Một thiết kế mới của hệ thống cơ sở dữ liệu tiếp thị
Cơ sở dữ liệu tiếp thị và lý thuyết tiếp thị như là một sự kết hợp của công nghệ thông tin, đòi hỏi một cơ sở hợp lý cho các cấu trúc hệ thống như thực hiện. Hệ thống cơ sở dữ liệu tiếp thị cho các vấn đề, khác nhau trong nước và quốc tế chuyên gia ý kiến. Một số học giả tin rằng: từ cơ sở dữ liệu tiếp thị và quản lý quan hệ khách hàng (CRM) để phân tích mối quan hệ giữa các quan điểm, tiếp thị cơ sở dữ liệu, mặc dù cơ sở cho CRM. Nhưng nó thiếu tự động hóa bán hàng CRM, dịch vụ khách hàng và kinh doanh thông minh (khai thác dữ liệu, vv) nội dung. cơ sở dữ liệu của các dữ liệu lịch sử thường mất liên lạc với công ty, do đó, chỉ như là một phân tích sơ bộ các loại chương trình khuyến mãi.
Do tầm quan trọng tiếp thị hiện tại trong doanh nghiệp, tôi tin rằng hệ thống này là một tiếp thị toàn nên là hệ tư tưởng hướng dẫn, bao gồm doanh số bán hàng CRM, dịch vụ khách hàng và nội dung thông tin tình báo kinh doanh của một hệ thống hoàn chỉnh. Dựa trên hai lý do chính sau đây: Thứ nhất, cơ sở dữ liệu tiếp thị là các dữ liệu CRM kho bãi, điều kiện tiên quyết khai thác dữ liệu. Tích hợp hai phần có thể nâng cao chức năng tiếp thị của hệ thống. Thống nhất quản lý của công tác tiếp thị, mà về mặt kỹ thuật cũng là khả năng để đạt được; 2, bán hàng, dịch vụ khách hàng, mặc dù một số khác biệt với tiếp thị, nhưng có thể nói cho tiếp thị như là một lõi để đóng vai trò tương ứng. Điều này thể hiện ở: doanh số bán hàng dữ liệu để cung cấp cho bộ phận tiếp thị, tiếp thị bộ phận hướng dẫn về cách nhập bằng cách làm một bước trong một bán thành công, giá trị khách hàng; dịch vụ khách hàng để tài liệu tiếp thị là một tài liệu tham khảo quan trọng, dựa trên những đặc điểm tiêu thụ của khách hàng của các chi tiết cụ thể của tương ứng dịch vụ, đạt được sự hài lòng của khách hàng.
Trong ngắn hạn, việc nghiên cứu hệ thống cơ sở dữ liệu tiếp thị nên được thúc đẩy bởi thị. Bán hàng, dịch vụ khách hàng và kinh doanh thông minh cho khả năng tiếp cận của hệ thống tiếp thị doanh nghiệp cấp, trong một cảm giác, đó là một ý tưởng tiếp thị đầy đủ ở cốt lõi của CRM. Cơ sở dữ liệu của hệ thống tiếp thị mới này thể hiện trong hình 1. Của hệ thống tiếp thị cơ sở dữ liệu là một hệ thống như: bán hàng, bộ phận dịch vụ khách hàng thông qua các trung tâm liên hệ khách hàng và các kênh bán hàng để thu thập dữ liệu khách hàng, và thông qua các collation của cơ sở dữ liệu cho khách hàng khu vực tiếp thị. Marketing sở để quan sát dữ liệu khách hàng, thống kê và phân tích, khi cần thiết, một phần của dữ liệu bằng cách sắp xếp việc chuyển đổi vào kho dữ liệu chuyên sâu phân tích và xử lý như khai thác dữ liệu, kiến thức mô hình sẽ đến với giá trị thông qua các đại diện hình ảnh cho bộ phận tiếp thị . Tiếp thị và bộ phận sản xuất của những phát hiện này, lĩnh vực tài chính, thông tin hội nhập, phát triển giai đoạn tiếp theo của chiến lược tiếp thị và gửi đến từng ngành như tham chiếu cho hoạt động của mình.
2 Thực hiện tiếp thị của hệ thống cơ sở dữ liệu mới
2,1 Các nguồn dữ liệu khách hàng: liên hệ với khách hàng và liên hệ
Nhân viên tiếp thị của công ty ngay lập tức nếu không có đủ dữ liệu khách hàng và thị trường thông tin. Sẽ khó để thực hiện. Do đó, liên lạc và liên lạc với khách hàng đã trở thành đặc biệt quan trọng. Cơ sở dữ liệu tiếp thị, liên hệ với khách hàng và liên lạc có hai phần: Thứ nhất, doanh thu của sản phẩm và dịch vụ thông qua các kênh phân phối và địa chỉ liên lạc của khách hàng một cách kịp thời theo ghi doanh số bán hàng của khách hàng: Trước tiên, các khách hàng thông qua các bộ phận dịch vụ khách hàng để giao tiếp với trung tâm liên hệ khách hàng , và trao đổi. Thông qua nhiều phương tiện truyền thông, đa kênh tích hợp và phương pháp tìm kiếm thông minh để giúp khách hàng tìm được chỗ ngồi tốt nhất (điểm phục vụ khách hàng) và cung cấp dịch vụ chất lượng. Khách hàng liên hệ Trung tâm mà là một tập hợp các điện thoại, email, fax, mạng, truyền thông và một loạt các kênh kỹ thuật số và kỹ thuật số không phải của nền tảng tương tác khách hàng. Vào ngày này khách hàng nền tảng có thể chọn cách yêu thích của họ bất cứ nơi nào với giao lưu kinh doanh, và các công ty phải hiểu các quan điểm và nhu cầu của khách hàng, với tốc độ nhanh nhất để giúp khách hàng giải quyết các vấn đề thực tế, đồng thời, trung tâm cũng cố gắng để thu thập có liên quan thông tin. Đạt được thông tin khách hàng. Zero-mất "cho tương lai tạo cơ sở cho tiếp thị và bán hàng. Lợi thế là: Đối với doanh nghiệp, tiếp cận hiệu quả và dễ dàng truy cập đến tất cả các bản ghi và quản lý thông tin, cải thiện sự hài lòng của khách hàng; Đối với khách hàng, tiện lợi và sự lựa chọn cá nhân, thời gian thực tương tác mạnh mẽ, có sự gần gũi, có ấn tượng tốt về doanh nghiệp. hội nhập của nhiều kênh khác nhau của trung tâm liên lạc khách hàng định tuyến dịch vụ thành phần và máy chủ tương ứng với máy chủ của khách hàng thông tin liên lạc dựa trên và cơ sở dữ liệu thông qua việc thực hiện thích hợp logic kinh doanh, tìm được chỗ ngồi tốt nhất thay mặt, và để cập nhật thông tin khách hàng và hồ sơ. toàn bộ quá trình xử lý máy tính, khách hàng gọi là hiệu quả rất cao. Một khách hàng tiêu biểu liên hệ với trung tâm thể hiện trong hình 2.
Khách hàng liên hệ Trung tâm liên hệ khách hàng và thu thập thông tin-là một cách tốt. Nhưng có thể nó với các phương pháp truyền thống (như thăm, tiếp xúc không chính thức, vv) kết hợp với nhau và hợp tác, kinh doanh sẽ có lợi hơn là có lợi.
2,2 Việc xử lý dữ liệu khách hàng
Theo nhiều nguồn khác nhau của dữ liệu khách hàng thu thập được có nhiều vấn đề: sự lặp lại, không đầy đủ, không phải tiêu chuẩn hóa, mâu thuẫn, vv, họ phân tích tất cả theo dõi, khai quật của các tác động rất lớn. Và do đó sự thô ráp của những dữ liệu lớn cần thiết trước của bộ này. Bộ này bao gồm hai phần: Thứ nhất, các dữ liệu đầu cuối khách hàng (bán hàng và dữ liệu khách hàng) để kiểm tra và ghi được lựa chọn cơ sở dữ liệu tiếp thị thống nhất, và để củng cố và cập nhật dữ liệu thường xuyên, có thể được gọi là tiền xử lý dữ liệu phần: 2 là một cơ sở dữ liệu tiếp thị cho khai thác dữ liệu tiếp tục là một phần của dữ liệu, thông qua việc cụ thể sạch-up, hội nhập, chuyển đổi, giảm. Thành một hình thức chấp nhận được dữ liệu kho bãi, khai thác dữ liệu cho đủ thời gian tiếp theo để chuẩn bị, có thể được mô tả như là một phần của dữ liệu tái chế. Khi xử lý dữ liệu phức tạp của công nghệ, và không phải là để phân tích cụ thể.
2,3 tiêu thụ các dữ liệu chính: Khai phá dữ liệu
dữ liệu khách hàng theo các yêu cầu để làm sạch và hoàn thiện, cũng cần tiếp tục khai quật và phân tích, tìm hiểu và khám phá các giá trị thị trường của thông tin chi tiết. Khai thác dữ liệu, từ góc độ cơ sở dữ liệu, nó được tìm thấy ẩn trong bộ dữ liệu lớn và mô hình thú vị dữ liệu của họ bắt nguồn dữ liệu vào thông tin hữu ích và kiến thức của quá trình, thông tin và kiến thức có thể được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng khác nhau, như quản lý kinh doanh, phân tích thị trường và vv. Đối với tiếp thị của công ty. Nó có thể giúp dữ liệu khách hàng lớn của công ty từ các hồ sơ được tìm thấy trong tâm lý người tiêu dùng và hành vi liên quan đến đặc điểm của mô hình thương mại của khách hàng dữ liệu giá trị, để hỗ trợ các công ty thông qua phát triển của họ quyết định tiếp thị chính xác hơn và hiệu quả.
Các bước cơ bản của khai thác dữ liệu bao gồm:
(1) dữ liệu làm sạch và hội nhập: loại bỏ tiếng ồn hoặc dữ liệu không phù hợp, các nguồn dữ liệu khác nhau cùng với nhau, và kết quả gửi vào kho dữ liệu. Một trong những kho dữ liệu là một chủ đề theo định hướng, tích hợp, thời gian khác nhau và thu không dễ bay hơi của tổ chức dữ liệu bằng cách sử dụng thiết kế mô hình dữ liệu đa chiều.
(2) lựa chọn và chuyển đổi dữ liệu: từ các kho dữ liệu để lấy dữ liệu liên quan và nhiệm vụ phân tích, và để khám phá sự thống nhất thành một hình thức thích hợp (chẳng hạn như thông qua bản tóm tắt hoặc tập hợp các hoạt động).
(3) Khai thác dữ liệu: Sử dụng phương pháp thông minh để trích xuất dữ liệu từ các mô hình dữ liệu khổng lồ.
(4) mô hình đánh giá và đại diện các kiến thức: Theo một số biện pháp theo sở thích, xác định giá trị thực của mô hình và kết quả thu được thông qua hình dung và công nghệ biểu diễn tri thức có sẵn cho người sử dụng (như nhà quản lý kinh doanh và người ra quyết định khác).
Ra tầm quan trọng của khai thác dữ liệu đặc biệt, khách hàng trong việc sử dụng kinh doanh của một loạt các tiếp thị, chủ yếu là đặc trưng và phân biệt với hiệp hội phân tích, phân loại và dự đoán, và phân tích cluster và vv. Để tạo điều kiện cho sự hiểu biết, chỉ có một của một loại mô hình mô tả thuật toán.
2,4 Clustering Khai thác dữ liệu Trường hợp nghiên cứu: K-có nghĩa là lý thuyết thuật toán và ứng dụng
K-có nghĩa là thuật toán xử lý như sau:
(1) đầu vào đối tượng chứa N (khách hàng) cơ sở dữ liệu và số lượng các cụm K (số lượng khách hàng đến các điểm) trong các đối tượng N trong K được chọn ngẫu nhiên là tỷ lệ trung bình của tất cả các cụm, trung tâm;
(2), còn lại (N-K) các đối tượng đến từng cụm theo khoảng cách của trung tâm giao cho các cụm từ mỗi nơi gần nhất;
(3) để tính lại giá trị trung bình của mỗi cụm;
(4) lặp lại hai bước. Cho đến khi tỷ lệ trung bình của mỗi cụm không thay đổi. Mỗi lớp học ổn định. Các kết quả sẽ đến theo phân loại của từng nhóm mục tiêu cụ thể của cụm (với đặc điểm tiêu thụ cùng của cơ sở khách hàng).
Cluster phân tích áp dụng cho tiếp thị, chẳng hạn như loại siêu thị mua sắm công nhận cho các thành viên của khách hàng để cung cấp dịch vụ chất lượng tốt hơn cho các thành viên từ cơ sở dữ liệu khách hàng của siêu thị sau khi dữ liệu tiêu thụ cần thiết, sau khi xử lý dữ liệu đa chiều số mô hình: mã số khách hàng (tổng số tiêu thụ, số lượng mua hàng, mức thu nhập, ... ...). Trong đó tổng số tiêu thụ, số lượng mua hàng, mức thu nhập là các biến đa chiều liên quan trực tiếp với các loại dữ liệu khách hàng. Theo thành viên (N) số lượng và loại khách hàng (K) của thông tin như phân tích cụm, kết quả tương ứng thu được các cụm, các kết quả mô phỏng 2-D thể hiện trong hình 4.
Clustering kết quả là tất cả các thành viên của một khách hàng mua sắm siêu thị lớn được chia thành ba cụm Kích thước khác nhau đáng kể (class), A, B, C, từng loại khách hàng có sở thích tiêu dùng của riêng mình và đặc điểm tiêu dùng khác nhau. Siêu thị có thể được so sánh và phân tích các đặc tính tiêu thụ các loại khác nhau của khách hàng và thực hiện các mục tiêu chiến dịch tiếp thị.
Khai thác dữ liệu là hệ thống cơ sở dữ liệu tiếp thị của các thành phần cốt lõi của ứng dụng phân tích CRM cũng là công nghệ cốt lõi, đóng một vai trò rất quan trọng. Tuy nhiên, sự phức tạp của lý thuyết và công nghệ, khai thác dữ liệu và cần nhiều để được hoàn thiện. Nó đáng chú ý là không phải tất cả các loại cơ sở dữ liệu của dữ liệu cần khai thác, một số cao văn bản thông tin (như một số lượng lớn các phân tích văn bản, hình ảnh, vv) và một số dữ liệu không số có thể được miễn là số lượng các hướng dẫn sử dụng hoàn thành bởi cùng một token cũng sẽ giúp các nỗ lực tiếp thị và ra quyết định.
2,5 để phát triển các quyết định tiếp thị thích hợp
Dữ liệu bán hàng hàng ngày, khách hàng liên hệ với quá trình để có được những thông tin, khai thác dữ liệu mô hình kiến thức các mặt hàng trong các doanh nghiệp các sản phẩm khác nhau và dịch vụ cho hoạt động tiếp thị cung cấp một tài liệu tham khảo tốt cho các sự kiện, và sau đó sản xuất các sở, ngành tài chính của các dữ liệu cơ bản (như hàng tồn kho, chi phí và dữ liệu khác) được đưa vào tài khoản, các bộ phận tiếp thị để phát triển một kết quả tương ứng có thể được khoa học hơn, hợp lý quyết định tiếp thị và chiến lược, chẳng hạn như chiến lược tiếp thị 4P, sản phẩm chiến lược chỉ có một có thể được tối ưu hóa như sau:
(1) theo một số sản phẩm bán hàng cụ thể dữ liệu và lợi nhuận trung bình của người tiêu dùng hiểu biết sở thích của khách hàng. Do đó, dòng sản phẩm hiện có hoặc sản phẩm của công ty để đánh giá dự án và danh mục đầu tư chiến lược tương ứng bằng cách sử dụng đúng sản phẩm (chẳng hạn như mở rộng danh mục sản phẩm hoặc co Đối với phần mở rộng dòng sản phẩm) để đáp ứng tốt hơn nhu cầu thị trường.;
(2) thông qua việc bán sản phẩm khai thác dữ liệu lịch sử để tìm giai đoạn chu kỳ sống của họ, trong đó, theo các sản phẩm nhập khẩu, tăng trưởng, trưởng thành, suy giảm đặc trưng của giai đoạn khác nhau của chiến lược phát triển sản phẩm cho phù hợp;
(3) sản phẩm mới, phù hợp với đánh giá của khách hàng một sản phẩm hay dịch vụ hoặc sản phẩm hài lòng được cải thiện và cập nhật. Đối với những sản phẩm mới vì sự khác biệt của người tiêu dùng của các nhóm người tiêu dùng cụ thể. Có thể cho đặc điểm tiêu thụ của họ về sản phẩm mới, tái định vị hoặc phát triển sản phẩm đáp ứng thị hiếu của họ và như vậy.