Cam và vàng chuyên nghiệp màu chuyển tiếp ứng dụng thể dục cho thú cưng bản thuyết trình lên ý tưởng (1)

Marketing trực tiếp, tóm tắt so lược về bài giảng và bài báo marketing trực tiếp, nêu sơ lược tóm tắt những ý quan trọng, các dạng tài liệu, giúp sinh viên nắm được cơ bản giáo trình marketing trực tiếp

Marketing trực tiếp

MÔ HÌNH ĐỊNH LƯỢNG

GVHD: Nguyễn Duy Tâm

1 Nguyễn Ngô Thuỳ Linh - 2040213564 (NT)

2 Dương Thị Phương Nghi - 2040210214

3 Lê Thị Bình- 2040210252

4 Trần Hoàng Minh Châu - 2040210060

Marketing đại chúng Marketing trực tiếp

Sử dụng phương tiện truyền thông ( TV,

radio, tạp chí)

Đối xử khách hàng như nhau

Không cá nhân hóa thông điệp

Nhắm đến cá nhân hoặc hộ gia đình cụ thể

Cá nhân hóa thông điệpHiệu quả và lợi nhuận

Giới thiệu

Tip: Use links to go to a different page inside your

presentation

How: Highlight text, click on the link symbol on the

toolbar, and select the page in your presentation

you want to connect.

Hoạt động

Thu thập và phân tích dữ liệu

Tạo thông điệp, khuyến mãi,

chọn kênh phân phốiTheo dõi và đánh giá

Tip: Use links to go to a different page inside your

presentation

How: Highlight text, click on the link symbol on the

toolbar, and select the page in your presentation

you want to connect.

Giai đoạn đầu vào

Tip: Use links to go to a different page inside your

presentation

How: Highlight text, click on the link symbol on the

toolbar, and select the page in your presentation

you want to connect.

Giai đoạn xử lý

Hoạt động 1.Chọn ai làm mục tiêu?

Dùng phương pháp nào để chọn mục tiêu?

2

Các mô hình định lượng tạo điểm số cho khách hàng:

Điểm nhị phân 1/0: có mua hay không

Điểm số nguyên: số lượng/loại sản phẩm mua

Điểm số liên tục 0-1: xác suất mua hoặc giá trịdoanh thu

Doanh thu ước tính gồm:

Doanh thu từ lần mua phản hồi

Giá trị kỳ vọng tiền tệ: xác suất mua x doanh thu.Giá trị trọn đời (LTV): tổng doanh thu từ tất cả lầnmua hiện tại và tương lai

Chi phí quảng cáo

Chọn khách hàng mục tiêu

Tip: Use links to go to a different page inside your

presentation

How: Highlight text, click on the link symbol on the

toolbar, and select the page in your presentation

you want to connect.

Tip: Use links to go to a different page inside your

presentation

How: Highlight text, click on the link symbol on the

toolbar, and select the page in your presentation

you want to connect.

Tip: Use links to go to a different page inside your

presentation

How: Highlight text, click on the link symbol on the

toolbar, and select the page in your presentation you want to connect.

Giai đoạn xử lý

Hoạt động

Lập kế hoạch

Không phải là hoạt động “một lần”

Mục tiêu: tôi đa lợi nhuận, tiết kiệm chi phí

Hai câu hỏi chính:

Làm sao đáp ứng các yêu cầu kinh doanh(lợi nhuận, doanh thu)?

Một lần gửi thư đủ hiệu quả hay không?

Tip: Use links to go to a different page inside your

presentation

How: Highlight text, click on the link symbol on the

toolbar, and select the page in your presentation

you want to connect.

Giai đoạn đầu ra

Hoạt động

Đánh giá hiệu suất

Làm thế nào để đo lường độ chính xáccủa các mô hình lựa chọn khách hàng?Làm thế nào để ước tính lợi nhuận màcác mô hình này mang lại cho các nhàtiếp thị trực tiếp?

Đầu vào cho mô hình marketing trực tiếp

Dữ liệu bên ngoài

Đặc điểm địa lý, nhân khẩu, lối sống, xã hội của khách hàng

Loại dữ liệu

Cột 'Other' ghi chú:

'P': sử dụng đặc điểm sản phẩm.'S': sử dụng đặc điểm yêu cầu

Dữ liệu mua hàng ưa chuộng hơn dữ liệu bên ngoài

Dữ liệu mua hàng trong nhiều marketing trực tiếp

Kết hợp dữ liệu mua hàng và dữ liệu bên ngoài

Thách thức

Dữ liệu càng nhiềuKhông khả thi, dễ gây lỗiThuật toán gặp khó khăn

Phương pháp chọn dữ liệu

Phương pháp bọcPhương pháp lọc

Kết quả

Ít biến mang hiệu quả hơnViaene et al chỉ sử dụng 6-9 biến trong số18-25 biến ban đầu, Buckinx et al sử dụng

17 trong số 98 biến

Sử dụng dữ liệu khác nhau

Mô hình lựa chọn khách hàng: RFMPhân tích khách khàng: dữ liệu giao dịchBán chéo hoặt bán thêm: dữ liệu đặc điểmLập kế hoạch: dữ liệu thời gian

Lựa chọn dữ liệu

Tối ưu hóa yêu cầu

kinh doanh

Lựa chọn mục tiêu

Lựa chọn mục tiêu

Ha et al (2005) sử dụng bagging ANN để dựđoán khả năng khách hàng phản hồi chiếndịch marketing.

Ling và Li (1998) sử dụng boosting DT chocùng mục đích

Phương pháp lai

Kết hợp các kỹ thuật phân tích dữ liệu khácnhau để tận dụng ưu điểm của từng loại

Dẫn chứng:

Suh et al (1999) kết hợp ANN, Logit và RFM

để phân loại khách hàng chính xác hơn

Zahavi và Levin (1997) kết hợp ANN và Logitbằng các hàm khác nhau để cải thiện dự

đoán

Suh et al (2004) kết hợp ANN, Logit và DTcho marketing trực tuyến theo thời gian thực

Chia khách hàng thành các nhóm khác nhau

Mỗi nhóm có đặc điểm chung

Giúp hiểu rõ hơn từng nhóm khách hàng

Các phương pháp phân nhóm:

Dựa trên quy tắcDựa trên mô hình thống kê Dựa trên kỹ thuật khai phá dữ liệu

Tìm kiếm mối quan hệ và xu hướng trong hànhvi

Sử dụng luật association (luật liên kết), chẳnghạn như "khách hàng mua sản phẩm A thườngcũng mua sản phẩm B"

Giúp hiểu rõ hành vi và dự đoán hành vi trongtương lai

Phân nhóm khách hàng và nhận

dạng mẫu

Phân nhóm khách hàng Nhận dạng mẫu

Hai loại hệ thống đề xuất sản phẩm chính:

Dựa trên nội dung (Content-based)

Dựa trên sự hợp tác (Collaborative filtering)

Ưu nhược điểm của từng loại hệ thống:

Content-based:

Ưu điểm: Đề xuất sản phẩm phù hợp với sở thích cá nhân.

Nhược điểm: Không xử lý được thông tin đa phương tiện và không đề xuất được sản phẩm mới lạ.

Collaborative filtering:

Ưu điểm: Đề xuất sản phẩm mới lạ, độc đáo.

Nhược điểm: Không đề xuất được sản phẩm chưa từng được ai mua

Cả hai hệ thống đều cần:

Phân tích hồ sơ khách hàng Phân tích hồ sơ sản phẩm

Bán kèm và bán thêm

Lập trình toán học Sử dụng mô hình toán học để tìm giải pháp tối ưu dựa trên các mục tiêu

(ví dụ: lợi nhuận) và các hạn chế (ví dụ: ngân sách)

Lập trình ngẫu nhiên

Sử dụng các mô hình thống kê để tính toán giá trị khách hàng theo thời gian (LTV) và lựa chọn chiến dịch marketing phù hợp, nhằm tối đa hóa LTV

Thuật toán tiến hóa Sử dụng các thuật toán dựa trên di truyền để tìm giải pháp tối ưu cho các

vấn đề có nhiều mục tiêu phức tạp

Tối ưu hóa yêu cầu kinh nghiệm

Phương pháp Ưu điểm Nhược điểm

Lập trình toán học

Linh hoạt, có thể xử lý nhiều mục tiêu và hạn chế

Cần trình độ chuyên môn cao, khó cài đặt và sử dụng

Lập trình ngẫu nhiên

Xử lý tốt các vấn đề theo thời gian, tính toán LTV

Mô hình phức tạp, khó giải thích kết quả

Thuật toán tiến hóa Tìm giải pháp đa mục

tiêu hiệu quả

Có thể tốn nhiều thời gian tính toán, khó xác định hàm fitness phù hợp