山西移动增值业务精确营销研究

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随着信息技术的发展,移动增值业务得到了快速发展,与此同时竞争也日益激烈。在这个大环境下,如何提高企业的收入,提升企业的竞争力,提升客户价值成为运营商关注的主要问题。由于移动增值业务种类较多,采用传统营销方式只会是浪费资源而收益甚微,本文通过精确营销研究,为企业找到应对之策。本文运用理论与实证相结合的研究方法,对移动增值业务进行精确营销研究。笔者收集了大量移动增值业务的相关数据,对该行业进行了深入分析,通过SWOT分析方法分析了山西移动增值业务营销的内外部环境及营销中存在的问题,在此基础上提出精确营销是必走之路。同时,本文通过对精确营销理论的研究并结合增值业务的现状提出了移动增值业务的精确营销体系。该体系主要从客户细分、交叉营销、客户流失、潜在客户四个方面介绍了如何精确的挖掘客户信息,发现客户需求的不同倾向,从而有针对性的制定营销策略。最后,笔者在精确营销体系的指导下分析研究了基于客户细分的精确营销过程和基于交叉营销的精确营销过程,在挖掘信息的基础上提出了具有针对性的营销策略。本文的研究成果不仅对山西移动增值业务从传统营销向精确营销转变具有具体的指导意义,同时也为其他类型企业开展精确营销具有积极的参考意义和应用价值。
摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第9-13页
    1.1 研究背景和意义第9-11页
    1.2 研究方法与框架第11-13页
第二章 增值业务精确营销理论研究第13-25页
    2.1 精确营销的概念和内涵第13-15页
        2.1.1 精确营销的概念第13-15页
        2.1.2 精确营销的核心思想第15页
    2.2 客户细分理论第15-20页
        2.2.1 客户细分的概念第15-17页
        2.2.2 客户细分的方法第17-19页
        2.2.3 客户细分变量的选择第19-20页
    2.3 数据挖掘理论第20-25页
        2.3.1 数据挖掘的定义和功能第20-21页
        2.3.2 数据挖掘的主要方法第21-23页
        2.3.3 数据挖掘的知识发现过程第23-25页
第三章 山西移动增值业务市场研究第25-41页
    3.1 山西移动公司及增值业务的介绍第25-27页
        3.1.1 山西移动公司简介第25-26页
        3.1.2 移动增值业务的概念第26-27页
    3.2 移动增值业务营销现状分析第27-31页
        3.2.1 移动增值业务发展现状第27-28页
        3.2.2 移动增值业务营销现状分析第28-31页
    3.3 山西移动增值业务 SWOT 分析第31-33页
    3.4 山西移动增值业务竞争形势和发展趋势第33-36页
        3.4.1 从竞争形势角度分析第33-34页
        3.4.2 从发展趋势角度分析第34页
        3.4.3 山西移动增值业务营销面临的问题第34-36页
    3.5 精确营销是山西移动增值业务竞争制胜的必然选择第36-37页
    3.6 精确营销的解决思路第37-41页
        3.6.1 精确营销的闭环流程第37-38页
        3.6.2 精确营销的个性化体系第38-41页
第四章 增值业务精确营销体系设计与分析第41-56页
    4.1 精确营销体系第41-44页
        4.1.1 精确营销体系的设计目标第41-42页
        4.1.2 精确营销体系的构建第42-44页
    4.2 精确营销数据采集分析第44-48页
        4.2.1 增值业务的数据分析第44-46页
        4.2.2 增值业务的数据仓库构建第46-48页
    4.3 精确营销体系的挖掘引擎分析第48-56页
        4.3.1 增值业务客户细分分析第48-51页
        4.3.2 增值业务交叉营销分析第51-52页
        4.3.3 增值业务客户流失分析第52-55页
        4.3.4 增值业务潜在客户分析第55-56页
第五章 山西移动增值业务精确营销案例研究第56-72页
    5.1 基于客户行为细分的增值业务精确营销研究第56-66页
        5.1.1 商业理解第56-57页
        5.1.2 数据理解第57-58页
        5.1.3 数据准备第58-60页
        5.1.4 建立模型及结果分析第60-64页
        5.1.5 营销策略建议第64-66页
    5.2 基于客户行为挖掘的增值业务交叉销售精确营销研究第66-72页
        5.2.1 商业理解第66页
        5.2.2 数据准备第66-67页
        5.2.3 数据分布分析第67-68页
        5.2.4 建立模型及模型评估第68-70页
        5.2.5 模型的应用第70-72页
第六章 结论第72-73页
参考文献第73-78页
发表论文和科研情况说明第78-79页
致谢第79页
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