| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第8-9页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第8页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.3 研究方法与思路 | 第9-11页 |
| 1.3.1 拟采取的研究方法 | 第9页 |
| 1.3.2 预期成果 | 第9-11页 |
| 第二章 相关概念界定及基础理论 | 第11-20页 |
| 2.1 大数据理论 | 第11-15页 |
| 2.1.1 大数据的产生、发展及特征 | 第11-13页 |
| 2.1.2 大数据应用的领域 | 第13-14页 |
| 2.1.3 大数据营销应用综述 | 第14-15页 |
| 2.2 石油石化行业营销管理理论 | 第15-16页 |
| 2.2.1 成品油营销文献回顾 | 第15-16页 |
| 2.2.2 成品油营销文献述评 | 第16页 |
| 2.3 精准营销理论 | 第16-18页 |
| 2.3.1 精准营销文献回顾 | 第16-17页 |
| 2.3.2 精准营销文献评述 | 第17-18页 |
| 2.4 相关理论的启示 | 第18-20页 |
| 第三章 基于大数据的精准营销管理 | 第20-25页 |
| 3.1 大数据应用的必要性 | 第20-21页 |
| 3.2 大数据应用下的精准营销分析 | 第21-25页 |
| 3.2.1 大数据对于精准营销的意义 | 第21页 |
| 3.2.2 大数据精准营销的优势 | 第21页 |
| 3.2.3 实现大数据精准营销的方式 | 第21-25页 |
| 第四章 大数据与P公司零售精准营销案例分析 | 第25-43页 |
| 4.1 P公司背景介绍 | 第25-26页 |
| 4.2 大数据精准营销案例 | 第26-43页 |
| 4.2.1 加油站画像,实现营销资源科学分配及对标 | 第26-28页 |
| 4.2.2 预测零售销量,精准单站销售潜力,合理调配营销资源 | 第28-31页 |
| 4.2.3 零售客户画像,实现成品油零售业务精准营销 | 第31-33页 |
| 4.2.4 批发客户画像,明确客户等级,科学投放促销政策 | 第33-37页 |
| 4.2.5 分析定义便利店属性,提升非油商品契合性 | 第37-41页 |
| 4.2.6 分析销售频率,通过停业排班实现降本增效 | 第41-43页 |
| 第五章 大数据应用的保障措施 | 第43-46页 |
| 5.1 国企改革是契机 | 第43页 |
| 5.2 公司重视是前提 | 第43页 |
| 5.3 落地应用是保障 | 第43页 |
| 5.4 实施路径是重点 | 第43-44页 |
| 5.5 管理提升是动力 | 第44页 |
| 5.6 数据标准是核心 | 第44页 |
| 5.7 数据集成是基础 | 第44页 |
| 5.8 运行效率是关键 | 第44-45页 |
| 5.9 技术屏蔽是诀窍 | 第45-46页 |
| 第六章 结论 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 攻读学位期间发表学术论文目录 | 第52页 |
