本文關鍵詞：基于NPTB模型的影視網(wǎng)站交叉銷售組合預測研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著我國市場經(jīng)濟的發(fā)展，商品市場逐漸由原來的“企業(yè)產(chǎn)品導向”快速轉(zhuǎn)變?yōu)橐灶櫩蜑橹行牡摹邦櫩蛯颉�。顧客成為企業(yè)盈利的最主要源泉，企業(yè)一旦沒有了顧客，也就沒有了收入和利潤。交叉銷售是以企業(yè)現(xiàn)有顧客為導向，旨在滿足現(xiàn)有顧客的潛在需求，是在分析已有顧客需求的基礎上，實現(xiàn)對現(xiàn)有顧客需求的滿足，以達到占有市場的目的，而我國企業(yè)對交叉銷售的認識較晚，相關研究滯后，從而在一定程度上不能滿足市場的需求。因此，本文提出把交叉銷售的理念應用到影視網(wǎng)站行業(yè)具有良好的理論意義和現(xiàn)實意義。 本文構(gòu)建了基于NPTB模型的影視網(wǎng)站交叉銷售組合預測模型，把組合預測模型融入到NPTB模型中（NPTB模型是在已知顧客購買產(chǎn)品的基礎上，選擇顧客最有可能接受的產(chǎn)品對顧客進行推薦），以達到在影視網(wǎng)站行業(yè)實施交叉銷售的目的，并利用某商業(yè)影視網(wǎng)站的真實數(shù)據(jù)，論證了本文提出的基于NPTB模型的影視網(wǎng)站交叉銷售組合預測模型的有效性。具體而言，主要研究內(nèi)容如下： （1）探究了交叉銷售與數(shù)據(jù)庫營銷、客戶關系管理的關系，指出交叉銷售在很大程度上是以數(shù)據(jù)庫營銷為基礎。闡述了實施交叉銷售的技術支持及交叉銷售的理論基礎，并在此基礎上總結(jié)了國內(nèi)外關于交叉銷售的機會識別模型。 （2）構(gòu)建國內(nèi)影視網(wǎng)站交叉銷售的NPTB模型并進行有效性驗證，，本文根據(jù)某影視網(wǎng)站的業(yè)務及數(shù)據(jù)特征，選取了實施交叉銷售的影視作品和影視觀眾，進行變量的重新定義，修訂了NPTB模型的相關變量，構(gòu)建組合預測模型作為NPTB模型的統(tǒng)計模型，建立影視網(wǎng)站交叉銷售的NPTB模型。在此基礎上對模型的有效性進行實證研究，并通過實證結(jié)果說明了組合預測模型具有更好的預測效果，能更好的反映出觀眾對影片的需求。 （3）在應用組合預測模型的基礎上，構(gòu)建K-Means網(wǎng)絡聚類模型，對所有影視觀眾進行聚類，把觀眾分別歸入不同的類別，在此基礎上結(jié)合組合預測模型的預測結(jié)果對觀眾進行具體的影片推廣。 （4）模型的現(xiàn)實意義，模型的應用必須依托相應的數(shù)據(jù)來實現(xiàn)，所以完善營銷數(shù)據(jù)庫是其實現(xiàn)對交叉銷售機會預測的前提。在此基礎上綜合運用模型的預測結(jié)果，有助于影視網(wǎng)站及時準確地定位觀眾，不但可以減少影視網(wǎng)站的推廣成本，而且隨著影視觀眾和影視網(wǎng)站的接觸點增多，起到保持影視觀眾，提升影視網(wǎng)站競爭力的作用。
【關鍵詞】：交叉銷售 NPTB模型 SPSS 組合預測 聚類
【學位授予單位】：江蘇科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：F274;F49
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-9
• 目錄9-12
• Contents12-14
• 附表清單14-16
• Bills of Tables16-17
• 插圖清單17-18
• Bills of Figures18-19
• 第1章 緒論19-31
• 1.1 課題來源及研究背景19-20
• 1.2 國內(nèi)外研究綜述20-26
• 1.2.1 國內(nèi)外交叉銷售研究綜述20-23
• 1.2.2 主要研究成果對比23-25
• 1.2.3 對現(xiàn)有研究的評述25-26
• 1.3 研究內(nèi)容、意義、思路及架構(gòu)26-29
• 1.3.1 研究內(nèi)容26
• 1.3.2 研究意義26-27
• 1.3.3 技術路線27-29
• 1.3.4 論文架構(gòu)29
• 1.4 本文主要創(chuàng)新點29-31
• 第2章 本文研究相關理論31-44
• 2.1 交叉銷售的概念31-32
• 2.1.1 交叉銷售的定義31-32
• 2.1.2 交叉銷售的內(nèi)涵及意義32
• 2.2 交叉銷售的理論基礎和技術支持32-35
• 2.3 交叉銷售的主要形式35-37
• 2.4 本文研究采用的交叉銷售機會識別模型37-41
• 2.4.1 NPTB 模型37-40
• 2.4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡模型40
• 2.4.3 K-Means 網(wǎng)絡聚類模型40-41
• 2.5 數(shù)據(jù)挖掘常用軟件41-43
• 2.5.1 數(shù)據(jù)挖掘常用軟件分類41
• 2.5.2 SPSS Clementine 特點41
• 2.5.3 SPSS Clementine 應用41-43
• 2.6 本章小結(jié)43-44
• 第3章 基于 NPTB 模型的影視網(wǎng)站交叉銷售模型構(gòu)建44-51
• 3.1 基于 NPTB 模型的影視網(wǎng)站交叉銷售模型構(gòu)建的影響因素44-46
• 3.1.1 交叉銷售在影視網(wǎng)站行業(yè)應用的制約因素44
• 3.1.2 影視觀眾歷史觀看數(shù)據(jù)44-45
• 3.1.3 數(shù)據(jù)質(zhì)量45-46
• 3.2 基于 NPTB 模型的影視網(wǎng)站交叉銷售研究方案設計46-49
• 3.2.1 交叉銷售產(chǎn)品的確定46
• 3.2.2 確定時間段46
• 3.2.3 統(tǒng)計模型的選取46-47
• 3.2.4 模型檢驗47
• 3.2.5 研究方案47-49
• 3.3 基于 NPTB 模型的影視網(wǎng)站交叉銷售模型構(gòu)建49-50
• 3.3.1 NPTB 模型的變量確定49-50
• 3.4 基于 NPTB 模型的影視網(wǎng)站交叉銷售模型的實現(xiàn)50
• 3.5 本章小結(jié)50-51
• 第4章 基于 NPTB 模型的影視網(wǎng)站交叉銷售實證研究51-80
• 4.1 數(shù)據(jù)來源及數(shù)據(jù)介紹51
• 4.2 數(shù)據(jù)預處理51-55
• 4.3 數(shù)據(jù)描述55-66
• 4.3.1 觀眾人口統(tǒng)計變量描述55-57
• 4.3.2 其他特征描述57-60
• 4.3.3 自變量檢驗60-66
• 4.4 神經(jīng)網(wǎng)絡模型的應用66-69
• 4.5 組合預測模型的應用69-72
• 4.5.1 組合預測模型的構(gòu)建69-70
• 4.5.2 組合預測模型的效果及評價70
• 4.5.3 組合預測模型的結(jié)果70-72
• 4.6 K-Means 網(wǎng)絡聚類模型的應用72-78
• 4.6.1 K-Means 網(wǎng)絡聚類模型的構(gòu)建73-75
• 4.6.2 K-Means 網(wǎng)絡聚類模型的效果75-78
• 4.7 本章小結(jié)78-80
• 第5章 組合預測模型融入到 NPTB 模型后在影視網(wǎng)站經(jīng)營管理中的應用80-84
• 5.1 構(gòu)建營銷數(shù)據(jù)庫80-81
• 5.1.1 影視網(wǎng)站在構(gòu)建營銷數(shù)據(jù)庫時需考慮的因素80
• 5.1.2 加強數(shù)據(jù)分析管理實現(xiàn)信息共享80-81
• 5.2 交叉銷售的分類81-82
• 5.2.1 交叉銷售產(chǎn)品分類82
• 5.2.2 交叉銷售觀眾分類82
• 5.3 組合預測模型在影視網(wǎng)站經(jīng)營管理中的應用及其有效性82-83
• 5.4 本章小結(jié)83-84
• 第6章 結(jié)論與展望84-87
• 6.1 研究結(jié)論84
• 6.2 研究貢獻84-85
• 6.3 局限性85
• 6.4 未來研究方向85-87
• 參考文獻87-91
• 附錄91-110
• 攻讀碩士學位期間所取得的相關科研成果110-111
• 致謝111-112
• 詳細摘要112-116

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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  本文關鍵詞：基于NPTB模型的影視網(wǎng)站交叉銷售組合預測研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：444119