数据库营销论文大全11篇

数据库营销论文篇（1）

企业在日常的生产经营活动中，产生了大量运营数据，如果不加以利用就会杂乱无章地占据大量的存储、管理、维护等资源。实际上这些数据是用户行为、用户习惯的表征记录，是企业各项经营活动的成果记录，其中蕴涵着大量的信息与知识，如果善加利用将是企业不可估量的战略资源。在数据的存储方面，随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们可以积累的数据越来越多。目前的数据库系统已经可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。

因此，在学术界对数据库的知识发现的研究也在不断深入。1989年IJCAI会议进行了关于数据库中的知识发现（KnowledgeDiscoveryandDatabase，KDD）的专题讨论，Fayyad将其定义为“KDD是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的以及最终可理解的模式的非平凡过程”。从1995年开始，KDD发展为国际年会，国内对该领域研究始于1993年，国家自然科学基金开始支持该领域研究。数据分析能力是一项对开发者、使用者都有很高要求的能力，需要具备数据库、人工智能、机器学习、神经网络、统计学、模式识别、知识库系统、信息检索和数据库可视化等多方面的知识和技巧。

同时对于这项技术在企业中的实际应用来说，随着理论的深入与数据挖掘工具的不断推出，其对各个企业的实际生产经营活动都起到了很大的推动作用。特别是数据库营销，由于其较低的成本，完善的模型和对市场的细微把握，对企业有着重大的意义。而所有的营销活动都应以市场细分为基础，因此数据库营销中市场细分就成为其不可逾越的第一步工作。

一、数据库营销中市场细分的作用

数据库营销中市场细分的应用随着IT技术的发展和市场交易量的扩大愈来愈广泛。目前，各个行业领域包括金融业、电信业、网络相关行业、零售商、制造业、医疗保健及制药业等都将其视为本公司的重要战略资源加以应用。从目前技术的发展与行业的应用来看，其作用主要体现在以下方面：

第一，对运营数据进行更好的重组、汇集、抽取和预测，更方便、快捷地从企业现有资源上采集和转化信息和数据，能为企业管理提供更好的决策支持，使管理层及时地了解企业生产经营现状，深入地了解企业所处的竞争环境，更好地制定符合实际的战略方案。

第二，在激烈的市场竞争和迅速的业务扩张中，运营数据可以用来分析数据的一般特性，使用数据可视化、分类、聚类分析、序列模式分析等工具，理解商业行为、确定商业模式、捕捉对企业利益侵害行为、提高服务质量，提高资源利用率，提高员工劳动生产率。例如，电信企业中对客服中心的分布的设计，基站的设置等。

第三，运营数据是用户消费行为的直接记录，通过对用户长期消费活动数据的规律总结。有助于划分用户群体，使用分类技术和聚类技术，可以更精确地挑选出潜在的用户；识别用户购买行为，发现用户购买模式和趋势，进行关联分析，以便更好地进行产品组合、产品推介等等。

第四，运营数据虽然是历史数据的集合，如果能够通过各种工具发现其中存在的普遍规律。由于企业的生产经营有延续性，用户的消费习惯有规律性，我们可以用来预测未来的生产经营情况，比如我们可以通过营销案预演，虚拟整个营销过程，测试目标用户反应，初步评价各种营销案的效果，确认最能接受营销案的客户群体，保证在真正推出市场的销售方案代价最小，收益最大。又如，我们可以通过运营数据，发现用户流失的规律与特征，使企业能在用户流失之前做出有效地挽留措施，降低流失率。

二、数据库营销中市场细分与传统市场营销中市场细分的异同

市场细分是现代营销理念的产物是市场营销理论和战略的新发展。目前市场细分的理论和方法不断完善，而且被广泛地应用于营销实践。而作为本文研究的重点，数据库营销中的市场细分与市场营销中的市场细分既有联系又有区别。

首先，两者的联系主要体现在：市场营销活动与数据库营销过程是衔接的。数据库营销的市场细分可以在营销活动之前提供数据预测；也可以用在营销活动之后分析结果，但两者总是联系紧密的过程。企业逐渐认识到，本企业的竞争优势体现在能够向用户提供满足整体需求的产品和服务组合，为用户提供个性化业务解决方案。因此，在设计市场营销业务项目时，需要采取不同的用户群细分方法对用户进行细分，对不同用户采取不同的服务策略。而企业的经营成果也正是构筑在不同细分用户对企业的贡献上的，不同的用户群体对总体收入的影响是不同的，因而在经营成果的分析中，也必不可少的需要对用户进行细分。这样可以加深对市场的了解，认清每种用户对企业经营活动的意义，从而制定更有针对性的营销政策。其理论依据也是相同的。根据1956年美国著名的市场学家温德尔·史密斯（WendellSmith）的论述主要有两个：一是用户需求的异质性。由于用户需求、欲望及购买行为是多元的，所以用户在购买产品和使用服务上的需求呈现较大的差异。用户需求的异质性是进行用户细分的内在依据。二是企业资源的有限性和为了进行有效的市场竞争。现代企业由于受到自身实力的限制，即便是处于市场领先地位也不可能在整个营销过程中占绝对优势。为了进行有效的竞争，企业必须进行市场细分，选择最有利可图的目标用户群体，集中企业资源，制定有效的竞争策略来增强自己的竞争优势。所以企业资源的有限性和为了进行有效的市场竞争是进行市场细分的外在要求。

其次，数据库营销中的市场细分与市场营销中的市场细分区别主要是：目的不同。数据库营销的市场细分目的是为了更好的从现有的经营数据中，找出对经营成果有影响的各个用户群体，并分析其影响程度或者找出其中规律；市场营销的市场细分，主要是为了开拓用户未被开发的潜力，增加其对经营成果的贡献。方法不同。数据库营销中的市场细分更加倚重数据库营销的各种手段，包括统计分析、数据挖掘等等，从海量的日常经营数据中，通过设定参数与算法，建立模型的方式，找出符合细分条件的用户群体。市场营销的市场细分，主要依据两种方法：一是依据自然属性来细分用户，主要是利用人口统计学、社会经济学、经济地理原理所提供的特定市场内有关个人的重要信息来细分用户，其变量主要有地理细分变量、人口统计变量、社会经济变量等，也可以把这些变量结合起来进行细分；二是依据行为属性来细分用户依据行为属性细分，用户主要是通过对人们的心理分析，个性特征，生活方式的研究来细分用户，其变量主要有心理分析变量、产品使用变量和产品效用变量等。对象不同。数据库营销中的市场细分主要面对企业现有用户，这是因为数据库营销的数据来源主要是企业已经获得的经营数据。市场营销的市场细分主要面对全体消费者，从中找出目标用户群体发展为企业的新用户。标准不同。数据库营销中的市场细分依据的标准在细分前是未知的，需要运用数据挖掘的方法与工具从大量数据中找出可以用来细分用户的标准。而市场营销的市场细分主要基于一些已知的标准，对目标可以进行归类与分析。

三、数据库营销中市场细分的方法与过程

上文结合市场营销的市场细分总结了数据库营销中的市场细分有以上的一些特点，所以在应用上，后者更多地依靠统计学与数据挖掘的方式进行。通过设定变量与参数，在企业经营获得的大量日常生产经营数据中，找出各种隐含的商务关系、产品关联、营销机会与用户行为特征。

数据库营销中市场细分的方法可以分为5项：关联分析、分类和预测、聚类分析、孤立点分析、演变分析等。实现上述功能的算法包括统计类的诸如回归分析、时间序列、判别分析、因子分析；神经学习网络类的诸如粗糙集、决策树、模糊集、支持向量集等等。数据库营销中的市场细分的过程，如图1所示。

第一，确定市场细分参数。即决定使用何种参数从数据库的海量数据中提取相应的用户数据对用户进行细分。一般目前企业级的数据库营销应用中，为了更加精确地描述实际市场情况，模型的设计维数都比较高，设计与提取的参数数量一般都需要上百个。

第二，数据准备。一般前面两个步骤就会占据整个过程的50-90%的时间和精力。需要完成的工作包括：数据收集、数据描述、数据质量评估和数据清理、合并与整合、构建元数据，加载数据挖掘库等。

第三，数据分析与验证，运用数据挖掘的方法，将初步确定参数的具体数值进行分析，进而发现参数设定的有效性并进行参数的变换，形成对解释问题有效的参数集。

第四，建立模型。通过以上步骤，建立相应的数据模型，为了保证得到的模型具有较好的精确度和健壮性，需要一个定义完善的“训练-验证”协议，进行模型训练与优化。

第五，模型应用与评估。按照确定的参数将目标用户导入模型进行细分，同时分析同类用户的各种特征，找出其中隐含的关联，为分析与应用提出结论。最后还要根据实际情况，对模型输出进行营销学上的解释，并进行实施效果评估。

参考文献：

1、张晓航.基于聚类算法的客户细分[J].通信企业管理,2005(12).

数据库营销论文篇（2）

随着电力管理信息化的不断普及和深入使用，在电力营销、地理信息化、供电收费方面都已经实现系统化管理。而电力营销系统——每时每刻记录着每一终端用户的用电情况，更是整个供电系统的重中之重。

本文根据营销数据库使用的实际情况，以集群和ORACLERAC技术为出发点，分析了相关技术的基本原理，在此基础上设计了OracleRAC的实施方案，取得了较好的效果。

1、ORACLERAC并行集群

1.1集群技术概述集群是一种并行或分布式的处理系统，由相互独立的、通过高速网络互连的两个或多个计算机(节点)组成，通常集群可以划分为以下两类：

1.1.1高可用性集群，通常采用主、备两台服务器，由主服务器对外提供服务，当主服务器断电或系统异常时，集群软件自动将集群应用切换到备份服务器，在切换过程中对外服务将发生中断。

1.1.2负载均衡(并行)集群，负载均衡集群与高可用性集群相比最大的不同在于负载均衡集群中的所有节点都是活动节点，都能对外提供服务，没有主备之分，同样当集群单个或部分节点异常时，剩余节点将接管故障节点对外提供服务。

1.2ORACLERAC并行集群简介Oracle集群实质上就是使多个服务器访问同一个Oracle数据库，这样一方面可以避免一个服务器宕机时数据库不能访问，同时也可以进行并行运算和负载均衡。

从软件组件上来讲，一个Oracle集群由多台服务器组成，每台服务器有自己的，用于监听自己的网络端口；每台服务有自己的OracleRAC服务，用于数据库的集群访问；每台服务器有自己的集群就绪服务，用于集群管理；所有的服务器通过自己的操作系统访问一个共享的存储设备。当有客户端访问时，由上而下依次调用相应的软件。

从逻辑结构上来讲，集群中的每台服务器有一个实例，每台服务器上的实例都对应到同一个数据库。在集群中有两台服务器，每台服务器拥有一个实例，每个实例都访问同一个数据库，数据库存储在共享磁盘上。

Oracle10gRAC采用服务漂移、VIP漂移和TAF透明故障切换等新技术，有效的解决常见的软硬件故障引起的宕机，如SQL语句故障、用户进程故障、网络故障、用户错误故障、实例故障和介质故障等。

2、RAC集群规划

2.1硬件规划

2.1.1服务器方面采用2*560A，IBMSystemp5560A中型服务器拥有出色的性价比，它基于POWER5系列CPU下具备了大型机的可靠性、可用性等。

2.1.2磁盘阵列使用DS4700，DS4700是一款中级存储服务器，其存储能力能够达到33.6TB，使用最新的存储网络技术，能够提供端到端的4Gbps的光纤通道解决方案。

2.2网络规划

2.2.1由于无论各节点间的心跳信息传递，应用对数据库的访问等都对网络传输速度以及稳定性有较高要求，拟采用H3CS5500千兆光纤交互机作交换。

2.2.2由于主机的网络通讯部分亦需要考虑冗余，拟对每一节点的服务器网卡使用绑定技术两两绑定，保证网络畅通。

2.3存储规划

2.3.1磁盘阵列方面采用RAID1+0模式划分，综合使用条带化技术和镜像技术，前者把连续数据分割成数据库，分布存储到各硬盘上加快速度，后者把数据镜像都其他磁盘上加强冗余。

2.3.2共享存储设备的存储机制拟采用ORACLE自带的自动存储管理（ASM），使用ASM兼顾了裸设备的快速IO和OMF文件的方便管理这两个优点。ASM可以在磁盘间IO的负载均衡，完成数据的条带化和镜像，并执行联机磁盘配置和动态重平衡等，提高I/O的性能和数据可靠性。

3、RAC集群实施

3.1按照系统规划图搭建系统软、硬件平台，安装AIX操作系统，连接光纤存储，绑定网卡，划分存储硬盘。

3.2按照ORACLE系统要求安装操作系统补丁，建立oracle用户和dba、oinstall组，以及修改系统参数。

3.3修改/etc/hosts文件，按照网络规划添加VIP、Privat-Ip、Public-Ip。

3.4配置节点之间的双机互信，以便双机能够互访。

3.5在ORACLE用户下按要求设置对应环境变量。

3.6安装ORACLE集群软件，并根据规划设置VIP。

3.7以集群模式安装数据库应用软件。

3.8创建ASM实例，按规划把对应的裸设备磁盘加入磁盘组，由于阵列划分的时候已经做了镜像，在这里只使用ASM的条带化功能。

3.9创建ORACLE实例，并使用crs_stat_t命令查看集群状态。

3.10使用DBCA创建TAF服务。超级秘书网

4、RAC集群测试

4.1TAF测试①使用服务器上TNSNAME.ORA里面的TAF参数，配置链接数据库。②使用SQLPLUS链接数据库，执行一个大的查询（几万条）。③查询gv$session视图，确认当前链接所对应的实例。④使用srvctl等命令关闭当前链接对应的实例。

测试结果：数据表查询过程中出现几秒钟的中断，然后查询继续进行，查询完毕后显示的记录数目与表中数据的实际数目一致；查询gv$session视图显示链接已经转移到另一节点，在当前活动的实例节点上使用NETSTAT命令查看，发现关闭实例节点的VIP已成功漂移。

4.2负载均衡测试通过Loadrunner模拟每隔1秒登录一个用户并运行不同的SQL语句；查询gv$session视图动态跟踪两节点相关的session数量变化信息。

测试结果：发现两节点上的session数量均衡分布，新增加session会自动连接到相对较为空闲的节点上。这说明应用负载被自动均衡分布到所有的节点上。

5、结束语

OracleRAC作为一种出色的高可用性集群，在容错、负载均衡以及并发处理方面都有突出特点。本文根据某市电力营销系统的建设情况，结合ORACLERAC技术，为前端应用系统提供了较好的后台数据库支撑。

参考文献：

[1]王强.Oracle10gRAC技术在OPENAV系统中的应用，机械工业信息与网络，2008年第3期.

数据库营销论文篇（3）

因为旅游规划的本质是为区域旅游的发展指明方向,提供战略指导,为近期的规划开发提出具体的、实际性的指导,满足市场需求的同时,取得利润的最大化。因此,本文试图以数据库营销的核心贯穿整个旅游规划的过程,从三个方面:规划的客源市场调查、具体市场营销方式、规划完成后的跟踪来阐述数据库营销的重要性,有别于以前的就营销而论营销的做法,以求给以后的旅游规划提供些许指导与借鉴。

一、问题的提出

目前的旅游规划文本当中的市场营销方式大部分仍是以传统的营销方式为主,没有充分考虑客源市场的需求,就营销论营销,没有把营销的理念贯穿于整个规划的过程,缺乏整体的营销观念,在客源市场调查的过程当中,对消费者需求的调查成分偏少,即使有,在后续的旅游产品设计中也难以体现,降低了客源市场的满意度。

另外一种情况是在传统的营销方式的基础上,间杂着一些现代营销方式的手段,如电话营销、电邮营销、短信营销等,都是在探索现代营销方式,但往往不成体系,在具体的运用过程当中,往往是传统营销方式的附庸,难以形成实际的效果。

第三种情况是指目前的旅游规划文本在指导具体的区域旅游实践当中的精准性不够,难以跟上外界环境的变化,没有充分考虑外界环境的变化,导致规划文本束之高阁,没有用处,资源浪费,规划文本的完成并不意味着规划过程的完成,规划的过程是一个反复修正的过程,是在具体的实践中检验的过程。

二、问题的分析

针对上述问题,本文试图从现代营销的手段之数据库营销的角度去分析,以其核心观念贯穿整个规划过程,用以指导具体的规划过程。

(一)客源市场调查中的数据库营销

每一个旅游规划在具体实施之前,都必须要进行客源市场的调研,了解客源市场的基本情况及消费需求,有必要的话,还依据不同的指标,进行客源市场的细分,以求在具体的规划过程中能精确定位,投放产品。目前的客源市场调查最常用的是问卷调查,辅之以访谈、电话调查等方式,(在不考虑样本是否科学性的基础上)得到客源市场消费者的主观、客观数据,进行数据的分析、加工。

可以看出客源市场的这种调查方式是一次性的,消费者在规划进行过程当中的需求变化及客观环境的变化并没有考虑,也就是说规划默认为客源市场的需求及消费模式短期内是不会变化的,其实不然,环境在时时刻刻的变化,消费者的心理也在时时的变化,因此,在此基础上,可以尝试建立所调查样本的数据库,以一定的周期为间隔,采取各种数据库营销方式进行样本的调研,对每一个细分市场的样本进行归类分析,指导规划的进行。

(二)以数据库为基础的旅游市场营销模式

传统的旅游市场营销方式以产品、价格、分销、促销为模式,以远远不能满足现有的消费者的需求,事实证明,这种传统的、不考虑市场的营销方式是不科学的,在旅游规划过程当中应该予以摒弃。取而代之的应该是以消费者为中心的消费者、成本、方便、沟通为模式的“4C”策略,而数据库营销是这一策略的最直接的体现,因此,在旅游规划创作过程当中,其基本的营销方式应该以定向直邮,电子邮件营销,网络传真营销和短消息服务等在内的多种形式的数据库营销手段为主,深挖其具体内涵,延展其多种利用方式。

通过数据库了解旅游者的兴趣爱好后,就可以在宣传册的封面上贴上他们喜欢的产品图或直接与他们在互联网上进行交流,当然交流的内容是他们感兴趣的话题,这样有利于加强与旅游者或潜在旅游者的关系。例如,旅行社利用自己的网站,运用数据库跟踪旅游者的习惯和兴趣爱好,以此为根据向旅游者推荐他们感兴趣的旅游线路。对旅游者了解得越多,就越能更好地帮助旅游者解决旅游购买过程中的问题,最后与旅游者建立起良好的商业关系,提升旅游企业的竞争力,并最终促进旅游业的发展。转(三)规划文本完成后的数据库营销

规划文本完成以后在具体指导实践的过程中应该结合环境的变化不断修正。

可以结合客源市场调查中所建立的数据库进行再次调查,不断反复,切实修正提供给消费者的旅游产品的可行性,以求“适销对路”,另一方面,服务行业的这种数据库营销有点类似于物质生产部门的“售后服务”,具体来讲,指的是在规划的实施过程当中,对客源市场或是部分游客进行回访,收集旅游者的信息,建立数据库,分析改进。

通过数据库资料可分析出旅游者的价值取向,然后针对不同旅游者提供不同类型的旅游产品展示、广告宣传和销售方式。一般来说,对旅游者了解越多,就越能提供令其满意的旅游产品和服务。

三、问题的解决

规划的本身就是一个营销的过程,关键是采取什么样的营销模式以及如何采用的问题,从上述分析,可以看出,营销的思想贯穿于规划的始终,客源市场的调研并不仅仅是一个直线式的过程,而更多的是一个循环往复的过程,规划是一个弹性的过程,是一个不断修正的过程,对于旅游者的营销是长期的过程,也是一个培养潜在消费者的过程。具体的数据库营销方式有很多,具体采取哪种方式或是几种方式的组合,应该根据客源市场的情况来定。

四、数据库营销在旅游规划中应该注意的问题

(一)从战略的高度来看待数据库营销的作用

旅游规划应该用战略的眼光、用资产的眼光来看待营销数据库,特别是应认识旅游者信息的真正价值,将规划所涉及到的旅游企业规划从“管理信息”向“利用信息”转化。企业应切实地制定出营销信息战略,对信息收集、维护和利用进行详细的规划和评估,从而将数据库营销提升到旅游企业战略的层次上,从战略的高度来看待数据库营销的应用。

(二)确保信息的真实性、一致性和规范化

数据库营销论文篇（4）

一、数据库营销的作用

1.细分市场,准确确定顾客

建立与运用营销数据库,可以帮助企业准确地找到目标消费群。由于顾客类型与需求的多样性,形成了商品市场细分化的特性,而每一家企业或商店均难以满足所有消费者对该种商品的需求,因此,即使导入市场细分化战略、实行目标市场营销便能成为现代企业经营发展战略的必然选择。数据库营销使得一个单独的顾客成为一个微细分市场,在不同情形下保持与不同顾客的接触和持续的控制能力,从而为企业准确的选定目标顾客,实行目标市场营销篇定了基础。

2.降低营销成本,提高营销效率

运用营销数据库能够准确找出某种产品的目标客户,企业便可以避免使用昂贵的大众传播媒体,从而运用更经济的促销方式,降低成本,增强企业的竞争力。在市场竞争日益激烈的情况下,一些企业一味追求市场占有率,导致了大量的无效营销活动,使营销成本大幅增加;而另一方面,消费者的购买行为及消费习惯发生改变,要求出现更省时、便捷的销售服务,迫使企业寻找更为经济的营销方式。数据库营销不需要经过商、批发商和零售商等中间环节的各种营销形式,并能帮助企业在最合适的时机以最合适的产品满足顾客需求,可以降低成本,提高效率。

3.开展有针对性的一对一服务

建立与运用营销数据库,可以及时把握客户需求动态,为企业开发新产品提供准确的信息。建立与运用营销数据库可以以客户个人资料库为基础,分析研究世界各个角落消费者的消费习惯和消费动态,使企业按照客户的需求形态来设计与制造产品,开展有针对性的一对一服务,并根据客户的意见不断加以改进,使企业提供的产品和服务更能符合客户的要求,进而增加客户购后的满意感,进一步强化客户对企业及产品的忠诚度。

4.培养长期的客户关系,与竞争对手进行区别竞争

建立与运用消费者数据库,可以保持企业与客户之间的紧密关系,使消费者成为企业长期、忠实的用户,企业可使消费者不再转向竞争者,同时使企业之间的竞争更加隐蔽,避免公开对抗,从而稳定与扩大产品的销售市场,巩固与提高产品的市场占有率。

5.开展交叉销售,提高营销效率

由于现在企业和客户的关系经常变动,使得交叉销售在传统营销中很难实现,而利用数据库能有效追踪目标客户并与之建立一对一的服务方式,提供更多更好的、符合其需求的相关产品或服务,从而大大提高营销的效率。

二、企业实施数据库营销的思考与对策

1.正确认识数据库营销的内涵

数据库营销不只是一种简单的新营销方法。它是通过采用新技术来改造和改进目前的营销渠道和方法,还涉及企业的组织、文化和管理等方面。所以想成功实施数据库营销,企业必须改变传统的管理模式,即从组织的结构和形式上加以变革。如果不进行管理体制和工作流程的改进,数据库营销策略就只是一种附加营销方法,而不能体现其竞争优势,相反只会增加企业的营销成本和管理复杂性。

2.区别不同的客户,并采取相应的营销策略

数据库营销的原则是:把营销资源投入在能够带来更大价值回报的方面。我们知道在企业的客户群中,有些客户群是更有价值的,而有些客户是毫无价值的。为高价值客户群提供更好的服务 提高他们客户的忠诚度,确保这些客户能够更长期的保留下来,对企业长期的发展非常重要。对干中端的客户群可以设计客户关怀项目,通过服务的交叉销售来激励这些客户的价值提升。而对于最低端的客户群。他们往往给企业带来负利润 应当采取措施降低服务成本,或是通过一些营销门槛,对这些客户进行淘汰。

3.成立专门负责机构和培养数据库营销的高级人才

在企业现有的营销部门中,选择人员成立数据库营销小组,指定专人负责,同时配备专业的数据库营销技术专家。小组的主要任务要明确,工作流程必须规范,因为数据库营销人才的质量是数据库营销成功的关键因素 特别是数据挖掘、分析的人才。同样的数据,用不同的数据挖掘和分析方法 会产生不同的结论。所以对于国内企业来说,要注重引进或培养数据挖掘方面和数据分析方面的专家。

4.建立完备的数据库

企业要充分利用网络技术,用比较低的成本与客户进行沟通,使用多种数据收集方法,广泛收集对企业有价值的信息,如顾客信息、产品信息和竞争对手信息,并要不断更新这些信息,最终建立起最新、最完备的数据库中心。同时要深入挖掘数据信息,提供有价值的数据分析。面对丰富的信息资源,如何挖掘数据中隐含的信息,直接反映了企业的数据库营销实力。不同的挖掘方法将会有不同的结论。企业不能只停留在数据的表层挖掘上,而应利用先进的计算机、信息管理、人工智能等高科技技术深入挖掘对企业有用的资源。在企业营销部设立数据分析岗位,数据分析人员要求有市场营销学和计算机背景,负责与信息技术部门的协调。

5.掌握数据库营销的技能

数据库营销人员必须学会了解客户生命周期价值、数据分析、营销产品设计、多渠道客户沟通等相关的营销工具和营销技术,而且要掌握营销活动管理的技能,因为数据库营销需要企业多部门的彼此协调配合。此外,企业要来控制营销成本和收益的平衡,利用控制组建立大量的小规模测试 而不要在一开始就做大规模的测试。营销人员必须学会如何计算客户生命周期价值,并且运用生命周期价值来评价每一个策略。

三、总结

数据库营销对于市场调查、产品的研制开发、定位以及营销策略的定位、实施与控制起着至关重要的作用;它可以创造新市场、敏锐地发现新市场、维持现有的市场,它可以与消费者进行着高效的、可衡量的、双向的沟通,真正实现了消费者对营销的指导作用。它可以与顾客保持持久的、甚至是终身的关系来保持和提升企业的短期利润,实现企业的长期目标。

参考文献:

数据库营销论文篇（5）

[中图分类号]F752 [文献标识码]A [文章编号]1005-6432（2014）48-0086-03

文化是民族的灵魂。2011年10月，中共十七届六中全会指出：“充分认识推进文化改革发展的重要性和紧迫性，更加自觉、更加主动地推动社会主义文化大发展大繁荣。”[1]民俗文化，是世间广泛流传的各种风俗习尚的总称，包含存在于民间的物质文化社会组织意识形态和口头语言等各种社会习惯风尚事物。[2]民俗旅游是民俗的文化性与旅游的经济性的结合。四川民族地区应该抓住我国文化大发展的政策契机，大力发展民俗旅游，使之成为民族地区经济发展的支柱产业。

1 四川民俗旅游产业市场化运作空间巨大

据国家统计局数据：2007年四川省旅游总收入1217.31亿元，游客接待量达18740.77万人[3]。2013年四川省旅游总收入3877.4亿元，游客接待量达48909.56万人。[4]四川省2007―2013年年均总收入增长率18.0%，年均游客接待增长率14.69%。《四川省人民政府关于加快建设旅游经济强省的意见》提出四川省旅游业发展总体目标“到2017年，全省旅游总收入超过6800亿元”，“培育大九寨、环贡嘎、亚丁香格里拉、川南、秦巴5个特色旅游经济区”[5]，将民俗旅游作为特色旅游经济提到了重要地位。

四川是我国著名的旅游资源大省。这里有变脸等川剧绝活，有锦里等特色文化街区，有黄龙溪、洛带等37座中国历史文化名镇。有庙会、舞狮、舞龙、坝坝筵等民间习俗，有蜀锦、剪纸、风筝、刺绣、石雕等民间艺术，还有以郫县农科村为代表数以万计的农家乐。四川还是我国除外最大的藏族聚居区，唯一的羌族聚居区和最大的彝族聚居区，各民族的习俗构成了独特的民族风情和民俗文化资源组合。

2 四川民俗旅游实行数据库营销的必要性与可行性 数据库营销产生于20世纪90年代的北美和欧洲。PHILIP KOTLER（1996）主张利用数据库创造竞争优势。[6]胡云清，曾菊兵，刘生根（2002）利用竞争模型分析了网络数据库营销策略竞争优势，讨论了营销策略的实施步骤和策略控制问题。[7]罗明春，蒋玲莉（2006）阐述了数据库营销在旅游业发展中的重要优势，进而就如何开展旅游业数据库营销进行了探讨。[8]罗茂初（2007）提出一个“4P3C”组合的数据库营销框架，认为数据库营销通过计算概率，可以提高企业的利润率。[9]

在民俗旅游方面，钟敬文（1992）首次提出了民俗文化学的概念[2]。陶恩炎则率先提出了“民俗旅游”，认为民俗旅游是指“民俗旅游是以特定地域或特定民族的传统风俗为资源而加以保护、开发的旅游产品”[10]。肖建春（2006）提出创新性地构建四川民俗旅游品牌的民俗旅游产业整合营销构想。[11]臧丽娜（2010）以网络传播为研究视角，提出利用网络传播的优势推动山东民俗旅游文化产业的发展的传播策略。[12]

尽管有关数据库营销、民俗旅游单独研究的文献很多，但是有关民俗旅游运用数据库营销技术的文献却几乎没有。

2.1 四川民俗旅游产业数据库营销的必要性

随着经济的发展，民俗旅游市场备受欢迎，然而民俗文化的保护与创新受到挑战，游客满意度和忠诚度苛待提高。传统的营销方式无法满足未来民俗旅游市场的需求，数据库营销作用逐渐凸显：①民俗旅游市场精确定位。通过模型产品的开发与应用，选择对民俗旅游感兴趣的目标市场，提高营销效益，降低营销成本。②提升民俗旅游文化内涵。通过收集大量游客反馈数据，改进民俗文化的表达方式和民俗地区的软、硬件设施，提升民俗文化内涵。③深入挖掘市场潜力。利用交互式沟通，引导游客进行交叉销售、向上销售。

2.2 四川民俗旅游产业数据库营销的可行性

在美国，许多航空公司、酒店、旅游景点已经利用数据库营销创立了自己的核心竞争力。随着大数据时代来临，旅游企业的数据来源更加方便，储存数据成本逐渐降低，IT、数据挖掘、网络技术日益成熟，数据挖掘能与开发的技术人才逐渐增多，营销渠道更加专业化和可测量，民俗旅游地区采用数据库营销方式的条件逐渐成熟。

3 四川民俗旅游产业如何进行数据库营销

3.1 民俗旅游产业数据库营销的导入

民俗旅游企业应分段评估、分段投资，逐步建立企业数据库营销系统：①安装调试营销数据库软硬件设备。如：计算机硬件设备；数据仓库；数据统计、分析软件包等。②组建数据库营销部门。可由民俗企业原有市场营销部、IT和数据分析挖掘人员组成。③培训员工。需参加培训的包括内部与业务流程相关的各部门。④“营销第一，技术第二”。整个系统的建设必须以营销决策为中心。

3.2 数据收集及质量控制

3.2.1 数据收集

收集顺序需遵循从简到难、从基本到复杂、从内部整理到外部购买原则，见下表。

基本内部数据与吃住行娱游购数据，可以通过建立统一格式的数据库系统，在企业之间设立数据交换平台取得，还可以通过向数据提供商购买取得。企业外部数据可通过间接渠道获取，如政府的人口普查、经济普查等。

3.2.2 数据质量控制

数据的质量是营销数据库的生命，为了保证数据的一致性、完整性和真实性，数据入库前一般要经历：标准化、清洗、更新等过程。

3.2.3 数据储存

将收集来的数据按照数据库文档记录的数据加工规则，记录在储存在企业数据仓库之中。

3.3 统计预测与数据挖掘

3.3.1 民俗旅游企业需要开发的主要预测模型产品

（1）市场区隔模型：在民俗市场根据不同年龄层次、旅游行为方式和对企业的价值进行进一步细分，针对不同特点的集群采取相应的营销方针、沟通策略、营销渠道和促销方案。

（2）回应模型：在每次民俗旅游企业促销活动中选择回应较高的客户，提高活动的效率，降低活动成本。

（3）流失模型：通过减低游客流失率，形成忠实的消费群。

（4）留置模型：通过对顾客长期消费的回报和有选择、针对性地对犹豫不决的游客提供更多服务，以挽留这类客户，提高客户忠诚度。

（5）交叉营销：向客户提供新产品和服务的营销过程就称为交叉营销。[13]在民俗旅游运用有：客户在旅游网站预订门票，那么就可以向他推荐酒店服务、租车服务等。

（6）关联模型：在设计旅游路线时，将相关的民俗旅游景点组成最佳的路线组合。

3.3.2 统计预测技术

统计预测模型是用一种简约的参数来描述数据中自变量和因变量之间的关系。上述民俗旅游常用模型常用的统计预测技术包括：聚类分析、逻辑斯蒂回归分析、存活率分析、关联法则。

3.3.3 数据挖掘技术

数据挖掘（Data Mining）是从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程。常见的数据挖掘技术包括：决策树、遗传算法、神经网络技术，见下图。

3.4 数据库营销战役实施与管理

民俗旅游的数据库营销战役应当是一个完整的闭环系统：

（1）营销战略及战术规划：根据不同模型，明确民俗旅游的营销目的，在企业内部不同部门之间进行任务分工，确定营销渠道（电话、电台、网络等）。

（2）盈亏分析：预算营销成本、运营成本、投资回报率和促销价格，预算企业在营销活动中的盈亏情况，提高营销战役的成功率。

（3）目标筛选：根据80∶20原则，选择回应率高的百分之二十的客户作为每次战役的目标客户。然后通过电子邮件、电台、电话中心、网络等平台向目标客户提供有针对性的营销。

（4）战役追踪：根据营销活动的目标，测算电子邮件回复率、交互电台的电话咨询率、网页的点击率、电话营销的答复率等。对营销过程进行监控，调整营销步骤。

（5）战后评估：对营销战役实际回应率以及实际营销成本、预算成本、投资回报率等进行测算，总结经验教训。将营销数据导入营销数据库，作为第二次营销的基础数据。

4 结 论

在文化产业大发展背景下，四川民俗旅游产业发展潜力巨大，通过数据库营销手段可以充分挖掘四川民俗旅游产业的潜力，充分发挥民俗旅游的经济效益，还能促进民俗文化传承，保护民俗旅游资源。数据库营销是民俗旅游企业适应时展的必然选择，有利于发扬民俗文化，提升四川文化软实力。

参考文献：

[1]中共中央推动文化大发展大繁荣的决定（全文）[EB/OL]..

[4]郝康理.2013年四川旅游总收入3877.4亿增长18.2%[EB/OL].[2014-01-28].

[5]四川省政府办公厅.四川省人民政府关于加快建设旅游经济强省的意见[EB/OL].[2018-08-22].http：//sc.gov. cn/10462/10883/11066/2013/8/23/10274159.shtml.

[6]菲利普・科特勒，约翰・T.保文，詹姆斯・C.麦肯斯.旅游市场营销[M].谢彦君，译.4版.大连：东北财经大学出版社，2006：453-460.

[7]胡云清，曾菊兵，刘生根.世纪营销策略――互联网络数据库营销[J].北京工商大学学报（社会科学版），2002（3）.

[8]罗明春，蒋玲莉.试析旅游业数据库营销[J].生态经济（学术版），2006（10）.

[9]罗茂初，等.数据库营销[M].北京：经济管理出版社，2007：263-265.

[10]陶思炎.略论民俗旅[J].旅游学刊，1997（12）.

数据库营销论文篇（6）

[中图分类号]R954　[文献标识码]B　[文章编号]1673-7210(2007)12(a)-076-02

随着国内医药市场的快速发展，药品营销理论也日益完善，在各种理论的指导下获得成功的营销实例不胜枚举。但是目前的药品营销理论多数讨论的是生产企业、营销企业(或全国总商)在全国市场的企业营销策划、营销管理等方面的经验和理论。对于中小型药品商来说，在实践活动中则缺少理论指导，不是经验主义就是简单模仿。本文针对中小型药品商的营销模式加以分析，从而为其经营活动提供指导。

1　中小型药品商的营销模式分析

1．1　广告营销

广告营销就是通过借助特定的大众传播媒介以广告的形式来传播企业和产品的信息。并说服广告对象行动的传播活动。广告营销已被公认为是企业销售产品的最常用、最有效的办法。其最终目的是促进产品的销售。广告的作用有两个，一是通过传递信息以促进销售；二是通过宣传企业以提升品牌形象。积累品牌资产。企业广告战略主要包括广告目标市场战略、广告促销战略和广告心理战略。但医疗市场因其特殊性，其广告市场受政府高度管制，这给药品广告营销战略的选择带来一定的影响。例如，处方药就不能运用大众媒体传播广告。所以，在OTC市场来说，广告营销已经成为大多数厂商的必要手段。

1．2　会议营销

会议营销是一种新的营销手段，主要通过收集目标销售对象的数据建立数据库。并且对这些数据进行分析、归纳和整理，筛选出企业特定的潜在销售对象，然后利用组织会议的形式，有针对性地进行销售的一种营销模式。它具有时间短、见效快、营销形式灵活、针对性强等特征，这种营销模式有利于中小企业打开市场、有利于企业建立良好的顾客关系、有利于避开竞争对手的正面交锋，较符合中小企业自身的特点。

会议营销可以分为会前、会中和会后三个阶段。会前，首先搜集到潜在顾客的名单和具体资料，然后对这些资料进行分析和研究，从中筛选出有可能购买企业产品的顾客；会中，由确定的权威主讲人进行讲解，销售人员则在会上抓住时机进行现场销售。并且在现场解答顾客疑问，提供细致周到的服务；会后，销售人员要走访顾客，询问其产品使用情况，同时做好后续的销售工作和提供服务，这对树立和维护企业品牌起着重要作用。

1．3　数据库营销

数据库营销是一种新兴的营销模式，它是指企业通过搜集和积累大量的市场信息建立起动态数据库管理系统，根据数据库中的信息制定并实施营销策略的过程。数据库营销不仅可以满足不同顾客不同需求。而且也可以使企业的营销管理向信息化迈进了一大步。其独特的价值具体表现在以下：

第一，可以帮助企业准确找到目标消费者群。现代信息技术和数据库的应用可以使企业能够集中精力于更少的人身上，最终目标集中在最小消费单位――个人身上，实现准确定位。

第二，能够帮助企业准确探测市场，发现新的市场机会和提供新产品、新服务。

第三，有利于与忠诚顾客建立起长期、高品质的良好关系。

第四，利于企业传播必要的信息，以赢得顾客的欢心，建立品牌忠诚度以增加利润。

2　中小型药品商的营销模式创新

2．1　主攻“第三终端”，并选择与其特征相符的营销模式

按照市场终端对象类型，我国医药市场可分为以大城市为主体的第一终端、以零售药店为主的第二终端和其他的第三终端市场。其中，第三终端主要包括城市社区市场和乡镇医院等。由于中小型药品商在规模和品牌影响力方面都处于相对劣势地位，但其客情关系方面却占有一定的优势。因此，“第三终端”市场应该是他们的主攻方向。

由于“第三终端”市场主体比较分散，且单位购买量也不是很大，它需要供应商经常维护客情，所以，中小型商在制定营销策略时，一定要结合“第三终端场”的特征。从品种的选择，再到服务的提供都要与该市场的特征相适应，以保证营销的效力。

2．2　在“第三终端”市场进行区域性的数据库营销

中小型药品商定位“第三终端”市场后，下一步就是针对目标市场进行营销策划。一般来说，可以采用区域性的数据库营销。它包括建立数据库、维持数据库和利用数据库这三个基本步骤，具体步骤如下：

第一，建立数据库。首先是数据的收集和利用，包括顾客的属性、购买史、商品供需及各种可衡量数据。

第二，维护数据库。不断改善和随时更新数据库的内容。

第三，利用数据库进行营销活动。首先是进行营销分析，以了解企业的内外部环境及竞争的强势和弱势。其次是设定目标，确定现有业务中哪些适合实施数据库营销。接下来就要拟订具体计划，形成策略。

第四，执行拟订的计划。以选定的业务领域、4P计划及预算为基础，依计划进行，从数据库选取顾客，实施促销。

数据库营销论文篇（7）

    企业在日常的生产经营活动中,产生了大量运营数据,如果不加以利用就会杂乱无章地占据大量的存储、管理、维护等资源。实际上这些数据是用户行为、用户习惯的表征记录,是企业各项经营活动的成果记录,其中蕴涵着大量的信息与知识,如果善加利用将是企业不可估量的战略资源。在数据的存储方面,随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们可以积累的数据越来越多。目前的数据库系统已经可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能,但无法发现数据中存在的关系和规则,无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。

    因此,在学术界对数据库的知识发现的研究也在不断深入。1989年IJCAI会议进行了关于数据库中的知识发现(Knowledge Discovery and Database,KDD)的专题讨论,Fayyad将其定义为“KDD是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的以及最终可理解的模式的非平凡过程”。从1995年开始,KDD发展为国际年会,国内对该领域研究始于1993年,国家自然科学基金开始支持该领域研究。数据分析能力是一项对开发者、使用者都有很高要求的能力,需要具备数据库、人工智能、机器学习、神经网络、统计学、模式识别、知识库系统、信息检索和数据库可视化等多方面的知识和技巧。

    同时对于这项技术在企业中的实际应用来说,随着理论的深入与数据挖掘工具的不断推出,其对各个企业的实际生产经营活动都起到了很大的推动作用。特别是数据库营销,由于其较低的成本,完善的模型和对市场的细微把握,对企业有着重大的意义。而所有的营销活动都应以市场细分为基础,因此数据库营销中市场细分就成为其不可逾越的第一步工作。

    一、数据库营销中市场细分的作用

    数据库营销中市场细分的应用随着IT技术的发展和市场交易量的扩大愈来愈广泛。目前,各个行业领域包括金融业、电信业、网络相关行业、零售商、制造业、医疗保健及制药业等都将其视为本公司的重要战略资源加以应用。从目前技术的发展与行业的应用来看,其作用主要体现在以下方面:

    第一,对运营数据进行更好的重组、汇集、抽取和预测,更方便、快捷地从企业现有资源上采集和转化信息和数据,能为企业管理提供更好的决策支持,使管理层及时地了解企业生产经营现状,深入地了解企业所处的竞争环境,更好地制定符合实际的战略方案。

    第二,在激烈的市场竞争和迅速的业务扩张中,运营数据可以用来分析数据的一般特性,使用数据可视化、分类、聚类分析、序列模式分析等工具,理解商业行为、确定商业模式、捕捉对企业利益侵害行为、提高服务质量,提高资源利用率,提高员工劳动生产率。例如,电信企业中对客服中心的分布的设计,基站的设置等。

    第三,运营数据是用户消费行为的直接记录,通过对用户长期消费活动数据的规律总结。有助于划分用户群体,使用分类技术和聚类技术,可以更精确地挑选出潜在的用户;识别用户购买行为,发现用户购买模式和趋势,进行关联分析,以便更好地进行产品组合、产品推介等等。

    第四,运营数据虽然是历史数据的集合,如果能够通过各种工具发现其中存在的普遍规律。由于企业的生产经营有延续性,用户的消费习惯有规律性,我们可以用来预测未来的生产经营情况,比如我们可以通过营销案预演,虚拟整个营销过程,测试目标用户反应,初步评价各种营销案的效果,确认最能接受营销案的客户群体,保证在真正推出市场的销售方案代价最小,收益最大。又如,我们可以通过运营数据,发现用户流失的规律与特征,使企业能在用户流失之前做出有效地挽留措施,降低流失率。

    二、数据库营销中市场细分与传统市场营销中市场细分的异同

    市场细分是现代营销理念的产物是市场营销理论和战略的新发展。目前市场细分的理论和方法不断完善,而且被广泛地应用于营销实践。而作为本文研究的重点,数据库营销中的市场细分与市场营销中的市场细分既有联系又有区别。

    首先,两者的联系主要体现在:市场营销活动与数据库营销过程是衔接的。数据库营销的市场细分可以在营销活动之前提供数据预测;也可以用在营销活动之后分析结果,但两者总是联系紧密的过程。企业逐渐认识到,本企业的竞争优势体现在能够向用户提供满足整体需求的产品和服务组合,为用户提供个性化业务解决方案。因此,在设计市场营销业务项目时,需要采取不同的用户群细分方法对用户进行细分,对不同用户采取不同的服务策略。而企业的经营成果也正是构筑在不同细分用户对企业的贡献上的,不同的用户群体对总体收入的影响是不同的,因而在经营成果的分析中,也必不可少的需要对用户进行细分。这样可以加深对市场的了解,认清每种用户对企业经营活动的意义,从而制定更有针对性的营销政策。其理论依据也是相同的。根据1956年美国着名的市场学家温德尔·史密斯(Wendell Smith)的论述主要有两个:一是用户需求的异质性。由于用户需求、欲望及购买行为是多元的,所以用户在购买产品和使用服务上的需求呈现较大的差异。用户需求的异质性是进行用户细分的内在依据。二是企业资源的有限性和为了进行有效的市场竞争。现代企业由于受到自身实力的限制,即便是处于市场领先地位也不可能在整个营销过程中占绝对优势。为了进行有效的竞争,企业必须进行市场细分,选择最有利可图的目标用户群体,集中企业资源,制定有效的竞争策略来增强自己的竞争优势。所以企业资源的有限性和为了进行有效的市场竞争是进行市场细分的外在要求。

    其次,数据库营销中的市场细分与市场营销中的市场细分区别主要是:目的不同。数据库营销的市场细分目的是为了更好的从现有的经营数据中,找出对经营成果有影响的各个用户群体,并分析其影响程度或者找出其中规律;市场营销的市场细分,主要是为了开拓用户未被开发的潜力,增加其对经营成果的贡献。方法不同。数据库营销中的市场细分更加倚重数据库营销的各种手段,包括统计分析、数据挖掘等等,从海量的日常经营数据中,通过设定参数与算法,建立模型的方式,找出符合细分条件的用户群体。市场营销的市场细分,主要依据两种方法:一是依据自然属性来细分用户,主要是利用人口统计学、社会经济学、经济地理原理所提供的特定市场内有关个人的重要信息来细分用户,其变量主要有地理细分变量、人口统计变量、社会经济变量等,也可以把这些变量结合起来进行细分;二是依据行为属性来细分用户依据行为属性细分,用户主要是通过对人们的心理分析,个性特征,生活方式的研究来细分用户,其变量主要有心理分析变量、产品使用变量和产品效用变量等。对象不同。数据库营销中的市场细分主要面对企业现有用户,这是因为数据库营销的数据来源主要是企业已经获得的经营数据。市场营销的市场细分主要面对全体消费者,从中找出目标用户群体发展为企业的新用户。标准不同。数据库营销中的市场细分依据的标准在细分前是未知的,需要运用数据挖掘的方法与工具从大量数据中找出可以用来细分用户的标准。而市场营销的市场细分主要基于一些已知的标准,对目标可以进行归类与分析。

    三、数据库营销中市场细分的方法与过程

    上文结合市场营销的市场细分总结了数据库营销中的市场细分有以上的一些特点,所以在应用上,后者更多地依靠统计学与数据挖掘的方式进行。通过设定变量与参数,在企业经营获得的大量日常生产经营数据中,找出各种隐含的商务关系、产品关联、营销机会与用户行为特征。

    数据库营销中市场细分的方法可以分为5项:关联分析、分类和预测、聚类分析、孤立点分析、演变分析等。实现上述功能的算法包括统计类的诸如回归分析、时间序列、判别分析、因子分析;神经学习网络类的诸如粗糙集、决策树、模糊集、支持向量集等等。数据库营销中的市场细分的过程,如图1所示。

    第一,确定市场细分参数。即决定使用何种参数从数据库的海量数据中提取相应的用户数据对用户进行细分。一般目前企业级的数据库营销应用中,为了更加精确地描述实际市场情况,模型的设计维数都比较高,设计与提取的参数数量一般都需要上百个。

    第二,数据准备。一般前面两个步骤就会占据整个过程的50-90%的时间和精力。需要完成的工作包括:数据收集、数据描述、数据质量评估和数据清理、合并与整合、构建元数据,加载数据挖掘库等。

数据库营销论文篇（8）

Abstract： In the era of big data， opportunities as well as challenges both exist. This paper introduces the characteristics of big data and some defects in the process of data applications. In addition， the advantages of the linkage-type database marketing model is utilized to solve the defects. In the end， this paper briefly analyzes the marketing of cultural products based on the linkage-type database marketing model.

Key words： linkage-type database marketing model； big data； marketing of cultural products

引 言

随着互联网等科学技术的快速发展，人类社会面临着前所未有的极其丰富的信息资源。“大数据”的概念日益为人们所关注，某些企业、社会团体甚至政府机构已经开始认识到数据的价值，并在数据挖掘与分析方面进行相关研究，以期使其成为组织的核心竞争力。从营销的角度来看，菲利普・科特勒在其所著的《营销管理》一书中曾说：“营销管理是艺术与科学的结合――选择目标市场，并通过创造、交付和传播优质的顾客价值来获得顾客、挽留顾客和提升顾客的科学与艺术”[1]，科学之处即体现在需要对营销进行量化研究，而量化研究的基础建立在各种营销数据库的构建，然后对收集到的数据库中的数据进行挖掘、整理与分析上。由此可见，数据构成了营销活动的重要组成部分，而“大数据”的兴起，对传统营销规则产生了较大的冲击，同时也带来了机会。但“大数据”有其优点，同时也存在亟待解决的问题，如何将“大数据”很好地运用到营销活动中，为组织增强核心竞争力成为可研究的课题。本文着重分析在大数据背景下，联动式数据库营销模式的优势所在以及简要探析该模式下的文化产品营销。

1 相关概念及理论综述

1.1 大数据概念。目前，学术界尚未对大数据的明确定义形成统一意见。美国国家科学基金会（NSF）将大数据定义为“由科学仪器、传感设备、互联网交易、电子邮件、音视频软件、网络点击流等多种数据源生成的大规模、多元化、复杂、长期的分布式数据集”[2]，IT研究与顾问咨询公司Gartner对大数据的定义是“需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。”《大数据时代》一书中对大数据的解释则为“以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务或深刻的洞见。”[3]

通过对以上观点的提炼，可以总结出大数据即通过各种渠道获得的海量的可处理分析的数据集，经处理后可成为重要的信息资产。

1.2 大数据的特性。大数据具有体量大、多样化、价值密度低、速度快的4V特性。在科技快速发展的今天，互联网累计的用户网络行为数据的规模也以惊人的速度在扩大。大稻莸钠鹗技屏康ノ恢辽偈PB（1 000个TB）、EB（100万个TB）或ZB（10亿个TB），由此可见其体量巨大。大数据的多样化即体现在其以不同的形式存在：语言文字、图像、音视频等，大数据的异构化和多样化也使得它具有无限的包容性。虽然大数据拥有海量数据信息，但常常需要综合这些海量数据获得有价值的信息，即体现了大数据价值密度低的特点。在大数据应用方面，其获得与处理的速度都是瞬间完成的，有很高的时效性，反映了其速度快的特点。

1.3 价值共创理论。Prahalad and Ramaswamy（2000）以案例研究的形式深入分析与解构多个企业与消费者之间的价值共创实践，在此基础上，提出了基于消费者体验的价值共创理论。该理论认为，企业与消费者共同创造价值的核心在于企业与消费者作为对等主体通过持续的对话加深了解，共同识别和解决问题，建构个性化服务体验，其基本实现方式是价值网络成员之间的互动。Vargo and Lusch（2004）提出服务主导逻辑下的价值共创观点，即将“服务”的内涵重新界定，不同于与“产品”相对应的“服务”，价值共创观点下的“服务”是指某实体通过知识和技能等专业化能力的使用和表现去实现与维护自身或者其他相关实体的利益。Ramaswamy， Gouillart（2010）；Hakanen， Jaakkola（2012）分别将价值共创的主体从消费者扩展至企业的其他多方利益相关者，认为价值共创是所有利益相关方的协同合作过程，旨在满足共创主体的所有价值需求。

1.4 联动式数据库营销模式。“联动”首先表现在数据的联动，是指从利益相关各方信息载体上收集数据，进而通过关注数据之间的相关关系解密海量数据中隐藏的有用信息；“联动”还表现在企业价值链的联动、行业供应链的联动，具体地讲，联动式数据库营销模式的构建过程必然需要企业内部管理价值链的有效支撑，即整合内部现有架构，组建正式或非正式的管理团队参与数据库营销过程，同时搭建内部交流平台，促进成员之间的职能互助与资源共享。联动式数据库营销模式突破了组织的边界，最大限度地促进了组织内外部之间的协同合作。

2 文化产品营销探析

2.1 大数据运用的弊端。在组织的决策过程中，大数据的出现让决策过程变得更加客观，减少了管理人员的主观性，大大提高了决策的科学性。大数据具有大价值，这似乎是每个人都认同的观点，但随着时间的推移，人们也逐渐发现，并不是所有的大数据都具有大价值。大数据的来源广泛且数据的真伪无法一一分析，组织获得的大数据往往是碎片化的信息，数据与数据之间的相关度非常低，导致组织的运行低效。大数据的这些弊端如果无法得到合适的解决，则不但不能给组织带来巨大的价值，反而拖累组织，造成组织管理失效。

2.2 联动式数据库营销模式的优势。组织在面对收集到的海量信息，大多数时候只能根据数据表面所反映的信息进行决策，这就带来了一定的风险。对于这些信息的真伪需要有基本的判断以及防止碎片化信息误导组织的决策显得尤其必要。而联动式数据库营销模式关注所获取数据的相关关系，这些经联动方共享上传的数据，在利益相关方的多角度、多层面地分析及筛选后，具有价值的数据及其间的相关关系得到高频率凸显，这在一定程度上可以使组织迅速地在动态变化的环境中理清事物之间可能的联系，同时对数据之间相关关系的对比分析降低了对数据真伪度的怀疑，有效识别垃圾数据信息，排除了部分无关的碎片化信息，提高了数据的有用性。伴随着数据相关关系的加速积累，使得数据之间的网络架构逐渐清晰，联动式数据库营销从而形成了“增强现实”的效果，即联动主体及相关方的一个动作行为便可触发一份详细的生产或消费档案，从而真正能够指导组织与其联动各方有目的的开展营销管理活动。

联动式数据库营销模式打破了组织的边界，促进了组织与消费者、合作伙伴等联动主体的连接，高效敏捷地响应彼此之间的实时需求，实现多方的价值增值。

2.3 文化产品营销。文化产品是社会大众的精神食粮，组织在文化产品营销方面的突破不仅有助于自身利益的实现，同时对于促进和提高社会的整体文化水平有着极大的作用，也是组织的社会责任感的体现。目前，我国的文化产品领域发展良莠不齐，部分文化产品饱受诟病，社会还没有形成相对完善的文化体系，这不是单单某一方的责任，需要全社会各方的努力。作为社会的重要组成部分的组织之一企业，更应承担相应的责任。本文选取了文化产品领域的图书出版业及影视媒体业，将其与联动式数据库营销模式结合以进行相应的探析，以期得到可以实现企业与社会共赢的途径。

（1）图书出版业。图书出版行业拥有众多的读者群体，通过对与读者相关的数据进行分析，总结出读者的阅读偏好及阅读习惯，可以在很大程度上解决图书出版商与读者之间的信息不对称，图书出版商还可据此制定合适的营销策略，增加粘性和满意度。若营销得力，甚至可以引导并培养读者的阅读习惯，从而建立正向、积极的价值观。正如管理大师彼得・德鲁克说过：营销的目的就是要使推销成为多余。图书出版业的营销要引导消费者阅读而不仅仅是分析消费者需求，从而形成健康的社会文化价值体系。

传统的市场营销只是通过为数不多的渠道搜集读者信息，并进行分析，然后通过广告等方式进行传播推广，提高图书的销量，面对今天大数据的时代，许多“碎片化”的信息倾注在图书出版商面前，如果依旧按照传统的模式，进行抽样分析再进行推广已经无法满足社会的要求，而且面对如此多的数据，出版商单方面的分析不仅提高了其信息甄别的难度而且也降低了其对读者真实需求的感知度。联动式数据库营销模式重视联动各方的数据分享，从而真实了解消费者的需求。将联动式数据库营销模式运用于图书出版业，从而将联动主体之一的读者纳入图书出版业体系中，同时整合出版社、发行商的相关数据，通过多种电子化渠道，如网上书店、微博微信公众平台、电子邮件等，保持并适当强化与读者之间的联系，加强与读者之间的互动，同时整合从中获取的数据再进行分析，则极大限度上提高了营销的精准程度。例如图书网站当当网则通过“当当推荐”频道加强与读者之间的联系与沟通，“当当推荐”中的“告诉当当我的购物兴趣”以及“完善我的物兴趣”功能使得读者近距离地参与到与图书网站的互动中，从而提高了图书出版商进行数据分析的准确度。

通过联动式数据库营销，精准掌握了读者的需求，将改变过去通过出版物发行量来判断市场的方式为预判市场的变化，从而降低及修正传统出版营销中的数据偏差。

总体而言，在运用联动式数据库营销模式进行出版营销时，针对消费者消费行为的数据分析需结合与消费者进行互动沟通时的有效信息以及其他联动方数据进行整合分析；运用联动式数据库营销模式还需要整合出版单位内部的信息系统，使之与联动方的数据流融为一体，减少资源的耗用，提高效率。

（2）影视媒体业。影视媒体行业同样是文化产品的重要组成部分，对其进行合适的营销同样可以带来影视媒体业自身的繁荣，同时为社会的文化价值体系的构建提供借鉴。目前，我国影视媒体产品市场发展并不顺利，尤其在外来影视产品的影响下，对于某些影视作品，观众颇有微词，甚至对我国的传媒行业持有悲观态度。影视产品本身的质量是其中原因之一，还有对部分好的影视作品的营销不力的因素。

运用联动式数据库营销模式进行影视产品的营销，一方面可以拉近观众与实际影视创作的距离，有助于影视产品的推广传播；另一方面也有助于影视产品的创作发挥，构建社会文化价值体系。联动式数据库营销模式通过时光网、豆瓣网、微博、微信等平台上与观众进行互动，促进观众的观影意愿表达、观看后的口碑及社会互动，所产生的数据用于分析，将提高营销的效率。近几年，韩国电视剧在我国掀起一股热潮，吸引许多国人的关注及喜爱。经研究发现，韩剧采取的是边播边拍的方式，注重观众观看后的反响，通过收集观众的反馈来随时改善剧本，让观众切身参与到韩剧剧本的创作中来，提高了观众的兴趣，同时也达到了营销的目的。与此相似的是将畅销小说、漫画改编成影视作品大获成功的事件也时常发生。联动式数据库营销模式在此处深系了联动各方即作品创作者、观众的数据库，并进行分析，从而使得影视作品营销成功。与图书出版一样，影视作品要根据联动数据库得到的数据进行发散创新，发现新想法、新创意，创造新的价值，而不仅仅停留在对数据的表面分析上，从而达到引领健康的、积极的社会文化体系的高层次目标。

3 结束语

企业应重视自身竞争力的形成，即找到可以使其长期竞争力与短期可预见收益得到兼顾的运营模式。长期竞争力主要建立在信息、知识等资源的利用以及对未来机会的开发上，联动式数据库营销模式形成的数据联动效应将为企业带来更精准的营销从而实现企业的利益，在文化产品营销方面应尝试构建联动式数据库，剔除由大数据应用带来的弊端从而促进企业的盈利，更进一步为构建健康、积极的社会文化体系提供借鉴。

参考文献：

[1]（美）菲利普・科特勒，凯文・莱恩・凯勒. 营销管理[M]. 13版. 上海：上海人民出版社，2009.

[2] 冯芷艳. 大稻荼尘跋律涛窆芾硌芯咳舾汕把钥翁[J]. 管理科学学报，2013（1）：1.

[3] 维克托・迈尔―舍恩伯格，肯尼思・库克耶. 大数据时代[M]. 盛杨燕，周涛，译. 杭州：浙江人民出版社，2013.

[4] 金晓彤，王天新，杨潇. 大数据时代的联动式数据库营销模式构建――基于“一汽大众”的案例研究[J]. 中国工业经济，2013（6）：122-134.

[5] 宋磊. 大数据营销：新媒体环境下出版业营销新启示[J]. 编辑之友，2014（10）：40-43.

[6] 张晓蕾. 以当当网为例谈网上书店科技图书营销策略[J]. 出版发行研究，2012（5）：46-49.

[7] 崔明，姜亚磊. 互联网时代畅销书的精准营销策略探析[J]. 出版科学，2015（4）：61-65.

[8] 张球瑰. 大数据背景下的图书出版营销创新[J]. 出版科学，2014（1）：72-75.

[9] . 大数据时代互动式整合传播营销体系建构[J]. 当代传播，2015（4）：80-82.

[10] 张红军. 论多屏时代电视内容生产和传播策略[J]. 中国出版，2015（14）：33-37.

数据库营销论文篇（9）

信息化技术应用开发商们知道，越是运作灵活、自由空间大的行业的应用的信息化解决方案就越是难以完成，因为信息化应用解决方案最大的风险就是用户不断变化的需求。信息化应用开发商/解决方案提供商们面对营销市场占很大比例的分销/直销行业对于分销/直销行业采用的主要还是Case By Case的做法，‘度身裁衣’为企业定制解决方案。

营销活动，不论是零售、分销、直销还是其它销售模式，其最为基本的和最为关键的就是‘销售’。而分销/直销行业销售信息化确恰恰是一个薄弱的环节。分销行业，在广泛的区域范围建立销售机构、渠道，并且随着市场的变化而不断调整、变化着，并且主要销售模式：专卖店和与零售企业的联营还有一部分销售人员的移动销售，总之怎么能够卖就怎么卖；而直销则更是一种特殊的销售方式，在杨谦的《中国直销市场的发展趋势》已经对这种营销方式做了详细的描述。分销/直销营销模式的特点决定不能够与零售行业一样放置收款机等在那里等人家付款。由此，市场对‘移动商务解决方案’提出了需求。

移动商务解决，首先需要配备能够移动的数字化设备。为大家所熟知的比如笔记本电脑、便携式电脑（又叫可移动PC）、PDA等，笔记本电脑功能强大，能够做很多的事情，不过价格还是比较贵，而且专用性不强；移动PC则需要即时的电源；而PDA具有蓄电池、能够方便携带、价格便宜，也没有那么多的功能（作为销售终端多余的功能在一定情况下会成为累赘。）。并且主要的几大数据库厂商如：IBM、甲骨文（Oracle）、赛贝斯（Sybase）和微软（Microsoft）都开发了支持PDA嵌入式商务应用的数据库和开发工具。

赛迪网（ccid）在2004年3月11日文章《Sybase移动商务解决方案》中讲述了关于Sybase对于‘移动商务解决方案’的一些介绍，的确如‘赛迪’所讲，‘移动’的、跟随人一起的方案能够使员工能够在任何时间任何地点都能够高效率地工作，另如‘赛迪’所说的，“永远可用”模型正是企业开发移动应用的关键。而‘赛迪’还说，“永远可用”模型不仅使员工在网络连接的情况下访问企业信息和应用，而且允许员工在离线的方式下，利用本地数据存储，访问企业的重要信息和应用，并在网络接通的情况下进行数据同步。 “永远可用”模型是一种全功能的应用，它是常连接的应用（即应用永久连接到一个服务器上）和偶连接的应用（即应用单独或定期连接到服务器）的结合。“永远可用”模型不仅可以提高电池寿命和应用性能，还可以节约网络的连接成本。而又接踵分析和论述了‘设备与应用相匹配’、‘投资回报率最大化’、‘综合考虑’等累累问题，帮助商家企业从实际出发考虑了许多，最后提出了‘Sybase iAnywhere Solutions移动商务解决方案’较全面地介绍了相关产品以及系统的部署等等。的确是思考全面，具有实操性的‘移动商务解决方案’。其实业内的人很容易能够理解，所谓‘移动商务解决方案’就是对于‘可移动数字设备’在企业信息化应用中的部署、开发。

数据库营销论文篇（10）

一、商业银行的数据库营销

从营销的视角出发，数据库营销是市场主体通过其积累的历史信息，包括客户人口统计资料、消费数据、行为模式等，通过统计分析与趋势外推等方式来预测顾客未来的消费行为，包括可能消费的品类、产品、服务等。同时，市场主体可以据此通过聚类分析等统计学的方法对客户进行聚类分析，通过STP的模式来划分细分市场，根据企业的定位于特点来为某细分市场提供相应的市场供应物，以达到企业经营的目的。同时，利用数据库，企业可以进行客户关系管理。

从历史沿革上来看，数据库营销是有客户关系管理发展而来，其实质为以概率论与统计学为基础，以计算机技术、网络技术与数据库技术为支撑与实现手段。

其运用的基本原理为：作为市场主体的企业通过其记录的大量的消费数据信息，通过适当的算法、程序来对消费者的未来行为进行预测，并利用分析的结果来进行企业产品定位、设计针对性的营销方案，以实现企业的经营目标。数据库营销同时为企业对其经营的战略与策略提供了一个检核工具，使得企业能够不断检核企业的经营行为，并实现企业的长期价值最大化。

数据库营销是企业经营与运营的重要工具，具有普遍适用性。在具体的商业银行应用中，数据库营销可以理解为商业银行通过其积累和搜集的大量储蓄、信贷、理财、资信水平等信息，通过一定的分析方法预测包括居民个体、企事业等银行客户的行为，并对根据分析结果对客户进行分类，选择最适合的的客户作为重点服务对象，开发针对性的产品，提供特色的产品或者服务，并进行针对性的营销，实现商业银行的经营目标，即在较低风险水平上的可持续发展。

二、商业银行数据库营销的重要工具―数据挖掘技术

商业银行要有效的发挥数据库营销的威力，需要相应的技术手段来从商业银行庞大的数据库中“挖掘”有效信息用于指导银行的决策与实践。其中，数据挖掘技术是最重要的实现数据库营销的工具之一。

所谓数据挖掘是指通过设计一定的算法或者程序来从历史数据中来提取隐含的信息，此种隐含的信息能够指导实践与深入认识事物的基本规律。此种信息有几个特征：（一）隐含性。在其原始的呈现方式中，此种信息淹没在大量的无用数据之中，必须通过一定的算法或者程序使之显现出来；（二）价值性。数据挖掘出来的数据对于认识及实践具有直接或者间接的指导性，从而体现出其价值型；（三）科学性。数据挖掘是基于一定的数学与概率统计基础等基础科学之上，方法的科学保证了结论的科学。

数据挖掘区别于传统简单的统计回归，其更注重其商业应用。其能够对大量的隶属数据进行提取、转化、分析与建模等处理，并发掘其中的关键性的规律。

数据挖掘的基础是历史数据，记录历史数据的数据库、档案等为数据挖掘提供了“原料”，通过对“原料”的“精炼”，提取出对决策有帮助的信息。

在具体的应用中，数据挖掘主要应用于消费者行为预测、趋势分析、相关性分析、聚类分析等方面。

数据挖掘技术从应用来看，其主要包括分类、聚类分析、关联分析、以及概念描述、偏差检验和预测等。

（一）分类

通过对分析客体的特点，通过建立一定的标准来对总体进行细分，从而化大为小。比如银行可以通过对储户的行业特征进行分析，从而知道客户等级的划分或者制定针对性的营销策略。

（二）聚类分析

聚类分析基于大量的数据进行统计特征的分析，将不同的数据记录所体现的客体进行特征的计算，将大量的对象根据某些标准分成若干类别。对象分类之间具有较大的差异，而在类别之内的对象则具有较小的差异。比如银行根据其大量客户的信贷记录对企业的成长性进行评价，区分相应的类别，便于确定银行的信贷投放计划或者投放比例。

（三）关联分析

关联分析即相关性分析，其基本原理为一个事件的发生与另外一些事件的发生可能存在一定的联动性，此种联动性可能包括简单相关、因果相关、甚至是虚假相关等。如银行可以根据相关性的原理来开发某些信贷质量监测指标，当某个指标超过灵节点的时候，可以界定为信贷投放需要重点监管等。

（四）概念描述

对特定的对象的内涵与外延进行界定，并提炼出其共同点。并揭示出一种概念区别于另外一种概念的主要特征等。如商业银行在私人银行中对高风险承受能力与低风险承受能力的客户进行准确的界定，以开发针对性的产品和提供差别化的服务。

（五）偏差检验

在历史数据中可能有一些数据与其它数据存在重大的差异，即“孤点”，在数据处理的时候，这些数据被排除，因为其不能反映总体的状况，并可能给均值等指标带来较大的影响。但“孤点”也有其实践用途，如在贷款质量监测中，发现某些企业的现金流量急剧减少或者存货占总资产的比例过高，此种情况绩效出现，因为就需要分析，此项贷款是否存在难以按期偿付的风险，从而预防坏账的产生。

（六）预测

预测为根据历史数据提炼出相应的规律，在规律的假设条件没有变化的情况下，可以对未来的发展做出适当的推测。比如，银行可根据客户的定期存款情况或者基金定投的规律来推测客户的未来收益，从而为其信用授信提供计算依据。

三、商业银行利用数据挖掘进行数据库营销近期应推行的策略

（一）转变思路，提高认识

数据库营销是营销学的概念，而在传统的商业银行经营过程中，指导银行发展的主要经济学、金融学、财务学等学科，引入营销学，特别是营销学的前沿工具与思路对于传统的商业经营从业者来讲，需要思维的突破与视野的打开。商业银行的竞争格局已经要求所有的机构必须紧跟最前沿的各类思想与知识，吸纳数据库营销的理论、利用数据挖掘的方法是典型的跨界应用。

（二）预判环境变化，以市场为导向

商业银行经营的成功与国家政策密切相关，当信贷扩张的时候，商业银行的效益较好，而在信贷紧缩的时候，商业银行的经营相对比较有压力。但作为市场竞争主体而言的商业银行，其必须通过预判环境，提前进行业务布局的调整，是实现比较优势的关键点。利用其庞大的数据库与客户资源，接触数据库营销与数据挖掘，其完全可以实现业务格局的调整。

（三）加强科研与人才培养

数据库营销与数据挖掘属于典型的知识密集型的工作，要利用这两种工具，需要商业银行加强人才的培养与科研的重视力度，商业银行可以采用校企合作、建立科研机构等方式来实现人才的培养。

商业银行是一个复杂的系统，其经营的成功有赖于很多方面，但借用营销学中的数据库营销与数据挖掘技术能够为商业银行的经营成功提供一定程度的助力，从而使商业银行能够减少经营的风险，实现银行的可持续发展。

参考文献

数据库营销论文篇（11）

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-2374（2011）30-0063-03

在现在这个现代化的信息时代，信息已经成为企业之间竞争的主要标准，而且现在大多数的企业已经认识到，只有不断地快速的获取有用的信息，才能比其他企业在更高的一个层次上作出决策，从而成为企业中的领头羊，收获更大的利润，提高竞争力。

本文便以餐饮业为例，而提供数据来源的是扬州共和春酒店，具体的是该酒店的销售数据。由于对该数据进行了详细彻底的分析和研究，所以本文提出的有关的理论和结论所显示的数据情况都是非常重要的。本文不仅对扬州共和春酒店的数据进行研究，还根据酒店的具体情况给出数据仓库的流程，包括实施时的过程以及在实施前的模型构建，当然，作为市场营销决策的支持系统，我们使用Microsoft SQL Server 2000 Analysis Services对其进行OLAP数据分析与挖掘。

一、营销决策支持系统的数据仓库

（一）需求分析

当今社会是经济的社会，更是信息的社会，所以，信息对于企业来说，是永远不落伍的话题，不论是公司本身还是公司内的各个部门，都对信息看的尤为重。以扬州共和春酒店为例说明，扬州共和春酒店主要经营的是扬州地区传统的小吃，其中饺面、馄饨和锅贴等，已经成为扬州共和春酒店的招牌小吃，而且非常受当地人的喜爱，现在扬州共和春酒店已经拥有五家分店，在经营过程中偶尔也会借鉴一下别的销售模式，比如进行一些销售上的促销活动，许多餐饮业的公司都采用这种办法，最典型的就应该算是肯德基了。有时候进行一定的模仿是好的，但不能长期的模仿下去，因为一个公司有一个公司的具体情况，模仿下去不是办法，而且企业的领导也已经发现在日常的数据之中，隐藏着许多隐含性知识，之所以一直未被利用，是因为现在的数据处理能力不够，并不能很好地使数据发挥它巨大的价值。所以要对数据进行一定的整理，以便挖掘数据之中的潜在信息，但是这样不可避免的会影响到操作系统的资源，甚至还会影响到日常的工作，而对数据仓库来说，就很好的弥补了这一问题，因为数据仓库是在对数据进行加工处理后才形成的，在联机时可以提供较好的数据，所以，一个企业或者是一个部门要想对数据进行充分的挖掘和分析，而且用于决策支持，一定要建立数

据仓库。

（二）营销决策支持系统数据仓库的实施过程

营销决策支持系统数据仓库的实施过程主要包括：

1．任务和环境的评估。（1）根据完整的数据分析，完成系统的建设主体，明确主题内容，到底是在销售方面，还是别的方面。（2）建设时注重维度的分析，要分析的维度很多，产品和时间是最重要的，其次是有关的部门等。

任务明确之后还要对环境进行分析，不论是什么，都要以现状为基础，只有这样才是最适合的，营销决策支持系统数据仓库的实施过程也不例外。

2．需求的收集和分析报告。（1）明确项目的概述，知道流程，按照流程进行。（2）构建系统实施过程的蓝图。（3）建立相应的模型，对其进行理论上的模拟。（4）备份数据仓库有关数据，对数据仓库不断进行升级。（5）明确在数据仓库运行之中的发

展状况。

3．对数据仓库实施过程中出现的重大问题的讨论。在对数据仓库进行管理时，要注意保持数据仓库中数据的完整性，可能就是因为一个小小的数据，就会改变一切，再一点就是对数据进行可靠性的检测，一个错误的数据是完全没用的，还有可能起到相反的作用，在管理过程中注重对数据仓库的保密措施，可以设置访问权限和黑名单的管理等。

（三）营销决策支持系统数据仓库的总体结构模型

营销决策支持系统数据仓库是一个笼统的概念，因为该数据仓库还可以进行细分，按照不同的部门来进行划分时，可以分为三个数据集，具体是销售方面的数据集，人力资源方面的数据集，还有广告方面的数据集，而且不同的数据集之间度量标准也是不一样的，可以按照销售额来进行度量，也可以按照别的方法，甚至可以简单的按照一个小的角度来

处理。

（四）营销决策支持系统多维数据集设计

一旦数据仓库已经建立好相关的模型，便可以用数据仓库的相关数据来进行有关工作。而且不同的企业拥有自己不同的构建数据仓库的方法，本文案例是扬州共和春酒店，该酒店就行构建数据仓库的方法是利用Microsoft SQL Server2000，建成之后再对数据仓库中的数据进行数据分析，进一步便是进行相关的数据挖掘，而下文着重介绍的是销售多维数据集和广告促销多维数据集。

1．销售多维数据集设计。

在图1中，事实表是销售表，其它的表为维度表，它们之间的连线表示关系。利用销售方面的数据集可以轻松地对销售业务数据从多个方面和多个角度来进行分析，对数据的管理起到了重要的作用，使得工作人员轻松的掌握相关的数据，而且对工作人员进行信息的挖掘作出铺垫。上文中说到共有三个比较独立的数据集，其实，这三个数据集也是可以任意组合的，至于怎样用，就要看工作人员主要是进行哪方面的工作了，再比如时间方面的数据集，它可以把数据追查到每天，这样便能看到每个销售人员在这一天之中的业绩。所以得到有价值的数据的同时，努力去制定严谨科学的销售计划也是不可缺

少的。

2．广告促销多维数据集设计。广告促销数据集是广告方面的数据集和销售方面的数据集的很好的结合，当然，其中的维度也不止一个，主要的有：第一，时间，这永远是第一位的，第二是部门或者是产品等不同的维度，把握好不同的维度，对广告促销多维数据集设计是至关重要的，上文说到不同的维度具有不同的度量值，这里的维度比较多，其度量值也就相应的比较多，可以是销售额，也可以是促销额，还可以是多种多样的度量。广告促销数据立方体的雪花型模型如图2所示：

在图2中，事实表是广告促销表，其它的表为维度表，它们之间的连线表示关系。

当上文中所说的广告促销多维数据集建立完成之后，工作人员可以利用改数据集来对该公司的广告情况进行详细的评鉴，而且根据数据集的分析和数据来进行下一步的规划，而且为下一步广告销售提供精确的数据支持，作为广告销售的强大的后盾。

二、营销决策支持系统的OLAP数据分析与挖掘

OLAP数据是功能比较完善的数据挖掘技术，因为它可以进行联机分析，而且还没对数据进行挖掘，正是因为这样，才能使得用户们不会因为在不同的数据库或者是不同的数据仓库之间存在什么障碍，使得工作更加的流畅。

（一）基于OLAP的数据特征和比较

数据特征主要指的是那些总结有关任务的或者是对一些结果进行记载的数据，这可以看做是数据的一个基本的特征，也就是一般性，在数据库中得到想要的知识，可以利用多种技术相结合的手段，可以将数据进行一定的加深或者是相应的浅化，来达到工作人员的目的。

一般意义上的数据比较，是利用一些详细的规定，对不同的特征进行详细的分析和划分，这个规则可以自己制定，以便于自己的相关的管理，具体实施如下：

首先，通过查询进程在数据库中选择相关数据集，并将其按目标类和一个或多个对比类分区。第二，对目标类实施因素归纳，从中抽取一个基本目标立方体，这是一个综合立方体块，其中每个因素与相应的初始因素值接近。然后对比类被汇总到与基本目标立方体块相同的层次上，形成基本对比立方体块。最后，存储在这两类中的信息将用于生成定量的或定性的区分规则。

（二）基于OLAP的关联

因为数据仓库的管理，是基于OLAP的，所以在实际应用中，进行有关数据的挖掘时，因为两者的关联形式可能是不同的，而且不同的管理形式的结构也是完全不同的，这就使得要将挖掘的结果结合整理起来时遇到困难，知道了病症，便要对症下药，简单的方法便是选择节点少的立方体来进行数据研究和相应的技术指导，如果觉得多个节点不好把握，因此就直接选择一个节点进行操作，这使得问题变得简单。

（三）基于OLAP的分类

上文中已经说到了OLAP的分类，其实在其分类中利用树状结构，它已经集成了数据集的技术，所以我们要做的就是对多个数据集进行相应的汇总，然后再根据汇总的数据进行整理和分析。

三、远程Internet连接

对于一个企业的决策支持系统来说，使用这个系统的肯定是企业的高层管理人员，他们的业务比较繁琐，还可能经常出差，所以，在这些高层管理人员出差时，他们就不会利用公司的电脑进行系统管理，所以，在任意时间从任意位置访问数据变得格外重要。建立一定的访问权限，也可以利用防火墙访问分析服务器数据库和多维数据集，从而能够较好和较安全地对系统进行管理。

在营销决策支持系统中，多维数据集有销售多维数据集、市场多维数据集、广告促销多维数据集，它们分别属于不同的职能部门。所以，对这些部门的管理也是值得关注的问题，主要措施可以是要保证数据集的数据必须是包含来自OLTP和MIS系统的最新数据，为了达到这个目的，企业必须把三个数据集全部进行一定的调度处理，可以使得这三个数据集都在早晨的两点或者是三点运行，这样一来，便能够使得信息能够被数据集顺利的处理，确保管理人员任务能够及时的完成。

参考文献

[1] 林杰斌，刘明德，陈湘．数据挖掘与OLAP理论与实务