基于数据分析的A产品营销策略研究

论文总字数：19571字

摘 要

进入21世纪，世界已经步入了大数据时代，大数据为企业，尤其是互联网企业，带来了全新的机遇和挑战。企业在运营活动中积累的海量用户数据，经过加工处理分析，可用于指导企业运营活动，能够为企业带来可观的价值。利用数据实现精准营销，能帮助企业在激烈的商战中脱颖而出，成为行业中的佼佼者。

本文以A产品为研究对象，分析A产品运营团队现有的运营方式，指出A产品粗犷的运营策略存在的目标规划不清晰等一系列现存问题。利用数据化运营常用的数据分析项目，帮助A产品运营团队明确目标用户群体特征；利用RFM模型对A产品现有用户群体进行分层，将需重点关注的用户群体筛选出来，针对不同层次群体采取不同的营销策略，以精准运营替代传统运营。并提出明确部门间分工、优化绩效考核方式等配套措施辅助A产品团队顺利实现精准运营。

关键词：数据分析 营销策略 用户分层 RFM模型

ABSTRACT

Into the 21st century, the world has entered a big data era, big data for enterprises, especially the Internet business, has brought new opportunities and challenges. Enterprises in the operational activities accumulated in the massive user data, after processing analysis, can be used to guide business operations, can bring considerable value for the enterprise. Data management operations by leaps and bounds, there have been new results, data operations related personnel are free to choose the appropriate method. The correct choice of data operation mode, the use of data to achieve accurate marketing, can help enterprises in the fierce business war stand out, become the industry leader.

This paper takes A product as the research object, analyzes the existing operation mode of A product operation team, and points out a series of existing problems such as the unclear design of A product's rough operation strategy. The use of data management operations commonly used data analysis project to help A product operations team clear target user group characteristics; the use of RFM model A product existing user groups are layered, will focus on the user groups to focus on screening for different levels of groups to take Different marketing strategies to replace traditional operations with precision operations. And put forward a clear division of labor between departments, optimize the performance appraisal methods and other supporting measures to assist A product team to achieve accurate operation.

Key Points：Data analysis Operating User hierarchical RFM model

目 录

1. 绪论 2

1.1. 研究背景 2

1.2. 文献综述 2

1.3. 研究内容 3

1.4. 章节安排 4

2. 相关基本方法概述 5

2.1. 数据挖掘技术 5

2.2. RFM模型 5

2.3. 方差分析 5

2.4. 精准营销 6

2.4.1. 确定目标用户特征 6

2.4.2. 用户分层 6

2.4.3. 营销方案推行 7

3. A产品营销策略现状分析 8

3.1. A产品简介 8

3.2. A产品运营策略现状 8

3.3. A产品运营策略存在的问题 9

4. A产品营销策略优化方案 11

4.1. 准确定义医生群体活跃度 11

4.2. 明确目标群体的特征 11

4.3. 对医生群体进行分层 13

4.4. 制定差异化运营策略 14

5. A产品精准营销策略实施配套措施 16

6. 结论 18

参考文献 19

致 谢 20

1. 绪论
   1. 研究背景

进入21世纪，我们已经进入了大数据时代。数据已经成为重要的生产因素，渗透到当今世界的各行各业。新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来，将取决于人们对于海量数据的挖掘和运用。大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业的应用已经初露锋芒，最近二十年互联网行业的兴起更是将大数据的应用推到时代最前沿。大数据应用的兴起，互联网行业要准备好迎接机遇与挑战。大数据有助于挖掘过去、预测未来。互联网企业可以不断挖掘产品的发展方向和潜在价值，及时有效地制定发展策略，为企业发展带来机遇。而大数据不仅数据量巨大，对智能化的要求程度也十分高，这为企业带来了挑战。在享受大数据带来的红利之前，必须在能够驾驭和驱动大数据方面做足功课。对于互联网企业而言，用户每一次行为都会产生一条数据被记录，海量的数据具有可观的价值，能够帮助企业更好地了解用户，实现精准化的运营，最终达到提升企业业绩的目的。目前，数据化运营突飞猛进，出现了新的成果，数据化运营相关人员可自由选择相应的方法。企业如果能够跟上数据化运营的浪潮，就有机会在激烈的商战中脱颖而出，成为行业中的佼佼者。

A产品是一个针对医疗检查行业的互联网平台。中国的医疗资源分布不平衡，北京、上海、广州等一线城市集中了国内超过半数的医疗资源。北上广等城市医疗资源承接的不仅仅是本市本地的患者，更多地接纳着全国各地慕名而来的患者。患者的大量涌入，使得北上广一些著名医院的医疗资源使用过度紧张，纵使有较多的国内顶尖检查设备，也不能满足全国各地前来的患者需求。这些医院的医生为患者安排核磁共振、CT等检查项目时，患者甚至要排队超过一周的时间才能做上检查，对于急于就诊的患者，尤其是外地患者来说，缓慢的检查速度是不能接受的。患者快速检查的需求与医院紧缺的资源之间的矛盾愈演愈烈。而在一些医院等级相对较低的民办医院，医院也拥有进口的西门子等品牌检查设备，却因患者量太少而处于闲置状态，既无法为患者提供服务，又不能帮助医院收回检查设备高昂的购置成本。医疗检查行业的窘境一目了然：名声在外的三甲大医院患者超出控制，检查设备使用过度供不应求；而部分民营医院门可罗雀，大量高质量检查设备处于闲置状态。

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