市場營銷轉數據分析

⑴ 如何將大數據與具體營銷現象結合 ，分析其優缺點400字左右

大數據近來非常火爆，幾乎各個領域都在談論，包括人工智慧，營銷等，對於我們市場營銷領域的人來說，肯定更關注的是營銷了，所以大數據到底該如何與市場營銷相結合呢？這個就是我們今天所要討論的重點了。

作為營銷人員，幾乎每天肯定都在焦慮：營銷效果如何？營銷計劃是否可行？投入有多少流失了，廣告有沒有投錯的地方·····以前這些問題很難有個准確的答案，我們也就只能憑借經驗去判斷和調整，但現在營銷人員可以通過大數據來找到一部分答案了。

隨著互聯網的發展，各種社交媒體、移動端平台多樣化，用戶每天活躍在眾多分散的媒體平台中，並且有著自己的觀察和思考，這使得以前由商家單向將產品推送給用戶的方式效果受到極大影響，甚至還有一些用戶要求參與到品牌的生產、研發、營銷全過程中，因此在信息爆炸時代中，用戶與企業之間的關系發生了巨大變化，以用戶為中心，以用戶需求為導向進行營銷成為必然趨勢，這可謂是營銷者們的一個新的挑戰。

那麼怎樣才能打動用戶？這對現在的營銷人員來說是個非常高的要求。根據相關數據表示，現在有多數用戶至少要通過三次傳播才可以打動他們，通常來自不同的渠道；而定製化的營銷則更能引起消費者的注意，如果能收集到他們的年齡，性別、興趣愛好以及前一次購買記錄等信息，就可以分析出用戶下一次可能購買的興趣點，從而企業可以進行一些定製化的推廣，這樣就能有效的提升產品點擊率和購買轉化等，實際上，這種方式正是利用的大數據分析的方法。其實，現在營銷人員完全可以將大數據為己所用，利用新的營銷思維去推動技術成長，又能將數據技術融合到戰略、思考和執行中，通過技術驅動營銷，讓營銷引領技術，利用大數據營銷，甚至可以有效完成企業營銷的轉型。

雖然現在很多企業都擁有消費者數據，但只有建立全方位的消費者資料庫才能真正的做到消費洞察。例如：陝西拓方信息技術有限公司就基於其多年規模化營銷管理服務的專業支撐經驗，並結合對數據分析、營銷渠道發展與服務行業的深刻洞察，推出的一款精準獲客產品 —— 「嘲風」精準獲客平台，它通過與企業大資料庫或「智拓雲」DMP數據服務平台快速對接，能夠對客戶歷史大數據進行比對分析，然後將廣告精準的投放給滿足的需求的用戶，跟蹤投放達到激發客戶的購買慾望。同時它也是一個從營銷管理到數據整合分析再到線索跟進最終銷售成單，所有流程一步到位的精準獲客平台。據了解，「嘲風」現在可以滿足不同行業不同產品和不同營銷團隊的企業需求，從而提升企業服務營銷的效能和收益率。

所以說，企業想要利用大數據進行精準營銷，市場營銷人員要學會利用大數據。注重市場調研，將大數據的信息作為基礎應用到市場營銷的活動中，收集並分析大量的數據信息，只有這樣才能在環境和市場的變化有很大不確定性的情況下做出正確的決策。

⑵ 市場營銷專業做運營好還是數據分析好

由於市場營銷專業學科是近20年才從國外引入的「舶來品」，所以目前國內企專業整體的市場屬營銷水平還比較低。企業的市場營銷人員大部分都是從其他專業或行業發展過來的，很多高級市場營銷管理人員也沒有接受過系統的營銷知識培訓和學習，做市場完全靠的是他們的經驗和對行業發展前景的感覺，市場運作的科學性、系統性不強。這種狀況已經難以適應國內、國際不斷提高的市場競爭水平。因此，企業急需那種具備系統營銷知識和技能的人才，特別是高級市場策劃和管理人員。
如果到企業的市場部之類部門就業，做運營，職位一般是「市場專員/市場經理——策劃專員/策劃經理——品牌專員/品牌經理——渠道專員/渠道經理」，收入高低主要取決於你的能力，績效考核相關性強，對自己的能力有信心的話，發展的空間非常大。
如果你想做市場分析和研究，進入一些市場研究機構做數據分析類，比如新生代、零點、CTR等，不過可能會枯燥一些。這個還是看個人興趣。

⑶ 銷售數據分析的內容一般有哪些

銷售數據分析一般包括：

1、營運資金周轉期分析銷售收入結構分析

2、銷售收入對比分析

3、成本費用分析

4、利潤分析

5、凈資產收益率分析

銷售數據分析，主要用於衡量和評估經理人員所制定的計劃銷售目標與實際銷售之間的關系，它可以採用銷售差異分析和微觀銷售分析兩種方法。

(3)市場營銷轉數據分析擴展閱讀：

針對同一市場不同品牌產品的銷售差異分析，主要是為企業的銷售策略提供建議和參考。

針對不同市場的同一品牌產品的銷售差異分析，主要是為企業的市場策略提供建議和參考。

微觀銷售分析，主要分析決定未能達到銷售額的特定產品、地區等。

銷售分析法的不足是沒有反應企業相對於競爭者的狀況，它沒有能夠剔除掉一般的環境因素對企業經營狀況的影響。

銷售分析可以決定一個企業或公司的生產方向 。

⑷ 求市場營銷學案例數據分析！最好是表格分析法的案例

我先回答第一個問題,從案例中可以看出一是要求企業的營銷人員要有深內入市場的耐心,非洲人不穿鞋容是眾所周知的事情,可是前兩位業務員只是看到了事件的表面,沒有深入的全面的考慮問題,在看到沒有人穿鞋的時候就要去想如何把鞋推銷給不穿鞋的人才是業務員應做的事,並且要急時把方案上報決策者,使公司不會錯過最佳時機.二是為公司先行一步預測市場的能力，一個合理的方案要與市場相適應，第三個業務員的方案考慮周全，將不利於公司的情況一一調查清楚，並考慮了對策，形成了完整的市場調查預案，保障了決策的審理速度。第二個問題是，第三個業務員對市場時機把握最准，他的思路清淅，知道該如何去做。其次是第二個業務員，最後是第一個業務員，完全沒有考慮打開市場。

⑸ 數據分析可以用哪些營銷策略

一、營銷策略

數據准備就緒，要開始執行營銷活動，並讓各種目標落地，先要做的工作就是營銷計劃的制定，這就屬於數據在營銷策略層面的價值體現。企業把大目標分解到市場部門，市場部門會再次細分，落實到市場經理，此時，數據營銷人員就要幫助市場經理細分目標市場，細分用戶，並評估數據質量。

二、數據創意

常聽有廣告創意，其實數據營銷也有創意，而且對於大數據營銷來說，數據創意是非常重要的步驟，具有極大的價值。

數據創意是根據知識和經驗，結合內外部各種數據資源，創造數據變現的方式。雖然是同樣的數據，但在不同的數據創意下，其體現的價值區別很大。

三、商業智能

營銷大數據分析可能需要從很多個維度和點切入，得到很多個相對獨立的結論，而要產生能指導市場行為的結論，可能需要將若干個結論整合成一個結論才可以，如何整合呢?

經驗能一成程度上判斷，但經驗並不靠譜，因為一切都是在變動中的，從來沒有一成不變的東西。用戶行為的影響因素往往是非常多的，要將這寫因素有效的整合並發現有價值的信息必須要藉助數據挖掘解決問題。

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⑹ 數據分析的方法有哪些（轉）

② 數據分析為了挖掘更多的問題，並找到原因；
③ 不能為了做數據分析而坐數據分析。
2、步驟：① 調查研究：收集、分析、挖掘數據
② 圖表分析：分析、挖掘的結果做成圖表
3、常用方法： 利用數據挖掘進行數據分析常用的方法主要有分類、回歸分析、聚類、關聯規則、特徵、變化和偏差分析、Web頁挖掘等，它們分別從不同的角度對數據進行挖掘。 ①分類。分類是找出資料庫中一組數據對象的共同特點並按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將資料庫中的數據項映射到某個給定的類別。它可以應用到客戶的分類、客戶的屬性和特徵分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢預測等，如一個汽車零售商將客戶按照對汽車的喜好劃分成不同的類，這樣營銷人員就可以將新型汽車的廣告手冊直接郵寄到有這種喜好的客戶手中，從而大大增加了商業機會。 ②回歸分析。回歸分析方法反映的是事務資料庫中屬性值在時間上的特徵，產生一個將數據項映射到一個實值預測變數的函數，發現變數或屬性間的依賴關系，其主要研究問題包括數據序列的趨勢特徵、數據序列的預測以及數據間的相關關系等。它可以應用到市場營銷的各個方面，如客戶尋求、保持和預防客戶流失活動、產品生命周期分析、銷售趨勢預測及有針對性的促銷活動等。 ③聚類。聚類分析是把一組數據按照相似性和差異性分為幾個類別，其目的是使得屬於同一類別的數據間的相似性盡可能大，不同類別中的數據間的相似性盡可能小。它可以應用到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購買趨勢預測、市場的細分等。 ④關聯規則。關聯規則是描述資料庫中數據項之間所存在的關系的規則，即根據一個事務中某些項的出現可導出另一些項在同一事務中也出現，即隱藏在數據間的關聯或相互關系。在客戶關系管理中，通過對企業的客戶資料庫里的大量數據進行挖掘，可以從大量的記錄中發現有趣的關聯關系，找出影響市場營銷效果的關鍵因素，為產品定位、定價與定製客戶群，客戶尋求、細分與保持，市場營銷與推銷，營銷風險評估和詐騙預測等決策支持提供參考依據。 ⑤特徵。特徵分析是從資料庫中的一組數據中提取出關於這些數據的特徵式，這些特徵式表達了該數據集的總體特徵。如營銷人員通過對客戶流失因素的特徵提取，可以得到導致客戶流失的一系列原因和主要特徵，利用這些特徵可以有效地預防客戶的流失。 ⑥變化和偏差分析。偏差包括很大一類潛在有趣的知識，如分類中的反常實例，模式的例外，觀察結果對期望的偏差等，其目的是尋找觀察結果與參照量之間有意義的差別。在企業危機管理及其預警中，管理者更感興趣的是那些意外規則。意外規則的挖掘可以應用到各種異常信息的發現、分析、識別、評價和預警等方面。 ⑦Web頁挖掘。隨著 Internet的迅速發展及Web 的全球普及， 使得Web上的信息量無比豐富，通過對Web的挖掘，可以利用Web 的海量數據進行分析，收集政治、經濟、政策、科技、金融、各種市場、競爭對手、供求信息、客戶等有關的信息，集中精力分析和處理那些對企業有重大或潛在重大影響的外部環境信息和內部經營信息，並根據分析結果找出企業管理過程中出現的各種問題和可能引起危機的先兆，對這些信息進行分析和處理，以便識別、分析、評價和管理危機。

⑺ 做市場營銷需要具備數據分析能力嗎

答復來：做市場營銷行業應該具自備哪些能力？
個人總結心得體會：
第一、應該具備市場敏銳的觀察力和洞察力。
第二、應該具備預測營銷市場前景和分析能力。
第三、應該具備探討和研究營銷戰略決策能力。
第四、應該具備市場調研問卷調查的能力。
第五、應該具備擅長溝通與交往的能力。
第六、應該具備市場觀察研討案例分析能力。
第七、應該具備營銷管理和組織與運作能力。
第八、應該具備新聞事件評判觀點的能力。
第九、應該具備與客戶外交談判的能力。
第十、應該具備組織主持活動與外景協調的能力。
第十一、應該具備擬定營銷計劃與文案策劃能力。
謝謝！

⑻ 營銷人員該如何搞定數據分析

通過數據分析，營銷人員可以找到以下問題的答案。

問題一：流量從哪裡來?

互聯網時代就是流量的時代，得流量者得天下，但是做了這么多營銷推廣，究竟哪個渠道是有效的渠道的質量又該如何比較。

問題二：吸引來的用戶為什麼沒有轉化?引流曝光率上去了，轉化率卻不高，苦於沒有優化的方向。問題到底出在哪裡?

問題三：ROI如何提升?

ROI是衡量營銷效果的終極標准，也是營銷人員考核的核心指標。如何提升ROI也是營銷人員始終需要考慮的問題。

2、像搜索一樣簡單的數據分析工具

但是，如何才能更快地學會數據分析，提升自己的營銷力，也成為了廣大營銷人員和營銷團隊的難題。畢竟，平時的工作時間緊任務重，想要做出好看實用的圖表，又需要花費大量的時間。幸運的是，數據分析工具已經取得了很大的進步，學習成本也越來越低，只需要找到正確的工具，營銷人員很快就能搞定數據分析。

而DataFocus就是這樣一款為營銷人員准備、學習成本低、只需10分鍾就能上手做出精美圖表的數據分析系統。

DataFocus和一般的數據分析工具不同，它最大的特點是可以用類自然語言來交互，只需像使用搜索引擎一樣輸入問題，DataFocus就能自動進行數據分析和可視化呈現。

3、數據導入到數據可視化

進入DataFocus之後，左側有數據管理、搜索、數據看板等版塊。數據管理可以上傳和管理數據，搜索就是對數據進行分析和做各種圖表;數據看板可以展示數據分析的結果。

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⑼ 如何轉型成一名數據分析師

1、你需要有應用數學、統計學、數量經濟學專業本科或者工學碩士層次水平的數學知識背景。
2、至少熟練SPSS、STATISTIC、Eviews、SAS等數據分析軟體中的一門。
3、至少能夠用Acess等進行資料庫開發；
4、至少掌握一門數學軟體：matalab，mathmatics進行新模型的構建。
5、至少掌握一門編程語言；
6，當然還要其他應用領域方面的知識，比如市場營銷、經濟統計學等，因為這是數據分析的主要應用領域。

⑽ 銷售數據分析主要從哪幾方面進行

銷售數據分析主要從：

1、單店貨品銷售數據分析

暢滯銷款分析是單店貨品銷售數據分析中最簡單、最直觀、也是最重要的數據因素之一。暢銷款即在一定時間內銷量較大的款式，而滯銷款則相反，是指在一定時間內銷量較小的款式。

款式的暢滯銷程度主要跟各款式的可支配庫存數（即原訂貨加上可以補上的貨品數量的總和）有關，比如某款銷售非常好，但當初訂貨非常少，也無法補的到貨，這樣在很短的時間內就銷售完了。

其總銷售數量並不大，那麼也不能算是暢銷款，因為該款對店鋪的利潤貢獻率不大。在暢滯銷款的分析上，從時間上一般按每周、每月、每季；從款式上一般按整體款式和各類別款式來分。

2、單款銷售生命周期分析

單款銷售生命周期指單款銷售的總時間跨度以及該時間段的銷售狀況（一般是指正價銷售期）。單款銷售周期分析一般是拿一些重點的款式（訂貨量和庫存量較多的款式）來做分析，以判斷出是否缺貨或產生庫存壓力，從而及時做出對策。

單款的銷售周期主要被季節和氣候、款式自身銷售特點、店鋪內相近產品之間的競爭等三個因素所影響。單款的銷售周期除了專業的銷售軟體以外，還可通過Excel軟體，先選定該款的銷售周期內每日銷售件數，再通過插入圖表功能，通過矩形圖或折線圖等看出其銷售走勢，從而判斷其銷售生命周期。

(10)市場營銷轉數據分析擴展閱讀

針對同一市場不同品牌產品的銷售差異分析，主要是為企業的銷售策略提供建議和參考。針對不同市場的同一品牌產品的銷售差異分析，主要是為企業的市場策略提供建議和參考。

微觀銷售分析，主要分析決定未能達到銷售額的特定產品、地區等。

銷售分析法的不足是沒有反應企業相對於競爭者的狀況，它沒有能夠剔除掉一般的環境因素對企業經營狀況的影響。銷售分析可以決定一個企業或公司的生產方向 。