營銷數據分析思路

『壹』 如何做銷售數據分析

最好的就是進行SOWT分析，了解企業的優劣，競爭的優劣，以便策劃最好選擇最佳的實行計劃或方式。再配合銷售數據進行深層分析，了解潛在機會或威脅。對於機會，適時進行策略性把握；對於威脅，做好避免或最低化的措施。

『貳』 銷售數據分析主要從哪幾方面進行

1、按周、月、季度、年的分類銷售數據匯總；
2、月、年銷售匯總數據的同專比、環比分析，屬了解變化情況；
3、計劃完成情況，及未完成原因分析；
4、時間序列預測未來的銷售額、需求；
5、客戶分類管理；
6、消費者消費習慣、購物模式等等

『叄』 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

『肆』 電商營銷數據分析課程講什麼內容

在大數據時代下，電商企業關注產品外，更需要關注數據背後所反映的問題。如所專有企業都關注的屬財務數據和行業競爭環境數據外，電商企業更要關註： 1．網站運營數據：PV、UV、評論數、跳出率、新用戶注冊購買率、廣告投放轉化率、平均每個用戶獲取成本等，SEM流量佔比； 2．用戶數據：網站用戶年齡、用戶主要購物時間、用戶地域分布情況、用戶使用瀏覽器、用戶職業等相關人群屬性數據。 針對電商企業對數據分析崗位的人才技能，本課程有針對性地通過在線學習向學習者傳遞電商營銷數據分析所涵蓋的數據收集、挖掘和分析、報告及應用的完整數據分析知識，且數據分析相關教學外，本課程還涵蓋了電商企業組織架構、工作流程、工作方法和數據分析的工作定位等從事電商相關行業的必備知識，對於學員了解行業、深入行業和應用行業有積極意義。 最後，對於課程中的每個教學環節，幾乎都涵蓋了個人知識技能以及真實電商的分析和應用案例，可以幫助學員迅速進入角色，並且學以致用。

『伍』 如何做好銷售數據分析

你好，可以參考下面快消行業銷售數據分析的案例：

某公司是全球最大的日用消費品公司之一，同時也是世界500強企業，擁有員工近10萬人，涉及產品包括化妝品、個人清潔、個人護理、面部護理、嬰兒護理、家居清潔等諸多品類。多年以前，該公司就在中國成立研發中心，重點開拓國內市場。時至今日，已在北京、上海、天津等地成立了多家分公司，員工總數近萬人。

隨著國內快消市場競爭環境的日趨激烈，這家公司也面臨著較大的增長壓力，同時，針對龐大的銷售團隊，如何進行更好的管理，也成為了目前該公司急需解決的問題。

業務痛點

• 為完成月度/季度/年度銷售指標，需要實時了解整體業務運營情況，找出增長或下降原因，及時做出有效的應對；

• 銷售團隊龐大，想要及時了解每一名銷售主管的銷量完成情況、拜訪完成情況、在店時間等指標；

• 業務系統繁多，如DMS經銷商系統、CRM銷售管理系統、WMS系統、財務系統等，各系統數據結構不統一、介面混亂，無法進行統一分析，數據孤島問題嚴重。

現有做法

• 一直以來，該公司都以晨會形式進行銷售團隊的管理，但往往每次晨會都如走過場一般，黑板上的銷售排名缺少及時有效的數據支撐，很難從人分析到店，再到產品，很多決策還是靠「拍腦袋」決定。

• 組建報表團隊，負責每一個業務系統的數據報表工作。由於報表產品基本以「周」、「月」為單位，所以管理層無法及時掌握銷售情況。同時，在日益復雜的數據和系統壓力面前，報表團隊也逐漸成為了管理上的瓶頸。

• 面對銷售增長率的下降，該公司往往會找到咨詢公司，從消費者分析入手，對產品結構品牌策略業務布局進行戰略上的調整，以尋求增長之道。但這種方式成本太過高昂，而且在實際執行中往往存在很多桎梏。

解決方案

• 基於DH Data Connector Framework（數據連接器框架），整合DMS、CRM等幾大業務系統，構建統一、實時的數據分析平台；

• 建立全局業務看板，實時掌握整體銷售額、利潤、成本、庫存等關鍵指標，通過全維度數據下鑽，分析銷售變化趨勢，探尋銷售增長點；

• 建立RD晨會看板，向各級銷售人員及時傳遞各項關鍵數據，包括本月銷售完成情況、銷售目標完成率、店點分銷情況等銷售數據，以及在店時間、拜訪數等行為數據，支撐銷售及管理人員的日常工作；

• 根據該公司的管理層和銷售團隊組織架構，設置許可權分配，滿足各級人員查看和分析數據。

以上內容由DataHunter整理提供

『陸』 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！

『柒』 營銷人員該如何搞定數據分析

【導讀】隨著精細化營銷理念的普及，人們對營銷的認識也逐漸深入，越來越多的營銷人員認識到，營銷不僅是一門藝術，也是一門科學。在市場快速變化的時代，基於數據進行分析，對市場需求、客戶行為進行科學准確的掌控。那麼，營銷人員該如何搞定數據分析呢?

1、營銷人員的常見問題

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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『捌』 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。

(8)營銷數據分析思路擴展閱讀

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 。

『玖』 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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