中国加入世界贸易组织之后的十年中,国内汽车产业的发展,尤其是在乘用车(轿车,运动型多用途车,专用乘用车,和多功能车)等方面开始变得十分迅速。中国巨大的市场潜力吸引了在全球范围内的众多知名汽车厂商,所以这些企业纷纷来到中国进行投资,如通用汽车,福特汽车,大众汽车等。凭借跨国企业提供的先进的生产设备和独特的管理技术,汽车的产能得以迅速提高,这也令中国逐渐成为一个在世界范围内数一数二的汽车生产大国。 随着中国经济的全球化和国内外汽车企业的相互合作。国内的汽车制造商们不仅捕捉到了他们自身发展的机遇,同样也面临着比之前更加激烈的竞争,因为面对的是一个巨大的全球产业。与此同时,传统的商业模式在长时间内却并不能适应经济全球化。此外,全球化带来的影响不仅是在制造领域引进先进技术,更重要的是要学习外国汽车企业先进的管理理念和汽车文化。因此,汽车企业对此IT技术的建设有着高度重视的投资和维护,而商务智能软件如ERP(企业资源计划),SCM(供应链管理)仍然是当前的IT投资重点。然而,随着汽车产业的快速发展,企业迫切地需要比ERP、SCM能更有效协助制定企业决策解决方案的IT技术,所以商业智能系统逐渐成为了新的投资热点。 由于汽车品牌和品种的多样性在中国的消费市场十分突出,其竞争也变得越来越强。此外,由于当地的文化,客户的收入水平和社会地位的差异,导致了汽车市场需求产生了巨大的差异。此外,企业管理者必须对时间效率和有效的营销策略决定。因此,必须在使用BI厂商提供BI系统之前将客户进行分类,从而提高客户服务和主动营销的水平,从而达到扩大市场份额和提高效率的目标。 首先,在汽车行业中的商业智能,尤其是在汽车市场中的客户细分和市场销售预测的两项应用,它的实施流程主要有:搭建平台,选择算法,构建模型,演示案例,获取和处理数据,分析和评价。 其次,需要考虑汽车企业销售市场的具体情况,从而完成相关数据模型和业务模型的构建。可以通过K均值聚类的数据挖掘算法将客户分类,并且使用BP神经网络算法对汽车销售市场进行分析和预测。 由此可见,专为汽车营销设计的商业智能解决方案,是在运用一些经典的算法和技术,并实现对客户的细分和市场销售预测两个应用的基础之上完成的。并且,它的可操作性和有效性在未来还可以由专业操作人员进行进一步的改进和完善。
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