聚类市场营销方案

① 聚类分析在企业网络营销中的应用论文

聚类分析在企业网络营销中的应用论文

论文摘要：本文针对企业网络营销中的大量数据为基础进行数据的分析，依据数据挖掘技术中典型的聚类分析方法进行数据的处理，并以一个网络营销公司为例，对其客户信息进行了聚类分析，得到了一些有价值的信息，对于企业的营销策略的决策给与一定的支持。

论文关键词：聚类分系,网络营销,策略,客户关系

0前言

现代科学技术的迅猛发展，特别是在互联网的应用和开发上更加的迅速，企业必须通过网络对自己的产品加强宣传以增强自己的竞争力。客户是一个非常重要的、有价值的重要资源，现在如何更好地从数据库中挖掘出客户中有价值的信息，更好的培植和经营与有价值客户的关系，抛弃那些无利可图没有发展前景而且营销费用高的客户，并且可以针对不同价值的客户给与不同的政策同时制定出个性化的营销策略，这些才能够保证企业的生存发展。对于这一切数据挖掘无疑是行之有效的好方法之一。本文以一个网络营销公司为例，提出了一套可操作性的对客户价值评价方法，然后使用数据挖掘技术中比较常见和常用的聚类分析算法对客户信息进行聚类从而达到非常重要的信息并为企业在网络营销中提供决策依据。

1聚类分析

聚类（clustering）是对于数据挖掘技术是非常重要的一部分，现在也是数据挖掘技术中关键的一种。聚类的意义就是针对物理或逻辑上的数据对象的进行自动分类，最后将数据对象分为多个类或簇的过程。对于聚类结果要使得数据对象在同一个分类中具有最大的相似度，而在不同的类中具有最小相似度。聚类的现实意义就是在于可以将数据按照一定得关系进行自动的分类，事先不知道所有的数据对象共有多少类，通过算法的处理最后得到一个分类结果进行应用。譬如在市场研究领域中，特别是针对网络营销的企业或网站，从大量的网络数据进行分析聚类，可以讲客户分成不同的类别，针对这些类别不同的购买力和兴趣爱好来进行个性化的营销手段，提高企业的经济效益。目前研究人员大多针对于聚类分析算法的改进和完善进行研究，进而提高聚类分析的工作效率。著名的算法有：CLARANS，BRICH，DBSCAN，CURE，STING，CLIGUE和WaveCluster等。

2聚类分析应用于企业客户资源管理

现针对某电子商务公司进行分析，该电子商务公司的客户分布在全国各地以及国外一些地区，现仅列出具有代表性的10个大客户：吉林，黑龙江，山东，江苏，浙江，安徽，湖南，缅甸，印度，南非等。在数据挖掘的目的就是从客户中找到一些共同点，在对这些客户数据进行处理前要使用聚类分析的方法进行研究看看这10个客户能否有一些共同之处以便企业针对不同类型的客户给与不同的对策，首先对该公司采用专家打分的方法，而且还有通过网上问卷调查和访谈的方式，收集各地销售专员的意见等方式，然后对数据加以综合，最后聚类分析法确定各项指标的权重。

那么在具体实施聚类分析法的时候可分为5个步骤进行：

第1步：首先对各项指数构建层次结构，其中被评定的10个大客户作为方案层，客户价值放在目标层中进行处理，各项指标是准则层，按照这样的分层结构来构造客户关系评价系统中个指数的结构图，见图2-1所示；

从数据可以看出有两种情形：一是缅甸和南非，从数据中可看出这类客户的当前价值很小，但是具有很大的隐含价值，势必会有一天他们的成长给企业会带来丰厚的物质利益，这样具有发展潜能的客户应该采取措施激发潜能；二是安徽和印度这类客户，虽然从数据中看出这类客户当前价值很小，但是就这两个省份的地理位置和经济状况来分析他们隐含着较大的价值。对于这一类的客户，企业就应该采取灵活的措施，激发他们的购买能力促使该类型的客户不断地向前发展；

第2类是“维持型”客户，他们会源源不断的为企业提供利润，如黑龙江和江苏，他们这类客户根据以往的交易记录分析到得结果就是目前价值大，不过没什么发展的潜能，或者说在某种情况下它的时常还会萎缩，当前这类客户会给企业带肋比较丰厚的利润但是就长期发展而言却不是利润的主要来源，他们在某种情况下会流失掉，会被其他的企业竞争对手的介入而流失，为此对于企业一方面要维持与这类客户的良好关系，保持稳定的`客户关系，另一方面还要采取一些营销手段来刺激该类客户的消费，提供一些个性化的服务和策略；

第3类“淘汰型”客户，这类用户就如同鸡肋了，对于企业的现在和将来都意义不大，目前的销售份额较小，企业对他们营销的成本还很高，年利润率很低，根据分析这类客户包括浙江、湖南和吉林，他们没有长期的发展的趋势，所以企业采取的策略就是应充分挖掘他们给企业带来的当前价值后逐渐地放弃他们；

第4类是“贵宾型”客户，这类用户是企业的主要经济利润的来源，在某种程度上可以说是企业生存的保证，他对企业是关系到生死存亡的重要客户，从数据中看山东就是该企业的这类贵宾型的客户，他的当前价值和潜在价值都很大，企业必须认真对待，细心呵护与这类客户的关系，以及该客户企业的关键性人物的关系，加强与这类客户的沟通和关系的培养，同时还要提高警惕，防止竞争对手抢走这些贵宾型客户。针对贵宾型客户企业就应该对其进行一对一的营销策略，进行良好的客户需求沟通，尽最大可能满足他们的需求，适当给与一些特殊政策来加强和他们的关系。从不同角度来加强客户对企业的忠诚度、满意度等。企业根据这些重要的信息就可以针对不同的客户采取合适的销售策略。

3小结

总之，企业首先对客户的价值进行全方位、多角度进行评价，再将分析结果量化后进行数据挖掘，通过聚类分析，对客户进行细分，针对不同类型的客户给与个性化的服务。

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② TOP100summit分享实录｜服务快消品牌的数字营销解决方案

本文内容节选自由msup主办的第七届TOP100summit，个推大数据产品咨询总监沈都分享的《服务快消品牌的数字营销解决方案》实录。

分享者沈都具备丰富的互联网研发和营销策划经验，善于通过数据分析发现企业服务环节中的更多营销价值点，曾负责长城 汽车 、高露洁、欧莱雅等多个项目的数字营销工作，在数据，分析挖掘和应用上有丰富的实战经验。

编者按： 2018年11月30日-12月3日，第七届全球软件案例研究峰会在北京国家会议中心盛大开幕，现场解读2018年「壹佰案例榜单」。本文为个推大数据产品咨询总监沈都老师分享的《服务快消品牌的数字营销解决方案》案例实录。

众所周知， 广告分为两大分支，即效果广告和品牌广告。效果广告在移动端领域非常普遍 ，例如，你看到一条消息刺激你去安装下载一个APP，或是留下信息注册，这就是效果类广告。

品牌广告 是指大家在传统媒体上看到各种各样的广告信息，不管是请人代言还是户外海报这都属于品牌广告。与效果广告最大的不同是，它并不是追求在一次广告投放中产生立竿见影的效果， 而是在一个长期与消费者沟通过程中，让品牌形象深入心里。 品牌广告中根据品类不同，还可以分成更细致的观点，例如， 耐用品、奢侈品、快消品 。

耐用品 ，一般品牌商常用的方式是宣传它的功能性、可靠性、耐用性。 奢侈品 则完全不同，奢侈品有自己的一种品牌理念、质感，这体现了奢侈品消费者的身份特征。 快消品 是覆盖更大的品类，消费者对于快消品的理念也会随着各种各样的因素而变化。

快消品市场竞争激烈，消费者见异思迁

对于快消品来说，它受影响的因素非常多，我们先从品牌因素来讲：

品牌本身是一个消费和决策的因素，比如，耐克、宝马这种品牌因素非常深入人心。但是快消品的活动非常多，我们常说：“广告打得再有情怀还不如双11半价。”这是 活动因素 。另外就是 环境因素 ，现在一些快消品在电视剧/综艺上做赞助，有些人会冲动购买，这时，它的目的就已经达到了。最后是 购买心理 ，比如咖啡，你看到身边人在喝，你作为消费者也会想要尝试一下。

快消品的消费者特点：

1、购买习惯因人而异。

2、消费者购买快消品是相对感性的产品。现在一些网红、博主带货，如果你对他有好感，很容易会被其影响。

3、快消品价值不高，所以，导致消费者的忠诚度并不高。

品牌营销面临的问题

快消品的这些影响因素会影响品牌在很长时间内的表现，所以，我们该如何帮助品牌者更好的了解消费者？这个才是品牌主关心的事情。要做品牌广告，就一定要走心，让品牌形象深入人心。因此，想要了解消费者，传统的方式是 问卷或者访谈 ，挑出一小部分用户代表整个群体，通过他们的沟通交流挖掘出内心动机。但是，这相对有三个弊端。

第一个，调研成本相对比较高 。有效问卷需要很大的量，可能需要几千份甚至上万份问卷，这时问卷筛选率非常高，一个产品就要做一轮调查，时间线会非常长。

第二个， 我们现在做一些访谈的时候，需要从消费者口中获得一些声称的消息，但其实这些消息 并非他们的真实想法。

第三个， 我们在选一些媒体去做触达时，因为前期是抽样调研，所以，在投放的时候，量本的用户不能覆盖整个群体的特征。

面对这些弊端，我们能否用一些数字化的方式去解决呢？

虽然，大数据强调的是 全量， 但广告一定是品牌和效果分开的，传统广告是通过一轮一轮的品牌印象，在一些关键时点做大型促销，在数字化领域，我们同样要遵循这样的规则，而并非在有了一些数据化的工具之后，把品牌广告做成效果广告，这是很多品牌主在一开始接触时产生的误区。

上图是我们经常跟品牌主做的营销节奏。对于一个品牌来说，营销时点是分开的，在平日的一些时间段，它要做的是找到相应人群做一些相应内容的传递，以此达到品牌印象的建立。在一个大促的时间点做临门一脚的事，关系就像蓄水池，平时品牌印象就是蓄水池，而大促相当于一个开关。

我们如何帮助品牌广告主做数据化的营销工作？

每一个人都是数字时代的网民，不管我们去消费、 娱乐 、通行、订单等所有行为都要通过手机。平均每个人手机上主动下载安装的APP有33个。所以，有了这样一个移动端的基础后，我们才可以说 打造以人为单位的移动营销工具。

上图可以这样理解，通过大数据可以解读消费者在移动端的行为偏好，由此便充分了解消费者，最终通过“人”推导营销策略。

这个时代不缺数据。 一个品牌在各个领域都有它的数据，比如，电商平台中会有大量CRM的信息、订单信息、消费者信息、消费者购买时间、购买金额等数据。另外，线上各媒体投放的时候，也会留下大量消费者数据，比如，哪些消费者在什么地方看过广告，有没有点击，以及对某些广告的敏感度等。但这里有个很大的问题， 在不同的场景里，数据的沉淀方式是不同的， 因此数据无法被打通。

那么，我们如何知道消费者既购物又去了线下门店，并且还看到了广告呢？

现在，BAT有非常强大的账号体系，所有的APP、网站都用微信/淘宝账号登录，我就可以知道同一个人分别在哪些地方出现。而我们的方式是 ID打通， 我们把这些数据做匹配，打通以设备为单位/近似于以人为单位的ID，标上我们自己的标签体系。

数据的匹配打通，其实是一个相对底层的工作，这个工作广告主看不到。既然我们是为广告主提供洞察研究的产品，那我们更多是要做可视化方面的内容，让洞察结果变得更加显而易见。

上图是某一款产品在旗舰店销售的状况，大家可以看到，57%的订单都是在“6.18”期间完成的，这是一个非常典型的大众快消品的消费方式。它的所有消费不是均匀分布，而是在某一个爆点突然完成，这个爆点落在“618”、“双11”期间。所以导致基本上一年购物两次，两次解决一年的销量。

大家会有个刻板印象，我的产品到底吸引什么样的消费者？是那些对价格异常敏感的人吗？如果你是以这个切入为主的思维，那么这是对后续用户研究的一个误区。我们再进一步来看， 用统计学聚类的算法 ，提取大促期间消费的人群的特征，大家可以看到，通过这种标签去聚类之后，有5个特征显著的人群。

第二种是品质生活追求者。 这群人年龄相对较大，他们会有休闲放松的活动，并且会去一些护理的场所。

第三种是精明购物者。 我们现在所说的消费升级，大家都想用更优质的产品，但却不想花费太多的钱。这个群体会变得越来越普遍。

第四种是宅男宅女。 这群人大部分都是单身、二次元，但是比较容易满足。

第五种是学生党。 学生群体相对来说比较清闲，他们经常有一些丰富的社交行为，不管是线下大学之间的相互串门还是线上各种社交行为，我们称这是荷尔蒙爆棚的地方。针对这群人，我们要传达一种青春活力的品牌理念。

在品牌广告领域可以分为两大类， 第一大类，相对窄众的消费品 ，在国内市场，有很小一部分群体贡献很大的销量，一般以高端商品为主。做这种品牌营销，是没有必要做大面积/大媒体的推广，因为大部分人即使看到了广告也不会购买。所以，我们要 找到高能度、高净值的人群做推广，并且保持长期有效的影响。第二大类，大众消费品， 也就是我们今天探讨的快消品，这类产品其实任何人都能买得起，但是为什么要选择你家的产品呢？因此， 我们要针对不同的群体，灌输不同的品牌理念， 让消费者认为你的产品是符合当下需求的。

开发可视化用户分析界面

用户除了在线上表现的有特征之外，很多时候是在线下。比如，我们去机场时，因为机场相对高净值且人群聚集，所以我们会经常会看见一些比较高端的广告。但是，城市人群复杂，我们无法找到相对应的消费者做用户研究分析，所以，在这个条件下，我们又做出一款做 线下人群分析的工具， 下面我们来看两个案例。

案例一：

上图叫做 红蓝海 。两年前，个推给国内某款知名共享单车做线下位置分析，当时有一个很大的挑战，即单车距离的远近决定用户是否骑行。我们将可能使用单车的人群挑出来，再做一个大盘，然后统计有多少比例的人安装了该品牌的共享单车APP，最后我们把它画成图，中间设置了一个 阈值 ，数值超过就会变为红色。 红色即表示，在这个区域内竞争非常激烈；而蓝色表示，这个区域的投放车辆浓度较低，但这个区域的潜在用户分布很多 ，所以，该品牌应该在此区域增加投车数量。

案例二：

上面这四个小图，是我们做给微软Surface的。左边第一张图是在北京地区做了一个样本分析。第二张图，将相对高消费的人群挑出来即可看到，高消费人群主要分布在北京的西北角和东边，也就是中关村和国贸一带。第三张图，是Surface北京典型用户的分布，这里包括了学生和IT互联网产业的从业者。第四张图，是苹果的分布。第三张图和第四张图有很大的差别，Surface和Mac不是直接的对包，所以，做一些活动和宣传的时候，我们更倾向于Surface人群，因为Surface更多的被IT互联网从业者使用。

如上图所示，从上到下每一条线代表一台手机随着时间充电的状况，最右边的时间是从晚到早。每一条垂直的线都由千万条线相组成。红色表示手机正在耗电，正常使用耗电叫Active，绿色表示充电，蓝色表示电量相对平衡，已经达到或接近了100%。我们可以看到，红色和绿色或绿色和蓝色交界处画一条线。上图在个推内部叫做睡眠图，它代表不同的人群睡眠状况是不同的。

从传统投放到精细化投放

传统的触达方式，是以媒体和内容为向导。但这种方式有3个弊端：价格贵、曝光率低、竞争激烈。

触达“TA”而不是媒体—贯穿全天的数字生活

现在，程序化中的主流方式是 DSP ，它是一个平台，负责对接各种各样的媒体。当一个用户打开某个APP的一瞬间，如果是开屏广告，几毫秒便会将请求显示到设备ID，随后发送到我们的系统，系统会判断设备ID是否适合投放。如果适合，系统回答yes并发送给用户，如果不适合，系统回答no并被另外广告填充。

这种方式是以 第三方 数据服务角色介入广告曝光流程。对于品牌主来说，数据不会全部上传到媒体，因为我们给客户建立 私有云 ，数据储存在客户私有云，用的时候才会查询，被查询时才会上传，这对用户数据也是一种保护。

自助式媒体表现分析

投放后做 媒体分析 非常重要，因为在一次投后过程中的媒体表现、媒体相关流量/质量涉及到品牌的展示效果。

我们来看一个例子，在一次投放当中，我们挑了一群人，一半男性一半女性。投放之后，我们发现点击人群中有60%是男性，那能否得出结论说男性更愿意点击？不能，这里忽略了一个因素， 曝光人群 。

上图是我们给品牌广告主做的一套系统，前面所说的内容都是基于这套系统所做的案例。从最基础的数据仓库来看，我们不仅对接了品牌主自己的数据，还对接了品牌主合作方的数据，大部分的数据串联起来存在数据仓库中，用我们的方式打上标签，在这基础之上，还要做分析和洞察。

最直接的方式是做媒体投放对接，像阿里和腾讯，他们都有直接API接口，我们的人群可以直接传到广点通，和内部对接后再投放。

媒体监测和反欺诈，这是数据的循环。这对于品牌主来说不单单是搭了一个壳，品牌主的使用次数不断流转，流转越多，数据就越丰富。

案例启示

•数据是品牌主最重要的资产之一。 现在越来越多的品牌主在往数据化的方向前行。国内外的快消品牌，他们对于数据的概念愈加清晰。

•工具只是辅助，营销追求本质。 营销方法永远不会过时。数据、工具让营销环节更有效率，能覆盖传统方式的盲点，这是数据工具带给营销的意义。

•数据类产品要结合实际业务开发，不能闭门造车。 在面对不同客户时，要结合实际情况，开发不同的工具。

③ 工作中如何进行数据分析---用数据来发现问题和机会

数据分析怎么做？做一份数据分析前必须明白数据分析遵循的原则，然后按照常规数据分析步骤进行。
1、数据分析遵循的原则：
① 数据分析为了验证假设的问题，提供必要的数据验证；
② 数据分析为了挖掘更多的问题，并找到原因；
③ 不能为了做数据分析而坐数据分析。
2、步骤：
① 调查研究：收集、分析、挖掘数据
② 图表分析：分析、挖掘的结果做成图表
3、常用方法：
利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。
① 分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。
② 回归分析。回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。
③ 聚类。聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。聚类分析的方法可以学习CPDA数据分析的课程。
④ 关联规则。关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。
⑤ 特征。特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。
⑥ 变化和偏差分析。偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。
⑦验证假设和结果的关系。数据分析的结果是不是合理，是不是符合逻辑要求，是不是和假设的原因一致，为什么会有结果和假设不相符合的，这些都是最后的报告听取者可能问的问题，同时也是进行数据分析得到的问题的症结所在。

④ 保险行业中市场营销的问题及对策

保险行业中市场营销的问题及对策

针对现阶段我国保险市场的现状和保险营销存在的问题，及我国保险业面临的国际市场国内化和国内竞争国际化的发展格局，那么，保险行业中，针对市场营销问题有哪些对策呢?

保险行业中市场营销的问题及对策篇一：

近年来，我国社会主义市场经济体制不断发展，保险需求也呈现多元化，分散性业务大量增长，且以投保客户需求为导向的营销策略不断发展。在这样的形势下，仍沿用传统的展业形式无法把握市场需求，因此大力发展市场营销十分迫切;其次，市场营销可以促进人们保险意识的形成。

我国地大物博、人口众多且经济发展迅速，可以说保险市场的潜力是巨大的，但我国存在人们保险意识薄弱的问题，可以说保险市场规模却仍需要不断努力。而市场营销理念在我国保险市场的引进，其更强的服务性和营销方式的多样化，对于加强人们的保险意识和保险购买力都有着积极作用。

在激烈的市场竞争中，要想占用一席之地和取得较好的经济效益，就要不断的优化保险公司的管理，无论是市场需求的科学合理预测，还是险种的设计和推广，及市场营销人员的业务素质，和保险的服务质量和效率等等都要更加科学化和现实化。这样才能符合客户的需求，提高其满意度，保证企业的盈利和发展。

一、我国保险市场营销的现状和成因分析

(一)忽视了对目标市场的选择和科学的市场定位

现今保险业竞争压力大，一些保险公司过分注重市场竞争，为了取得竞争优势更是投入了大量的人力物力，但是却忽略了对目标市场的选择和科学的市场定位，以及对自身擅长保险领域的巩固加强。且这种竞争方式没有建立在系统、科学的市场分析上，没有通过市场细分发现市场机会，脱离实际且缺乏针对性，它难以按照客户的发展潜力和具体需求等便利进行客户群的划分，和营销内容的适度改变，最终只是乱撒网，无法增强自身的竞争实力，还影响了营销效率。

(二)缺乏具有整体观念和科学的市场营销计划

保险公司的市场营销战略和计划是对整个保险市场营销的谋划，它不是一成不变的而是动态发展的。但由于我国保险业还不发达，很多保险公司出现的时间也不长，对于现代市场的营销观念还不熟悉，缺乏科学制定具有整体观念的市场营销计划的能力，将保险公司的市场营销仅视为个人行为发展客户的过程，且没有根据外部市场环境的变化进行相应的调整，过多的只是偏重于关注保险营销员的任务指标完成。

(三)新型险种的开发和创新力不足，无法满足消费者需求

保险产品是保险公司生存和发展的基础，也是吸引客户的最重要因素。在保险业较发达的地区，以客户需求为主体的新型险种的开发很及时，赢得了消费者的满意。但是现今我国的保险业对于新型险种的开发和创新力不足，保险公司的工作重点仍是保险公司已推出产品的营销工作，而不是依据客户需求发掘新的保险产品，和保险产品是否满足客户需求的调查，从而制约了保险公司的发展。

(四)保险服务不成熟，消费者信任度和满意度不够

我国的保险业由于还不完善，市场营销的观念也不太正确，保险服务并不成熟，很多保险客户都存在着投保容易，理赔难的情绪，且觉得投保前和理赔的服务质量差别过大。而保险服务不仅仅包含保单的售前，售中和售后也很重要。但保险公司过于注重保险业的指标量，为保险客户考虑较少，这对于投保人的积极性有不利的影响，也影响了保险公司业务的开展和良好社会形象的建立。

二、加强和完善我国保险市场营销的具体策略

(一)树立科学的市场营销观念，并有效调整营销策略

结合我国保险市场和市场营销的现状，首先我们要树立以市场为本，以客户需求为中心的思想，确立以获取企业自身利益为目的科学的合理的市场营销观念，从而达成满足人们需求、实现社会效益和获取自身经济效益的三方平衡。其次要根据广大消费者的需求，设计开发保险产品，有效调整营销策略，调动营销人员的积极性和复制质量，使消费者满意保险产品和保险服务，增强消费者对保险公司的认同与信任，从而在激烈的保险市场竞争中占据优势地位。

(二)将“以客户为中心”作为保险公司的基本经营原则

作为保险产品的购买者，我们要遵循“客户至上”的服务理念，坚持以客户为中心，了解客户、关注客户、尊重客户，想客户所想，服客户所需，切实做好对客户的服务工作。要多深入保险客户中间，倾听客户的反应，及时调整自己的服务内容，以客户需求为指导，提高服务的实效性。且无论是保单的售前还是售中、售后环节，都要保持相等的服务质量，端正思想，将优质的服务质效贯穿于展业、承保和理赔的全过程，保证客户的基本的保险服务权利。

(三)建立以市场营销为导向较完善的保险公司组织机构

由于一个公司的组织机构对公司的发展起着决定性的作用。因此在保险公司制定和实施市场营销战略，须要有高效的.营销组织进行支持，而保险公司营销组织的基本功能在于对客户需求做出快速反应并且高效率地向客户提供满意服务。所以我们要建立以市场营销为导向的较完善的市场营销组织，从而保证保险公司的市场营销工作顺利开展。要全面推行客户经理制，建立以客户为中心将推销保险产品与传递市场信息、管理客户融为一体的新型的全方位保险服务体制。

(四)要重视关系营销在保险公司市场营销中的积极影响

现今，公众的消费观与价值观正处于由着感性消费时代、理性消费时代向感情消费时代的过渡中，消费者开始更多的注意在商品的购买与消费过程中的心灵满足和情感附加，也就是购买商品的“附加值”。而保险作为一种较高层次的消费产品和消费行为，很多客户认购保险都是建立在知识、信息、关系、信任和他人赞扬的基础上的，那么建立管理，保留保户就显得更为重要。因此我们要重视关系营销在保险公司市场营销中的积极影响，最大限度的利用各种关系作为营销手段拉拢客户或是加强与客户之间的联系，从而完善保险服务、加强业绩增长。

三，结束语

综上所述，针对现阶段我国保险市场的现状和保险营销存在的问题，及我国保险业面临的国际市场国内化和国内竞争国际化的发展格局，完善和加强保险营销体系与管理，并增强我国保险市场的竞争实力是极其重要的。我们要树立现代的市场营销观念并不断调整战略，重视市场定位，制定科学有效的市场营销战略，坚持以客户为中心，重视关系营销在我国保险市场营销中的应用，相信在保险业共同的努力与建设下，我国保险市场的发展前景一定越来越好。

浅析营销管理在企业管理中的应用篇二：

1统计分析

在企业营销管理中的具体应用企业的营销管理工作是影响企业的经营与发展的关键因素,它不仅关系到企业的生存与发展,还决定着企业经济效益。随着我国现代市场经济竞争日益残酷激烈,企业营销管理的工作日益凸显。

1.1分析市场机会

为了能够挖掘市场机会、占领市场份额,企业需对自身行业的微观经济环境和宏观经济环境进行市场调研与具体分析,建立起一套完整的市场、营销信息系统。分析企业产品在市场中的需求与发展方向,把统计方法作为提供统计调查数据的营销管理主要方法,对市场资料进行统计、整理、汇总和分析,并如实地分析市场现状和评估企业产品在市场中的发展机会,分析企业产品经营和产品的市场占有率,针对分析做出正确的决策,使其充分发挥自身优势,获取更大的经济利益。运用统计分析中的市场机会层次分析模型,辅以企业营销管理人员,做出对企业最适合、最有利的营销策略决策。

1.2实行市场分析

进行产品市场营销主要包括产品市场需求预测、进行产品市场细分及选择目标市场和实行市场定位。产品市场需求预测即是运用统计、回归分析,预测产品市场的需求规模及制定产品的经营目标;产品市场细分研究即是指以一定的基础数据和变量为前提,来把市场细化分为不同的消费群体,由于消费群体的需求具有相似性,即某个消费群体中的消费者,具有相似的购买行为和购买习惯,把具有这种相似性的消费者再次聚集在一起,形成一个相类似的消费群体,进而实现了对具有一定个性特征的群体进行了市场细分。与此同时,在进行市场细分过程中采用的统计学模型有:

(l)因子模型。企业在进行产品市场细分过程中,收集了大量的市场细分变量数据,因子分析模型可以确定、分析出各变量数据的重要程度,以此作为细分市场的重要依据。

(2)聚类分析。聚类分析又被称之为群分析,是研究分类问题的一种多元性统计方法。聚类分析模型首先是把每个样本当作一类,然后分析样本与样本之间的相似程度,再将具有相似特征的样本分为一类,最后计算、分析出新类与其它类之间的不同,把近似者进行合并归类,每合并一次便减少一类,直至所有相似样本都合并成一类为止,进而对消费群体实现精谁性划分,实现对市场的细分和谁确的定位。

1.3确立营销组合策略

确定营销组合策略是指企业以目标市场的为基础,对企业产品的质量、包装、服务、价格、流通渠道及广告等影响营销环节进行优化组合,实现优化营销策略。首先,要在产品设计初级阶段,依靠统计方法提供出相关计划和实现控制的具体信息,规划产品的整个生命周期,规范企业的战略成本管理和营销管理策略;其次,要在产品的各个生命周期阶段,根据企业在经营过程中所面临的市场环境的不同,而采取不同的营销策略,因此,在各营销策略中运用统计的方法实现对企业进行经济效益和实际成本的衡量和分析。

2统计分析

在企业营销管理运用应采取的保障措施企业在实施营销管理时,要做到正确选择统计方法,将统计分析切实有效的贯彻到企业营销管理当中,应采取以下几项措施:

(l)企业应具备良好的管理基础。

统计分析在企业中的应用是一项重要工作,而良好的管理基础同样也是企业发展的基础,统计分析与管理相结合应用,是推动企业发展的必要手段。

(2)正确的应用统计分析。

统计分析贯穿于企业营销管理的整个过程,且被列入企业发展的总体规划中,统计分析的正确应用,对企业决策者、各部门管理者都起着不可忽视的作用,统计分析应由营销管理部门与统计职能部门联合开展实施。

(3)增强企业对统计知识的培训。

对企业营销管理人员进行统计相关知识的培训,可以使营销管理人员树立起正确的统计思想,充分认识到统计在企业经营过程中的重要作用,掌握正确的统计使用方法,包括对数据的收集、数据的处理以及得出统计结果、进行评价和正确使用统计结果等。总之,营销策略作为现代企业的龙头,对企业的发展起着至关重要的推动作用。市场竞争日益激烈残酷,引导着统计分析注重市场化的信息,以适应市场经济的不断变化,统计将在企业营销管理中受到广泛的应用。

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⑤ 关于聚类分析

1。聚类分析的特点
聚类分析（cluster analysis）是根据事物本身的特性研究个体的一种方法，目的在于将相似的事物归类。它的原则是同一类中的个体有较大的相似性，不同类的个体差异性很大。这种方法有三个特征：适用于没有先验知识的分类。如果没有这些事先的经验或一些国际、国内、行业标准，分类便会显得随意和主观。这时只要设定比较完善的分类变量，就可以通过聚类分析法得到较为科学合理的类别；可以处理多个变量决定的分类。例如，要根据消费者购买量的大小进行分类比较容易，但如果在进行数据挖掘时，要求根据消费者的购买量、家庭收入、家庭支出、年龄等多个指标进行分类通常比较复杂，而聚类分析法可以解决这类问题；聚类分析法是一种探索性分析方法，能够分析事物的内在特点和规律，并根据相似性原则对事物进行分组，是数据挖掘中常用的一种技术。
这种较成熟的统计学方法如果在市场分析中得到恰当的应用，必将改善市场营销的效果，为企业决策提供有益的参考。其应用的步骤为：将市场分析中的问题转化为聚类分析可以解决的问题，利用相关软件（如SPSS、SAS等）求得结果，由专家解读结果，并转换为实际操作措施，从而提高企业利润，降低企业成本。
2.应用范围
聚类分析在客户细分中的应用

消费同一种类的商品或服务时，不同的客户有不同的消费特点，通过研究这些特点，企业可以制定出不同的营销组合，从而获取最大的消费者剩余，这就是客户细分的主要目的。常用的客户分类方法主要有三类：经验描述法，由决策者根据经验对客户进行类别划分；传统统计法，根据客户属性特征的简单统计来划分客户类别；非传统统计方法，即基于人工智能技术的非数值方法。聚类分析法兼有后两类方法的特点，能够有效完成客户细分的过程。
例如，客户的购买动机一般由需要、认知、学习等内因和文化、社会、家庭、小群体、参考群体等外因共同决定。要按购买动机的不同来划分客户时，可以把前述因素作为分析变量，并将所有目标客户每一个分析变量的指标值量化出来，再运用聚类分析法进行分类。在指标值量化时如果遇到一些定性的指标值，可以用一些定性数据定量化的方法加以转化，如模糊评价法等。除此之外，可以将客户满意度水平和重复购买机会大小作为属性进行分类；还可以在区分客户之间差异性的问题上纳入一套新的分类法，将客户的差异性变量划分为五类：产品利益、客户之间的相互作用力、选择障碍、议价能力和收益率，依据这些分析变量聚类得到的归类，可以为企业制定营销决策提供有益参考。
以上分析的共同点在于都是依据多个变量进行分类，这正好符合聚类分析法解决问题的特点；不同点在于从不同的角度寻求分析变量，为某一方面的决策提供参考，这正是聚类分析法在客户细分问题中运用范围广的体现。

聚类分析在实验市场选择中的应用

实验调查法是市场调查中一种有效的一手资料收集方法，主要用于市场销售实验，即所谓的市场测试。通过小规模的实验性改变，以观察客户对产品或服务的反应，从而分析该改变是否值得在大范围内推广。
实验调查法最常用的领域有：市场饱和度测试。市场饱和度反映市场的潜在购买力，是市场营销战略和策略决策的重要参考指标。企业通常通过将消费者购买产品或服务的各种决定因素（如价格等）降到最低限度的方法来测试市场饱和度。或者在出现滞销时，企业投放类似的新产品或服务到特定的市场，以测试市场是否真正达到饱和，是否具有潜在的购买力。前述两种措施由于利益和风险的原因，不可能在企业覆盖的所有市场中实施，只能选择合适的实验市场和对照市场加以测试，得到近似的市场饱和度；产品的价格实验。这种实验往往将新定价的产品投放市场，对顾客的态度和反应进行测试，了解顾客对这种价格的是否接受或接受程度；新产品上市实验。波士顿矩阵研究的企业产品生命周期图表明，企业为了生存和发展往往要不断开发新产品，并使之向明星产品和金牛产品顺利过渡。然而新产品投放市场后的失败率却很高，大致为66%到90%。因而为了降低新产品的失败率，在产品大规模上市前，运用实验调查法对新产品的各方面（外观设计、性能、广告和推广营销组合等）进行实验是非常有必要的。
在实验调查方法中，最常用的是前后单组对比实验、对照组对比实验和前后对照组对比实验。这些方法要求科学的选择实验和非实验单位，即随机选择出的实验单位和非实验单位之间必须具备一定的可比性，两类单位的主客观条件应基本相同。
通过聚类分析，可将待选的实验市场（商场、居民区、城市等）分成同质的几类小组，在同一组内选择实验单位和非实验单位，这样便保证了这两个单位之间具有了一定的可比性。聚类时，商店的规模、类型、设备状况、所处的地段、管理水平等就是聚类的分析变量。 转

⑥ 如何开展聚类市场营销

河北唐山联通结合今年第四季度聚类市场光纤改造专项活动契机开展专项营销，目标锁定重点聚类市场，以驻点现场拦截和商铺走访的形式共计走访客户近9000户，实现光纤改造200余户，新发展各类业务600余个，新增收入107万元。

据了解，唐山联通采取的主要做法是：一是提前谋划，有针对性地制定营销方案。从全市161家名单制聚类市场中选取78家高价值的聚类市场作为活动现场，通过系统数据分析结合活动现场特点分别制定营销措施，有目的地开展活动。
二是前后台联动，实现现场受理、现场安装。为确保活动开展的有序、有效，本次活动人各现场设立营业座席，营业人员现场受理业务；营销人员采取驻点和实地走访的形式开展业务宣传；经过前期协调，活动现场增配安装人员，确保现场受理的业务及时调试完毕。三是整齐划一，规定现场营销动作。
活动之前，通过动员会的形式对各现场销售行为做出了明确规范，每天对当日的业绩进行排名，对当天的营销进行总结，营造出一个比学赶帮超的良好营销氛围。四是借力商务沃网，开展线上维系和营销。 充分利用商务沃网的信息采集及客户管理优势，引导客户通过扫描二维码的方式注册商务沃网，开展有针对性的线上维系和营销。五是后续跟进，延展性营销到位。
本次营销活动的时间是有限的，但是经过连续预热宣传，许多处于犹豫期的客户还有后续办理业务的需求，特别是光纤改造区域后续需求旺盛，为了避免活动结束后后续营销乏力的现象，唐山联通要求对拜访客户100%发放包片客户经理的业务名片，并通过电话回访的形式至少开展两次回访营销。

⑦ 利用企业用户或消费者调查数据进行分析，将产品的消费者进行分类并归纳出消费者的相关特征（聚类分析）

答：从网络消费者的群体特点看。消费者行为以及购买行为永远是营销者关注的一个热点问题，对于网络营销者也是如此。网络用户是网络营销的主要个体消费者，也是推动网络营销发展的主要动力，它的现状决定了今后网络营销的发展趋势和道路。我们要搞好网络市场营销工作，就必须对网络消费者的群体特征进行分析以便采取相应的对策。网络消费者群体主要具备以下四个方面的特征： （一）注重自我。（二）头脑冷静，擅长理性分析 （三）喜好新鲜事物，有强烈的求知欲（四）好胜，但缺乏耐心。

从网络消费需求的特征看。由于互联网商务的出现，消费观念、消费方式和消费者的地位正在发生着重要的变化，互联网商用的发展促进了消费者主权地位的提高；网络营销系统巨大的信息处理能力，为消费者挑选商品提供了前所未有的选择空间，使消费者的购买行为更加理性化。

从网络消费者的购买动机看。所谓动机，是指推动人进行活动的内部原动力，即激励人们行为的原因。人们的消费需要都是由购买动机而引起的。网络消费者的购买动机，是指在网络购买活动中，能使网络消费者产生购买行为的某些内在的动力。我们只有了解消费者的购买动机，才能预测消费者的购买行为，以便采取相应的促销措施。由于网络促销是一种不见面的销售，消费者的购买行为不能直接观察到，因此对网络消费者购买动机的研究，就显得尤为重要。 网络消费者的购买动机基本上可以分为两大类：需求动机和心理动机。

从网络消费购买过程看。网上购物是指用户为完成购物或与之有关的任务而在网上虚拟的购物环境中浏览、搜索相关商品信息，从而为购买决策提供所需要的必要信息，并实现决策的购买的过程。电子商务的热潮使网上购物作为一种崭新的个人消费模式，日益受到人们的关注。消费者的购买决策过程，是消费者需要、购买动机、购买活动和买后使用感受的综合与统一。网络消费的购买过程可分为以下五个阶段：确认需要—→信息收集—→比较选择—→购买决策—→购后评价。

为了提高企业的竞争能力，最大限度地占领市场，企业必须虚心听取顾客的反馈意见和建议。方便、快捷、便宜的电子邮件，为网络营销者收集消费者购后评价提供了得天独厚的优势。厂商在网络上收集到这些评价之后，通过计算机的分析、归纳，可以迅速找出工作中的缺陷和不足，及时了解消费者的意见和建议，制定相应对策，改进自己产品的性能和售后服务