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腾讯创始人曾李青:9种公司不能投

来源:新华网 伯娣晚报

随着中国经济的崛起,企业在与国际接轨中不断创新与引进先进的管理理念与经营模式。数据库营销在近年不断被提起。尤其在互联网时代,这种主动式营销方式更是得到众多现代企业的推崇。然而,什么是数据库营销关于数据库营销的定义,可谓众说纷纭,莫衷一是。对于如何做、如何做好数据库营销,更是各显神通。 首先,我们必须了解什么是数据库营销售。我们给出如下定义: 数据库营销,是一套内容涵盖已有客户及潜在客户,可随时扩充、删减、跟进、更新的动态数据库管理系统。 其功能有: 一、确认客户等级,客户习惯,从而了解客户的归类; 二、与有效客户建立起长期、高品质的良好伙伴关系; 三、根据数据库建立先期模型,使之能够做到: 1、在适当时机,以合适方式将有效的信息传达给适当的顾客; 2、有效地赢取顾客的支持与信赖; 3、以最小的营销支出获取最大的收益; 4、建立客户对品牌的忠诚度; 5、使企业的利润达到最大化。 数据库营销产生的背景: 随着人们生活水平的提高,消费方式的多样化,客户关系营销日益受到人们的重视。因此企业就必须深入了解顾客在各方面的需求,并根据顾客的个性和他们的需求,提供适于他们的商品或服务。数据库营销正好为企业应对不同顾客的不同需求的现实状况提供了解决方案,并且这种营销方式也使营销管理向信息化迈进了一大步。因此说数据库营销属于边缘学科,它集合了信息技术与营销学于一身。 数据库营销涉及对象: 首先营销对象是各式需求的客户。其次是大到几十万、上百万的客户数据信息。 在对数据库营销有了基本了解后,如何能把数据库营销做好呢? 在数据库营销中,有几个关键的技术。 A.数据仓库构建 数据仓库,简单说,就是搜集来自其它系统的有用资料,存放在整合的存储区内。其实就是一个经过处理整合、容量特别大的关系型数据库,用以存储决策支持系统所需的资料,供分析使用。从信息技术的角度来看,数据仓库的目标是组织好资料,在恰当的时间,将恰当的资料交给恰当的人。这是一种持续性的作业,不是做一次就结束的,与过去以交易为主的系统就开发的方式而言也有所不同。数据仓库常见的问题就是如何将各个不同来源的数据库整合在一起,并且迅速地将资料搬运到数据仓库内。数据仓库可以按需取得内部资料以及市场资料,得知企业对市场的反应情况。 数据仓库从企业各个不同类型的数据库中抽取有用信息,并使数据净化。数据挖掘就是在这些数据的基础上,使用预测模型、数据库分割、连接分析和偏差监测等分析方法进行分析,寻找出有价值的隐藏事件,给出决策参考。国际上适合数据挖掘应用的行业包括金融业、保险业、电信业、网络相关行业、零售业、制造业、医疗保健及制药业等。这些行业的共同点是,都拥有大量信息数据。这些行业也正是数据库营销发展最快的领域。 B.数据挖掘技术。 在成千上万的信息海洋中,如果没有有效的数据挖掘方法,必将在有效与无效的信息混杂的汪洋中迷失。 数据挖掘所要处理的问题,就是在庞杂的数据库中寻找出有价值的隐藏信息,加以分析,并将这些有意义的信息归纳成有组织的结构模式,作为企业在进行决策时的参考。此外,数据挖掘的重点是数据库的再分析,包括模式的建构或是资料特征的判定,其主要目的是要从数据库中发现先前关心却未曾获悉的有价值信息。事实上,数据挖掘并不只是一种单纯的技术或是一套简单的系统软件,而是数种专业技术的综合应用。 数据挖掘技术的蓬勃发展原因是因为现代的企业已搜集了大量资料(对于企业资料的收集可寻找第三方的专业数据供应商合作,例如利讯特客户管理),包括市场、客户、供货商和竞争对手,以及未来趋势等的重要信息,但是数据的超载与无结构化使企业决策单位无法有效利用现存的资料,甚至会使决策行为产生混乱与误用。如果能通过数据挖掘技术从巨量的数据库中采掘出不同的信息与知识,作为决策支持之用,那就一定能成为企业竞争的优势。 利用数据挖掘,企业能从巨大数据库中挖掘到从未发现的信息,并从使用中获利。 例如客户的习惯、性格、个人特征,都可能成为交易的导向因素。这些繁杂的信息,如果没有专用挖掘系统,是很难获取的。 数据挖掘主要有三个目的:即获取新顾客、留住老客户和增加客户的消费额。 数据营销的一些应用事例 例如,Intelligent Miner发现某一种乳酪产品虽然销售额排名第209,可是消费额最高的客户中有25%都常常买这种乳酪,这些客户可是Safeway最不想得罪的客户。如果使用传统的分析方法的话,这种产品很快就会下架,可是事实上这种产品是相当重要的。Safeway也发现在28种品牌的橘子汁中,有8中特别受到欢迎。因此,该公司重新安排货架的摆设,使橘子汁的销量能够增加到最大。还有,Safeway在了解客户每次采购时会购买哪些产品以后,就可以利用数据挖掘中的监测功能,监测出长期的经常购买行为。再将这些资料与主数据库的人口统计资料结合在一起,Safeway的营销部门就可以根据每个家庭的特性,也就是哪些季节会购买哪些产品的趋势,发出邮件。 174 658 666 920 226 830 564 570 781 569 839 68 715 295 370 86 903 338 950 842 893 261 609 299 459 602 822 1 331 329 353 565 67 185 809 960 634 606 971 346 3 95 998 859 874 883 325 487 937 801

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