
我们应该知道的九种市场营销分析方法
市场营销分析对于察觉有关商业洞察力,提高收入和盈收能力,提升品牌认知度都是必不可少的。有了正确的分析帮助,我们可以发掘新的市场、新的客户、发掘未来有发展前景的领域以及更多。本文给出了作者认为非常重要的9个市场营销分析。更多背景资料可以参考作者发表的一篇文章—核心业务分析工具。
商业可以简单的理解为满足客户需求的全部。未被满足的需求分析指的是揭示你的产品、服务、客户满意度以及收入方面是否还有未被满足的需求。对于未被满足的需求分析,有效的工具包括产品评价,定性调查,小组讨论和访谈。你也可以使用类似于Google Trends这样的工具来帮助识别客户都在搜索什么。
提示:现在向你的客户提问是一个非常经济实惠而又快速的办法。例如创建一个论坛,在线小组讨论,亦或是邀请客户关注你的Facebook页面并加入到一个反馈小组里面。
如果对自己的市场规模和潜力不够了解,我们很容易对商业决策的可行性妄下结论。市场规模分析指的是评估你的产品以及服务市场规模有多大,是否有足够的增长潜力。衡量指标包括产量(售出多少)、产值、频率(一个产品或服务的出售频率)。有效数据包括政府公布的数据,行业协会数据,竞争对手财务数据以及客户调查。
提示:仅因为某个市场大并不意味着它是有利可图的——特别地,如果大多数客户想要的某个产品或者服务市场上已经有了,那么他们不太可能会接受另一个产品或服务了。
了解需求对于保持企业的竞争力是至关重要的。需求预测属于预测分析领域,旨在预估消费者可能会购买的产品数量或服务。不同于简单猜测,它是基于过去市场上的历史数据或当前数据作出的估计。此时,分析技术(如时间序列分析)就显得非常有用了。
提示:用于需求预测的数据必须是干净并且准确的。如果不是这样的话,得到的结果将不准确,并且有可能导致你误入歧途。
每个企业都需要知道它自己的一个市场前进方向。市场趋势分析指的是确定市场是否在增长,停滞还是衰落,以及市场变化的快慢。了解市场的规模大小很重要,但了解的市场正趋势上涨还是下跌同样也很重要。为了监测市场动向,你可以做一些商业推演或情景分析以此判断市场未来的一个大概样子。客户调查或小组讨论有一定的帮助作用。
提示:始终警惕外部环境,如立法的修改,社会期望。
传统地,我们被告知我们需要了解我们的客户,以便于我们知道他们是怎样的一些人并找出更多跟他们相似的人。道理虽这样,但另一方面可能更重要——非客户分析。非客户分析指的是了解那些目前还不是你的客户对你的产品,服务或品牌的看法。通过识别出那些不买你产品的人,以此来扩大市场。访谈,问卷调查,焦点小组可以提供帮助。
提示:通过社交媒体的力量,我们可以轻松的获取那些不是你的客户的意见反馈。
任何业务都是在竞争环境中成长的。竞争对手分析对市场营销和战略规划非常重要,它指的是识别你的竞争者是谁,他们的市场定位是怎样的,他们的业务跟自己的业务有什么关系。通过了解自己的优势和劣势,你利用对方的弱点来寻找机会。收集竞争对手数据的方法有很多种,例如商业期刊和报纸,年度报告,产品说明书和营销活动。你甚至可以让你的一个员工、朋友或者家庭成员从你的竞争对手那里购买他们的产品或者服务进行比较。
提示:竞争对手分析的最有用的技巧是去做这件事情!可悲的是,大多数企业没有这样做。
定价分析指的是在产品发布之前找出你的客户愿意为你的产品支付多少钱。它涉及细分市场价格灵敏度分析,尤其在高度竞争的市场非常有用。定价分析需要数据挖掘,预测模型和算法的开发。同时,它还涉及多个并行的商业实验,以此来测量价格变动所带来的变化。
提示:如果你希望通过定价分析来提升收入,请确保给那些为你的产品支付了更多钱的客户提供了更高的价值。
有数以百计的渠道和市场可以用来推广你的产品和服务。销售渠道分析可以帮助你评估现有销售渠道的有效性。你可能会通过不同的渠道来达到您的不同细分市场,但我们有必要知道哪些渠道是有效的,哪些渠道可以到达事半功倍的效果。对于每个现有的市场营销渠道以及那些潜在的尚未使用的渠道,你最好设置一些转化率目标,以便于了解各个渠道的推广效果。
提示:销售渠道分析显然是线上比线下更适合。在线渠道具有数字化的特征,并且经常是构建在市场和销售平台之上的。
品牌分析旨在确定你跟竞争对手相比你的品牌实力如何。品牌不是简单的商品标识和包装,它还包含了客户对你的产品的感受以及它们对客户的寓意。真正的了解客户如何看待自己的品牌很重要,因为这会影响到你的决策和战略方向。你需要从各种渠道来获取客户以及那些潜在客户的数据来进行数据分析,如客服服务记录,销售记录,网络论坛,博客,评论网站和社交媒体等。
提示:互联网为人们如何看待你的平台以及你的业务提供了是一个丰富的信息源。人们乐于去分享他们的想法和感受,所以我们应该努力挖掘这样一个丰富的信息金矿。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10