导读:本文包含了数据库营销论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:数据库,近邻,精准,商业银行,规则,客户,环境。
数据库营销论文文献综述
滕洁[1]（2019）在《基于数据库营销探讨现代卷烟零售终端建设》一文中研究指出伴随着市场经济的不断发展,对于卷烟零售企业来讲,要想增强自身的竞争水平,就需要加强对各个环节的管理力度,通过建设卷烟零售终端的方式促使企业稳定开展。本文以卷烟市场运行情况为主,结合有关的数据库营销内容分析了卷烟零售终端建设期间存在的相关问题,并且落实了一系列的措施。(本文来源于《今日财富(中国知识产权)》期刊2019年11期）
王昱,朱芝孺[2]（2018）在《基于改进K-近邻规则的数据库营销分析》一文中研究指出文章提出一种基于改进K-近邻规则的数据库营销模型。根据数据样本的近邻信息动态确定其最优的近邻个数K,以避免人为设定K这一重要参数可能造成的影响。根据K个近邻距样本的距离,设定不同的投票权重以预测样本属于某一类别的概率。在实际数据集上的实证结果表明,提出的改进K-近邻规则不仅为K值设定提供了一种有效的方法,还能够提高数据库营销的准确性和结果的可解释性,可以有效应用于实际的数据库营销。(本文来源于《统计与决策》期刊2018年19期）
杨婧[3]（2018）在《BE公司A药品数据库营销策略研究》一文中研究指出进入21世纪,经济和科技共同发展,我国的各个行业都实现了较为快速的发展。但是由于生活节奏加快,人们的生活压力等因素的影响,人们的身体健康状况却不太理想。各类疾病的出现和患病人数的增加促进了我国药品行业的快速发展。我国各类药品的销售总量在持续不断的上升,连续创历史新高。现在,我国的药品行业中的BE公司纷纷运用科技手段来促进其快速发展,科技渗透到了无论是药品的生产环节还是销售环节的每一个环节和步骤。特别是在销售环节建立了以信息为中心的销售网络。拥有大量客户信息的客户信息库使得市场营销打破了传统的销售模式,可以有针对性和目的性地对客户进行营销,改变了传统的营销方式,降低了销售的相关成本和费用。BE公司K市公司借助行业发展的趋势,不断的在销售的环节上进行技术的改革和创新,推进建设A药品数据库营销模式。但是此项工作还存在着一些问题,其数据库营销需要不断的进行改进。本文的研究对象是BE公司,主要对A药品的数据库营销模式的建立和完善提出相关策略。本论文从以下几个方面进行了研究:第一、综述了数据库营销的相关概念和国内外研究现状,为后续分析奠定理论和方法基础;第二、说明了数据库营销的基本步骤和在BE公司营销过程中的作用,还从公司的整体情况和外部环境出发分析了实施该营销模式的优势和影响因素;第叁、分析了BE公司A药品数据库营销的四项策略,分别是产品、定价、渠道、促销这四项策略;第四、分析了BE公司A药品施行数据库营销所面临的问题。第五、基于BE公司A药品数据库营销的现状与问题,提出了改进数据库营销的策略。从人才、基本建设、对大客户的开发和管理、BE公司自身的管理机制、如何更好的进行数据库营销等方面提出了改进意见。(本文来源于《昆明理工大学》期刊2018-09-01）
王涛[4]（2018）在《AA商业银行数据库营销策略的改进和提升》一文中研究指出随着我国商业银行改革的深入,我国商业银行的发展趋势需要从粗放化管理过渡到精细化管理,商业银行通过单纯的存贷利差与乘数效应来实现盈利目标会变的越来越困难,以往的盈利模式在小额贷款公司、移动金融、影子银行等新金融体的冲击下,面临着巨大的挑战,以AA商业银行为例,中间业务、贷款等传统的盈利模式都受到不同程度的影响,每年年终的数据统计表明,这些以往给AA商业银行带来效益的传统业务已经逐年出现递减趋势,无法长期有效的完成盈利目标。因此,我们需要重新挖掘利润增长点,改善热点金融产品的营销效率来完成AA商业银行总体盈利目标。正是在这一背景下,我国AA商业银行迫切的寻求一种突破传统营销的方法,来抢占市场的优势地位。考虑到AA商业银行在长期经营过程中收集了海量的客户信息数据,这些数据对AA商业银行的金融产品营销效率、寻找潜在客户群体等方面具有重大的指导意义。基于AA商业银行海量客户数据的前提下,利用先进的数据库营销方法能够有效的分析客户消费习惯、精准的发现消费者需求、及时的把握市场脉络。本文以AA商业银行数据库营销为研究对象,运用SWOT分析法,分析了AA商业银行开展数据库营销的优势、劣势、机会和威胁,说明了数据库营销将成为现阶段AA商业银行发展过程中的有效手段和必然途径。通过构建企业级数据仓库、保证数据质量、提高数据应用、重视数据安全等保障了AA商业银行实施数据库营销的技术基础,通过数据库营销在AA商业银行寻找潜在客户、流失客户挽留、金融产品精准营,信贷客户风险管理等方面的实施效果,说明AA商业银行实施数据库营销的正确性。(本文来源于《西北大学》期刊2018-06-30）
钟凯[5]（2018）在《华泽云媒推进数据库营销的改进对策研究》一文中研究指出随着互联网技术的不断发展,大数据、互联网+已经成为各类新兴行业的主旋律,各类新颖的营销概念脱颖而出,很多传统行业实现了蜕变式的转型发展,纷纷提出了“互联网+”的概念,在数据库基础上发展起来的数据库营销体系受到越来越多公司的欢迎。数据库营销这一概念在国内很多行业都已经得到了广泛的应用和认可,但聚焦到广告传媒行业来说,更多地使用在线上广告行业中,相比而言,户外广告一直是互联网和营销政策的洼地,因为户外广告历史的久远、经营媒体形式的相对固定等原因,很多户外广告公司的运营模式相对传统、老旧,对于数据库营销概念理解和应用不深,信息化和数据化程度低,在某种程度上制约了行业的快速发展。不论从当下市场环境还是长远的市场发展来看,户外广告行业是需要数据库营销概念的,本论文以笔者所在公司-南京华泽云媒广告有限公司为案例,这是一家以运营地铁媒体广告位核心的户外传媒公司,通过对该公司经营状况的分析,分析了存在的数据库营销问题,并提出了相应的解决方案,以点带面,希望能够帮助到户外广告行业公司推广数据库营销理念。本文以华泽云媒公司为案例浅析户外广告行业推进数据库营销的意义和作用,一共分为五大部分,第一部分为华泽云媒公司行业形势分析,主要介绍了户外广告行业的定义、基本特点及未来发展趋势;第二部分为华泽云媒公司经营状况介绍,简单介绍了公司的基本情况、业务构成及经营现状;第叁部分对华泽云媒数据库营销存在的问题进行了分析;第四部分为华泽云媒数据库营销的改进对策;第五部分介绍了华泽云媒公司推进数据库营销的保障措施,包括配套的机制问题及需要回避的问题等。本文通过华泽云媒公司数据库营销的问题分析、探索尝试、注意事项等方面的研究,为探讨户外广告传媒行业推广数据库营销提供了一些可以借鉴的经验和思路,但是由于企业自身的差异和内外部环境的变化,企业应该根据自己的特色,进行定制的分析和研究,在推广数据库营销的过程中要充分结合各类情况,有针对性地提高数据库营销的水平。(本文来源于《广西师范大学》期刊2018-06-01）
朱芝孺[6]（2018）在《基于有监督学习的数据库营销研究》一文中研究指出数据库营销指企业利用存储的数据深度挖掘客户信息,识别可能对营销活动感兴趣的目标客户,再通过电话、邮件等方式针对性地向目标客户推销相应的商品,并与目标客户建立长期联系。数据库营销有助于发现目标客户的需求以制定正确的销售策略,还可以及时反馈现行销售策略的运行情况,发现相关竞争企业的目标客户特征,以便调整企业的销售策略。因此,数据库营销对于企业增加净利润率,提高目标客户对产品的满意度与忠诚度,及时把握市场状况,提升市场竞争力具有重要作用,引起了产业界和学术界的广泛关注。数据库营销的关键是准确识别目标客户,以便降低运营成本,但在一般情况下,目标客户占总体客户的比例非常小,即存在类别分布不均衡问题。对于数据库营销,营销管理者还希望模型的预测结果具有较高的可解释性,以便帮助企业制定相关政策及销售策略。由于基于事例的学习结果具有高度的可解释性,因此本文提出一种改进的K-近邻规则并将其应用于数据库营销。改进K-近邻规则根据样本的近邻信息动态确定其最优的近邻个数K,避免人为设定K这一重要参数可能造成的影响,能够有效提高目标客户的识别准确率。考虑到改进K-近邻规则以空间距离作为相似性度量,可能对模型在不同类别训练样本重迭区域的类别判定性能造成较大影响,并且客户行为具有众多不同的模式,因此本文提出基于BP神经网络的集成学习模型。基于BP神经网络的集成学习模型分别以K-均值聚类和AGNES聚类作为客户行为模式识别方法,并以BP神经网络作为学习技术。利用K-均值聚类方法对多数类训练样本进行处理可实现训练子集的类别分布均衡;利用AGNES聚类方法处理多数类训练样本可构成最具代表性的训练子集,训练出更具差异性的基学习模型,以提升集成学习模型的泛化能力。改进K-近邻规则和基于BP神经网络的集成学习模型都是基于有监督学习建立的模型,为了验证其有效性,本文将其与基于领域清理规则的近邻规则模型和基于局部进化特征选择的人工神经网络模型进行对比,并采用受试者工作特征曲线和命中率作为评价标准。结果表明,本文模型均适用于数据库营销,且基于BP神经网络的集成学习模型相较于改进K-近邻规则,能够有效解决训练集合内不同类别样本的重迭问题,同时对目标客户的预测效果有一定提升。(本文来源于《重庆大学》期刊2018-04-01）
欧鹏毅,陶念真,陈君豪[7]（2017）在《基于数据挖掘的数据库营销策略》一文中研究指出近年来在零售业中,新客户资源逐渐减少,休眠客户唤醒成为零售商家稳定资金流入和防止客户流失的重要策略,如何能最大程度地唤醒休眠客户成为商家们的普遍问题。随着线上交易的繁荣发展,各个商家都累积了大量的客户交易数据,基于数据库的客户营销策略愈发凸显其高效、准确的优点。本文就美库尔公司提供的某化妆品公司共15万条交易数据,通过数据挖掘技术识别休眠客户中的响应客户,并在固定唤醒成本的情况下制定最优邮件发放策略。针对数据存在的不均衡特点,分别建立logistic回归、欠采样下支持向量机的bagging集成方法、梯度提升机(GBM)和孤立森林(Isolation Forest)四种模型识别响应客户;在四种模型下,对5万目标休眠客户分组,通过模型预测的组内人均消费和唤醒邮件花费计算客户在各个模型下的得分。以"二八定律"为原则,在10000元的唤醒成本上限下,向得分靠前的客户发送邮件,提升在每个客户上的单位收益。结果表明,四种方法都有助于在减少成本的情况下,寻找更高价值客户。相比logistic回归,后叁种机器学习方法的模型拟合效果更好,有着更高相互客户识别能力;而logistic回归的模型拟合曲线更平滑,对人均收益的提升效果则更高。(本文来源于《2017年（第五届）全国大学生统计建模大赛获奖论文选》期刊2017-12-05）
潘枭骁[8]（2017）在《目标细分市场识别过程中数据库营销的重要性》一文中研究指出数据库营销是企业发现销售机会,制定销售策略的新兴手段和重要方式。本文从数据库营销的内涵,组成,以及与CRM之间的关系简要探讨了数据库营销对识别细分市场的重要性。同时分析了CRM在数据库营销中应当注意的问题。(本文来源于《现代商业》期刊2017年15期）
林洁,陈群挺[9]（2017）在《二维码用于食品溯源数据库营销的总体设计》一文中研究指出针对当前食品溯源系统中消费者主动溯源率低、与企业销售系统融合率、市场指导生产滞后等问题,本文提出了二维码用于食品溯源数据库营销的总体设计方案。(本文来源于《现代食品》期刊2017年08期）
熊壮志[10]（2017）在《浅析电子商务环境下的数据库营销》一文中研究指出随着电子商务的兴起、发展,在激烈的市场竞争中,数据库营销已成为企业必备的营销手段,企业运用电子商务工具,可以对消费者进行全面分析,如爱好、经济能力、生活习惯等,从而实现精准营销,达到商业效果。(本文来源于《现代职业教育》期刊2017年09期）
数据库营销论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
文章提出一种基于改进K-近邻规则的数据库营销模型。根据数据样本的近邻信息动态确定其最优的近邻个数K,以避免人为设定K这一重要参数可能造成的影响。根据K个近邻距样本的距离,设定不同的投票权重以预测样本属于某一类别的概率。在实际数据集上的实证结果表明,提出的改进K-近邻规则不仅为K值设定提供了一种有效的方法,还能够提高数据库营销的准确性和结果的可解释性,可以有效应用于实际的数据库营销。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
数据库营销论文参考文献
[1].滕洁.基于数据库营销探讨现代卷烟零售终端建设[J].今日财富(中国知识产权).2019
[2].王昱,朱芝孺.基于改进K-近邻规则的数据库营销分析[J].统计与决策.2018
[3].杨婧.BE公司A药品数据库营销策略研究[D].昆明理工大学.2018
[4].王涛.AA商业银行数据库营销策略的改进和提升[D].西北大学.2018
[5].钟凯.华泽云媒推进数据库营销的改进对策研究[D].广西师范大学.2018
[6].朱芝孺.基于有监督学习的数据库营销研究[D].重庆大学.2018
[7].欧鹏毅,陶念真,陈君豪.基于数据挖掘的数据库营销策略[C].2017年（第五届）全国大学生统计建模大赛获奖论文选.2017
[8].潘枭骁.目标细分市场识别过程中数据库营销的重要性[J].现代商业.2017
[9].林洁,陈群挺.二维码用于食品溯源数据库营销的总体设计[J].现代食品.2017
[10].熊壮志.浅析电子商务环境下的数据库营销[J].现代职业教育.2017
论文知识图
