本文關鍵詞：大數據環(huán)境下集團企業(yè)的精細化營銷體系設計方法與實現，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著“大數據”時代的到來,智能化、精細化、個性化為特征的“工業(yè)4.0”已經成為可能。而工業(yè)制造企業(yè)依然是以“產品為中心”,缺少對客戶群體的細化劃分,營銷策略也是“狂轟亂炸”式的廣告和“街頭傳單”式的促銷。此外,國內大型集團企業(yè)面對的營銷數據量已經突破TB級,并且數據類型、格式繁雜,難以采集利用。本文通過結合當前流行的網絡社交工具與數據挖掘技術,完成對產品最終消費者相關信息的采集;然后依據精細化營銷理念為制造行業(yè)領域的集團企業(yè)設計實現精細化營銷系統(tǒng),實現對客戶變化狀況的及時把握預測和品牌市場分析。本研究以云南中煙為例,主要工作歸納如下:第一,依據全國性的某大品牌,完成了從產品包裝的微信二維碼設計、企業(yè)微信數據采集子系統(tǒng)的構建,到企業(yè)品牌微信采集子系統(tǒng)與營銷系統(tǒng)的集成。通過消費者掃描產品二維碼這一行為,完成對消費者信息的采集。通過對企業(yè)間數據交換,工商協(xié)同系統(tǒng)等的數據獲取,實現對全行業(yè)、自有品牌與競爭品牌的“大數據”采集。第二,精細化營銷客戶價值維度設計與數據挖掘。根據精細化營銷指標,通過數據挖掘技術,對客戶分別進行分類和聚類。為了適應客戶數據量大,時效性強的特點,本文提出了一種改進型K-means算法對客戶數據進行聚類分析;對K-means算法進行改進主要分為兩點,首先是對數據的初始聚類中心按照誤差平方和準則進行優(yōu)化選擇,再將優(yōu)化后的初始聚類中心代入運算,提高算法的收斂速度與質量,防止因隨機選擇初始點不當造成的聚類失敗。其次是,通過適當提高聚類數目,再以就近原則合并聚類直到聚類數目符合設計要求為止。第三,構建客戶營銷等級模型,將馬爾柯夫預測法首次創(chuàng)新應用于企業(yè)客戶變化情況的預測分析,解決了現有客戶細分模型缺乏對客戶市場變化動態(tài)感知的問題。企業(yè)營銷部門根據預測分析結果及時調整、修正營銷策略,確保企業(yè)客戶的變化趨勢向著銷售利潤增高的方向變化,最終幫助企業(yè)贏得客戶,占有市場,實現企業(yè)產品的利潤收入最大化。最后,通過對消費者信息的采集與行業(yè)大數據的處理,應用到企業(yè)的營銷平臺,實現了從消費者信息直接采集到營銷策略制定全過程閉環(huán)管理的功能、大數據的高效采集與存儲功能、客戶營銷等級的預測功能、大品牌銷售分析功能等。經過半年多的運行,精細化營銷系統(tǒng)對數據處理準確及時,滿足了企業(yè)對現代化營銷業(yè)務的需求,為企業(yè)帶來了良好效益,取得了企業(yè)的認可與好評。
【關鍵詞】：大數據 精細化營銷 數據挖掘 制造業(yè)企業(yè) 客戶細分等級模型
【學位授予單位】：浙江理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.13;F274
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-15
• 1.1 研究背景與意義9-13
• 1.2 主要研究內容13
• 1.3 論文框架13-15
• 第2章 集團企業(yè)精細化營銷體系設計15-24
• 2.1 引言15
• 2.2 精細化營銷體系的設計目標及需求15-17
• 2.3 精細化營銷系統(tǒng)架構設計17-19
• 2.4 主要模塊功能設計19-23
• 2.5 本章小結23-24
• 第3章 大數據采集及相關設計24-36
• 3.1 引言24
• 3.2 產品二維碼設計及實現24-30
• 3.3 基于二維碼的微信消費者數據采集30-32
• 3.4 全行業(yè)大數據采集32-35
• 3.5 本章小結35-36
• 第4章 精細化營銷客戶數據挖掘36-56
• 4.1 引言36-37
• 4.2 精細化營銷客戶價值維度設計37-41
• 4.3 構建集團企業(yè)產品客戶分類決策樹41-46
• 4.4 構建基于改進型k-means算法的客戶聚類方法46-52
• 4.5 精細化營銷與數據關系52-54
• 4.6 本章小結54-56
• 第5章 精細化營銷預測分析與體系實現56-73
• 5.1 引言56
• 5.2 客戶營銷等級變化狀況預測56-63
• 5.3 企業(yè)大數據營銷分析63-68
• 5.4 精細化營銷體系與軟件平臺的實現68-71
• 5.5 本章小結71-73
• 第6章 總結與展望73-75
• 6.1 研究總結73-74
• 6.2 展望未來74-75
• 參考文獻75-78
• 致謝78-79
• 攻讀學位期間的研究成果79

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