sfe營銷數據分析

1. 網路營銷可以從哪些方面進行全面的數據分析

1、什麼樣的數據（銷售？發展預估？等等）首先你要弄清楚。
2、每月的銷售數據變化情況。
3、數據變化方向。
4、分析數據中的要素。
5、對比本身的數據得出結論。

2. 電商營銷數據分析這門課程模塊三如何進行營銷數據分析的知識點有哪些

電商營銷數據分析這門課模塊三如何進行營銷數據分析的知識點包含模塊導引,單元一電子商務營銷分析包含什麼,單元二營銷分析體系的搭建,單元三營銷分析維度,單元四如何進行廣告效果分析。

3. 如何進行營銷數據分析

營銷數據分析大多時候下就是銷售數據分析，可以這樣處理：整理好銷售中需要關注的數據維度，將其做成可視化儀表盤，定期更新數據就行，銷售數據主要包括這些維度：

1、銷售外勤管理

作為一個小領導，每天都要看下屬的客戶拜訪情況，團隊的成員會在協同軟體上詳細記錄自己的拜訪的情況，包括客戶名稱、行業和具體情況 ，由我來做匯總工作。

銷售排名：優秀的銷售都喜歡拼第一，所以銷售龍虎榜尤為重要，每天莓菌會通過實際業績排名對前三名員工給予相應的獎勵，老闆也會通過排行榜了解各部門業績情況。

客戶排行榜：客戶方面也會做成交額匯總，因為大客戶是需要定期維護的。對於有些大客戶，成交額下降可以提醒我們及時做好補救。

庫存管理：對於銷售而言，了解公司庫存會節約很大的成本，因為一旦缺貨就會影響正常的交付時間。通過圖表來了解產品銷售情況，哪些產品賣的好一目瞭然。

這些數據都是銷售比較關注的數據，可以在BDP個人版上做好可視化圖表，然後直接通過「分享」直接將數據結果分享給Boss。而且每周在BDP上追加數據（要是是直連資料庫或第三方平台數據，那數據都不需要追加，數據是自動更新的），省事很多很多，數據結果圖表也就更新了，分析效率提高了很多！

4. 服裝營銷數據分析員都做些什麼日常工作呢

通過分析數據來優化目前的銷售策略，提高銷售業績~

售罄率

售罄率是指一定時間段某種貨品的銷售占總進貨的比例，是根據一批進貨銷售多少比例才能收回銷售成本和費用的一個考核指標，便於確定貨品銷售到何種程度可以進行折扣銷售清倉處理的一個合理尺度。（來自網路）

結合服裝，一般服裝的銷售生命周期為3個月，如果在三個月內，不是因為季節、天氣等原因，衣服的售罄率低於60％，則大致可判斷此產品的銷售是有問題的，當然也不必等到三個月後才可以確定。三個月內，第一個月尺碼、配色齊全，售罄率會為40～50％，第二個月約為20～25％，第三個月因為斷碼等原因，售罄率只會有5～10％。當第一個月的售罄率大大低於 40％時，且無其他原因時，就有必要特別關注，加強陳列或進行推廣了。

以下圖為例，因為是8、9的數據，我們不難發現，天氣因素導致襯衫、連衣裙的售罄率比較低，在決策的時候可以考慮9月之後停止或者減少進貨；而本該熱賣的風衣、衛衣售罄率也很低，那我們需要思考問題出在哪裡，款式還是價格還是位置不起眼？從而做出下一步的銷售計劃。

數據圖表、數據報告均來自BDP個人版~

5. 營銷數據分析中常用的數據分析方法一般是什麼

這個分析方法比較多了，一般的常用的很多數據分析方法都可以用來做
主要看你的數據適合做什麼分析 以及你 的主要分析目的

6. 銷售數據如何分析

關於銷售數據分析，可以參考以下內容：

原本以為當上銷售領導，可以拿著高薪與老闆近距離接觸，瑣碎之事交給小弟，其實苦逼的生活才剛剛開始，老闆經常要數據，每次都要重新做分析，恐怖！

換了一個數據分析工具，第一次做好分析之後，以後數據結果會自動定時更新哦（當然我連接了資料庫數據、表單數據），整理了常見數據跟大家分享。

1、銷售外勤管理

作為一個小領導，每天都要看下屬的客戶拜訪情況，團隊的成員會在協同軟體上詳細記錄自己的拜訪的情況，包括客戶名稱、行業和具體情況 。

• 地區分布：通過提供BDP個人版的數據地圖，你能直觀看到銷售額的全國分布情況，還可鑽取到各省的各個城市，一步一步分析問題，找到對應負責人，不斷優化銷售策略。

這些數據都是銷售最經常關注的數據，做好圖表後直接通過BDP的「分享」功能將數據結果分享給Boss，分析效率大大提高了呢，就有更多時間去管理銷售業績，優化營銷策略，讓業績不斷提高~~~

Ps：上面美觀的數據圖表均來自BDP個人版~

7. SFE之類的數據分析崗位有沒有前途啊一般企業的薪資是多少

數據分析是高端的知識活動，其成果具有極高的價值，因而項目數據分析師也相應的屬於社會精英階層，具有高薪特徵。據有關網站報道，在數據分析行業發展已經非常成熟的美國，項目數據分析領域的從業人員已接近 20 萬。2006 年到 2016 年平均僱傭項目數據分析師的職位有望佔到所有 7%到 13%，O*Net 報道表明，從事數據分析行業中較為低端的數據收集和數據挖掘工作的人員平均每小時薪金為 15.64 美元，相當於全年薪金為 32540 美元，而從事更高端的項目決策數據分析工作的決策數據分析師，其收入和社會地位又遠高於此。可見，隨著行業越來越趨於成熟，項目數據分析師的將越來越受世人尊敬，薪金也將獲得不斷提升，個人價值將得到充分的體現。
數據分析行業雖然發展時間不長，但行業自身的特點使得數據分析行業必然是個人充分地展示自己的知
識技能，從而充分實現個人價值的良好的平台。未來行業的不斷發展，也將使得這個平台不斷地擴大，不斷地鞏固。

8. 如何做好營銷數據分析

營銷數據分析很多時候就是銷售數據分析，一般可以這樣處理：整理好銷售中需要關注的數據維度，將其做成可視化儀表盤，一鍵分享給老闆查看，我們的銷售數據包括這些維度：

1、銷售外勤管理

作為一個小領導，每天都要看下屬的客戶拜訪情況，團隊的成員會在協同軟體上詳細記錄自己的拜訪的情況，包括客戶名稱、行業和具體情況 ，由我來做匯總工作。

• 銷售排名：優秀的銷售都喜歡拼第一，所以銷售龍虎榜尤為重要，每天莓菌會通過實際業績排名對前三名員工給予相應的獎勵，老闆也會通過排行榜了解各部門業績情況。

• 客戶排行榜：客戶方面也會做成交額匯總，因為大客戶是需要定期維護的。對於有些大客戶，成交額下降可以提醒我們及時做好補救。

• 庫存管理：對於銷售而言，了解公司庫存會節約很大的成本，因為一旦缺貨就會影響正常的交付時間。而管理者，通過圖表來了解產品銷售情況，哪些產品賣的好一目瞭然。

這些數據都是銷售比較關注的數據，可以在BDP個人版上做好可視化圖表，然後直接通過「分享」直接將數據結果分享給Boss。而且每周在BDP個人版追加數據（要是是直連資料庫或第三方平台數據，那數據都不需要追加，數據是自動更新的），省事很多很多，數據結果圖表也就更新了，分析效率大大提高了呢，我就有更多時間去管理銷售業績，業績怎能不提高呢！