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8个数据分析方法,指导营销策略

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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?

1 对准营销-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、铺建渠道、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。

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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、工作日下班时期时长、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:

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这样一来可对各类用户做特征描述:

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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。

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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,假设有百货、超市、家电连锁三个渠道,每个渠道比重如下:

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收集各个品牌在各项指标的表现数据:

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根据覆盖率的指标权重和品牌表现画出如下图:

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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。

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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:

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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,利用相关工具构建营销主题的分析,做到实时了解市场动态和企业动态。

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