1數(shù)據(jù)集群

數(shù)據(jù)庫(kù)集群即利用至少2臺(tái)或者多臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器，構(gòu)成一個(gè)虛擬單一數(shù)據(jù)庫(kù)邏輯映像，向客戶端提供透明的數(shù)據(jù)服務(wù)。

2研究方法

根據(jù)前述的相關(guān)理論，研究提出一個(gè)信息售后服務(wù)的集群設(shè)計(jì)過(guò)程，首先經(jīng)過(guò)分析得到加權(quán)化核心價(jià)值類(lèi)型。進(jìn)而區(qū)分客戶類(lèi)型，然后應(yīng)用集群工具分析客戶數(shù)據(jù)，最后按照結(jié)果提出核心客戶營(yíng)銷(xiāo)策略與建議。以太原最大的網(wǎng)上營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)商為研究對(duì)象，利用RFM模型對(duì)網(wǎng)上營(yíng)銷(xiāo)售后服務(wù)客戶進(jìn)行集群分析設(shè)計(jì)。

3系統(tǒng)設(shè)計(jì)

利用營(yíng)銷(xiāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行客戶等級(jí)評(píng)估，并將分析所求的結(jié)果輸入到分析軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)運(yùn)算，得到各顧客的權(quán)重值，再將數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)的客戶服務(wù)數(shù)據(jù)帶入RFM模型進(jìn)行客戶價(jià)值分?jǐn)?shù)加權(quán)運(yùn)算，最終找到核心客戶。將核心客戶信息化數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)集群算法處理，對(duì)集群后結(jié)果進(jìn)行解釋并提出營(yíng)銷(xiāo)建議，為網(wǎng)上營(yíng)銷(xiāo)者提供營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)參考。

3.1信息采集

研究共取得原始客戶數(shù)據(jù)5280份，由于這些數(shù)據(jù)都出自同一信息記錄軟件，因此數(shù)據(jù)的格式、有效性、準(zhǔn)確性都非常符合分析標(biāo)準(zhǔn)。分析采用平均數(shù)計(jì)算方式匯總綜合分?jǐn)?shù)，數(shù)據(jù)分析的主要方面有以下幾項(xiàng):(1)信息服務(wù)的“維護(hù)時(shí)間”情況;(2)信息服務(wù)的“維護(hù)頻率”情況;(3)信息服務(wù)的“維護(hù)費(fèi)用”情況。

3.2核心顧客分析

以太原最大的網(wǎng)上營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)商年度維護(hù)紀(jì)錄數(shù)據(jù)(共有153590條)為研究基礎(chǔ)。利用RFM分析消費(fèi)數(shù)據(jù)找出核心客戶，研究所采用衡量變量分析，其中，R(Recency)為最近維護(hù)時(shí)間，F(xiàn)(Frequency)為維護(hù)頻率，M(Monetary)為維護(hù)金額。經(jīng)過(guò)分析，發(fā)現(xiàn)客戶的消費(fèi)平均數(shù)為3001.54元，當(dāng)然，由于客戶分為企業(yè)客戶與個(gè)人客戶，因此消費(fèi)數(shù)據(jù)不能簡(jiǎn)單地作為核心客戶的唯一標(biāo)準(zhǔn)，經(jīng)過(guò)加權(quán)處理之后，把標(biāo)準(zhǔn)定位在一個(gè)核心客戶數(shù)值之上，計(jì)算后的結(jié)果低于平均數(shù)值的客戶為3421家，高于平均數(shù)值的客戶為1809家，得知核心客戶的比例為34.26%。有了核心客戶作為基礎(chǔ)，系統(tǒng)就可延伸下一步的集群設(shè)計(jì)。

3.3核心客戶集群分析

對(duì)1809家核心客戶的信息進(jìn)行調(diào)查，包含公司客戶管理、服務(wù)管理及配件管理3大選項(xiàng)。將相應(yīng)屬性數(shù)據(jù)導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫(kù)。首先將所收集的數(shù)據(jù)屬性及數(shù)據(jù)信息進(jìn)行量化，利用聚類(lèi)算法，經(jīng)過(guò)多次的測(cè)試及屬性調(diào)整，最后獲得2種較為全面的集群模型系數(shù)。核心客戶數(shù)為34.26%，可以很容易的區(qū)分出研究預(yù)期的核心客戶群是系統(tǒng)的期望信息。企業(yè)售后信息建設(shè)越完善，售后服務(wù)越重視、售后主動(dòng)性越明顯，則對(duì)整個(gè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的促進(jìn)作用越大。

4結(jié)論

網(wǎng)上營(yíng)銷(xiāo)打破了傳統(tǒng)的經(jīng)營(yíng)方式，既有巨大的機(jī)遇，同時(shí)也要面臨巨大的挑戰(zhàn)。該研究只針對(duì)網(wǎng)上營(yíng)銷(xiāo)的售后服務(wù)環(huán)境進(jìn)行集群分析，利用現(xiàn)有的銷(xiāo)售和售后數(shù)據(jù)找出有效的營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)參考信息，這不僅能提高企業(yè)營(yíng)銷(xiāo)的精準(zhǔn)度，也能在售后中提高客戶的滿意度，最終增加客戶粘性，為企業(yè)的生存保駕護(hù)航。研究中應(yīng)用了“RFM模型”分析與集群分析，分類(lèi)出核心客戶，并抽取具有參考價(jià)值的信息作為企業(yè)決策的參考依據(jù)。

作者：張媛 單位：太原大學(xué)外語(yǔ)師范學(xué)院