市场营销专业知识点

一. 基本理论题

1. 为什么说市场营销不单纯是产品推销活动? 市场营销的核心概念是什么?

答：市场营销是企业以市场为导向,以满足顾客需求,实现潜在交换为目的,而分析市场、进入市场和占领市场的一系列战略与策略活动。如果单纯认为时常营销产品推销活动则是对市场营销的一种片面的理解。市场营销概念的核心是克服交换障碍、实现潜在交换。

2.说明营销观念与推销观念的主要区别?营销观念有哪些主要特征?

答：营销观念与推销观念主要有四点区别：1. 出发点不同。推销观念以企业为出发点,营销观念则以目标市场为出发点。2. 中心不同。推销观念以产品为中心,营销观念则以顾客需求为中心。3. 手段不同。推销观念以推销和促销为手段,营销观念则以整合营销为手段。4. 目的不同。推销观念以通过扩大销售获取利润为目的,营销观念则以通过顾客满意获取利润。

营销观念主要特征有三点1）企业的营销是以顾客需求的满足为中心2）企业注重于长远的发展和战略目标的实现3）企业必须通过各种营销及各部门的整合营销来实现自己的目标。

3.什么是SWOT分析?如何用SWOT分析来决定企业的基本战略?

答：SWOT分析事业物单位对其将展开的具体业务所进行的一种环境分析,并依此来决定其所采用的基本战略及战略目标。用SWOT分析决定企业的基本战略,一般包含七个步骤：业务描述、SWOT分析、目标设定、战略选择、计划制定、计划执行、反馈控制。

4.什么是市场营销的直接环境和间接环境?

答：直接营销环境指对企业服务其目标市场的营销能力构成直接影响的各种力量。间接营销环境指那些作用直接营销环境,并因而造成市场机会或环境威胁的主要力量。

2. 营销信息系统中的四个子系统各自发挥什么作用?

答：内部报告系统其作用在于报告订货、库存、销售、费用、现金流量、应收款、应付款等方面的数据资料营销情报系统其作用是向营销决策者提供偶发事件的信息营销调研系统能随时为企业由于某个特定问题需要做出正确的、非常规性的决策服务营销分析系统的走用是利用科学的技术、技巧来分析营销信息,从中得出更为精确的研究结果,以帮助决策者更好地进行营销决策。

3. 解释德尔菲法

答：将征询的问题分别寄给选定的若干专家,请他们分别填写后寄回。然后主持人将这些意见分别归纳,并形成文字,再一次寄给专家,请他们再填写并寄回。经过多次反复,意见逐步趋向集中,直至得出比较一致的结论为止。

4. 影响消费者购买行为的主要因素有哪些?

举例说明这些因素对购买决策行为的影响?

答：文化因素：1. 文化影响 1）具有明显的区域属性 2）具有很强的传统属性 3）具有间接的影响作用

2. 亚文化 1）国籍亚文化群 2）种族亚文化群 3）地域亚文化群

3. 社会阶层

社会因素：1. 参考团体 1）成员资格型参考团体 2）接触型参考团体 3）向往型参考群体

2. 家庭 1）单身阶段 2）备婚阶段 3）新婚阶段 4） 育婴阶段 5）育儿阶段 6）未分阶段 7）空巢阶段 8）鳏寡阶段

个人因素：1. 年龄与性别 2. 职业与教育 3. 个性与生活方式

心理因素：1. 动机 2. 认识 3. 学习 4. 态度和信息

举例省

5. 购买决策一般要经过哪几个阶段?为什么说“银货两讫”后购买行为过程并没有结束?

答：购买决策经过五个阶段：确认问题、收集信息、评价方案、作出决策、买后行为。“银货两讫”后购买行为过程并没有结束,因为对于购买的商品是否满意,以及会采取怎样的行为对于企业目前和以后的经营活动都会带来很大的影响,所以重视消费者买后的感觉和行为并采取相应的营销策略同样很重要。

6. 什么是市场细分化?它对企业市场营销活动的意义何在?

答：市场细分是根据消费者的消费需求和购买习惯的差异,将整个市场划分为由许多消费需求大致类同的消费者群体所组成的子市场群。

市场细分很快成为现代企业从事市场营销活动的重要手段,实践已证明,它是企业通过向成功的阶梯。企业对市场进行细分的主要意义在于：1.市场细分化有助于企业深刻地认识市场。市场由消费者组成,而每一个消费者都是集多种特征于一身,每一种特征都可能与一部分的消费者相一致,与另一部份的消费者不一致。消费者的不同特征和不同需求纵横交错,市场由此而及其复杂。不进行深入地分析,要深刻认识如此混沌的市场整体是不可能的 2.市场细分化有助于企业发现最佳的市场机会。在市场供给看似已十分丰富,竞争者似乎占领了市场各个角落,企业利用市场细分就能及时、准确地发现属于自己的市场机会。因为消费者的需求是没有穷尽的,总会存在尚未满足的需求。只要善于市场细分,总能找到市场需求的空隙。有时候,一次独到的市场细分能为企业创造一个崭新的市场。 3. 市场细分有助于企业确定经营方向,并开展针对性的营销活动。面对极其广阔的市场,任何企业都不可能囊括所有的需求,而只能满足其中的十分有限的部分。因此,慎重地选择自己所要满足的那部分市场,使企业的优势资源得以发挥是至关重要。 4.市场细分化对小企业具有特别重要的意义。与大企业相比,小企业的生产能力和竞争实力要小得多,它们在整个市场或较大的细分市场上无法建立自己的优势。借助市场细分化,小企业可以发现某些尚未满足的需要这些需要或许是大企业忽略的,或许是极富特殊性,大企业不屑为之专门安排营销力量的。

7. 什么是目标市场?目标市场的三种营销策略是什么?

答：所谓目标市场,是企业决定要进入的那个市场部分,也即市企业在市场细分的基础上,根据自身特长意欲为之服务的那部分顾客群体。

1.无差异市场。所谓无差异市场营销策略,就是将整个市场视作一个整体,不考虑消费者对某种产品需求的差别,它致力于顾客需求的相同之处而忽略不同之处。 2.差异性市场营销。差异性市场营销策略与无差异性市场营销截然相反,它充分肯定消费者需求的不同,并指针对不同的细分市场分别从事营销活动。 3.集中市场营销。集中市场营销策略是指企业集中所有力量,某一细分市场上实行专业生产和销售,力图在该细分市场上拥有较大的市场占有率。

8. 企业竞争战略有哪些?具体加以解释.

答：1.低成本策略

低成本策略是指通过降低产品生产和销售成本,在保证产品和服务质量的前提下,使自己的产品价格低于竞争对手的价格,以迅速扩大的销售量提高市场占有率的竞争策略。

2.差别化策略

差别化策略是指通过发展企业别具一格的营销活动,争取在产品或服务等方面具有独特性,使消费者产生兴趣而消除价格的可比性,以差异优势产生竞争力的竞争策略。

3.聚焦策略

聚焦策略是指通过集中企业力量为某一个或几个细分市场提供有效的服务,充分满足一部分消费者的特殊需求,以争取局部竞争优势的竞争策略。

9. 什么是市场营销组合?它有什么特征?

答：企业的营销策略是对其内部与实现营销目标的各种可控因素的组合和运用。

1.整体性。企业的营销活动是围绕特定的营销目标所展开的,因此各种营销策略必须在此营销目标的指导下组合成统一的整体,相互配合、形成配合、形成较强的合力。 2.复合性。4p的交叉运用,也是营销手段、技术的符合应用。 3.灵活性。正由于营销策略、手段和技巧的复合应用,所以围绕不同的营销目标,面对复杂多变的营销环境,企业策略的组合也必须是灵活多变的。 4.主动性。在企业有主动权前提下要有主动性,要根据市场环境变化调整市场营销策略。

10. 什么叫品牌?品牌的六个层次意义是什么?

答：品牌是用以识别产品或企业的某中特定的标志,通常由某种名称、记号、图案或其他识别符号所构成。用于辨认一个或多个产品、服务,并使之与竞争对手区别开来。品牌的六个层次意义：属性：指品牌所代表的产品或企业的品质内涵。利益：顾客在购买的价值叫利益。价值：品牌在提供属性和利益时,也代表者提供的价值。顾客所购买的是价值。文化：

11. 什么叫新产品?其四种开发形式是什么?

答：它是指对企业而言的新产品,是企业第一次生产的,出手的,可能在世界上早已出现,在其他地区早已经销或在本地区其他类似的企业已经提供的产品.

1. 独立研制2. 技术引进3. 研制与引进相结合4. 协作研制

12. 什么是服务市场营销?服务营销组合因素7P+3R是什么意思?

答：所谓服务市场营销,是指服务企业为了满足顾客对服务产品所带来的服务效用的需求,实现企业预定的目标,通过采取一系列整合营销策略而达到服务交易的商务活动过程

服务营销组合因素7P+3R是指产品、价格、渠道、促销、有型展示、过程（7P）,留住顾客、相关销售、顾客推荐（3R）。

市场营销，英文是Marketing，又称作市场学、市场行销或行销学，市场是商品经济的范畴，是一种以商品交换为内容的经济联系形式。对于企业来说，市场是营销活动的出发点和归宿。

市场营销既是一种职能，又是组织为了自身及利益相关者的利益而创造、沟通、传播和传递客户价值，为顾客、客户、合作伙伴以及整个社会带来经济价值的活动、过程和体系。主要是指营销人员针对市场开展经营活动、销售行为的过程。

MBA、EMBA等经典商管课程均将市场营销作为对管理者进行管理和教育的重要模块包含在内。

一、走进大数据世界

大数据的特征（4V）：

1.  数据的规模性

2.   数据结构多样性

3.   数据传播高速性

4.   大数据的真实性、价值性、易变性；

结构化数据、半结构化数据、非结构化数据

大数据处理的基本流程图

大数据关键技术：

1.  大数据采集

2.   大数据预处理

3.  大数据存储及管理

4.   大数据安全技术

5.  大数据分析与挖掘

6.   大数据展现与应用

二、大数据营销概论

Target 百货客户怀孕预测案例

大数据营销的特点：

1.   多样化、平台化数据采集： 多平台包括互联网、移动互联网、广电网、智能电视等

2.   强调时效性： 在网民需求点最高时及时进行营销

3.   个性化营销： 广告理念已从媒体导向转为受众导向

4.   性价比高： 让广告可根据时效性的效果反馈，进行调整

5.   关联性： 网民关注的广告与广告之间的关联性

大数据运营方式：

1.   基础运营方式

2.   数据租赁运营方式

3.   数据购买运营方式

大数据营销的应用

1.   价格策略和优化定价

2.   客户分析

3.   提升客户关系管理

4.   客户相应能力和洞察力

5. 智能嵌入的情景营销

6.   长期的营销战略

三、产品预测与规划

整体产品概念与整体产品五层次

整体产品概念： 狭义的产品： 具有某种特定物质形态和用途的物体。

产品整体概念（广义）：向市场提供的能够满足人们某种需要的

                      一切物品和服务。

整体产品包含：有形产品和无形的服务                          

整体产品五层次：潜在产品、延伸产品、期望产品、形式产品、核心产品

 

大数据新产品开发模型：

1.   需求信息收集及新产品立项阶段

2.  新产品设计及生产调试阶段

3.  小规模试销及反馈修改阶段

4.   新产品量产上市及评估阶段

产品生命周期模型

传统产品生命周期划分法：

（1）销售增长率分析法

  销售增长率=（当年销售额-上年销售额）/上年销售额×100%

销售增长率小于10%且不稳定时为导入期；

销售增长率大于10%时为成长期；

销售增长率小于10%且稳定时为成熟期；

销售增长率小于0时为衰退期。

（2）产品普及率分析法

    产品普及率小于5%时为投入期；

    普及率在5%—50%时为成长期；

    普及率在50%—90%时为成熟期；

    普及率在90%以上时为衰退期。

大数据对产品组合进行动态优化

产品组合

       销售对象、销售渠道等方面比较接近的一系列产品项目被称为产品线。产品组合是指一个企业所经营的不同产品线和产品项目的组合方式，它可以通过宽度、长度、深度和关联度四个维度反映出来

四、产品定价与策略

大数据定价的基本步骤：

1.   获取大数据

2.   选择定价方法

3.   分析影响定价因素的主要指标

4.  建立指标体系表

5.   构建定价模型

6.  选择定价策略

定价的3C模式：成本导向法、竞争导向法、需求导向法

影响定价的主要指标与指标体系表的建立

影响定价因素的主要指标：

1.  个人统计信息：家庭出生、教育背景、所在地区、年龄、感情状况、家庭关系等。

2.   工作状况：行业、岗位、收入水平、发展空间等

3.  兴趣：健身与养生、运动和户外活动、娱乐、科技、购物和时尚等

4. 消费行为：消费心理、购买动机等。

定价策略：

精算定价： 保险、期货等对风险计算要求很高的行业

差异定价： 平台利用大数据对客户建立标签，分析对产品的使用习惯、需求判断客户的忠诚度，对不同客户进行差别定价

动态定价： 即根据顾客认可的产品、服务的价值或者根据供需状况动态调整服务价格，通过价格控制供需关系。动态定价在提高消费者价格感知和企业盈利能力方面起着至关重要的作用。

价格自动化 ：根据商品成本、市场供需情况、竞争产品价格变动、促销活动、市场调查投票、网上协商、预订周期长短等因素决定自身产品价格

用户感知定价 ：顾客所能感知到的利益与其在获取产品或服务中所付出的成本进行权衡后对产品或服务效用所做出的整体评价。

协同定价： 是大数据时代企业双边平台多边协同定价策略

价格歧视：

一级 ：就是每一单位产品都有不同的价格，即商家完全掌握消费者的消费意愿，对每个消费者将商品价格定为其能够承受的最高出价；

二级 ：商家按照客户的购买数量，对相同场景提供的、同质商品进行差别定价；

三级 ：可视为市场细分后的定价结果，根据客户所处的地域、会员等级等个人属性进行差别定价，但是对于同一细分市场的客户定价一致。

五、销售促进与管理

    促销组合设计概念

大数据促销组合设计流程

精准广告设计与投放

[if !supportLists]l [endif] 广告设计5M：任务（Mission），预算（Money），信息（Message），媒体（Media），测量（Measurement）。

通过用户画像的进一步挖掘分析，企业可以找出其目标消费群体的广告偏好，如平面广告的配色偏好，构图偏好，视频广告的情节偏好，配乐偏好，人物偏好等，企业可以根据这些偏好设计出符合目标消费群体审美的广告创意，选择消费者喜欢的广告代言人，做出能在目标消费群体中迅速传播开来的广告。

在媒体决策方面，利用大数据综合考虑其广告目的、目标受众覆盖率、广告信息传播要求、购买决策的时间和地点、媒体成本等因素后，有重点地采用媒体工具。企业可以在确定前述影响变量后，通过大数据的决策模型，确定相对最优的媒体组合。

六、客户管理

    大数据在客户管理中的作用

1.   增强客户粘性

2.   挖掘潜在客户

3.   建立客户分类

    客户管理中数据的分类、收集及清洗

数据分类：

描述性数据： 这类数据是客户的基本信息。

如果是个人客户，涵盖了客户的姓名、年龄、地域分布、婚姻状况、学历、所在行业、职业角色、职位层级、收入水平、住房情况、购车情况等；

如果是企业客户，则包含了企业的名称、规模、联系人和法人代表等。

促销性数据： 企业曾经为客户提供的产品和服务的历史数据。

包括：用户产品使用情况调查的数据、促销活动记录数据、客服人员的建议数据和广告数据等

交易性数据： 这类数据是反映客户对企业做出的回馈的数据。

包括历史购买记录数据、投诉数据、请求提供咨询及其他服务的相关数据、客户建议数据等。

收集：

清洗：

首先，数据营销人需要凭借经验对收集的客户质量进行评估

其次，通过相关字段的对比了解数据真实度

最后，通过测试工具对已经确认格式和逻辑正确数据进行测试

客户分层模型

客户分层模型 是大数据在客户管理中最常见的分析模型之一，客户分层与大数据运营的本质是密切相关的。在客户管理中，出于一对一的精准营销要求针对不同层级的客户进行区别对待，而客户分层则是区别对待的基础。

RFM客户价值分析模型

时间（Rencency）：

     客户离现在上一次的购买时间。

频率（Frequency）：

     客户在一定时间段内的消费次数。

货币价值（MonetaryValue）：

    客户在一定的时间内购买企业产品的金额。

七、 跨界营销

利用大数据跨界营销成功的关键点

1.   价值落地

2.  杠杠传播

3.   深度融合

4.   数据打通

八、精准营销

    精准营销的四大特点

1.   可量化

2.   可调控

3.  保持企业和客户的互动沟通

4.  简化过程

精准营销的步骤

1.  确定目标

2.  搜集数据

3.   分析与建模

4.  制定战略

九、商品关联营销

       商品关联营销的概念及应用

关联营销：

关联营销是一种建立在双方互利互益的基础上的营销，在交叉营销的基础上，将事物、产品、品牌等所要营销的东西上寻找关联性，来实现深层次的多面引导。

关联营销也是一种新的、低成本的、企业在网站上用来提高收入的营销方法。

       关联分析的概念与定义

最早的关联分析概念： 是1993年由Agrawal、Imielinski和Swami提出的。其主要研究目的是分析超市顾客购买行为的规律，发现连带购买商品，为制定合理的方便顾客选取的货架摆放方案提供依据。该分析称为购物篮分析。

电子商务领域： 关联分析可帮助经营者发现顾客的消费偏好，定位顾客消费需求，制定合理的交叉销售方案， 实现商品的精准推荐 ；

保险公司业务： 关联分析可帮助企业分析保险索赔的原因，及时甄别欺诈行为；

电信行业： 关联分析可帮助企业发现不同增值业务间的关联性及对客户流失的影响等

简单关联规则及其表达式

事务：简单关联分析的分析对象

项目：事务中涉及的对象

项集：若干个项目的集合

简单关联规则 的一般表示形式是：前项→后项（支持度＝s％，置信度＝c％）

或表达为：X→Y（S＝s％，C＝c％）

例如：面包->牛奶(S=85%,C=90%)

            性别（女）∩收入（＞5000元）→品牌（A）（S＝80％，C＝85％）

支持度、置信度、频繁项集、强关联规则、购物篮分析模型

置信度和支持度

support(X→Y)= P(X∩Y)                  

confidence(X→Y)= P(Y|X)

十、评论文本数据的情感分析

       商品品论文本数据挖掘目标

电商平台激烈竞争的大背景下，除了提高商品质量、压低商品价格外，了解更多消费者的心声对于电商平台来说也变得越来越有必要，其中非常重要的方式就是对消费者的文本评论数据进行内在信息的数据挖掘分析。评论信息中蕴含着消费者对特定产品和服务的主观感受，反映了人们的态度、立场和意见，具有非常宝贵的研究价值。

针对电子商务平台上的商品评论进行文本数据挖掘的目标一般如下：

分析商品的用户情感倾向，了解用户的需求、意见、购买原因；

从评论文本中挖掘商品的优点与不足，提出改善产品的建议；

提炼不同品牌的商品卖点。

商品评论文本分析的步骤和流程

商品评论文本的数据采集、预处理与模型构建

数据采集：

1、“易用型”：八爪鱼、火车采集器

2、利用R语言、Python语言的强大程序编写来抓取数据

预处理：

1文本去重

检查是否是默认文本

是否是评论人重复复制黏贴的内容

是否引用了其他人的评论

2机械压缩去词

例如： “好好好好好好好好好好”->“好”

3短句删除

原本过短的评论文本      例如：很“好好好好好好好好好好”->“好”

机械压缩去词后过短的评论文本   例如：“好好好好好好好好好好”->“好”

4评论分词

文本模型构建包括三方面：情感倾向分析、语义网络分析、基于LDA模型的主体分析

 

情感倾向分析：

基于情感词进行情感匹配

对情感词的倾向进行修正

对情感分析结果进行检验

语义网络分析：

基于LDA模型的主体分析

十一、大数据营销中的伦理与责任

       大数据的安全与隐私保护

数据安全：一是保证用户的数据不损坏、不丢失；二是要保证数据不会被泄露或者盗用

 

大数据营销中的伦理风险：用户隐私、信息不对称下的消费者弱势群体、大数据“杀熟”

大数据伦理困境的成因：

用户隐私意识淡薄

用户未能清晰认知数据价值

企业利益驱使

] 管理机制不够完善

大数据伦理构建的必要性：企业社会责任、用户与社会群体的维系

这些是我按照老师讲的课本上的内容结合PPT总结出来的《大数据营销》的重点。

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