基于营销网格的汽车营销资源优化配置研究

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1、武汉理工大学博士学位论文基于营销网格的汽车营销资源优化配置研究姓名:张建友申请学位级别:博士专业:管理科学与工程指导教师:王虎2012-12-08摘要随着汽车产业格局的变化从快速增长时代步入微增长时代,汽车营销的竞争模式也从单要素的竞争转化为营销资源组合配置和商业模式的综合竞争。顾客需求也从单一的同质化需求转化为多样的个性化需求。传统的市场营销模式急需突破,网格营销理论越来越受到企业的青睐和重视,对汽车营销资源的整合与配置,也成为汽车产业研究的重点课题,也是提升汽车产业竞争力的重要支撑。汽车企业掌握的销售资源总是有限的,要想在众多汽车企业中脱颖而出,就必须充分认识到企业的

2、营销资源优势并极大效率地发挥出各种竞争优势,提升企业的运作效率,充分发挥出企业资源的能量,使企业以有限的资源创造出最大的价值和财富。通过国内外文献资料的查阅,以及对目前汽车市场营销模式的分析,归纳总结出企业营销资源的内涵及其特征,依据市场营销理论,从营销投入与产出的视角将企业营销资源种类划分为基础性营销资源、能力性资源和战略性营销资源三大类。根据企业营销资源的分类标准,建立了汽车营销资源分类体系。研究了营销资源量化的方法,通过提取能衡量该营销资源并方便量化的指标,构建营销资源评估指标体系,对不可直接量化的汽车营销资源进行量化。提出了营销网格划分的维度,以及汽车营销网格构建

3、的流程,指出营销网格划分粒度设定的依据。对汽车营销网格划分的四个维度:汽车客户的基本特征、汽车客户行为、汽车客户价值和汽车客户生命周期进行了分析,并对营销资源每个维度中的要素不同组合匹配作为营销网格的划分依据。通过对营销网格构建算法建立,构建营销网格粒度与汽车营销资源关系矩阵,根据汽车营销资源的充足与匮乏程度确定营销网格粒度。通过对营销网格划分模型以及粒度的评估,对营销网格进行持续优化。确保营销网格粒度与营销资源的最佳匹配。利用市场调查和数据挖掘等多种方法,获取汽车网格营销资源需求。按重要程度、紧急程度和匹配难易程度对需求进行分类和排序。利用模糊数学方法对采集到的营销资源

4、需求进行描述和转化。运用关联规则方法从定性角度构建汽车企业营销资源与网格资源需求映射模型,关联规则的形式有四种:单条件单规则、单条件多规则、多条件单规则和多条件多规则。运用人工神经网络方法从定量角度构建企业营销资源与网格资源需求映射模型。从而构建每个营销网格的资源集,形成营销网格资源的初步配置方案。研究了汽车营销资源配置模式,包括配置原则、配置主体和配置流程,对网格营销的资源需求进行科学合理的分配。运用管理经济学中的“弹性需求理论”重点研究了营销网格资源的调整策略,从营销资源投入与营销资源收益产出的角度构建了资源匹配的映射模型。利用数据包络分析方法对汽车营销资源配置效率进

5、行评估,根据内外部环境和资源供给需求变化,应用需求映射模型,重新进行网格粒度的划分,需求映射、匹配映射持续优化资源配置和资源调度。通过投影分析,找出提高资源配置效率的改进方向。基于神宇车辆有限公司进行汽车网格营销资源优化配置实证研究,运用神宇公司的调查数据对营销网格的构建、营销网格资源需求映射以及营销网格资源优化配置等环节进行了分析。突破了该公司汽车营销资源的限制,优化了营销网格对资源需求配置和调度策略,有效地提高了企业的营销资源使用效率和企业的竞争力,减少了企业的营销风险。关键词:汽车营销,营销网格,营销资源,网格粒度,资源配置IIABSTRACTWiththechan

6、geinthepattemoftheautomotiveindust巧舶mtheeraofrapid舯wthintomemicr0.酉owmera,thecompetitionmodeofautomotiVemarketinghastmsfomled仔omcompetitionofsin舀eelementintotheoVerallcompetitionofmarketingresourcesportfolioallocationaIldbusinessmodels.Besides,incustomerdemand.themodeofdiverseindividualne

7、edshastakenplaceofsinglehomogenousdemand盯adually.Thereforetraditionalmarketingmodeliseagerforabreaktllrou曲.Asthe酊dmarketingtheoryisdrawingmoreaIldmoreattentlon打omenterprises,inte黟ation眦dco蚯gurationofautomotiVemarkettngresourceshasbecomemekeytopicsofmeautoindus仃yrese

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