Новая конструкция системы маркетинга базы данных
База данных маркетинга и маркетинговых теории как сочетание информационных технологий, архитектура системы требует разумной основой для реализации. База данных системы маркетинга за эту проблему, различных национальных и международных экспертов мнения. Некоторые ученые считают, что: от маркетинговых данных и управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) для анализа отношений между точки зрения, маркетинг баз данных, хотя основой для CRM. Но ему не хватает CRM автоматизации продаж, обслуживания клиентов и бизнес-анализа (анализа данных и т.д.) содержания. Его база данных исторических данных часто вне связи с компанией, так что только в качестве предварительного анализа типа промо-акций.
Учитывая актуальность маркетинга на предприятии, я считаю, что эта система является полной маркетинга должны руководствоваться идеологией, охватывающей CRM продаж, обслуживания клиентов и бизнес-аналитики содержание всей системы. На основании следующим двум основным причинам: во-первых, маркетинг баз данных является CRM хранилищ данных, интеллектуального анализа данных условий. Интеграция двух частей может увеличить маркетинговые функции системы. Единое руководство по маркетингу работы, которые технически также возможность достижения; 2, продажи, обслуживание клиентов, хотя некоторые разногласия с маркетингом, но это можно сказать и о маркетинге в качестве основного играть свою роль. Это конкретное проявление в: данные об объемах продаж должны быть доступными для отдела маркетинга, отдела маркетинга для руководства по принятию решений шаг в гладких продаж и добавленной стоимости для клиентов; обслуживание клиентов к маркетинговым материалам важным ведения, в зависимости от конкретных обстоятельств Потребительские характеристики таким образом, чтобы обеспечить надлежащий услуги, обеспечение удовлетворенности клиентов.
Короче говоря, исследование базы данных системы маркетинга должны определяться маркетинга. Продажа, обслуживание клиентов и бизнес-аналитики для доступа к системе маркетинга на уровне предприятия, в некотором смысле, это полный идей маркетинга на основе CRM. Изучение этой новой системы маркетинга базы данных показано на рисунке 1. Из системы маркетинга базы данных такой системы: объем продаж, отдел обслуживания клиентов через клиента контакт-центров и каналов продаж, чтобы собирать данные о клиентах, а также путем сортировки базы данных по клиентам сектора маркетинга. Отдела маркетинга соблюдать данные клиентов, статистики и анализа, в случае необходимости, часть данных, упрощая переход в хранилище данных углубленного анализа и обработки, такие как интеллектуального анализа данных, модели знаний придет к стоимости через визуальное представление в отдел маркетинга . Маркетинг и производственных подразделений этих выводов, финансового сектора, интеграции информации, в разработке следующего этапа маркетинговой стратегии и отправить в каждом секторе в качестве базового для его деятельности.
2 Реализация новой маркетинговой системы баз данных
2,1 источники данных о клиентах: контакты с клиентами и контакты
Корпоративный маркетинг сотрудников немедленно, если нет достаточных данных о клиентах и рыночной информации. Будет трудно осуществить. Таким образом, контакт и взаимодействие с клиентами стало особенно важным. Маркетинг баз данных, контакты с клиентами и связи состоит из двух частей: во-первых, продажа товаров и услуг через каналы сбыта и контактов с клиентами своевременно в соответствии рекорд продаж клиента: во-первых, клиент через отдел обслуживания клиентов, чтобы взаимодействовать с контакт-центра клиентов и коммуникации. С помощью мультимедийной многоканальной интеграции, а также интеллектуальных методов поиска, чтобы помочь клиентам найти лучшие места (точки обслуживания клиентов) и предоставлять качественные услуги. Контактное лицо Клиента центра, который представляет собой набор телефону, электронной почте, факсу, сетей, коммуникаций и ряд цифровых и не цифровых каналов взаимодействия клиента платформы. Клиенты на этой платформе Ke выбрать путь в любое время и в любом месте с компанией передать все предприятия имеют более четкое представление о мнениях и потребностях клиентов, с максимальной скорости, чтобы помочь клиентам решить реальные проблемы, в то же время, центры попробовать собирать соответствующие информации. Обеспечение информацией о клиентах. Zero-лосс "на будущее основой для маркетинга и продаж. Преимуществом является то, что: на предприятия, занимающегося, свяжитесь с высокой эффективностью и легкий доступ ко всем документам и информации управления, повышение удовлетворенности клиентов; Для клиентов, удобство и выбор персонализированной, в режиме реального времени взаимодействие сильное, то близость, которые имеют хорошее впечатление о предприятии. интеграцию различных каналов клиентов контакт-центра службы маршрутизации компонента и соответствующие сервера к клиенту контактную информацию основе сервера и базы данных с помощью соответствующих реализации бизнес-логики, найти лучшие места от их имени, и сделать клиента обновления информации и записей. весь процесс на компьютерную обработку данных, эффективности вызова клиента очень высока. типичного контакт-центра клиента показано на рисунке 2.
Клиент Контактный центр для контакта с клиентом и сбора информации, это хороший способ. Но можно ли с традиционными методами (например, визиты, неофициальные контакты и т.д.) в сочетании друг с другом и сотрудничество, бизнес будет более выгодным является полезным.
2,2 обработку данных о клиентах
По данным различных источников данных о клиентах собрана Есть много проблем: повторение, неполными, не стандартизированы, несоответствий и т.д., они будут следовать за анализ и добыча большое влияние. И поэтому шероховатости этих массовых данных, необходимых в преддверии порядке. Этот порядок состоит из двух частей: во-первых, конечный потребитель данных (продажа и данными о клиентах) для проверки и отбора регистраторы были объединены маркетинг баз данных, а также обобщать и регулярно обновлять эти данные, можно назвать частью предварительной обработки данных: 2 является маркетинговой базы данных для дальнейшего анализа данных части данных, с помощью конкретных очистки, интеграции, преобразования и сокращения. Into приемлемой формой организации хранилищ данных, интеллектуального анализа данных для следующего достаточно времени для подготовки, могут быть описаны в рамках данных переработки. Поскольку сложность технологии обработки данных, а не для конкретного анализа.
2,3 Потребление основных данных: интеллектуального анализа данных
Данные клиентов в соответствии с требованиями для очистки и отделки, а также необходимость дальнейшего раскопок и анализа, исследования и изучения рыночной стоимости подробную информацию. Интеллектуального анализа данных из базы данных точки зрения, это спрятаны в больших массивов данных и их интересные модели данных, полученных данных в полезную информацию и знания о процессе, информация и знания могут быть широко использованы в различных приложениях, таких, как управление бизнесом, анализ рынка и так далее. Для корпоративного маркетинга. Это может помочь массовых клиентов компании данных найдено записей в психологии потребителей и поведении, связанном с клиентом характеристики, имеющие коммерческую ценность модели данных, с помощью которой для оказания помощи предприятиям в разработке более точных и эффективных маркетинговых решений.
Основные этапы анализа данных включают в себя:
(1) очистка данных и интеграции: устранение шума или несогласованных данных, различных источников данных вместе, и результаты на хранение в хранилище данных. Один из хранилища данных является предметно-ориентированных, комплексную, изменяющихся во времени и нелетучих сбора данных организованы с использованием многомерных данных моделей.
(2) Выбор данных и преобразования: для получения из хранилища данных и анализ задач связанных данных, а также объединение в форме, пригодной для земляных работ (например, через суммарных или операциями агрегирования).
(3) данных: Использование интеллектуальных методов для извлечения данных из огромного модели данных.
(4) Модель оценки и представления знаний: По некоторым интересности меры, определить реальную стоимость модели и будет результат знаний с помощью визуальных и презентации технологий, доступных для пользователей (например, предприятия руководителями отделов и решения сотрудников).
Из важность интеллектуального анализа данных, в частности, клиентов в бизнес-использование широкого спектра маркетинговых, в основном характеризуется и отличается ассоциации анализа, классификации и прогнозирования, и кластерного анализа и так далее. Для облегчения понимания, только одна из рода моделью описанного алгоритма.
2,4 кластеризации интеллектуального анализа данных Пример: K-средних теории алгоритмов и применения
K-средних алгоритм процесса заключается в следующем:
(1) содержит N входных объектов (заказчик) базы данных и числа кластеров K (количество клиентов пунктов) на объектах N в K были произвольно выбранных в качестве среднего показателя для всех кластеров и центров;
(2) остальных (N-K) объектов для каждой группы в зависимости от расстояния центра недавно установленного на кластере из своих собственных;
(3) пересчитать среднюю стоимость каждого кластера;
(4) повторите шаги 2. До среднее значение каждого кластера не меняется. Стабилизированный во всех категориях. Результаты будут находиться под классификации групп различных кластеров конкретных показателей (с теми же характеристиками потребления клиентской базы).
Кластерный анализ применяется к маркетингу, таких, как супермаркет покупке распознавание типа для клиентов членов в целях более эффективного предоставления качественных услуг клиентам из супермаркетов в странах-членах базы данных, передачу необходимых данных о потреблении, после обработки многомерных цифровых данных, модель: клиент идентификационный номер (общий объем потребления, количество покупок, уровень дохода, ... ...). Какой общий объем потребления, количество покупок, уровни доходов многомерных переменных непосредственно связаны с типом данных клиента. По словам членов (N) количество и типы клиентов (K) информации, например, кластерный анализ, соответствующие результаты, полученные кластеры, 2-D моделирования результаты, показанные на рисунке 4.
Кластеризация результате крупномасштабных торговых супермаркетов клиентов всех членов различных размеров на три кластера год (класс), A, B, C, для каждого типа клиентов есть свои предпочтения потребителей и различные потребительские характеристики. Супермаркет можно сравнить и проанализировать характеристики различных типов клиентов, а также проведение целевых потребителей маркетинга.
Интеллектуального анализа данных является база данных сбыта основных компонентов аналитического CRM приложений также основные технологии, играет очень важную роль. Однако, сложность теории и технологии, интеллектуальный анализ данных и многое необходимо совершенствовать. Стоит отметить, что не база данных всех типов данных необходимо добычи, есть сильные текстовой информации (например, много анализ текста, Tupiandengdeng), а некоторые не ценность данных может Zhiyao рядом ручной сортировки, так же, также поможет маркетинговых усилий и принятия решений.
2,5 для разработки соответствующих маркетинговых решений
Ежедневные данные о продажах, процесс контакты с клиентами для получения информации, анализ данных обнаружили модели знаний предприятия для различных продуктов и услуг маркетинговых мероприятий и обеспечить хорошую характеристику Shishi, то предприятия производственного сектора, финансового сектора и других основных данных (например, инвентаризация и данные о затратах) были приняты во внимание, в отделе маркетинга разработать соответствующий результат может быть более научным и рациональных решений и маркетинговых стратегий, таких как 4P маркетинговой стратегии, стратегии продукта только один может быть оптимизирован следующим образом:
(1) в соответствии с какой-либо продукт конкретные данные об объемах продаж и средней прибыли потребительского понимания потребительских предпочтений. Таким образом, существующие линейки продуктов или продукта компании для оценки проекта, и соответствующие стратегии портфеля, используя правую продуктов (таких, как расширение портфеля продуктов или сжатия. Для расширения линейки продуктов), чтобы лучше удовлетворять потребности рынка;
(2) на исторических данных об объемах продаж продукции горно найти свою стадию жизненного цикла, в котором, в соответствии с товаров на импорт, рост, зрелость, спад характеристики различных этапах разработки продукта соответствующих стратегий;
(3) новые продукты, в соответствии с заказчиком оценки продукта или услуги или продукта удовлетворение улучшается и обновляется. Для этих новых продуктов из потребительской дифференциации конкретных групп потребителей. Можно их потребительских свойств новых видов продукции, переориентации или разработки продуктов для удовлетворения своих вкусов и так далее.