Организация и пользование базами данных в службе маркетинга

Для анализа данных, хранящихся в  базе, разрабатываются методы учета, в соответствии с которыми формируются  схемы будущих продаж. В систему  бальной оценки могут включаться множество критериев, важных для  дальнейшего развития связей с покупателями.

Основанием  для этого метода является RFMR-технология, которую американские компании, занимающиеся посылочной торговлей, используют уже в течение 80 лет. Баллы распределяются в соответствии с датой последней покупки, частотой заказов, денежным коэффициентом. Усовершенствованная модель включает в себя также категорию ассортимента, в соответствии с которым был сделан заказ, и многие другие критерии.

 

Динамическое определение результатов.

Этот метод позволяет использовать релевантные факторы определения  значимости покупателя для различных  клиентов и различных задач. Эти  методы сбора информации позволяют  фильтровать важные факторы в базе данных.

 

Customer lifetime value.

Эта модель основывается на том количестве покупок в данной компании, которое  покупатель совершает в течение своей жизни.

Ценность покупателя определяется не через прибыль от одной покупки, а на основе потенциальной совокупной прибыли. Эта ценность включает как  уже имеющиеся доходы, так и  возможные будущие прибыли, так  что можно определить возможность  долгосрочных отношений с покупателем.

 

Портфолио покупателей.

При оценивании покупателей с помощью  порт фолио устанавливаются два  критерия сегментирования, при группировании  покупателей в соответствии с  этими критериями каждую позицию  можно наглядно представить.

Если, к примеру, указываются такие  пункты, как «привлекательность»  покупателей и конкурентоспособность, то становится возможным узнать, с  помощью каких клиентов в рамках СRM оправдывается высокая стоимость маркетингового бюджета. Это касается тех клиентов,  благодаря которым фирма может конкурировать на рынке.

Заключение.

 

За последние годы базы данных и система сбора данных в качестве информационно-управляющей системы приобретает все большее значение. Информация является важнейшим фактором успеха, который делает возможным существование компании на рынке с жесткой конкуренцией.

Система хранения данных создает основу для системы поддержки выполнения программ для обработки больших  объемов информации и многомерного анализа данных (например, аналитическая  обработка данных в реальном времени, технология OLAP). С помощью многомерного анализа данных, основанного на принципе параллелизма, информацию, полученную из разных источников, можно анализировать и оценивать в совокупности.

Технология сбора данных дополняет  систему поддержки выполнения программ, в которой самостоятельно распознаются образцы связей между данными; они  соединяют методы классического  анализа конъюнктуры рынка с  искусственным интеллектом. При  помощи информации, собранной в системе  хранения данных, они создают новые  данные, необходимые для правильного  управления.

Система хранения данных и сбора  информации имеет большое значение для маркетинга вместе с управлением взаимоотношениями с клиентами. Так как число групп покупателей с различным укладом жизни, равно как и число покупателей, которые критически подходят к покупкам, увеличивается, необходимо поддерживать лояльность покупателей для того, чтобы продлить так называемый «жизненный цикл» покупателя.

Под термином хранилище данных понимается, по аналогии с понятием «склад», общая  централизованная база данных, содержащуюся в которой информацию можно легко, быстро и систематически применять. При этом можно использовать все  имеющиеся в распоряжении внешние  и внутренние источники данных и  производить выборку релевантной  информации.

В крупных компаниях существует большое количество источников информации. Необходимость предоставить в распоряжение пользователям всю релевантную  информацию ставит перед компанией  сложные задачи, поэтому необходимо собрать и систематизировать данные, для чего и нужны базы данных.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Список литературы:

 

1. Артур М. Хьюс «Маркетинг на основе баз данных» — М.:Издательский дом Гребенникова, 2008.

2. Ф. Котлер «Основы маркетинга» М., Финпресс,1999

3. Голубков Е.П. Маркетинговые  исследования: теория, методология  и практика. Издание 2-е, М., Финпресс, 2000.

4. Черчилль Г.А. Маркетинговые  исследования. СПб., Питер, 2000.

5. Проблемы планирования и управления. Опыт системных исследований. Под  редакцией Голубкова Е.П., Жандарова А.М. М., Экономика, 1987.