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基于数据挖掘技术的保健品营销研究

作　者: 曹永华
导　师: 侯开虎
学　校: 昆明理工大学
专　业: 工业工程
关键词: 数据库 数据挖掘 保健品 营销
分类号: F426.72
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 48次
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内容摘要


随着国民经济的发展,人们的收入普遍增加,在解决了温饱问题等基本的生活需求之后,消费方式开始多样化发展。时至今日,中国几乎所有的保健品公司都处在一种内外交困的境地,没有强有力的品牌支持；消费者信心逐渐丧失；低质量、低研发、高利润的特点使企业进入一个低级的恶性循环之中；跨国公司携其优势资源长驱直入,占据着国内的高端市场,市场也由原来的统一大市场发展为更有针对性的特定人群的一个个的目标市场。重视消费者,理解他们的需要、偏好和感受变得越来越重要,是一个企业当前面临的重要问题。基于数据库的数据挖掘技术的营销,一方面能够帮助公司理解客户,一方面可以在恰当的时候为客户提供符合需要的个性化产品和服务。由于保健品是一种特殊的商品,能否使用数据挖掘技术的数据库营销来提高企业的销售额?实施的效果如何?本文在通过大量的国内外文献研究的基础上,结合社会调研和公司实习所获得的信息和数据,分析了保健品行业当前营销过程中存在的问题,阐述了论文的选题背景和意义。论文先是对数据挖掘和保健品的营销现状进行一个简要的综述,然后以K公司为背景,应用数据库软件Access 2003和数据挖掘软件WEKA,分别运用统计分析、关联规则、聚类分析、分群分析和自动预测趋势等多种数据挖掘的方法技术,对公司现有的客户信息和社会调研所获得的信息进行综合分析研究,然后细分市场和客户,建立K公司的购物篮数据模型,利用WEKA软件提取K公司的消费者购物篮特征规则,进而得到K公司的产品和客户的强关联规则。最后,公司结合自身的实际情况,运用营销学的理论和技术制定有针对性的营销策略,在目标市场上对目标客户因势利导地展开促销,最终达到“稳住老顾客,获得新顾客”的同时,把成本压缩到最少。K公司自实施基于数据挖掘技术的营销以来,公司的销售额和毛利润比预期提高了,成本降低了,客户满意度也得到了改善。事实证明,在互联网广泛应用、信息极大丰富和数据库日益庞大的今天,基于数据挖掘技术的保健品营销是可行的、有效的。

全文目录


摘要  3-5Abstract  5-10第一章 绪论  10-16  1.1 选题背景  10-11  1.2 选题的目的和意义  11-12  1.3 国内外的研究现状  12-14  1.4 论文的主要内容  14-16第二章 数据挖掘综述  16-28  2.1 数据库营销的文献概述  16-19    2.1.1 数据库营销的产生与定义  16-17    2.1.2 数据库营销的理论体系  17    2.1.3 数据库营销的功能和运作模式  17-19    2.1.4 数据库营销研究中存在的主要问题  19  2.2 数据挖掘技术  19-23    2.2.1 数据挖掘的概念  20    2.2.2 数据挖掘的主要技术  20-22    2.2.3 数据挖掘的过程  22-23  2.3 数据库对数据挖掘的支持  23-26    2.3.1 数据挖掘和统计学  23-24    2.3.2 数据库和数据挖掘的联系  24-25    2.3.3 数据挖掘在数据库营销中的作用  25-26    2.3.4 数据挖掘工具的选择  26  2.4 本章小结  26-28第三章 保健品营销的现状  28-42  3.1 保健品市场概述  28-35    3.1.1 保健品市场的发展历程  28-30    3.1.2 保健品市场的发展趋势  30-31    3.1.3 保健品市场的特点  31-32    3.1.4 保健品市场的需求分析  32-33    3.1.5 保健品市场的竞争分析  33-35  3.2 保健品营销模式概述  35-39    3.2.1 传统营销模式  35-36    3.2.2 新兴的营销模式  36-38    3.2.3 传统营销模式与新兴的营销模式的区别  38    3.2.4 营销模式的发展趋势  38-39  3.3 K公司现行的营销模式  39-40  3.4 本章小结  40-42第四章 基于数据挖掘的K公司的营销  42-56  4.1 基于数据挖掘的营销决策模型  42-44  4.2 建立营销数据库  44-45  4.3 数据的准备  45-46    4.3.1 数据的预处理  45-46    4.3.2 数据集成与转换  46  4.4 数据挖掘  46-51    4.4.1 K公司数据挖掘方法  46-48    4.4.2 数据挖掘后的客户细分  48-51  4.5 营销策略分析与决策  51-52    4.5.1 现有客户分类  51    4.5.2 建立客户流失预警机制  51-52    4.5.3 新业务的开发  52  4.6 市场营销组合策略的选择和后评价  52-54  4.7 本章小结  54-56第五章 在K公司的实施及应用效果  56-70  5.1 研究背景和目标  56-57  5.2 公司营销数据库的建立  57-60  5.3 顾客购物数据的准备  60-62  5.4 建立公司客户的购物篮数据模型  62  5.5 公司客户的购物篮分析  62-66  5.6 基于购物篮分析的K公司营销策略实施  66-69  5.7 应用效果  69  5.8 本章小结  69-70第六章 总结和展望  70-72  6.1 总结  70-71  6.2 展望  71-72致谢  72-74参考文献  74-78附录A 作者在攻读硕士学位期间发表的论文  78

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机软件 > 程序设计、软件工程 > 程序设计 > 数据库理论与系统
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