데이터베이스 기업 기업에서 마케팅을 수행 하는 방법

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와 중국의 경제, 지속적인 혁신의 국제 기준에 맞춰 기업 및 고급 관리 개념 및 비즈니스 모델의 도입의 상승. 데이터베이스 마케팅은 최근 몇 년 동안에 반복적으로 언급 되었습니다. 특히 인터넷 시대에에서 적극적인 마케팅 방법의이 종류는 많은 현대 기업에 의해 칭찬 될 것입니다. 그러나, 데이터베이스 마케팅, 데이터베이스 마케팅의 정의의 이다는 혼합. 어떻게, 데이터베이스 마케팅, 좋은 일을 할 방법 이다 재검표.

첫째, 우리는 어떤 데이터베이스 대 대 판매는 이해 해야 합니다. 우리는 다음과 같은 정의 줄:

데이터베이스 마케팅, 콘텐츠 기존 고객 및 잠재 고객 집합, 언제 든 지 확장 될 수 있다, 컷, 후속, 업데이 트 동적 데이터베이스 관리 시스템.

그 함수는:

첫째, 고객 등급, 고객;의 분류를 이해 하기 위하여 고객 습관을 확인 하

둘째, 고객과 효과적인; 장기, 높은-품질 좋은 파트너십을 구축

그것을 사용할 수 있도록 데이터베이스를 기반으로 한 고급 모델을 설정:

1, 적절 한 시간에, 적절 한 고객에 게 효과적인 정보를 전달 하는 적절 한 방법

2, 효과적으로 승리 고객 지원 및 신뢰;

3, 큰 혜택을 얻기 위해 작은 마케팅 비용

4; 브랜드 고객 충성도의 설립

5, 그래서 최대를 달성 하기 위해 기업의 이익을.

데이터베이스 마케팅 배경:

사람들의 생활 수준 향상 및 소비 패턴의 다양화, 고객 관계 마케팅은 점점 더 많은 관심을 지불 하 고. 따라서, 기업 고객의 성격에 따라 다양 한 측면에서 고객의 요구와 그들의 제품 또는 서비스에 대 한 적합 한 제공 하기 위해 그들의 요구를 이해 해야 합니다. 다른 고객의 다양 한 요구를 충족 하는 기업 위한 솔루션을 제공 하는 데이터베이스 마케팅 그리고 마케팅의이 이런 마케팅 관리 정보화를 향한 큰 걸음 했다. 따라서, 정보 기술 및 마케팅 하나는 법을 배워야 결합 데이터베이스 마케팅 프론티어 분야에 속한다.

데이터베이스 마케팅에는 개체가 포함 됩니다.

첫째, 마케팅 개체의 다양 한 고객의 요구 이다. 두 번째는, 수천의 수백에 큰 고객 데이터 정보의 수백만.

데이터베이스 마케팅에 기본적인 이해, 어떻게 잘 마케팅 데이터베이스 수 있습니다.?

데이터베이스 마케팅에는 몇 가지 주요 기술입니다.

1. 데이터 웨어하우스 구축

"데이터 웨어하우스", 즉, 통합된 스토리지 영역에 저장 된 다른 시스템에서 유용한 데이터의 컬렉션입니다. 사실, 통합는 특히 큰 관계형 데이터베이스의 저장 용량을 분석 및 사용에 필요한 데이터에 대 한 의사 결정 지원 시스템의 프로세스가입니다. 정보 기술의 관점에서 데이터 웨어하우스의 목표는 데이터를 구성 하 고, 바로 사람들에 게 올바른 정보를 적절 한 시기에. 이것은 지속적인 작업을 한 번 수행 되지 않습니다 하 고 다른 시스템은 과거에 개발 된 방법 이다. 데이터 웨어하우스는 일반적인 문제는 서로 다른 소스에서 데이터베이스를 통합 하 고 신속 하 게 데이터를 데이터 웨어하우스로 데이터를 이동 하는 방법 이다. 데이터 웨어하우스는 내부 정보 및 시장 정보 요청 시, 하 고 시장에 기업의 반응을 알고 수 있습니다.

데이터 웨어하우스 데이터베이스는 엔터프라이즈의 다양 한 종류에서 유용한 정보를 추출 하 고 데이터를 정화. 데이터 마이닝 예측 모델, 데이터베이스 분할, 연결 분석 및 편차 분석 방법을 모니터링 귀중 한 숨겨진 이벤트, 의사 결정 참조 줄을 사용 하 여 이러한 데이터를 기반으로 합니다. 국제적으로 데이터 마이닝 응용 프로그램, 금융 산업, 보험, 통신, 네트워크 관련 산업, 제조, 소매를 포함 한 보건 의료 및 제약 산업에 적합 합니다. 이러한 산업의 공통점은 그들은 정보를 많이입니다. 이러한 산업은 또한 데이터베이스 마케팅의 급성장 지역 이다.

B. 데이터 마이닝 기술입니다.

정보의 수천에서 바다, 더 효과적인 데이터 마이닝 방법 경우 효과적일 것입니다 하 고 바다와 혼합 효과 정보 잃었다.

데이터 마이닝에 걸림돌이 될 수 문제가 복잡 한 데이터베이스, 분석 하 고 기업 의사 결정에 대 한 참조로 조직된 구조 모델에 의미 있는 정보를 요약 하기에 귀중 한 숨겨진된 정보를 찾을 것입니다. 또한, 데이터 마이닝 모델의 건설 또는 이전에 대 한 걱정은 데이터베이스에서 귀중 한 정보를 찾기 위해 누구의 주요 목표는 데이터의 특성의 결정을 포함 하 여 데이터베이스의 분석에 집중 한다. 사실, 데이터 마이닝은 단순히 기술 이나 간단한 시스템 소프트웨어, 하지만 몇 가지 전문 기술 응용 프로그램의 조합.

데이터 마이닝 기술의 호황에 대 한 이유는 (에 대 한 기업 데이터의 수집 타사의 전문 데이터 공급 업체, 고객 관리 등을 찾을 수 있습니다)는 현대 기업의 정보를 많이 수집, 시장, 고객, 공급 업체 및 경쟁사로 미래 트렌드 및 기타 중요 한 정보를 포함 하 여 그러나 오버 로딩 및 구조화 되지 않은 데이터의 기존 데이터를 사용 하 여 효과적으로, 기업 의사 결정 단위에 대 한 불가능 한 만들 의사 결정 행동 혼란 및 오용. 우리가 의사 결정 지원의 사용으로 다양 한 정보 및 지식을 데이터 마이닝 기술을 통해, 거 대 한 데이터베이스에서 발굴 수 있습니다, 그것은 기업 경쟁의 장점이 됩니다.

데이터 마이닝, 기업, 거 대 한 데이터베이스에서 정보를 발굴 하 고 사용에서 이익을 수 있습니다.

예를 들어 고객의 습관, 성격, 개인 특성, 거래 가이드 요인이 될 수 있다. 이러한 기타 정보 전용된 마이닝 시스템이 없습니다 경우 그건 얻기 어렵다입니다.

데이터 마이닝은 세 가지 주요 목적: 신규 고객 획득, 기존 고객 유지 및 고객 소비를 증가.

데이터 마케팅의 일부 응용 프로그램 예제

지능형 광부, 예를 들어 발견 판매, 하지만 고객의 25%에 치즈 제품 순위 번호 209 종종 불쾌 하 게 고객의 대부분 세이프는 치즈 구입 높은 소비. 전통적인 분석 방법을 사용 하는 경우이 제품 선반, 곧 있을 것입니다 하지만 사실이 제품 매우 중요 하다. 세이프는 또한 오렌지 주스의 28 브랜드의 8 특히 인기가 있었다 발견. 그 결과, 회사 최대 오렌지 주스의 매출을 늘리기 위해 선반 재배열. 또한, 세이프 그들이 이해 하는 그들은 구매 때마다 어떤 제품 구입 때 장기 구매 행동을 모니터링 하는 데 데이터 마이닝에 모니터링 기능을 사용할 수 있습니다. 주 데이터베이스에서 인구 통계 학적 데이터와이 데이터를 결합 하 여 세이프의 마케팅 부서는 구매 제품의 추세는 각 제품군의 특성에 따라 이메일 보낼 수 있습니다.