
企业进行市场营销,该用数据分析什么?
大数据时代,对于企业而言,把握数据信息是实现高效的营销重要方式。面临纷繁的数据,当我们的产品在进入市场之前,需要着重对哪些数据进行调研和分析呢?下面这份决策分析可以给你一点启发。
一、市场概况分析
• 市场规模预测
产品在进入市场之前,对市场的同类产品的规模预测是十分重要的。了解产品目前在市场上处于何种规模有助于我们了解该产品的市场前景。以蜂蜜市场为例,追灿数据模型显示:蜂蜜初期市场的规模为5~6个亿,其发展速度超过90%,说明蜂蜜市场处于快速发展的初期。
蜂蜜市场规模
• 市场增速分析
除了把握该产品的市场规模之外,了解其市场增速也是有必要的。市场增速的快慢为产品何时、怎样进入市场提供了参考。如2012年老人手机市场的增长速度为30%,其中智能老人手机更是以41%的速度快速增长。因此可以预计老人手机2013年的市场成交额将超过34亿。
老人手机市场增速
• 竞争环境分析
合适的市场规模以及良好的市场增速为产品进入市场提供了可信的环境,而与此同时,了解竞争环境则有利于我们进一步确定产品的定位。仍以老人手机为例,老人手机市场竞争主要集中在二线品牌中,与传统手机市场一线品牌激烈的竞争相比,老人专业定制优质手机拥有较好的发展空间。
老人手机品牌集中度
二、消费者需求分析
• 消费者特征分析
分析消费者的特征是帮助我们在特定人群中进行有针对性的推广的方法。以红酒市场为例,从图表来看,该红酒品牌的主要客户群为白领层次,这也就意味着该品牌在进行市场推广的时候,可以考虑更注重在白领层面的推广宣传。明白自己的主要客户群,并有针对性的加强这方面的宣传,会比没有目标的、遍地撒网式的宣传事半功倍。
红酒主要客户群
• 消费者购买能力分析
消费者购买能力是我们开发产品、制定价格的重要参考指标。从数据来看,老人智能手机消费者中高端客户占到23%多,比行业总体消费样本的17%要高,同时购买400元以上的价格的消费者对价格的关注度只有14.8%,价格敏感性远远低于400元以下的客户。因此以老人智能手机为购买目标的消费者购买能力较强,这就为企业做产品定价方面的决策提供了一些参考。
消费者购买能力
• 消费者产品功能需求分析
购买来自需求,因此了解消费者对产品的功能要求有利于我们投放为消费者所青睐和需要的产品,从而提升销售额。以对蜂蜜的需求为例,蜂蜜类销售渠道以主营蜂蜜产品的商家为主。这类商家的客户对蜂蜜的认知水平比较高。其中对蜂蜜的种类、类别关注程度最高,其次是蜂蜜的产地。而对于已经认知的蜂蜜产品上,客户主要侧重于蜂蜜的功效和品质,其次是信誉。事实上,种类、类别、产地都关系到蜂蜜的品质,也就是说客户最为关心的是蜂蜜的品质,所以可以通过提升品质来加大产品的竞争力。在此基础上,则是针对消费者的需求进行相对应的宣传,强调消费者所重视的产品功能,才能更好地吸引消费者的眼球。当然,市场需求和产品宣传卖点之间存在一定偏差,企业可根据实际情况调整产品设计与推广宣传重心。
消费者产品功能需求
三、产品定价与开发分析
• 产品价格区间分布
对市场上产品的主要价位的了解帮助我们在定价上进行决策。从老人手机的数据来看,市场上老人机销量和产品数主要集中在500元以下,占到90%以上的市场份额。 同时老人手机中95%以上都定价在700元以内。而基于需求方产品的情况,追灿重点分析500元以上价格段的产品。对比发现,消费者对于900~1199元价格段的偏好明显高于其它价格段。由此,针对需求方产品的实际情况,我们可以推测出900~1199元是一个相对合适的价位。
产品价格区间分布
四、网络分销预案
• 关联渠道分析
对某一产品进行销售,有时候关乎的不仅仅是产品本身,也与相关产品有关。如老人手机与手机、童装、户外、电脑硬件、玩具等类目有很强的客户购买关联。也就是说,购买老人手机的客户,很大一部分购买了手机、童装、户外、电脑硬件、玩具等类目的产品,反推来说,就是购买了手机、童装、户外、电脑硬件、玩具等类目的产品的消费者购买老人手机的可能性更大。因此从相关产品的消费者入手可以发现更多的潜在客户,通过相关产品辅助销售同样不失为一种好的方式。因此在铺设销售渠道的时候,建议重点考虑与产品关联度高的类目。
老人手机关联渠道
• 购买路径分析
消费者获取消息、购买产品的不同路径为我们提供了可以侧重宣传的渠道。仍以老人手机为例,老人手机的购买指向性达到78.3%,远高于行业60%的平均水平。消费者在购买老人手机时有很强的目的指向性,他们真正购买产品时多数会直接进入手机和电脑硬件等老人手机的常规主营类目门店中进行挑选。因此加大门店宣传是可行的。而反观其他一些商品,消费者可能更多从网络渠道了解信息并进行购买,那么加强网络渠道的宣传、广告投放就更有必要了。
老人手机购买路径
通过大数据的挖掘和分析,我们可以知道企业在进行产品开发和推广时值得收集和分析的数据,从而能够有针对性地进行研发和推广。可见通过大数据完成对某类产品的前期分析,对后期的产品定位、受众分析、市场推广和营销策划是十分有帮助的。
未来是企业精细化运作的时代,谁能率先掌握和利用大数据,谁就能率先掌握市场。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15