
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
用 Power BI 制作地图热力图:基于经纬度数据的实践指南 在数据可视化领域,地图热力图凭借直观呈现地理数据分布密度的优势,成 ...
2025-07-24解析 insert into select 是否会锁表:原理、场景与应对策略 在数据库操作中,insert into select 是一种常用的批量数据插入语句 ...
2025-07-24CDA 数据分析师的工作范围解析 在数字化时代的浪潮下,数据已成为企业发展的核心资产之一。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-07-24从 CDA LEVEL II 考试题型看 Python 数据分析要点 在数据科学领域蓬勃发展的当下,CDA(Certified Data Analyst)认证成为众多从 ...
2025-07-23用 Python 开启数据分析之旅:从基础到实践的完整指南 在数据驱动决策的时代,数据分析已成为各行业不可或缺的核心能力。而 Pyt ...
2025-07-23鸢尾花判别分析:机器学习中的经典实践案例 在机器学习的世界里,有一个经典的数据集如同引路明灯,为无数初学者打开了模式识别 ...
2025-07-23解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-07-22解析神经网络中 Softmax 函数的核心作用 在神经网络的发展历程中,激活函数扮演着至关重要的角色,它们为网络赋予了非线性能力, ...
2025-07-22CDA数据分析师证书考取全攻略 一、了解 CDA 数据分析师认证 CDA 数据分析师认证是一套科学化、专业化、国际化的人才考核标准, ...
2025-07-22左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 在统计分析、数据建模和科学研究中,正态分 ...
2025-07-22你是不是也经常刷到别人涨粉百万、带货千万,心里痒痒的,想着“我也试试”,结果三个月过去,粉丝不到1000,播放量惨不忍睹? ...
2025-07-21我是陈辉,一个创业十多年的企业主,前半段人生和“文字”紧紧绑在一起。从广告公司文案到品牌策划,再到自己开策划机构,我靠 ...
2025-07-21CDA 数据分析师的职业生涯规划:从入门到卓越的成长之路 在数字经济蓬勃发展的当下,数据已成为企业核心竞争力的重要来源,而 CD ...
2025-07-21MySQL执行计划中rows的计算逻辑:从原理到实践 MySQL 执行计划中 rows 的计算逻辑:从原理到实践 在 MySQL 数据库的查询优化中 ...
2025-07-21在AI渗透率超85%的2025年,企业生存之战就是数据之战,CDA认证已成为决定企业存续的生死线!据麦肯锡全球研究院数据显示,AI驱 ...
2025-07-2035岁焦虑像一把高悬的利刃,裁员潮、晋升无望、技能过时……当职场中年危机与数字化浪潮正面交锋,你是否发现: 简历投了10 ...
2025-07-20CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-18刚入职场或是在职场正面临岗位替代、技能更新、人机协作等焦虑的打工人,想要找到一条破解职场焦虑和升职瓶颈的系统化学习提升 ...
2025-07-182025被称为“AI元年”,而AI,与数据密不可分。网易公司创始人丁磊在《AI思维:从数据中创造价值的炼金术 ...
2025-07-18CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在大数据席卷全球的今天,数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。从海量数据中提取有 ...
2025-07-18