数据库营销(顾客分析与管理普通高校十三五规划教材)/营销学系列

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第1部分战 略 问 题 第1章绪论3 1.1什么是数据库营销3 1.1.1数据库营销的定义4 1.1.2数据库营销、直复营销与顾客关系管理4 1.2为什么数据库营销越来越重要5 1.3数据库营销过程6 1.4本书的组织架构8 第2章为什么要进行数据库营销10 2.1提高营销生产率10 2.1.1基本观点10 2.1.2营销生产率的深度探讨12 2.1.3营销生产率观点的证据15 2.1.4小结17 2.2建立和巩固顾客关系17 2.2.1基本观点17 2.2.2顾客关系和数据库营销的作用18 2.2.3数据库营销增强顾客关系的证据21 2.2.4小结24 2.3创造可持续的竞争优势24 2.3.1基本观点24 2.3.2可持续竞争优势观点的演变24 2.3.3小结33 2.4总结34 第3章数据库营销的组织问题35 3.1以顾客为中心的组织35〖2〗〖4〗数据库营销——顾客分析与管理〖4〗〖3〗〖1〗目录3.2数据库营销战略36 3.2.1实施数据库营销的战略36 3.2.2打造竞争优势37 3.2.3总结38 3.3顾客管理： 以顾客为中心的组织的结构基础38 3.3.1什么是顾客管理38 3.3.2顾客管理的动机39 3.3.3形成顾客群组40 3.3.4顾客管理是未来趋势吗40 3.3.5获取和保留部门化41 3.4信息管理的流程： 知识管理42 3.4.1定义42 3.4.2有效的知识管理会提高企业业绩吗43 3.4.3知识创造43 3.4.4编纂知识44 3.4.5传递知识45 3.4.6使用知识45 3.4.7设计知识管理系统46 3.4.8问题与挑战47 3.5薪酬和激励48 3.5.1理论48 3.5.2实证研究结果49 3.5.3总结50 3.6人员51 3.6.1提供合适的支持51 3.6.2公司内部协调51 第4章顾客隐私与数据库营销54 4.1背景54 4.1.1顾客的隐私顾虑及其对数据库营销人员的影响54 4.1.2历史观点56 4.2顾客对隐私的态度57 4.2.1市场细分方法57 4.2.2态度对数据库营销行为的影响58 4.2.3隐私顾虑的国际差异59 4.3关于隐私的现行做法61 4.3.1隐私政策61 4.3.2收集数据63 4.3.3法律环境63 4.4隐私顾虑的潜在解决方案65 4.4.1软件解决方案66 4.4.2监管66 4.4.3许可营销67 4.4.4顾客数据所有权69 4.4.5关注信任70 4.4.6高层管理者支持70 4.4.7隐私作为利润最大化的工具71 4.5总结与未来研究方向71 第2部分顾客终身价值(LTV) 第5章顾客终身价值： 基本原理77 5.1概述77 5.1.1顾客终身价值的定义77 5.1.2顾客终身价值计算的简单举例78 5.2LTV的数学公式79 5.3两种主要的顾客终身价值模型： 简单保留模型和转移模型80 5.3.1简单保留模型80 5.3.2转移模型85 5.4包含不可观测的顾客流失的LTV模型90 5.5收入估算97 5.5.1收入恒定模型97 5.5.2趋势模型97 5.5.3因果模型97 5.5.4购买率和购买量的随机模型97 第6章顾客终身价值的计算问题98 6.1概述98 6.2贴现率和时间期限98 6.2.1资本机会成本99 6.2.2基于风险来源方法的贴现率103 6.3顾客投资组合管理104 6.4成本核算问题107 6.4.1作业成本法(ABC)107 6.4.2可变成本和分配固定间接成本109 6.5对营销活动的反应115 6.6外部效应118 第7章顾客终身价值的应用120 7.1使用LTV获取目标顾客120 7.2使用LTV指导顾客赢回策略121 7.3使用SCM模型确定顾客价值122 7.4LTV模型应用案例125 7.5使用LTV相似形式的市场细分方法128 7.5.1顾客金字塔128 7.5.2使用LTV方法建立顾客组合129 7.6LTV组成部分的驱动力130 7.7预测潜在LTV131 7.8评价企业的顾客整体132 第3部分数据库营销工具： 基础 第8章数据的来源137 8.1概述137 8.2描述顾客的数据分类138 8.2.1顾客身份数据138 8.2.2人口统计数据139 8.2.3心理特质或生活方式数据139 8.2.4交易数据140 8.2.5营销活动数据141 8.2.6其他类型的数据142 8.3顾客信息的来源142 8.3.1内部(二手)的数据143 8.3.2外部(二手)数据144 8.3.3原始数据159 8.4终极营销企业160 第9章测试设计与分析161 9.1测试的重要性161 9.2测试还是不测试162 9.2.1信息价值法162 9.2.2评估误命中成本(assessing mistargeting costs)165 9.3抽 样 技 术167 9.3.1概率抽样VS.非概率抽样167 9.3.2简单随机抽样167 9.3.3系统随机抽样168 9.3.4其他抽样技术168 9.4确定样本量169 9.4.1确定样本量的统计方法169 9.4.2决策理论方法171 9.5测试设计175 9.5.1单因素实验设计175 9.5.2多因素实验： 全因子(full factorials)177 9.5.3多因素实验： 正交设计180 9.5.4准实验设计183 第10章预测建模过程184 10.1预测建模与对营销生产率的需要184 10.2预测建模过程： 总述186 10.3过程详述187 10.3.1定义问题187 10.3.2准备数据187 10.3.3估计模型192 10.3.4模型评价195 10.3.5选择目标顾客203 10.4一个预测建模的例子209 10.5长期考虑214 10.5.1“向唱诗班传道”214 10.5.2模型适用期和选择性偏差215 10.5.3理解预测模型的结果218 10.5.4预测建模过程需要管理218 10.6未来的研究方向219 第4部分数据库营销工具: 统计技术 第11章预测建模中的统计问题223 11.1构建统计模型的经济判断223 11.2变量与模型的选择225 11.2.1变量选择225 11.2.2变量转换229 11.3缺失值处理230 11.3.1个案删除230 11.3.2成对删除231 11.3.3单一插值法231 11.3.4多重插值法231 11.3.5数据融合233 11.3.6缺失变量哑变量234 11.4统计模型的评价235 11.4.1将样本分为校准样本和验证样本235 11.4.2评价标准237 11.5总结: 演化模型建立243 第12章RFM分析244 12.1概述244 12.2RFM模型的基础245 12.2.1Recency、Frequency和Monetary的定义245 12.2.2RFM在细分市场预测中的应用246 12.3盈亏平衡点分析: 确定分界点247 12.3.1利润最大化的分界点回应率248 12.3.2有差异的订单额249 12.4RFM模型扩展250 12.4.1将RFM模型当成方差分析处理250 12.4.2非离散的替代回应模型253 12.4.3Colombo和Jiang(1999)开发的一个随机RFM模型255 第13章购物篮分析257 13.1概述257 13.2对营销人员的益处258 13.3推导购物篮关联规则258 13.3.1确认一个购物篮问题259 13.3.2推导“有趣”的关联规则259 13.3.3Zhang(2000)关于关联和不关联的测量261 13.4购物篮分析中的问题262 13.4.1使用分类法克服维度问题262 13.4.2两个以上商品的关联规则263 13.4.3添加虚拟项目以提高购物篮分析的质量263 13.4.4在购物篮分析中添加时间要素264 13.5结论265 第14章协同过滤267 14.1概述267 14.2基于记忆的方法268 14.2.1计算用户之间的相似性269 14.2.2评价标准272 14.3基于模型的方法274 14.3.1聚类模型275 14.3.2基于项目的协同过滤275 14.3.3Chien & George的贝叶斯混合模型(1999)276 14.3.4Ansari等的分层贝叶斯模型(2000)276 14.4协同过滤存在的问题277 14.4.1将基于内容的信息过滤与协同过滤结合起来277 14.4.2内隐评价280 14.4.3选择偏差282 14.4.4跨类别推荐283 第15章离散因变量与时间存续模型284 15.1二元回应模型284 15.1.1线性概率模型285 15.1.2二元Logit(或Logistic 回归)和Probit模型285 15.1.3罕见事件数据的Logistic回归287 15.1.4判别分析289 15.2多项反应模型290 15.3计数数据模型292 15.3.1泊松回归292 15.3.2负二项回归292 15.4删失回归(Tobit)模型及扩展293 15.5时间存续(风险)模型295 15.5.1存续数据的特征295 15.5.2运用经典线性回归模型分析存续数据296 15.5.3风险模型297 15.5.4在风险函数中加入协变量299 第16章聚类分析301 16.1概述301 16.2聚类过程302 16.2.1选择聚类变量302 16.2.2相似性测量303 16.2.3聚类方法306 16.2.4聚类的群组数量313 16.3聚类分析的应用313 16.3.1解释结果313 16.3.2选择目标群组315 第17章决策树316 17.1概述316 17.2决策树原理317 17.3选择最优划分规则319 17.3.1多样性基尼(Gini)系数319 17.3.2熵(Entropy)与基于信息论的度量321 17.3.3卡方(Chi\\|Square)检验322 17.3.4其他划分规则323 17.4确定决策树的大小323 17.4.1决策树的剪枝方法323 17.4.2确定决策树大小的其他方法325 17.5决策树方法的其他问题326 17.5.1多元变量划分326 17.5.2成本问题326 17.5.3确定最优树326 17.6直邮广告的应用327 17.7决策树方法的优势与劣势329 第18章人工神经网络330 18.1概述330 18.1.1发展历史330 18.1.2人工神经网络在数据库营销中的应用331 18.1.3优势与劣势331 18.2神经元模型333 18.3多层感知器336 18.3.1网络架构336 18.3.2反向传播算法(back propagation)338 18.3.3在信用评分中的应用339 18.3.4隐藏层单元的最优个数、最优学习速率及最优动量参数340 18.3.5停止规则341 18.3.6特征(输入变量)选择341 18.3.7评估输入变量的重要性342 18.4径向基函数网络343 18.4.1背景343 18.4.2曲线拟合(逼近)问题343 18.4.3应用举例345 第19章机器学习346 19.1概述346 19.21  规 则347 19.3利用覆盖算法的规则归纳349 19.3.1覆盖算法与决策树349 19.3.2PRISM351 19.3.3评价规则的概率指标及INDUCT算法354 19.4基于实例的学习357 19.4.1优势与劣势357 19.4.2基于实例的学习算法的简要介绍357 19.4.3范例的选择358 19.4.4属性权重359 19.5遗 传 算 法360 19.6贝叶斯网络361 19.7支持向量机364 19.8多种方法的结合: 委员会机器366 19.8.1Bagging366 19.8.2Boosting367 19.8.3其他委员会机器368 第5部分顾 客 管 理 第20章获取顾客371 20.1概述371 20.2顾客资产的基本方程372 20.3获取成本372 20.4增加获取顾客数量的策略374 20.4.1扩大市场规模374 20.4.2增加获取营销支出374 20.4.3改变获取曲线的形状375 20.4.4使用先导产品377 20.4.5获取定价与促销377 20.5开发顾客获取项目规划378 20.5.1框架378 20.5.2市场细分、目标市场选择和定位(STP)379 20.5.3产品/服务380 20.5.4顾客获取的目标市场选择380 20.5.5顾客获取的目标市场选择方法382 20.6获取营销的研究问题385 第21章交叉销售与升级销售387 21.1策略387 21.2交叉销售模型388 21.2.1下一件购买产品模型388 21.2.2考虑购买时机的下一件购买产品模型399 21.2.3包含时机与回应的下一件购买产品模型402 21.3升级销售405 21.3.1一个数据包络分析模型405 21.3.2随机前沿模型407 21.4开发持续的交叉销售活动408 21.4.1流程概述408 21.4.2战略408 21.4.3收集数据410 21.4.4分析410 21.4.5实施410 21.4.6评估411 21.5研究需要412 第22章累积奖励计划413 22.1定义和动机413 22.2累积奖励计划如何影响顾客行为413 22.2.1增加销售的作用机制413 22.2.2顾客对累积奖励计划的反馈414 22.3在竞争环境中的累积奖励计划是否会增加利润422 22.4累积奖励计划的设计425 22.4.1决策设计425 22.4.2基础设施425 22.4.3注册程序425 22.4.4奖励计划426 22.4.5奖励428 22.4.6个性化营销429 22.4.7伙伴关系430 22.4.8监控和评价430 22.5累积奖励计划案例431 22.5.1Harrah’s 娱乐公司431 22.5.2英国超市行业: Nectar计划与Clubcard计划431 22.5.3Cingular公司的通话时长延期使用计划433 22.5.4希尔顿酒店433 22.6研究需要434 第23章顾客分级计划436 23.1定义和动机436 23.2设计顾客分级计划437 23.2.1概述437 23.2.2审查目标438 23.2.3创建顾客数据库438 23.2.4定义等级438 23.2.5确定每一等级的获取可能性440 23.2.6每一等级的发展可能性441 23.2.7顾客等级资金分配443 23.2.8设计特定等级计划448 23.2.9实施与评估449 23.3顾客分级计划案例450 23.3.1Bank One(Hartfeil，1996)450 23.3.2加拿大皇家银行(Rasmusson，1999)450 23.3.3Thomas Cook旅行(Rasmusson，1999)450 23.3.4加拿大杂货店连锁(Grant ＆ Schlesinger，1995)451 23.3.5Major US 银行(Rust et al.，2000)451 23.3.6维京办公产品(Miller，2001)452 23.3.7瑞典银行(Storbacka ＆ Luukinen，1994；Storbacka，1993)452 23.4实施顾客分级计划的风险452 23.5未来的研究需要454 第24章顾客流失管理456 24.1问题456 24.2引起顾客流失的因素460 24.3预测顾客流失463 24.3.1单一的未来时期模型464 24.3.2时间序列模型469 24.4减少流失的管理方法471 24.4.1概述471 24.4.2主动的顾客流失管理框架472 24.4.3实施主动的顾客流失管理计划475 24.5未来的研究477 第25章多渠道顾客管理478 25.1多渠道顾客管理的出现478 25.1.1多渠道管理的驱动力478 25.1.2多渠道管理的拉力479 25.2多渠道顾客479 25.2.1顾客渠道选择决策的学习框架479 25.2.2多渠道顾客的特征480 25.2.3多渠道选择的决定因素482 25.2.4顾客渠道转移模型487 25.2.5研究购物491 25.2.6渠道使用和顾客忠诚492 25.2.7获取渠道对顾客行为的影响493 25.2.8渠道引入对公司绩效的影响494 25.3发展多渠道战略496 25.3.1多渠道设计过程的框架496 25.3.2分析顾客496 25.3.3渠道设计497 25.3.4实施方式501 25.3.5革命503 25.4行业案例505 25.4.1零售“最佳实践”(Crawford，2002)505 25.4.2Waters公司(《CRM ROI评论》，2003)506 25.4.3制药行业(Boehm，2002)506 25.4.4Circuit City公司(Smith，2006;Wolf，2006)507 25.4.5总结507 第26章顾客获取与保留的管理508 26.1概述508 26.2获取和保留模型509 26.2.1Blattberg和Deighton(1996)的模型509 26.2.2队列模型513 26.2.3Ⅱ型Tobit模型513 26.2.4竞争模型517 26.2.5总结: 如何建立顾客获取和顾客保留模型519 26.3最佳的顾客获取和顾客保留支出520 26.3.1在没有预算约束的条件下优化Blattberg/Deighton模型520 26.3.2获取成本、保留成本、LTV和最优支出的关系: 如果获取 成本超过保留成本，企业是否应该专注于顾客保留524 26.3.3优化预算限制的Blattberg/Deighton模型527 26.3.4多阶段有预算约束的队列模型优化530 26.3.5Reinartz等人(2005)的Tobit模型优化533 26.3.6总结: 我们什么时候应该在获取与保留上投入更多533 26.4顾客获取与保留的预算计划535 26.4.1顾客管理营销预算(CMMB)535 26.4.2执行问题536 26.5获取与保留策略: 一个整体框架537 第6部分管理营销组合 第27章数据库营销沟通设计541 27.1计划过程541 27.2设立总体规划542 27.2.1目标542 27.2.2战略542 27.2.3预算542 27.2.4总结543 27.3文案开发543 27.3.1创造性战略543 27.3.2促销547 27.3.3产品549 27.3.4多要素营销沟通组合的个性化557 27.4媒体选择558 27.4.1最优选择558 27.4.2整合营销沟通559 27.5评价营销沟通计划559 第28章多项活动管理562 28.1概述562 28.2动态回应现象562 28.2.1磨合、耗尽和遗忘562 28.2.2重叠568 28.2.3购买加速，忠诚度以及价格敏感性的影响568 28.2.4同时考虑磨合、耗尽、遗忘、重叠、加速和忠诚度569 28.3最优接触模型571 28.3.1促销模型(Ching et al.，2004)572 28.3.2应用决策树回应模型(Simester et al.，2006)573 28.3.3风险回应模型(Gnül et al.，2000)574 28.3.4分层Bayes模型(Rust & Verhoef, 2005)576 28.3.5考虑顾客和企业的动态理性的模型(Gnül and Shi, 1998)577 28.3.6纳入库存管理(Bitran&Mondschein，1996)579 28.3.7考虑多个不同目录的模型 (Campbell et al.，2001)581 28.3.8多个目录的邮寄(Elsner et al.,2003，2004)584 28.3.9增加在线固定样本组调查的回应率(Neslin et al.，2007)585 28.4总结588 第29章定价策略592 29.1概述——基于顾客的定价策略592 29.2顾客购买多种产品时的基于顾客的定价594 29.2.1情况1: 仅有产品1被购买595 29.2.2情况2: 以产品1为主打产品的两种产品购买模型596 29.3顾客在两个时期购买产品或服务时的针对顾客的定价597 29.3.1悲观的情况: Rq ——对质量的期望高于真实的质量599 29.3.3研究问题599 29.4使用顾客资产模型的获取顾客定价及保留顾客定价599 29.5赢回顾客定价602 29.6追加销售定价603 29.7通过数据库目标市场选择模型进行歧视定价604