摘要
在互联网时代,人们日常生活中的行为特征都可以通过数据记录并保存下来,
数据正在迅速膨胀并变大。大数据具有体量巨大、种类繁多、价值密度低以及处
理速度快的特点,通过分析处理这些巨量数据,企业可以从获得大量的且能够为
企业所用的客户信息,提取出客户的基本信息、交易信息等原始数据,进而深入
了解客户的消费偏好、行为特征、市场需求等衍生数据。通过对数据进行分析,
为企业的营销决策服务,找准市场方向,从而贏得市场,这也是数据挖掘的重要
应用。D公司是由东风汽车公司与台湾裕隆集团共同合资的企业,于2010年成立,
在刚上市时,曾经一度成为汽车市场上的黑马,但是2016年却成为D公司最为黑
暗的一年,销售出现了断崖式下滑。而同样作为合资企业的上汽大众2016年全年
销量达到200万辆,一汽大众突破190万辆,东风本田也是达到了 60万辆,均远
远超过了D公司。D公司市场如此惨淡,产品布局不均、市场营销不力、经销商
渠道薄弱等方面是关键,通过大数据挖掘开展精准营销,可以改善这种现象。
本文主要采用了文献研宄法、案例研宄法、实地调查法等研宄方法,通过国
内外大数据市场营销案例,结合D公司的营销现状基于数据挖掘对D公司市场营
销提升进行研究,发掘能为D公司带来效益的优质客户,实现精准营销,提高营
销效率,在加强企业品牌的同时提高了客户满意度。该研究有助于丰富市场营销
理论,为D公司市场营销效果的提升提供理论指导。另外,合理的使用大数据,
有助于为企业挖掘客户需求,做到精准营销,提升营销效率,降低企业的营销、
运营成本,提升企业的效益。
关键词:大数据;精准营销;4P策略;4E策略
IAbstract
In the Internet e% people’s daily behavior characteristics can be recorded and
saved by the data. The data is rapidly expanding and becoming larger. Big data has huge
volume, wide variety, low value density and high processing speed and other characters.
The enterprise can obtain a large number of customer information that can be used in
the management from the massive data. The enterprise will extract the original data of
basic information and transaction information, then in-depth understand the derived data
of consumer preferences, behavioral characteristics, and market demand. The important
application of data mining is servicing the marketing decision, identifying the market
direction and winning the market by analyzing the data. D Company is a joint venture
by the Dongfeng Motor Corporation and Taiwan Yulon Group. It is established in 2010.
D Company has become a dark house in the car market. But D Company encounters the
darkest year in 2006. Its sales have a cliff style decline. While the same as the joint
venture, the sales of SAIC Volkswagen reach 2 million, the sales of FAW Volkswagen
break through 1.9 million, and the sales of Dongfeng Honda also reach the 0.6 million.
The sales of those companies far exceed D Company. The keys of D company’s poor
marketing results are uneven product layout, poor market, weak channel and other
aspects. It can improve the phenomenon to carry out precision marketing by data
mining.
The paper mainly adopts the literature research method, case study method, field
survey method and other research methods. The paper study the improving of the
marketing in D Company, studied the domestic and international big data marketing
cases, combined with the marketing status of D Company, and based on the data mining.
It can explore the quality customer that can bring the benefits to D Company, achieve
precision marketing, improve marketing efficiency, strengthen the corporate brand, and
improve the customer satisfaction. The research is helpful to enrich the theory of
marketing, and to provide theoretical guidance for the improvement of marketing effect
of D Company. In addition, the rational use of large data can help the company to tap
the customer needs, to achieve precision marketing, to improve marketing efficiency, to
IIIreduce corporate marketing, operating costs, and to improve the efficiency of
enterprises.
Key words: big data, precision marketing, 4P strategy, 4E strategy
IV目录
m ^I
AbstractIll
第1章绪论1
1.1研宄背景及意义
1
1.2国内外研宄现状
2
1.3研宄目标及方法
6
1.4研宄思路与技术路线
7
1.5研宄仓IJ新与不足
9
第2章相关理论基础
11
2.1大数据的相关理论
11
2.2大数据挖掘的相关理论
12
2.3精准营销相关理论
13
2.3.1精准营销的内涵与特点
13
2.3.2STP营销理论
13
2.3.34E营销理论
14
2.4数据挖掘在市场营销中的作用
16
第3章大数据环境下国内外企业市场营销案例分析
19
3.1国外大数据市场营销案例分析
19
3.1.1Netflix《纸牌屋》大数据营销
19
3.1.2Target的孕妇大数据营销
20
3.2国内大数据市场营销案例分析
21
3.2.1阿里巴巴集团大数据营销
21
3.2.2小米手机大数据营销
22
3.2.3海尔集团大数据营销
23
第4章D公司市场营销策略的现状分析
25
4.1D公司概况与市场份额
25
4.2D公司市场营销策略的现状
27
V4.2.1D公司的产品策略
27
4.2.2D公司的价格策略
29
4.2.3D公司的渠道策略
30
4.2.4D公司的促销策略
31
4.3D公司市场营销策略存在的问题
31
4.3.1营销成本较高
31
4.3.2营销效果较差
31
4.3.3客户满意度较低
32
4.4D公司市场营销策略存在问题的原因分析
32
4.4.1数据分析应用不充分
33
4.4.2缺乏专业的大数据营销团队
33
4.4.3市场营销精细化程度不够
33
第5章基于数据挖掘的D公司市场营销策略
35
5.1数据挖掘在D公司市场营销中的应用
35
5.1.1收集与整理数据
35
5.1.2宽表设计与实现
38
5.1.3客户价值分群
39
5.1.4特征刻画与目标客户选取
40
5.2基于大数据挖掘的D公司市场营销方案设计
41
5.2.1产品的项目化运作(projEct)
42
5.2.2提高产品价值(valuE)
44
5.2.3完善销售渠道(procEss)
45
5.2.4加强消费者的信任(beliEf)
45
第6章基于数据挖掘的D公司市场营销方案实施措施及预期效果评价
47
6.1基于数据挖掘的D公司市场营销方案实施措施
47
6.1.1优化组织架构
47
6.1.2具体实施步骤
49
6.2基于数据挖掘的D公司市场营销方案实施预期效果评价
50
6.2.1公司销售收入提高
50
6.2.2营销效果改善
51
VI6.2.3客户满意度提升
51
第7章结论
53
参考文献55
Sc m59
攻读硕士期间的研究成果
61
VII
第1章绪论
第1章绪论
1.1研究背景及意义
(1)研宄背景
随着互联网技术的崛起,我们进入了一个大数据时代,自2012年开始大数据
(big data) —词开始在全球风靡,在各个场所不断地被人们所提及。它出现在各
大新闻报道中,曾登上过《华尔街日报》、《纽约时报》等杂志的专栏封面,也
一度成为国内互联网讲座沙龙的热点话题,被一些证券公司写进了投资推荐报告。
大数据是由互联网产生,而大数据则催生了企业经营模式的创新,创造了一
大批的新兴产业,很多企业利用大数据不断在商业及服务模式上推陈出新,例如
百度、谷歌等互联网企业利用大数据不断推出新的服务产品,淘宝、京东等电商
企业利用大数据定位消费者偏好。大数据的价值还体现在对传统产业升级改造的
促进,传统的汽车、金融、电信等行业也从大数据中获得了大量的好处,先进的
大数据挖掘技术促进了数据化决策与运营的推广,使企业的决策更加科学化、生
产更加精细化、服务更加个性化、经营更有预见性,为传统产业产品质量的提升、
生产效率的提高做出了巨大的贡献m,例如小米手机、海尔电器等传统企业都利用
大数据挖掘技术取得了巨大的成功。
而大数据挖掘技术在市场营销中的作用也是不可小觑的,成为企业市场营销
中获得客户信息的重要工具。这是因为互联网将人们的日常行为与特征记录下来,
并形成数据保存到互联网中,数据量日益庞大,企业通过采用科学技术分析这些
数据,获得大量的且能够为企业所用的客户信息,提取出客户的基本信息、交易
信息等原始数据,进而深入了解客户的消费偏好、行为特征、市场需求等衍生数
据。这些数据能够为企业的市场营销策略提供依据,使得企业更快地发现客户需
求,并更快地满足客户需求,以提高顾客满意度与顾客忠诚度[2]。
D公司是由东风汽车公司与台湾裕隆集团共同合资的企业,于2010年成立。
刚刚成立时,D公司被业界称为汽车市场中的黑马,发展前景被广泛看好。但是
2016年却成为D公司最为黑暗的一年,销售出现了断崖式下滑。而同样作为合资
企业的一些汽车公司,销量却呈现上升趋势,例如上汽大众2016年全年销量达到
200万辆,一汽大众突破190万辆,东风本田也是达到了 60万辆,均远远超过了
D公司。D公司市场如此惨淡,产品布局不均、市场营销不力、经销商渠道薄弱
1
陕西师范大学硕士学位论文
等方面是关键,如何提升市场营销策略的效果是该公司正在思考的问题。而通过
大数据挖掘开展精准营销,可以改善这种现象。将数据挖掘技术应用在企业中,
利用海量数据、先进的数据挖掘技术来研宄客户行为特征,并开展精准营销是本
研究的重点,这将为D公司的市场营销决策提供可靠的依据。
(2)研究意义
理论意义:关于市场营销策略的研宄理论非常多,但是将大数据挖掘技术与
市场营销策略的研宄并不多,对于在市场营销策略中采用4E营销理论的研究也是
很少,而将大数据挖掘技术、4E营销理论结合起来运用到企业市场营销策略中的
研究几乎没有。因此,选题能够丰富市场营销策略理论,为D公司市场营销效果
的提升提供理论指导,同时也为其他企业基于大数据挖掘的市场营销策略的改善
提供理论借鉴。
现实意义:对于D公司来讲,当前所采用的市场营销策略整体上存在着粗放、
同质的问题,如何解决这些问题成为D公司是否能够继续存续的关键。第一,合
理的使用大数据,能够为D公司的发展提供信息支持。D公司可以从海量的数据
中提取出对公司经营有用的信息,通过解读这些信息,及时调整公司发展战略、
发展方向,使得公司的决策具有前瞻性。第二,科学的使用大数据挖掘技术,做
到精准营销。D公司通过大数据挖掘技术,分析出潜在客户,以及客户需求,为
客户提供更合口味的产品,准确锁定市场营销的目标群体,实现精准营销。第三,
提高公司营销效率。传统的营销方式缺乏数据支撑,所做出的营销策略相对来讲
更加粗放,使得营销效率较低。而大数据挖掘技术则使D公司目前的传统粗放式
的营销方式转变为精准营销,将会大大提升公司的营销水平及效率。第四,降低
成本,提高效益。D公司利用大数据挖掘技术,能够实现更加精致的资源投放,
将会有效减少公司资源方面的浪费,从而降低公司的营销成本,提高公司的效益。
1.2国内外研究现状
由于大数据是一个新兴的研究领域,关于这方面的研宄文献的时间范围主要
分布在近几年。随着对于大数据的理解不断加深,国内外关于大数据的文献也逐
渐从研究大数据的基础与理论,逐渐的过渡到对社会各个行业企业的大数据应用
领域的研宄[3]。
(1)国外研宄现状
在国外,大数据的研究可以从1980年算起。美国学者阿尔温托夫勒(1980)
在《第三次浪潮》中将人类的发展分为农业工业、工业革命、信息化革命三个阶
2
第1章绪论
段,并将大数据称作为第三次浪潮的华彩乐章[4]。但是,由于受到技术方面的限制,
导致“大数据”在很长一段时间内都未能被重视。直到2008年起,云计算、云存
储等网络技术逐渐兴起并被广泛应用,使得数据呈现出爆发式的增长。数据量的
增长,复杂性的增加,对数据分析技术产生了客观上的需求,大数据挖掘技术由
此而产生,并迅速得到发展。如此,我们真正进入了“大数据”时代。
2008年末,美国计算机信息技术领域的科学家兰德尔＊E 布莱恩特等人发表
了在业界非常有影响力的著作《大数据:在商务、科学、和社会领域创建革命性
突破》,这份白皮书的问世向人们展示了大数据的真正用途,使得人们认识到大
数据的重要性并不是数据本身,而是大数据所带来的信息价值[5]。随后