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房地产营销决策支持系统分析与设计

2016-06-02 01:01 [摘要] 营销决策一直是我国企业经营管理工作中面临的重点和难点，成功的公司与不成功的公司之间差异往往并不在于战略，而是在于管理者实施这些战略的效果。文章通过对房地产营销决策支持系统的研究，将对房地产营销决策的发展提供一个很好的模式，为高级企业营销决策者提供有效的决策支持工具，以提高决策者的决策能力，来实现房地产营销决策的科学性和有效性。
　　[关键词] 房地产营销 营销决策 系统分析 系统设计
　　
　　一、房地产营销现状分析
　　
　　房地产营销是通过交易过程满足顾客对土地或房屋需求的一种综合性营销活动，也是把土地或房屋产品转换成先进的流通过程。房地产营销通过专业人员的服务，不仅可以帮助客户选到理想的房地产商品，也可以使企业迅速收回投资，增强市场竞争能力，提高经济效益。它的目标和核心是通过既定的程序以及随机的技巧，使房地产交易迅速达成，是沟通和连接房地产开发、房地产流通以及房地产消费和使用的重要手段。
　　
　　二、房地产营销决策支持系统设计思路与框架
　　
　　1.系统设计思路
　　决策是一个建立在大量信息基础上的推理过程，信息是决策的依据，决策的正确性很大程度上取决于信息的完整性，还需要市场供求、价格、客户个性化需求等信息的支持，常规决策手段难以胜任，需要采用新的决策技术。房地产营销决策体系是一个复杂的体系，因此需把整个体系分解成为多个子体系，并利用原型法的思想先分别建立各个子体系，然后建立一个完整的房地产营销决策支持体系。
　　2.数据库设计
　　根据营销决策模型，从数据库分析处理大量数据，该系统分为基础网络、数据采集、数据仓库、多维数据库、知识库的组合和应用系统等几部分。它们之间相互作用，构成一个层次分明的信息分析环境。数据仓库管理系统完成数据仓库的建立数据仓库中数据的综合、提取等各种操作，负责整个系统的运转。数据挖掘用于完成决策问题中的各种查询、数据分析和数据开采。人机交互界面则通过自然语言处理和语义查询在决策者和系统之间提供相互联系的渠道。 决策者发出命令后，数据挖掘工具利用数据仓库、知识库共同完成数据挖掘过程。通过数据挖掘工具触发数据仓库管理系统，从数据仓库中获取与任务相关的数据，生成辅助模式和关系。将数据仓库和相应的数据分析工具结合起来的房地产营销决策支持系统体系结构，用数据仓库存储和组织数据，为用户的数据访问提供统一的全局数据视图；用联机分析处理工具构建面向分析的多维数据模型，用多维分析方法进行比较、使决策分析活动从方法驱动变为数据驱动，实现分析方法与数据结构的分离；用数据挖掘技术实现知识的自动发现，为决策提供全局性的知识。数据仓库为数据分析和数据挖掘提供了数据基础，数据挖掘中发现的知识可以直接用于指导数据分析处理，而数据分析得出的新知识也可以立即补充到系统中。决策系统的分析需求是不断变化的、事先难以预测的，采用这种新型结构，可使房地产营销决策支持系统能够真正成为灵活实用的系统。 （科教范文网http://fw.nseac.com）
　　3.系统设计规划
　　房地产营销决策支持体系的各个构件与企业的各种管理信息系统共同位于企业内部网络中，数据仓库系统定期从各种管理信息系统和外部数据源中抽取数据，按事先设定好的规则进行筛选、重构等加工处理，然后把处理完毕的数据加载到数据仓库内，数据仓库维护人员和网络维护人员负责仓库和网络的维护工作，使其正常运作。信息分析人员（也可是高层决策者）完成对数据仓库的负责查询，完成营销战略、策略组合分析时所需模型的构造与连接，并进行数据挖掘分析和OLAP分析等工作。信息分析员在数据仓库中无法获得所需数据时，又与数据仓库技术人员沟通合作，调整数据仓库的局部内容、数据抽取规则，来满足各种数据分析的需要。