發(fā)布時(shí)間：2023-11-11 08:08

　　隨著移動(dòng)通信市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越激烈,服務(wù)商如何在新的服務(wù)平臺(tái)以及服務(wù)轉(zhuǎn)型情況下,把握、占領(lǐng)和獲取更大市場(chǎng)份額,提供更為優(yōu)質(zhì)、個(gè)性化的服務(wù),這是每個(gè)服務(wù)商所面臨的、也是最為迫切的問題。 中國(guó)移動(dòng)公司擁有龐大的用戶群,市場(chǎng)價(jià)值非常巨大,如何進(jìn)行科學(xué)有效的市場(chǎng)細(xì)分和制定具有針對(duì)性的營(yíng)銷策略對(duì)中國(guó)移動(dòng)開拓市場(chǎng)、維持現(xiàn)有地位越來(lái)越顯得至關(guān)重要。 本文重點(diǎn)研究了基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的客戶細(xì)分模型構(gòu)建,以及在細(xì)分模型基礎(chǔ)上的客戶營(yíng)銷策略制定。在整個(gè)研究過程中,首先系統(tǒng)地對(duì)客戶細(xì)分和精確營(yíng)銷的相關(guān)文獻(xiàn)、理論進(jìn)行詳細(xì)地闡述和探索。其次,根據(jù)湖南移動(dòng)衡陽(yáng)分公司目前的營(yíng)銷狀況,應(yīng)用市場(chǎng)營(yíng)銷學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),對(duì)其付費(fèi)客戶進(jìn)行客戶細(xì)分,根據(jù)其現(xiàn)有的付費(fèi)客戶消費(fèi)行為特征,通過聚類分析,得出11個(gè)行為特征分組。最后,基于精確營(yíng)銷理論的指導(dǎo),結(jié)合細(xì)分方案結(jié)果,根據(jù)行為分組客戶的特點(diǎn),在產(chǎn)品推廣和差異化服務(wù)中制定針對(duì)不同細(xì)分組群的營(yíng)銷策略,以指導(dǎo)移動(dòng)服務(wù)公司的營(yíng)銷決策。

【文章頁(yè)數(shù)】：64 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究的必要性
    1.3 研究的目標(biāo)和研究思路
        1.3.1 研究目標(biāo)
        1.3.2 研究?jī)?nèi)容框架
第二章 研究的理論基礎(chǔ)
    2.1 精確營(yíng)銷理論
        2.1.1 精確營(yíng)銷的定義及內(nèi)涵
        2.1.2 精確營(yíng)銷的個(gè)性化體系
    2.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
        2.2.1 數(shù)據(jù)挖掘的定義
        2.2.2 數(shù)據(jù)挖掘的功能
        2.2.3 數(shù)據(jù)挖掘的流程
    2.3 客戶細(xì)分理論
        2.3.1 客戶細(xì)分概念和目的
        2.3.2 常用的細(xì)分方式
        2.3.3 國(guó)內(nèi)電信業(yè)常見細(xì)分方式
            一、以客戶屬性為標(biāo)準(zhǔn)的細(xì)分
            二、以貢獻(xiàn)為標(biāo)準(zhǔn)的細(xì)分
            三、基于消費(fèi)行為的細(xì)分
            四、基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶細(xì)分方法
第三章 湖南移動(dòng)衡陽(yáng)分公司現(xiàn)狀及問題分析
    3.1 湖南移動(dòng)衡陽(yáng)分公司概況
    3.2 湖南移動(dòng)衡陽(yáng)分公司SWOT 分析
        3.2.1 優(yōu)勢(shì)分析
        3.2.2 劣勢(shì)分析
        3.2.3 機(jī)會(huì)分析
        3.2.4 威脅分析
        3.2.5 總結(jié)
    3.3 湖南移動(dòng)衡陽(yáng)分公司營(yíng)銷主要問題
第四章 基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶細(xì)分模型構(gòu)建
    4.1 數(shù)據(jù)獲取
    4.2 細(xì)分模型設(shè)計(jì)
    4.3 變量選擇及命名
    4.4 聚類分析過程
        4.4.1 聚類軟件SPSS Clementine 簡(jiǎn)介
        4.4.2 K-means 聚類算法
        4.4.3 K-means 聚類中 K 值的選擇
        4.4.4 聚類結(jié)果及各細(xì)分群特征分析
第五章 基于客戶細(xì)分模型的精確營(yíng)銷策略
    5.1 客戶細(xì)分與營(yíng)銷組合策略
    5.2 各細(xì)分客戶群營(yíng)銷策略建議
第六章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
研究生期間發(fā)表論文
致謝



本文編號(hào)：3862252