1979年到2019年,我国经济年均增长率远高于同期世界经济的年均增速。钢铁是国计民生的支柱性产业,在过去大力发展国家基础设施的40年里,钢铁产品使用量巨大,但钢铁行业在最近几年产能过剩,需求拉动有限。钢铁供大于求,矛盾凸显。有些钢铁企业本身也在寻求市场上的突破,不再寄厚望于代理商,成立自己的直销部门,产品和服务在向下延伸,使得处于钢铁行业供应链中间的钢铁贸易企业的生存空间被进一步压缩。在互联网高速发展的今天,钢贸企业也急需摈弃以钢铁产品为中心的营销模式,对钢铁需求客户进行妥善管理,实施以客户为中心的精准营销。本研究首先介绍研究的背景及目的,接着通过文献研究法介绍精准营销理论和用户画像工具。介绍完A钢贸电子商务公司后,通过问卷调查方法,找出A钢铁贸易公司以产品为中心的营销模式中存在的问题;通过访谈钢铁行业专家、公司高管、公司职员来分析A钢贸公司营销问题的原因;最后,本研究认为A钢贸公司利用收集的大量数据,通过对这些数据进行多维度深度分析,为用户制作标签,提出运用制作好的用户标签,实施以客户为中心的营销模式来解决A钢贸公司在营销上出现的问题。本研究从A钢贸公司现状出发,提出通过数据驱动精准营销解决公司中的营销实际问题,从而为公司节省营销费用,提高用户粘性。并希望以此为典型案例,为其他企业实施数据驱动精准营销提供借鉴。
基本信息
| 题目 | 基于数据驱动的A公司精准营销研究 |
| 文献类型 | 硕士论文 |
| 作者 | 文恒星 |
| 作者单位 | 华东师范大学 |
| 导师 | 许鑫 |
| 文献来源 | 华东师范大学 |
| 发表年份 | 2021 |
| 学科分类 | 工程科技Ⅰ辑,经济与管理科学 |
| 专业分类 | 冶金工业,工业经济,企业经济,贸易经济 |
| 分类号 | F426.31;F724.6;F274 |
| 关键词 | 精准营销,数据驱动,钢铁贸易,用户画像,客户管理 |
| 总页数： | 79 |
| 文件大小： | 3069K |
论文目录
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 研究内容及思路 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.3.1 文献研究法 |
| 1.3.2 访谈调查法 |
| 1.3.3 定标比超法 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 精准营销相关综述 |
| 2.1 数据驱动 |
| 2.2 用户画像 |
| 2.2.1 用户画像的构建作用 |
| 2.2.2 用户画像的构建思路 |
| 2.2.3 用户画像的构建原则 |
| 2.3 精准营销综述 |
| 2.3.1 国外精准营销综述 |
| 2.3.2 国内精准营销综述 |
| 2.3.3 精准营销与传统营销的比较 |
| 2.4 通过数据驱动进行用户画像 |
| 2.5 用户画像下的精准营销 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 A公司营销存在的问题及分析 |
| 3.1 A公司概述 |
| 3.1.1 钢铁行业概述 |
| 3.1.2 A公司经营情况 |
| 3.1.3 A公司组织架构 |
| 3.1.4 A公司运作流程 |
| 3.2 公司营销概述 |
| 3.2.1 A公司产品情况 |
| 3.2.2 A公司产品价格情况 |
| 3.2.3 A公司销售渠道情况 |
| 3.2.4 A公司产品促销情况 |
| 3.3 用户问卷调查:帮助发现营销中存在的问题 |
| 3.3.1 问卷设计 |
| 3.3.2 问卷结果 |
| 3.4 A公司营销存在的问题 |
| 3.4.1 营销投入不足 |
| 3.4.2 客户管理缺失 |
| 3.4.3 产品定价话语权不足 |
| 3.4.4 产业增值效应低 |
| 3.5 访谈:帮助发现营销问题的原因 |
| 3.5.1 访谈设计 |
| 3.5.2 访谈结果总结 |
| 3.5.3 A公司营销中问题的主要原因 |
| 3.5.4 访谈结论:A公司需要以客户为中心通过数据驱动进行精准营销 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 A公司营销优化方案 |
| 4.1 基于数据驱动精准营销的必要性和可行性 |
| 4.1.1 基于数据驱动精准营销的必要性 |
| 4.1.2 基于数据驱动精准营销的可行性 |
| 4.2 力求用户画像精准 |
| 4.2.1 用户画像数据采集 |
| 4.2.2 用户画像数据分析 |
| 4.2.3 用户画像标签生成 |
| 4.3 客户管理 |
| 4.3.1 客户分级 |
| 4.3.2 客户分级管理 |
| 4.3.3 客户关系管理 |
| 4.4 产品个性化推荐 |
| 4.4.1 基于用户的协同过滤推荐 |
| 4.4.2 基于产品的协同过滤推荐 |
| 4.5 用户满意度与忠诚度管理 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 A公司营销优化方案实施前提 |
| 5.1 坚持以客户为中心 |
| 5.2 完善规章制度 |
| 5.2.1 完善奖惩制度 |
| 5.2.2 完善公司组织结构 |
| 5.3 提升服务水平 |
| 5.3.1 先进的信息化技术 |
| 5.3.2 提升公司职员服务水平 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结束语 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 不足之处及未来展望 |
| 参考文献 |
| 附录一 :客户满意度调查表 |
| 致谢 |
参考文献
| [1] 基于国网云的政企大客户精准营销服务应用研究[J]. 机电信息 2020(35) |
| [2] 大数据时代的旅游精准营销研究[J]. 广西质量监督导报 2020(12) |
| [3] 基于大数据的汽车精准营销研究分析[J]. 商场现代化 2021(01) |
| [4] 基于“粉丝经济”的微信公众号精准营销策略分析和研究[J]. 中国市场 2021(01) |
| [5] 银行大数据精准营销背后的“数字秘密”[J]. 中国农村金融 2020(22) |
| [6] 基于“用户画像”的精准营销数学模型[J]. 企业科技与发展 2019(11) |
| [7] 基于大数据的电商企业精准营销策略分析[J]. 营销界 2019(24) |
| [8] 网络化背景下电商精准营销策略的研究[J]. 中国新通信 2020(01) |
| [9] 基于大数据的中小型电商企业精准营销研究[J]. 中国商论 2020(04) |
| [10] 加油站停复业精准营销系统的研发与实践[J]. 石油库与加油站 2020(01) |
| [11] 基于“粉丝经济”的电商精准营销策略分析和研究[J]. 财富时代 2020(04) |
| [12] 精准营销战略在饲料企业中的规划实践[J]. 中国饲料 2020(14) |
| [13] 精准营销:碧生源破局市场难题[J]. 中国食品工业 2019(12) |
| [14] 基于大数据分析的企业精准营销模式探讨[J]. 现代经济信息 2020(14) |
| [15] 基于社交媒体的教育服务机构精准营销策略研究[J]. 商讯 2020(26) |
| [16] 基于微信信息流的用户行为分析与精准营销宣传研究[J]. 产业科技创新 2019(13) |
| [17] 面向未来商业环境的大数据精准营销人才培养研究[J]. 科技经济市场 2020(08) |
| [18] 大数据背景下一汽汽车精准营销对策研究[J]. 现代营销(经营版) 2020(11) |
| [19] 基于精准营销理解的高校图书馆学科服务模式研究[J]. 兰台内外 2020(34) |
| [20] 基于深度学习的精准营销推送算法设计与仿真[J]. 现代电子技术 2020(22) |
| [21] 大数据背景下农产品电商精准营销创新研究——以安徽省为例[J]. 营销界 2020(39) |
| [22] 大数据背景下网络精准营销[J]. 营销界 2020(44) |
| [23] 大数据环境下电商精准营销策略研究[J]. 农家参谋 2019(05) |
| [24] 论大数据在精准营销中的应用[J]. 计算机产品与流通 2018(12) |
| [25] 大数据时代下精准营销的挑战和机遇的调查与研究[J]. 商场现代化 2019(01) |
| [26] 基于大数据应用的企业精准营销[J]. 电子技术与软件工程 2019(05) |
| [27] 电影精准营销的大数据基础:以《头号玩家》为例[J]. 文化艺术研究 2019(01) |
| [28] 大数据时代精准营销的变革、机遇与挑战[J]. 全国流通经济 2019(06) |
| [29] 基于市场营销理念创新的精准营销研究[J]. 现代营销(下旬刊) 2019(04) |
| [30] 大数据精准营销的网络营销策略分析[J]. 现代营销(下旬刊) 2019(04) |
