京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
8个数据分析方法,指导营销策略
营销是企业根据目标用户的需求提供产品和服务,实现盈利的一切经营活动,关于营销的数据分析,有哪些工作可做,该怎么做?
分析思路
1、对谁营销-用户行为的分析
用户行为指挥着营销活动的走向,从新品开发到价格定制;从渠道管理到品牌管理。用户行为分析是营销分析的首要内容,是具有差异化的,也正是这样的差异性,要做市场细分和目标市场的选择,针对目标用户做精准营销。
2、如何营销-4P营销组合
4P营销组合即开发产品、制定价格、蒲剑渠道、市场推广
3、营销效果评估
企业常做的营销效果评估有三种:用户满意度、广告效果评估和品牌资产诊断。
根据以上的营销分析思路,针对营销分析的这三项内容一共有这8种方法。
由于由于篇幅所限,每类各挑一种讲述。
聚类分析
聚类分析是市场细分方法中最常见的。市场细分是根据用户亲疏程度将相似用户聚在一起,使类内差异小、类间差异大的过程。
举个例子,为了研究移动用户手机消费习惯,我们在数据中收集了7个变量:客户编号、工作日上班时期时长、工作日下班时期市场、周末电话时长、国际电话时长、总通话时长、平均每次通话时长来对用户进行细分。采取迭代聚类方法分析,利用SPSS做初步分析、然后标准化处理、聚类分析,利用excel生成如下的数据条:
这样一来可对各类用户做特征描述:
定标比超分析
通常用于渠道的分析研究。定就是定标杆。比如线下实体店,如何评价其表现?通常用渠道覆盖率和渠道效率。
渠道覆盖率=覆盖网点数/该地网店总数,体现渠道的广度。
渠道效率=网店的平均销售量,反映渠道的深度。
标就是建立评价指标体系
比如电商行业在抽取后台数据,利用FineBI做进一步数据分析,通过引用转化率和UV确定一个渠道价值指标,形成一个矩阵分析图就很好判断每个渠道的价值以及优化空间了。
比超是为了比较差异,提出赶超举措。
比如上图的每个渠道比重都是一样的,通过进一步分析每个渠道的影响因素,比如曝光量、投放时间、投放价格等指标对驱动啊影响的程度,得到每个指标的权重,收集各个指标的表现数据来分析。
举个例子,架设有百货、超市、家电连锁三个渠道,每个渠道比重如下
收集各个品牌在各项指标的表现数据
根据覆盖率的指标权重和品牌表现画出如下图:
品牌A与标杆品牌相比,总体处于低势,原因是A品牌在最关键的家电连锁商铺货不足,渠道覆盖率低。关于渠道覆盖率低的分析我们可以进一步做分析,类似的方法,明确影响因素、设置权重、确定评价指标。
漏斗分析
用户行为分为以下几个阶段:产生需求、信息收集、方案必选、购买决策和购后行为。这五个阶段就像漏斗,最终只有一部分转为成功用户,每个阶段都有用户流失。如果能找到每个阶段流失的原因就可以找到改进方向了。
从产生需求到信息收集,用户流失有可能是品牌、产品传播不给力,造成部分用户转向竞品,或者是信息收集的方式不够友好。怎么解决?从解决用户的三个问题下决策:为什么买,哪里买,多少钱。
从信息收集到方案比选和购买决策,这个过程用户的流失取决于企业传达了什么样的信息,是否把优势表达出来,是否贴合的用户的需求。
再到购后行为,这里取决于用户的体验,产品的体验是否达到了用户的预期,操作复杂,视觉糟糕都是导致用户流失的原因。
这五个阶段都有一个转化的比率,或者称为效率,我们常常将这一段时间的效率和前期比,和竞品比,和预期目标比,来总结经验,做出决策,引导更好的转化率。
这样的分析也成成运用到品牌分析里面,对应这样五个阶段
最后,关于营销主题的数据分析,和其他主题一样,需要做一个统一的管理。除此之外,由于如今市场的变动迅速,不可能做到每阶段花大把时间做定期分析,这样的效率是跟不上市场的速度的,建议重视营销战略的企业,能够把这一块纳入到企业的数据化运营管理体系内,利用FineBI构建营销主题的分析,做到实时了解市场动态和企业动态。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27