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網(wǎng)絡(luò)營銷中的數(shù)據(jù)集群設(shè)計與實(shí)現(xiàn)

2021-4-10 | 網(wǎng)絡(luò)營銷論文

1數(shù)據(jù)集群

數(shù)據(jù)庫集群即利用至少2臺或者多臺數(shù)據(jù)庫服務(wù)器,構(gòu)成一個虛擬單一數(shù)據(jù)庫邏輯映像,向客戶端提供透明的數(shù)據(jù)服務(wù)。

2研究方法

根據(jù)前述的相關(guān)理論,研究提出一個信息售后服務(wù)的集群設(shè)計過程,首先經(jīng)過分析得到加權(quán)化核心價值類型。進(jìn)而區(qū)分客戶類型,然后應(yīng)用集群工具分析客戶數(shù)據(jù),最后按照結(jié)果提出核心客戶營銷策略與建議。以太原最大的網(wǎng)上營銷服務(wù)商為研究對象,利用RFM模型對網(wǎng)上營銷售后服務(wù)客戶進(jìn)行集群分析設(shè)計。

3系統(tǒng)設(shè)計

利用營銷數(shù)據(jù)進(jìn)行客戶等級評估,并將分析所求的結(jié)果輸入到分析軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)運(yùn)算,得到各顧客的權(quán)重值,再將數(shù)據(jù)庫內(nèi)的客戶服務(wù)數(shù)據(jù)帶入RFM模型進(jìn)行客戶價值分?jǐn)?shù)加權(quán)運(yùn)算,最終找到核心客戶。將核心客戶信息化數(shù)據(jù)經(jīng)過集群算法處理,對集群后結(jié)果進(jìn)行解釋并提出營銷建議,為網(wǎng)上營銷者提供營銷服務(wù)參考。

3.1信息采集

研究共取得原始客戶數(shù)據(jù)5280份,由于這些數(shù)據(jù)都出自同一信息記錄軟件,因此數(shù)據(jù)的格式、有效性、準(zhǔn)確性都非常符合分析標(biāo)準(zhǔn)。分析采用平均數(shù)計算方式匯總綜合分?jǐn)?shù),數(shù)據(jù)分析的主要方面有以下幾項(xiàng):(1)信息服務(wù)的“維護(hù)時間”情況;(2)信息服務(wù)的“維護(hù)頻率”情況;(3)信息服務(wù)的“維護(hù)費(fèi)用”情況。

3.2核心顧客分析

以太原最大的網(wǎng)上營銷服務(wù)商年度維護(hù)紀(jì)錄數(shù)據(jù)(共有153590條)為研究基礎(chǔ)。利用RFM分析消費(fèi)數(shù)據(jù)找出核心客戶,研究所采用衡量變量分析,其中,R(Recency)為最近維護(hù)時間,F(xiàn)(Frequency)為維護(hù)頻率,M(Monetary)為維護(hù)金額。經(jīng)過分析,發(fā)現(xiàn)客戶的消費(fèi)平均數(shù)為3001.54元,當(dāng)然,由于客戶分為企業(yè)客戶與個人客戶,因此消費(fèi)數(shù)據(jù)不能簡單地作為核心客戶的唯一標(biāo)準(zhǔn),經(jīng)過加權(quán)處理之后,把標(biāo)準(zhǔn)定位在一個核心客戶數(shù)值之上,計算后的結(jié)果低于平均數(shù)值的客戶為3421家,高于平均數(shù)值的客戶為1809家,得知核心客戶的比例為34.26%。有了核心客戶作為基礎(chǔ),系統(tǒng)就可延伸下一步的集群設(shè)計。

3.3核心客戶集群分析

對1809家核心客戶的信息進(jìn)行調(diào)查,包含公司客戶管理、服務(wù)管理及配件管理3大選項(xiàng)。將相應(yīng)屬性數(shù)據(jù)導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫。首先將所收集的數(shù)據(jù)屬性及數(shù)據(jù)信息進(jìn)行量化,利用聚類算法,經(jīng)過多次的測試及屬性調(diào)整,最后獲得2種較為全面的集群模型系數(shù)。核心客戶數(shù)為34.26%,可以很容易的區(qū)分出研究預(yù)期的核心客戶群是系統(tǒng)的期望信息。企業(yè)售后信息建設(shè)越完善,售后服務(wù)越重視、售后主動性越明顯,則對整個經(jīng)營活動的促進(jìn)作用越大。

4結(jié)論

網(wǎng)上營銷打破了傳統(tǒng)的經(jīng)營方式,既有巨大的機(jī)遇,同時也要面臨巨大的挑戰(zhàn)。該研究只針對網(wǎng)上營銷的售后服務(wù)環(huán)境進(jìn)行集群分析,利用現(xiàn)有的銷售和售后數(shù)據(jù)找出有效的營銷服務(wù)參考信息,這不僅能提高企業(yè)營銷的精準(zhǔn)度,也能在售后中提高客戶的滿意度,最終增加客戶粘性,為企業(yè)的生存保駕護(hù)航。研究中應(yīng)用了“RFM模型”分析與集群分析,分類出核心客戶,并抽取具有參考價值的信息作為企業(yè)決策的參考依據(jù)。

作者:張媛 單位:太原大學(xué)外語師范學(xué)院

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