商务智能在零售企业营销管理中的应用

　1.引言
　　随着零售市场的迅速发展，零售企业的营销理念也在发生深刻变化，客户分类、差异化服务等客户关系管理（CRM）理念逐渐得到普及和应用，尤其是客户分类，是成功实现客户关系管理的前提和保障，是实现差异化服务的基础，有助于突出服务特色和提高服务品质。在这之中，数据仓库、数据挖掘等商务智能（BI）领域新的理论和技术得到了很大的应用和实践。
　　本文从应用角度出发，探讨如何利用商务智能在数据、信息挖掘和分析上的优点，通过各种统计分析工具对客户数据进行分析，提供各种分析报告，如客户价值评价、客户满意度评价、服务质量评价、营销效果评价、未来市场需求等，从而为零售企业的营销管理决策提供有效支撑。
　　2.商务智能在超市营销管理中的应用设计
　　2.1研究对象和目的
　　本次研究对象为一个日均人流量在3万—5万的20万平米购物中心。一方面本购物中心提供的商品种类繁多，价格构成复杂；另一方面，进入该购物中心的客户结构复杂，消费者人口特征、消费习惯各异。如果购物中心不能很准确的对消费者进行分类和定位，为不同群体提供有针对性的差异化服务，就难以制定有效的营销战略和品牌战略，也就很难在日益激烈的市场竞争中发展和壮大。
　　只有通过对该购物中心客户的消费记录等信息进行整理和分析，对消费者进行分类和定位，进而识别出购物中心的主要、次要客户等，并且根据客户人群的年龄、性别、职业、收入、购买习惯等对客户实现分类管理和维护，建立良好的客户档案，进而深入分析不同类别客户的商品偏好、消费习惯，并且对运营推广活动提出指导性方向，有针对性的为不同类群的客户提供差异化的服务。
　　通过该项目的实施，将有助于该购物中心：
　　* 掌握客户信息
　　* 记录客户交易情况
　　* 建立完善的客户档案
　　* 提高客户忠诚度和客户满意度
　　* 识别金牌客户并提高销售业绩
　　2.2研究方法
　　研究首先通过对进入购物中心的客户采取问卷调查、访谈等方式获取客户的年龄、性别、职业、收入、购买习惯等信息，再通过购物中心的消费记录获取这些特定客户在购物中心的消费行为等信息，然后基于所有这些信息通过ABC分类法进行分类管理。最后通过要素分析法和主成分分析法确认影响不同客户群体消费的主要因素，从而有针对性的对不同类群的客户提供差异化服务，以此来提高客户忠诚度和客户满意度，最终实现销售业绩的提升。
　　这一研究分为项目定义、项目规划、项目设计、项目试验，以及项目执行等5个阶段。其中定义阶段主要是与相关部门沟通，确定具体目标和工作范围；规划阶段主要是制定项目路线图；设计阶段主要是设计具体执行方法和分析应用模型；试验阶段即试运行，出具项目试验报告；执行阶段即全面执行，制定和维护客户分类档案，出具项目报告。
　　3.商务智能在超市营销管理中的应用分析
　　本次研究一共对6017名客户进行了问卷调查和访谈，同时从购物中心的消费记录中提取了这相应的6017名客户一段时间内在该购物中心的所有消费记录，对所有收集到的数据和信息按照预先设计好的客户信息条目进行整理，然后根据设计好的客户人群分类表建立较为完善的客户档案，并以此为基础，利用ABC分类法对客户进行分类管理，最后通过要素分析法和主成分分析法确认影响不同客户群体消费的主要因素，从而对不同类别客户制定差异化服务战略。
　　3.1客户人群分类表
　　通过问卷调查和访谈，并调取相应的消费记录，对得到的客户信息和消费信息按照预先设计好的客户人群分类表，填录客户消费档案信息，如表1所示。
　　由于实施时间和手段的局限，客户样本量偏小。因此，依据性别和年龄给样本群体进行了不同的编号，性别按男和女分为M和F两个编码，年龄以10年为一档按照0—10、10—20、20—30、30—40、40—50、50—60、60—70、70+分为8个类别，分别以数字1至8为编码，如F4代表30至40岁的女性客户，M3代表20至30岁的男性客户。并且对客户的购物时间按工作日上午、下午和晚间，周末上午、下午和晚间6类进行统计，同行客户按照家人、朋友和个人进行归类。
　　3.2客户分类管理
　　依据ABC分类法，以客户样本的月累计消费额为分类标准，将客户分为A类客户、B类客户和C类客户。根据本次项目的分类结果，A类客户占客户样本总量的18%，累计消费总额占样本累计消费总额的74%；B类客户占比63%，累计消费总额占比18%；C类客户占比19%，累计消费总额占比8%。
　　不难发现，A类客户虽然数量较少，但消费量却占到购物中心销售额的近80%。B类和C类客户数量较多，但消费量却较少。所以A类客户需要建立专门的客户信息档案，并且要指派专门的销售人员为这部分客户群体提供VIP式服务，通过单对单服务，重点满足这部分群体的需求，提高他们的忠诚度；B类客户和C类客户相似，需要通过客户人群分类表发掘他们的消费特征，利用要素分析法和主成分分析法具体识别他们的消费行为，从而有的放矢，采取差异化战略，例如对于偏好促销活动的家庭主妇群体，在她们集中购物的时段推出相应的活动会取得更好的效果；消费总量都较小；同时需要注意，相对B类客户，C类客户个人消费总量要高出不少，说明这类群体具备相当的消费能力，需特别关注影响这一群体消费决策的主因素，并加以利用，充分挖掘消费潜力。
　　3.3客户消费行为分析
　　本次研究的要素分析法主要提取了年龄、性别、职业、购物时间、购物种类、支付方式这5类要素。通过聚类和对比等方法，可以得出以下一些基本结论： 　1.引言
　　随着零售市场的迅速发展，零售企业的营销理念也在发生深刻变化，客户分类、差异化服务等客户关系管理（CRM）理念逐渐得到普及和应用，尤其是客户分类，是成功实现客户关系管理的前提和保障，是实现差异化服务的基础，有助于突出服务特色和提高服务品质。在这之中，数据仓库、数据挖掘等商务智能（BI）领域新的理论和技术得到了很大的应用和实践。
　　本文从应用角度出发，探讨如何利用商务智能在数据、信息挖掘和分析上的优点，通过各种统计分析工具对客户数据进行分析，提供各种分析报告，如客户价值评价、客户满意度评价、服务质量评价、营销效果评价、未来市场需求等，从而为零售企业的营销管理决策提供有效支撑。(责任编辑：论文发表网)转贴于八度论文发表网: http://www.8dulw.com(论文网__代写代发论文_论文发表_毕业论文_免费论文范文网_论文格式_广东论文网_广州论文网)