本文關(guān)鍵詞：基于MMO方法對A醫(yī)藥公司數(shù)字營銷策略的統(tǒng)計建模和分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：客戶關(guān)系管理(Customer Relationship Management,簡稱CRM)是隨著市場經(jīng)濟(jì)的深化、營銷思想不斷發(fā)展所產(chǎn)生的管理理念.隨著全球經(jīng)濟(jì)一體化的發(fā)展,商品與服務(wù)日趨同質(zhì)化,企業(yè)之間的競爭不斷加劇,越來越多的企業(yè)意識到客戶關(guān)系管理在企業(yè)經(jīng)營活動中的重要性.隨著計算機(jī)與信息技術(shù)的迅猛發(fā)展及其廣泛應(yīng)用,數(shù)據(jù)庫營銷作為一種基于數(shù)據(jù)挖掘、客戶細(xì)分的新型營銷方式,為企業(yè)實(shí)現(xiàn)客戶關(guān)系管理提供了有力的支持,并且數(shù)據(jù)庫營銷成為當(dāng)今許多企業(yè)采用的新型管理工具,對提高企業(yè)核心競爭力具有關(guān)鍵作用.如何評判數(shù)據(jù)庫營銷活動的成效是企業(yè)媒體混合營銷活動的關(guān)鍵.企業(yè)的決策者對媒體混合活動感興趣的方面包括：(1)企業(yè)進(jìn)行的各類營銷活動對于企業(yè)的銷售額增加是否具有顯著性的影響；(2)企業(yè)進(jìn)行的各類營銷活動對于企業(yè)銷售額分別產(chǎn)生的貢獻(xiàn)大小(ROI)；(3)在企業(yè)進(jìn)行各類營銷活動的過程中,各類營銷活動對于不同的客戶群體產(chǎn)生的效應(yīng)是否具有顯著性差異.基于這些結(jié)果,企業(yè)的決策者可以調(diào)整媒體混合的營銷策略,減少營銷組合的成本,發(fā)掘目標(biāo)客戶群,從而擴(kuò)大市場和提高企業(yè)收益.MMO方法,即媒體混合優(yōu)化方法 (Media Mixed Optimization),王要就是衡量各類營銷活動對銷售額產(chǎn)生的ROI值,從而對企業(yè)的營銷策略提出可行的方案,調(diào)整營銷預(yù)算成本的分配,使得企業(yè)收益更大化.本文針對A制藥公司2014年-2015年銷售額數(shù)據(jù)及2015年進(jìn)行的媒體混合活動的數(shù)據(jù),分別在醫(yī)院個體水平和醫(yī)生個體水平進(jìn)行建模分析.由縱向數(shù)據(jù)研究的混合線性理論基礎(chǔ),對醫(yī)院個體的銷售額及各類營銷活動方式的數(shù)據(jù)建立縱向數(shù)據(jù)多水平模型,依據(jù)模型估計的結(jié)果,預(yù)測出每一類營銷方式所產(chǎn)生的銷售額的估計值,結(jié)合各類方式的營銷成本,計算出各類方式的ROI.對于醫(yī)生個體的開藥量水平數(shù)據(jù)的分析,依據(jù)重復(fù)測量的縱向數(shù)據(jù)理論,建立單因素虛擬變量協(xié)方差模型,分析各類營銷活動對醫(yī)生開藥量的影響效應(yīng).本文建模分析的結(jié)論：(1)與一般線性模型OLS估計相比,多水平模型對數(shù)據(jù)擬合的效果更優(yōu)；(2)引入并計算組內(nèi)相關(guān)系數(shù)ICC,發(fā)現(xiàn)銷售額數(shù)據(jù)的85.06%差異是來自醫(yī)院個體間的差異；(3)依據(jù)ROI值的高低,E Detail方式的投資回報最高；(4)A制藥公司2015年進(jìn)行的6類營銷活動方式對醫(yī)生個體的開藥量存在顯著性的影響,并且與醫(yī)生2014年開藥量相比,將對每位醫(yī)生開藥量產(chǎn)生6.6%的提升比例.本文對于縱向數(shù)據(jù)理論的闡述,以及對于多渠道媒體混合營銷活動方式對銷售額貢獻(xiàn)歸因問題的建模分析,對于其他行業(yè)、其他公司的營銷活動方式的評判具有一定的參考價值.
【關(guān)鍵詞】：數(shù)據(jù)庫營銷 媒體混合 縱向數(shù)據(jù) 混合線性模型 多水平模型 協(xié)方差模型
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F274;F426.72
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 概述10-11
• 1.2 研究背景及意義11-14
• 1.2.1 數(shù)據(jù)庫營銷11-12
• 1.2.2 縱向數(shù)據(jù)12
• 1.2.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀綜述12-14
• 1.3 本文的主要工作14-16
• 第二章 線性模型基礎(chǔ)知識16-26
• 2.1 一般線性模型16-17
• 2.2 模型參數(shù)的估計及其性質(zhì)17-18
• 2.3 回歸方程的擬合優(yōu)度18-20
• 2.4 著性檢驗(yàn)20-22
• 2.5 置信區(qū)域和預(yù)測問題22-23
• 2.6 殘差分析23-25
• 2.7 本章小結(jié)25-26
• 第三章 縱向數(shù)據(jù)模型26-32
• 3.1 混合線性模型26-27
• 3.1.1 縱向數(shù)據(jù)26
• 3.1.2 混合效應(yīng)模型26-27
• 3.2 混合線性模型的參數(shù)估計27-31
• 3.2.1 參數(shù)的極大似然估計28-30
• 3.2.2 參數(shù)的限制極大似然估計30-31
• 3.3 本章小結(jié)31-32
• 第四章 多水平模型32-40
• 4.1 縱向數(shù)據(jù)的層次結(jié)構(gòu)32-33
• 4.2 多水平模型33-37
• 4.2.1 多水平模型定義33-34
• 4.2.2 多水平模型的參數(shù)估計34-35
• 4.2.3 多水平模型的置信區(qū)間35-36
• 4.2.4 多水平模型的假設(shè)檢驗(yàn)36-37
• 4.3 縱向數(shù)據(jù)的兩水平模型37-39
• 4.4 本章小結(jié)39-40
• 第五章 協(xié)方差模型40-48
• 5.1 協(xié)方差模型40-45
• 5.1.1 單因素方差分析模型41-44
• 5.1.2 單因素協(xié)方差分析模型44-45
• 5.2 協(xié)方差模型的參數(shù)估計45-46
• 5.3 協(xié)方差模型的假設(shè)檢驗(yàn)46-47
• 5.4 本章小結(jié)47-48
• 第六章 實(shí)證分析48-81
• 6.1 數(shù)據(jù)背景48
• 6.2 研究目的48
• 6.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理48-62
• 6.3.1 多水平模型的數(shù)據(jù)處理48-58
• 6.3.2 協(xié)方差模型的數(shù)據(jù)處理58-62
• 6.4 建模與分析62-79
• 6.4.1 基于醫(yī)院水平的多水平模型與分析62-71
• 6.4.2 基于醫(yī)生水平的協(xié)方差模型與分析71-79
• 6.5 本章小結(jié)79-81
• 第七章 總結(jié)與展望81-83
• 致謝83-84
• 參考文獻(xiàn)84-87

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本文編號：273263