第三章了解组织间营销环境ppt课件.ppt

第三篇了解组织间营销环境 引导案例 空调 傍 房子卖 随着全国各地掀起的建筑热潮 中央空调及其配套产品拥有着广阔的市场 青岛国盛空调设备有限公司是一家产品线较广 质量过硬 售后服务做得较好 价格上有一定优势的企业 但经历成长期渐渐步入发展期的国盛集团公司 在壮大中遇到了一系列问题 如产品品牌知名度不高 市场有限 加之几家大型公司的竞争 增长速度缓慢 面对这一形势 公司决心下大力气狠抓营销环节 市场对中央空调的需求 目前 国内生产中央空调及配套管道 风口的企业发展迅速 较具规模的企业有十余家 其中青岛就有四家 分别是海之尔空调设备有限公司 天信中央空调设备有限公司 华威空调设备开发公司以及国盛空调设备有限公司 为了更好地把握目前市场的实际情况 国盛空调设备有限公司委托青岛圣地市场研究公司进行了市场调查及预测 本次调研的对象是青岛七大房产建筑商的设备采购部门 最终发现 房产开发商比较看中的前三项购买中央空调的因素分别是 使用安全性 价格高低 产品维修及售后服务 这表明房地产开发商看中的是实用的 价格合理的 优质服务的产品 而非一味追求产品的技术含量或企业规模的大小 而且有的房产开发商对高档高价的中央空调表现出较为冷漠的态度 表示不太会考虑购买 以免增加成本 基于市场调研的营销策略 在对企业和产品的了解度一项调查中 最后统计得分为 海之尔空调设备有限公司 8分 天信中央空调设备有限公司 7分 国盛空调设备有限公司 6 5分 华威空调设备开发公司 4分 这一方面说明大型企业的认知度仍然较高 另一方面说明公司的主要竞争对手是天信公司 根据市场研究的结果结合公司实际情况 国盛空调设备有限公司对市场进行了细分 认为目前产品最主要的分销渠道是面向广大房地产开发商 尤其是中档房地产楼盘应为主要销售对象 与天信空调设备有限公司展开竞争 争取更大的市场份额 信息就是力量与竞争优势 以信息化商品形式出现的知识 对于生产力来说不可或缺 它已经成为并将继续作为在世界范围内为力量而竞争的基础 可以想象将来有一天国家会为了控制信息而发生战争 就像过去它们先是为了夺取领土而战 之后为了控制原材料的开采权和获得廉价劳动力而战 利奥塔 1984 B2B与B2C市场的信息 营销信息系统的构成 营销经理分析计划执行控制 营销环境目标市场营销渠道竞争者公众宏观环境因素 营销决策与沟通 评估信息需求 分配信息 信息开发 内部信息 市场调研 营销智能 信息储存 营销信息系统 营销信息系统中各子系统的作用 1 内部信息系统 反映并管理营销活动的结果 2 营销智能系统 反映当前环境中正在发生的事情 3 市场调研系统 对特定问题的调查与初步分析 4 信息储存与分析系统 对数据的储存深度加工 解释 一 内部报告系统 内容 订单 销售额 价格 库存 应收帐款 应付帐款等特点 最基本的信息 最容易得到 事后资料局限 是为别的目的收集 整理的 二 营销情报系统 内容 当前市场营销环境的变化特点 制定和调整市场营销计划的基础来源 企业销售人员各类中间商专业市场调查公司企业内部建立的信息中心 三 营销调研系统 内容 针对特定问题特点 为特定问题委托他人或成立专门机构进行的正式调查是系统设计 收集 分析并报告与公司面临的特定市场营销状况有关的数据和调查结果的过程 四 决策支持系统 特点 利用统计分析 数学模型和计算机技术优化营销决策方案 市场营销决策支持系统 统计库回归分析相关分析因子分析判断分析聚类分析 模型库产品设计模型定价模型位置选择模型媒体组合模型广告预算模型 市场营销数据 市场营销决策评价 B2B与B2C市场的营销研究工作 调研计划的基本内容 资料来源 一手资料 二手资料调研方法 观察法 访问法 调查法 实验法调研工具 调查表 仪器抽样计划 抽样范围 抽样程序接触方法 电话 邮寄 面谈 市场调研方法 定性调查 Qualitativeresearch 小组座谈 深度访问 实验法 定量调查 Quantitativeresearch 函电调查 入户访问 拦截访问 观测法 B2B B2C市场与客户关系管理 关系营销营销长期客户互动一次性谈判 发展 从一次性谈判向长期客户互动发展 如何进行客户关系管理 在组织间营销中 企业经常面临判别客户所属类型的问题 例如 根据客户的一些背景资料 如何判定他们中的哪些会是某种产品的忠诚用户 哪些不是 如何区分价格敏感型的客户与非敏感型的客户 此类问题的共性是需要从组织 例如经销商 供应商 制造商等 上测定的或观察到的一些指标来判断该组织属于哪种类型 客户类型分析方法 判别分析 判别分析 discriminantanalysis 根据一批分类明确的样本在若干指标上的观察值 建立一个关于指标的判别函数和判别准则 然后根据这个判别函数和判别准则对新的样本进行分类 并且根据回代判别的准确率评估它的实用性 判别分析 DiscriminantAnalysis 判别分析和前面的聚类分析有什么不同呢 主要不同点就是 在聚类分析中一般人们事先并不知道或一定要明确应该分成几类 完全根据数据来确定 而在判别分析中 至少有一个已经明确知道类别的 训练样本 利用这个数据 就可以建立判别准则 并通过预测变量来为未知类别的观测值进行判别了 判别分析中的基本变量 因变量 dependentvariable 分组变量 定性数据 个体 产品 品牌 特征 定类变量 自变量 independentvariable 判别变量 定量数据 属性的评价得分 数量型变量 判别分析中的变量 判别分析的基本思路 确定分组变量与判别变量间的关系建立判别函数 找到自变量的最佳区分因变量的各个类别的线性组和 可以确定后验概率 计算每个个体落入各个类别的概率 确定哪些判别变量x1 x2 x3 xk对区分类别差异的影响最大 考察各个类别在判别变量方面是否存在显著差异 确定判别变量是以什么形式影响因变量的 即D是x1x2x3 xk什么形式的函数 根据判别变量的值对个体进行分类 对分析的准确程度进行评价 判别分析 选项 Fisher函数 判别函数选项 判别分析案例 企业类型划分 根据一套指标体系来描绘企业的经营状况 这些指标包括 企业大小 满意度水平 使用水平 购买类型 购买结构 企业类型 另外 有一些企业已经被某杂志划分为新客户 再次直接购买客户和犹豫后重新购买客户 我们希望根据这些企业的上述指标的得分和它们已知的类别 三个类别之一 group 1代表新客户 group 2代表犹豫后重新购买客户 group 3代表再次直接购买客户 找出一个分类标准 以对没有被该刊物分类的企业进行分类 根据距离的判别 企业数据中有7个用来建立判别标准 或判别函数 的 预测 变量 另一个 group 是类别 因此每一个企业的打分在这7个变量所构成的7维空间中是一个点 由于已经知道所有点的类别了 所以可以求得每个类型的中心 这样只要定义了如何计算距离 就可以得到任何给定的点