基于数据挖掘的汽车售后市场客户价值研究

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本文以数据挖掘为工具,结合RFM模型及马斯洛需求理论,从客户关注的汽车售后服务角度来分析客户需求,辅助客户价值分析及服务质量分析因素,通过发放问卷的获取数据的方式开展客户需求调查。在所获得的数据基础上,展开分析模型,得到客户群体划分,进而在此基础上给出营销策略的建议。本文的研究结论分为几个方面,首先,在客户划分的基础上得到两种类型的策略,一种是差异性竞争策略,找到4S店利润来源的关键客户部分,这类有着较好的接受服务能力,对服务的关注点较高,应采用不同于竞争对手的保留策略,提高其关注的服务关键点来并予以稳固。其次,对于客户所共同关注的服务点,如,4S店装修环境,送修流程等应采取共性化竞争策略,在提高自身的同时关注竞争对手的状态,保持同列中优先。从而来实现对客户的最大程度保留并使自身得到整体竞争力提升。随着我国经济实力的不断提升,我国居民收入及支出的能力不断提高,人们对车辆的购买欲望也随之攀升。目前国内的汽车市场随着经济的逐步回暖,销量也进一步上升,并在2009年整体销售数量一举超过美国市场,成为世界最大的汽车生产国和消费国。但消费群体增加为我国汽车行业带来巨大商机的同时也带来了很大的挑战。据相关调查机构的结果显示,我国汽车消费顾客对服务的满意度指数还是很低,这无疑给国外汽车服务行业的提供了良好的进入条件。我国目前服务的主要问题在于售后体制不健全,行业整体不规范的运作环境,如何在将来的激烈市场竞争中把握客户的价值需求,稳固并提升自身的服务实力,这是我过4S店等汽车售后服务点应该关注的问题。
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