru extensii de linie de produs) pentru a răspunde mai bine cererii de pe piaţă.;
(2) prin date istorice miniere de vânzare a produselor pentru a afla stadiul lor ciclu de viaţă în care, în funcţie de produsele de import, de creştere, maturitate, caracteristic declinul în diferite etape ale strategiilor de dezvoltare de produse în consecinţă;
(3) produse noi, în conformitate cu evaluarea client al unui produs sau serviciu sau de satisfacţie îmbunătăţită a produsului şi actualizate. Pentru aceste noi produse din cauza diferenţierii de consum ale grupurilor de consumatori specifice. Poate pentru caracteristicile lor, consumul de produse noi, repoziţionarea sau dezvoltarea de produse pentru a satisface gusturile lor, şi aşa mai departe.