大数据背景下的国际电信业务精准营销研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究内容与目标 | 第10-11页 |
| 1.2.1 研究内容 | 第10页 |
| 1.2.2 研究目标 | 第10-11页 |
| 1.3 研究思路与方法 | 第11-12页 |
| 1.3.1 研究思路 | 第11页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第11-12页 |
| 1.4 研究意义与创新 | 第12-14页 |
| 1.4.1 现实意义 | 第12页 |
| 1.4.2 理论意义 | 第12-13页 |
| 1.4.3 研究创新 | 第13-14页 |
| 第2章 文献综述 | 第14-20页 |
| 2.1 精准营销的概念与内涵 | 第14页 |
| 2.2 精准营销的研究领域 | 第14-15页 |
| 2.3 精准营销的研究方法 | 第15页 |
| 2.4 精准营销实现的关键 | 第15-17页 |
| 2.5 精准营销实现的工具 | 第17-18页 |
| 2.5.1 数据挖掘的概念 | 第17页 |
| 2.5.2 精准营销中常用的数据挖掘方法 | 第17-18页 |
| 2.5.3 数据挖掘方法在精准营销中的使用流程 | 第18页 |
| 2.6 研究现状总结 | 第18-20页 |
| 第3章 国际电信业务营销现状分析 | 第20-24页 |
| 3.1 国际电信业务的营销现状 | 第20-21页 |
| 3.2 国际电信业务精准营销环境分析 | 第21-24页 |
| 3.2.1 内部环境 | 第21-22页 |
| 3.2.2 外部环境 | 第22-24页 |
| 第4章 基于大数据的国际电信业务客户细分 | 第24-33页 |
| 4.1 客户细分理论基础 | 第24-25页 |
| 4.2 基于大数据的客户细分 | 第25-26页 |
| 4.2.1 大数据的内涵 | 第25页 |
| 4.2.2 大数据背景下的数据挖掘 | 第25页 |
| 4.2.3 大数据背景下的客户细分 | 第25-26页 |
| 4.3 聚类分析算法流程 | 第26页 |
| 4.4 数据整理 | 第26-30页 |
| 4.4.1 数据收集 | 第26页 |
| 4.4.2 变量构造 | 第26-27页 |
| 4.4.3 数据清洗 | 第27页 |
| 4.4.4 描述性分析 | 第27-30页 |
| 4.5 模型选择及训练 | 第30-31页 |
| 4.5.1 模型选择 | 第30页 |
| 4.5.2 算法实现 | 第30-31页 |
| 4.6 数据处理及分析结果 | 第31-33页 |
| 第5章 基于感知价值的目标客户分析 | 第33-43页 |
| 5.1 理论基础 | 第33-34页 |
| 5.2 假设提出 | 第34-35页 |
| 5.2.1 功能价值 | 第34页 |
| 5.2.2 情感价值 | 第34-35页 |
| 5.2.3 社会价值 | 第35页 |
| 5.3 研究设计 | 第35-39页 |
| 5.3.1 量表设计 | 第35-38页 |
| 5.3.2 抽样方法与样本结构 | 第38-39页 |
| 5.4 实证结果 | 第39-43页 |
| 5.4.1 信度和效度检验 | 第39-41页 |
| 5.4.2 结论分析 | 第41-43页 |
| 第6章 精准营销策略建议 | 第43-46页 |
| 6.1 产品策略 | 第43页 |
| 6.2 价格策略 | 第43-44页 |
| 6.3 渠道策略 | 第44页 |
| 6.4 促销策略 | 第44-46页 |
| 第7章 结论 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 攻读学位期间取得学术成果 | 第50-51页 |
| 附录 | 第51-52页 |
