媒体资产管理如何适应数字电视媒体的发展

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1、媒体资产管理如何适应数字电视媒体的发展一路陪伴考生编写大小论文,其中有开心也有失落。在此,小编又为朋友编辑了“媒体资产管理如何适应数字电视媒体的发展”,希望朋友们可以用得着!媒体资产管理(下称“媒资”)的概念引入中国已有5年,随着国内应用的兴起,日渐成熟。特别是近两年,中央电视台、电影局、新华社等中央级传媒对传统媒体的媒资应用,以及应用前的大规模考评,把国内媒资的发展推向一个新高度。然而,数字电视的异军突起,对媒资在这一崭新领域的应用形成挑战。CCBN2003以后,国内扬起一股数字电视的春风,广电总局张海涛副局长把数字电视技术体系定位在“节目、传输、服务、监管”四大平台,而媒资

2、在数字电视领域的应用,随之被定义于节目平台。那么,在传统电视媒体向数字电视媒体全面过渡的未来10年,也必将是节目平台对媒资的决定性挑战。本文意在此挑战中,讨论把媒资推向新高的应用实践。数字电视媒体与传统电视媒体的根本区别。众所周知,媒体资产管理是在现代管理科学的引导下,运用计算机技术手段,以电视媒体综合资源(原料、产品、人员、工位等)为对象的管理信息处理技术。因此,媒资的进步,依赖于计算机科学技术和IT存储技术的发展,依存于以应用对象为中心的管理科学的开发与研究。那么,我们在研究以数字电视媒体为对象的媒资应用时,首要的问题是研究数字电视媒体的特征,弄清数字电视媒体与传统电视媒体

3、的根本区别,进而探索包括业务管理、技术管理、行政管理在内的管理科学体系及其内在联系。应用对象明了,媒资管理就有的放矢了。大家好,欢迎来到,小编今天为大家带来数据挖掘理论如何运用于电信客户关系管理,希望大家喜欢!1电信客户关系管理

4、1.1客户关系管理的基本概念简单地说,CRM是一个获取、保持和增加可获利论文范文客户的过程。CRM源于以客户为中心的新型商业模式,是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制,它通过将人力资源、业务流程与专业技术进行有效的整合,向企业的销售、市场和服务等部门和人员提供全面、个性化的客户资料,并强化跟踪服务和信息分析能力,使得企业可以以更低成本、更高效

5、率地满足客户的需求,并与客户建立起基于学习型关系基础上的一对一营销模式,从而可让企业最大程度地提高客户满意度及忠诚度,挽回失去的客户,保留现有的客户,不断发展新的客户,发掘并牢牢地把握住能给企业带来最大价值的客户群。CRM将先进的思想与最佳的实践具体化,通过使用当前多种先进的技术手段帮助企业从根本上提升核心竞争力,使企业在当前激烈的竞争环境中立于不败之地。1.2电信客户关系管理的特点电信运营企业作为经营电信业务的服务商有其独特的市场特性和客户特性。首先,电信企业的客户具有多元性,从党政机关、经济组织和社会团体,直到居民个人都是其客户;其次,电信客户需求具有多元性,从团体到个人,

6、从城市到农村,从金领、白领到低收入家庭对电信服务有各种层次的需求;最后,电信服务产品之间的替代性较强,市场竞争性较强,客户使用电信服务的随机性也较强。这决定了电信企业的CRM有自己的特点和需求:80%的利润来自占客户总量20%的企业客户;客户加入时间越长,对电信公司的价值越高;老客户介绍新客户是最有效、最经济的销售方式;了解客户对电信业务服务的需求才能推出满足客户需求的打包服务,提高客户的忠诚度并留住客户;目标客户的类别划分越明确,促销效果越好,转换率越高。针对电信运营企业的特点和竞争需求,要求电信CRM分析的主要内容有:一是有关客户的年龄、收入、地区、性别、婚姻、种族、职业、

7、职称和文化水平等;二是分析占比例最大和最小的客户群;三是评定客户信用度、排名贡献度和时段分析;四是分析客户风险系数分布及对经营风险的影响程度;五是分析客户的流失情况等。1.3电信客户关系管理的关键技术CRM是一个融数据挖掘技术、数据仓库技术、呼叫中心(CTI技术)和客户支持管理为一体的综合应用数据挖掘在电信客户关系管理中的应用系统。这里主要介绍数据挖掘技术在电信客户关系管理中的应用。2数据挖掘技术2.1数据挖掘的概念数据挖掘的概念可以被简单地描述为:按企业既定业务目标,对大量的企业数据进行探索和分析,揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性,并将其模型化。数据挖掘也可以称为数据库中

8、的知识发现(Knoargin-top:0pt;margin-bottom:0pt">小编为您准备的数据挖掘理论如何运用于电信客户关系管理,希望可以帮到您!数字电视媒体资产管理的基本理念。后现代信息论大师NicholasNegroponte教授展示给人们的是,无限信息资源在现代科学技术手段下的无限发挥和有限利用。现代社会的信息载体在“信息爆炸”声中,把比特变得象核变一样在增量过程中向无限管道发散。而媒资就是试图建立一种规范的信息处理手段,通过这些无限管道向有限利用收敛。英国数字电视资深媒资专家

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