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零售业精准营销与维护体系

零售业是一个服务业。客户关系管理的好坏直接影响到企业的经济效益,关系到企业的声誉和信誉。客户关系管理的一个重要任务就是开发新客户,维护老客户。谁能更快、更好地开发新客户,留住老客户,谁将赢得更多的市场份额,并将有广泛的效益增长。这就要求零售企业充分利用现有IT系统的数据,实现精准营销,提高营销命中率。同时,根据消费者的基本信息和特点,保持需要照顾或有损失的顾客,提高顾客满意度。

对于信息水平较低的零售业来说,在没有建立公司级数据仓库的情况下,建立一个更好的、更快的建立精确的营销和维护系统已成为零售业面临的一个重大挑战。本文针对国内手机零售商A的市场营销和维护需求,总结出一套适合零售业的精准营销与维护解决方案。A手机零售商集团在国内拥有多家门店,主要销售手机和手机周边产品。

1系统总体设计

精确的营销和维护系统不仅需要从各种业务系统中提取和整合客户资源数据,建立以客户为中心的数据中心,还需要使用数据挖掘和数据分析技术来对现有客户进行特征和管理,以及PRO。为系统用户提供各种流程。操作的可视化操作界面。

1.1整个业务流程

每一个精确的营销和维护过程都需要一个闭环过程,如客户理解、营销维护计划、市场维护和市场评估。整个业务流程如图1所示。

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图1精准营销及整体业务流程图维护

客户理解是指利用数据分析和挖掘技术,如数据分析和挖掘,为客户做各种各样的刻画和群组管理,比如经常购买iPhone配件的客户给iPhone粉丝,客户没有到商店来找A。AR作为客户流失的趋势等;策划指的是结合公司的产品特点、市场动态和客户理解过程来进行销售策划活动。通过借鉴以往类似的活动,分析了以往促销过程中顾客促销信息的偏好和作用,对目标客户进行定位,包括活动策划和审批。并启动三个子过程;严格按照活动计划实施营销执行,监控整个执行过程,包括活动执行和活动监控两个子过程;营销评价是对营销活动的总结和分析。通过销售和销售系统的销售系统,通过报告和文件,以及营销结果。呼叫系统记录被购买并咨询反馈。

1.2总体框架

从上到下,系统可分为三层:应用层、数据集成层和源数据层。整个框架如图2所示。应用层是支持精确营销可视化和各种业务流程操作维护的应用功能层。通过向各个系统用户提供相应的IT支持功能,实现了各种业务流程的电子流。数据集成层旨在建立以客户为中心的数据集市,并通过ETL程序将客户相关数据提取到集成层并进行处理,形成统一的以客户为中心的视图。源数据层是对客户各种源数据形成统一视图的支持。由于零售业IT支持系统的数据难以形成完整的客户统一视图,源数据层不仅包括其企业的IT支持系统的数据,还包括多个外部数据源,例如获得的一些客户数据。从电信运营商来说,一些客户数据是从银行获得的,而客户数据是由各个商店收集的。

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图2精准营销与维护整体框架图

1.3功能体系结构

精确的营销和维护系统不仅需要为所有过程参与者提供相关的视觉操作功能,而且要记录面向客户的营销活动,并最终形成完整的客户统一视图。每个营销活动信息包括客户群、业务类型、促销内容、营销时间。数量和结果,是否有效(涉及客户是否被处理,客户是否不接受它,营销活动信息是否过时,等等)。整个系统的总体功能框架,如图3所示,可以分为七个功能,即客户理解、营销维护计划、营销维护、营销维护、权限管理、集成管理和ETL管理。

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图3精准营销与维护功能架构图

客户理解为规划者提供各种营销维护数据分析作为每个营销活动的基础。主要功能包括分析模型管理、客户分析和销售分析。

营销维护计划为计划人员提供适当的营销维护活动规划、筛选和相关目标客户群功能,其中有三种主要方法产生目标客户群:通过数据挖掘模型,如客户流失伯爵Y预警模型,并通过外部数据导入,主要是各个商店收集的潜在客户。信息、客户号码的自动生成、一定数量段的全数字自动生成、地毯营销的实现。主要功能包括计划编制、活动管理、审批管理等。

营销维护为规划者提供了活动批次的绑定、客户关怀任务的启动、营销维护任务的监控功能,并为任务执行者和客户提供了任务执行和客户统一的视图显示功能。R的统一视图包括基本的客户信息、最新的消费者信息、最近的投诉信息、以及一些营销信息和其他信息,为了提高每个营销任务的执行效率,系统执行页面集成了SMS和呼叫系统的功能,以方便任务执行者的操作。主要功能包括:活动批次管理、营销维护执行、客户关怀、营销维护监控等。

营销维护评估为规划师和企业领导提供营销和维护评估,营销活动总结经验分享,并实施准实时监控和营销活动。主要功能包括营销活动评价、概要文件管理、销售评价和活动跟踪监控。

权限管理为系统管理者提供了用户管理和权限控制的功能,包括用户管理、角色管理、资源管理和权限管理等功能。

集成管理为系统开发和维护人员提供系统集成的可视化操作,包括集成参数管理和集成接口管理。

ETL管理为数据处理人员提供ETL程序调度和数据质量检查可视化操作的功能,包括ETL任务管理、ETL调度管理和数据质量检查。

2项关键技术实现

基于业务组件的2.1可插拔开发体系结构

系统的总体开发架构采用基于SOA的设计思想,将同一主题的业务功能抽象为一个独立的组件。通过统一认证服务器和单点登录(SSO信号登录)组件,将所有业务组件集成到一个完整的系统中,组件通过约定的集成接口输入。通信和交换,可以在整个系统中插入每个组件,从而实现组件之间的松散耦合和组件内的高内聚。整体开发架构,如图4所示,由统一的认证服务器组件、营销维护组件、报表管理显示组件、权限管理组件、集成管理组件和ETL管理组件组成。其中,一个独立的开发项目,其开发架构采用基于Spring的M,设计并实现了VC框架,统一认证服务器是由耶鲁大学的开放源码项目CAS(CCTIL认证服务)实现的。Y.CAS是耶鲁大学开发的一种安全有效的用户认证服务组件,具有单点登录功能。这种结构可以在很大程度上重用业务功能组件,例如,对于业务独立的权限管理组件、报表呈现组件和集成管理组件,它可以在没有任何修改的情况下直接重用到其他软件项目。在部署中,可以根据每个服务功能的使用来确定目标。对每个业务组件进行分布式部署,并根据使用情况调整负载均衡算法。

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图4精准营销与维护功能架构图

2.2个以上数据源集成的闭环数据流

精准营销维护系统不仅建立了以客户为中心的数据集市,而且还为数据中心提供了正确完整的客户统一视图数据,为每个业务系统提供了充分发挥现有数据的价值。如果商店销售系统同步客户的统一视图数据,商店推销员可以根据顾客先前的销售行为和偏好来销售顾客可能感兴趣的一些产品,增加相关的销售,为顾客提供统一的。向呼叫系统查看数据,方便客户使用客户以前的投资。快速反应,采取一些护理措施。顶层数据流,如图5所示,使用ETL程序从数据源中提取与客户相关的数据到数据集市,并通过处理形成客户的统一视图并将其重新分发到各种业务系统。

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图5以上数据源集成闭环数据流程图

2.3数据挖掘

数据挖掘(数据挖掘)是从一个大的、不完整的、嘈杂的、模糊的、随机的实际应用中提取隐藏在其中的信息和知识的过程,它隐藏在其中,但也可能是有用的。该系统主要采用SPSS公司开发的CeltMeNe数据挖掘软件,将一系列的数据处理程序或技术集成到可视化、可视化中的聚类、决策树、神经网络、关联规则等数据挖掘技术等独立模块中。端面。

3实施效果

经过一段时间的运行和实践,该系统取得了良好的效果。为了提高客户满意度,通过向各个业务系统提供客户统一的视图数据,客户联系人可以更好地了解客户,然后采取更有针对性的措施来提高整个企业的服务水平。在营销中,销售策划人员通过数据挖掘和数据分析技术,越来越准确地了解客户,从而提高了每个营销活动的命中率。图6是基于特定主题的营销活动。这项活动分为两个阶段。第二阶段数据挖掘模型是根据第一阶段的营销效果,通过修改现有的挖掘模型来获得的。有效通过率指的是营销人员在拨号时打电话给客户打电话。比率,网络营销成功率指的是当一个营销主管在电话上向顾客推荐公司产品时愿意购买和接受预定比率的顾客的比率。实际的处理速度表示顾客在推荐产品接受后购买相应产品的比例。

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图6营销效果图

4结论

根据国内某零售集团公司的需求,获得了一套精准的营销和维护解决方案。经过一段时间的运行和实践,取得了良好的效果。基于业务组件的可插入开发框架已广泛应用于其他行业的软件开发项目中。服务组件的抽象和重用节省了大量的人力成本,加快了开发速度,提高了系统部署的灵活性。

虽然已经取得了一些初步的成果,但仍有许多有待改进的地方,需要进一步探索和研究,包括以下两个方面:(1)本文仅针对精准营销和MA的总体框架进行设计和实现。基于零售业的优势,但它有多好。可视化管理挖掘模型和提高挖掘模型命中率需要进一步研究和实现,下一步将是可视化挖掘模型,并在整个软件体系结构的基础上提高市场命中率;(2)数据质量检查是在数据集市的构建中也加入到ETL中。但他们都只是检查一些更明显的错误类型。需要进一步研究如何进一步提高系统的数据质量。

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2018-05-23T20:30:48+00:00 五月 23rd, 2018|CRM动态|