營銷數據分析報告

Ⅰ 如何寫商品銷售數據分析報告範文

一份好的商品銷售數據分析報告，有以下一些要點：
第一，要有一個好的框架，跟蓋房子一樣，好的分析肯定是有基礎有層次，有基礎堅實，並且層次明了才能讓閱讀者一目瞭然，架構清晰、主次分明才能讓別人容易讀懂，這樣才讓人有讀下去的慾望；
第二，每個分析都有結論，而且結論一定要明確，如果沒有明確的結論那分析就不叫分析了，也失去了本身的意義；
第三，分析結論不要太多要精，如果可以的話一個分析一個最重要的結論就好了，很多時候分析就是發現問題，如果一個一個分析能發現一個重大問題，就達到目的 了，不要事事求多，寧要仙桃一口，不要爛杏一筐，精簡的結論也容易讓閱者接受，減少重要閱者的閱讀心理門 檻，如果別人看到問題太多，結論太繁，不讀下去，一百個結論也等於0；
第四、分析結論一定要基於緊密嚴禁的數據分析推導過程，不要有猜測性的結論，太主觀的東西會沒有說服力，如果一個結論連你自己都沒有肯定的把握就不要拿出來誤導別人了；
第五，好的分析要有很強的可讀性，這里是指易讀度，每個人都有自己的閱讀習慣和思維方式，寫東西按照自己的思維邏輯來寫，自己覺得很明白，那是因為整個分析過程是你做的，別人不一定如此了解，要站在讀者的角度去寫分析郵件；
第六，數據分析報告盡量圖表化，這其實是第四點的補充，用圖表代替大量堆砌的數字會有助於人們更形象更直觀地看清楚問題和結論，當然，圖表也不要太多，過多的圖表一樣會讓人無所適從；
第七、好的分析報告一定要有邏輯性，通常要遵照：1、發現問題--2、總結問題原因--3、解決問題，這樣一個流程，邏輯性強的分析報告也容易讓人接受；
第八、好的分析一定是出自於了解產品的基礎上的，做數據分析的產品經理本身一定要非常了解你所分析的產品的；
第九、好的分析一定要基於可靠的數據源，其實很多時候收集數據會占據更多的時間，包括規劃定義數據、協調數據上報、讓開發人員 提取正確的數據或者建立良好的數據體系平台，最後才在收集的正確數據基礎上做分析，既然一切都是為了找到正確的結論，那麼就要保證收集到的數據的正確性， 否則一切都將變成為了誤導別人的努力；
第十、好的分析報告一定要有解決方案和建議方案，你既然很努力地去了解了產品並在了解的基礎上做了深入的分析，那麼這個過程就決定了你可能比別人都更清楚 第發現了問題及問題產生的原因，那麼在這個基礎之上基於你的知識和了解，做出的建議和結論想必也會更有意義，而且你的老闆也肯定不希望你只是個會發現問題 的人，請你的那份工資更多的是為了讓你解決問題的；
十一、不要害怕或迴避「不良結論」，分析就是為了發現問題，並為解決問題提供決策依據的，發現產品問題也是你的價值所在，相信你的老闆請你來，不是光讓你 來唱贊歌的，他要的也不是一個粉飾太平的工具，發現產品問題，在產品缺陷和問題造成重大失誤前解決它就是你的分析的價值所在了；
十二、不要創造太多難懂的名詞，如果你的老闆在看你的分析花10分鍾要叫你三次過去來解釋名詞，那麼你寫出來的價值又在哪裡呢，還不如你直接過去說算了，當然如果無可避免地要寫一些名詞，最好要有讓人易懂的「名詞解釋」；
十三、最後，要感謝那些為你的這份分析報告付出努力做出貢獻的人，包括那些為你上報或提取數據的人，那些為產品作出支 持和幫助的人（如果分析的是你自己負責的產品），肯定和尊重夥伴們的工作才會贏得更多的支持和幫助，而且我想你也不是只做一錘子買賣，懂得感謝和分享成果 的人才能成為一個有素養和受人尊敬的產品經理。

Ⅱ 一份edm營銷數據分析報告，都應該包括哪些內容

那麼在一次營銷活動中，我們需要掌握哪些數據呢？U-Mail劉工建議，應該廣泛調動多個平台軟體，接收許多渠道反饋來的數據，綜合起來為消費者建模繪圖，才能捕捉到准確清晰的輪廓。主要有這么幾個數據類型：
一、從U-Mail郵件營銷平台反饋來的數據
比如打開率、點擊率、轉換率等，U-Mail穩定高效的投遞性能，即使達到上千萬封數量，仍能確保高送達率和反饋回來准確的數據。用戶可以通過分析打開率和點擊率，結合目標群體的來源地域、閱讀時間點和時長等，來了解目標群體對哪些內容感興趣？從而對此修改自己的郵件模板、調整發送時機。
二、從網站、微博、微信、博客等反饋來的交互數據
比方說消費者的瀏覽欄目、網頁內容、瀏覽次數等，從而把握TA對什麼內容感興趣？於是在繼之的群發郵件中，發送針對性內容；同時我們也可以根據客戶的一些行為，比方說已選購商品卻放棄購物車之類行為進行補救。
三、客戶的歷史數據
我們知道，一些行業是有周期性的，比方說奶粉尿不濕之類母嬰產品，一般客戶一次性購買一批之後就得等上一段時間才有再有意向（為方便客戶選購，同時公司也更好的為客戶歸類，建議商家可以時間為單位，設計三個月套餐、半年套餐、一年套餐之類）；比方說家用電器，不可能客戶剛買了一個電冰箱，然後你還繼續向其推送冰箱品牌介紹廣告……所以營銷人員應該搜集客戶的歷史購買數據，把握TA在哪個時間段有購物習慣？以及TA購物的周期性特點。
四、客戶的興趣偏好數據
包括客戶通常接收信息的渠道，客戶做出購買決定時是聽從朋友意見還是媒體的介紹？客戶屬於哪個年齡階段？喜歡古典型還是時尚風格？……諸如此類數據同樣重要。
營銷人員建立起一個資料庫之後，還需要時時更新，排除掉那些無效的、過時的信息，最終篩選出起決定作用的數據指標，憑借這些數據給我們營銷指引方向，我們就能做到精準投遞。

Ⅲ 數據分析報告範文

項目數據分析報告是通過對項目數據全方位的科學分析來評估項目的可行性，為投資方決策項目提供科學、嚴謹的依據，降低項目投資的風險。
項目數據分析報告—項目市場化操作的科學依據：
政策背景：隨著我國經濟體制變革的不斷深入發展，中國的決策高層已經完全意識到了項目分析的真正意義，這一佐證就是《國務院關於投資體制改革的決定》的出台。決定明確政府不再承擔對投資項目的審核評估，實行備案制。而投資方和項目方，則對項目的風險承擔完全責任，完全按照市場經濟的模式來實施項目分析評估。這就正式宣告，中國的項目分析，將徹底進入市場化的運作模式。
時代需求：進入二十一世紀信息化時代，傳統意義上的經濟、管理和投資金融等學科和電子信息技術發生了不可分割的交融。作為先進生產力代表的電子信息技術，成為經濟、管理和投資金融等領域創新變革的支撐和動力。「項目數據分析」以專業技術的身份出現在經濟、管理和投資金融專業等領域，是信息化時代發展的必然結果。
項目數據分析報告—項目可行性判斷的重要依據
任何欣欣向榮的企業，都是建立在所開發的優質項目基礎上的。但如何才能確定項目的可行和優質呢？發達國家的做法是對項目的最終決策，一切以科學定量分析的項目數據為依據。在中國，隨著世界經濟一體化進程的加速和全球投資市場的蓬勃發展，加上中國投資分析行業正處於發展的起步階段，投資人、企業管理層都迫切需要一個統一的、規范的標准來衡量投資項目的科學性和可行性，專業的項目數據分析報告在中國變得炙手可熱。越來越多的投資人也選擇項目數據分析報告為他們准備投資的項目做出科學、合理的分析，以便正確決策項目；越來越多的風險投資機構把項目數據分析報告作為其判斷項目是否可行及是否值得投資的重要依據。

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Ⅳ 產品銷售動態數據分析報告怎麼寫

產品銷售動態的數據分析，和常規的不同在於有動態二字。動態就是要關注到周的變化或者是日的變化，可以從幾個維度去分析。
1、產品分類的銷售情況。比如化妝品的銷售，分為膏霜類、洗滌類、彩妝類、面膜類等，看產品的銷售額佔比情況。
2、產品價格區間銷售分析。比如將產品劃分為100以下，100-200,200-500,500以上四個區間，看下銷售額的構成，是哪個區間的賣的更好些，原因是什麼。
3、從產品的動銷比來分析。有的產品雖然賣的金額不少，但是相比采購量來看，還是不理想，也就是動銷比偏小，那就說明這個產品還是需要加大銷量的。
4、從銷售的策略或活動來分析。比如銷售策略是多賣A產品，但是實際卻是B產品賣的多，說明偏離了公司的策略，也是有問題的。
5、產品暢銷和滯銷排行。公司最暢銷的產品是什麼，TOP10，最滯銷的產品是什麼，TOP10.
6、公司的產品線規劃分析。比如年齡覆蓋是否全部覆蓋到了，產品線1適合老年，產品線2適合小孩，產品線3適合青年，但是沒有適合中壯年的。這個是從宏觀上分析產品線有無遺漏。
7、新品的銷售情況分析。新推出的產品，有沒有收到預期的效果，產品的市場滲透率或佔有率多高，產品的客戶滿意度怎樣，都可以分析。
8、競爭對手的產品策略和銷售情況分析。

Ⅳ 數據分析報告怎麼寫

首先，要有一個好的框架

跟蓋房子一樣，好的分析肯定是有基礎有層次，有基礎堅實，並且層次明了才能讓閱讀者一目瞭然，架構清晰、主次分明才能讓別人容易讀懂，這樣才讓人有讀下去的慾望。

第二，每個分析都有結論，而且結論一定要明確

如果沒有明確的結論那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意義，因為你本來就是要去尋找或者印證一個結論才會去做分析的，所以千萬不要忘本舍果。

第三，分析結論不要太多，要精確

如果可以的話一個分析一個最重要的結論就好了，很多時候分析就是發現問題，如果一個一個分析能發現一個重大問題，就達到目的了，不要事事求多，寧要仙桃一口，不要爛杏一筐，精簡的結論也容易讓閱者接受，減少重要閱者的閱讀心理門檻，如果別人看到問題太多， 結論太繁，不讀下去，一百個結論也等於0。

第四，分析結論一定要基於緊密嚴禁的數據分析推導過程

不要有猜測性的結論，太主觀的東西會沒有說服力，如果一個結論連你自己都沒有肯定的把握就不要拿出來誤導別人了。

第五，好的分析要有很強的可讀性

這里是指易讀度，每個人都有自己的閱讀習慣和思維方式，寫東西你總會按照自己的思維邏輯來寫，你自己覺得很明白，那是因為整個分析過程是你做的，別人不 一定如此了解，要知道閱者往往只會花10分鍾以內的時間來閱讀，所以要考慮你的分析閱讀者是誰，必須站在讀者的角度去寫分析郵件。

第六，數據分析報告盡量圖表化

這其實是第四點的補充，用圖表代替大量堆砌的數字會有助於人們更形象更直觀地看清楚問題和結論，當然，圖表也不要太多，過多的圖表一樣會讓人無所適從。

Ⅵ 產品運營數據分析報告

一、 流量數據
來源，集中時間、UV、PV；停留時長、瀏覽記錄、操作行為、何處流失 、跳出率、到訪率、停留時長、訪問深度、訪客屬性（性別、職業、學歷、年齡、地域、使用設備、操作系統）等。

二、 APP數據：
啟動次數、使用時長、使用頻率、使用間隔、頁面訪問、人均瀏覽量、操作路徑等；

三、 用戶數據：

1、拉新：激活用戶量、新增用戶量、注冊轉化、下載量、下載或注冊渠道

2、活躍（登錄）：DAU、MAU、活躍比例（如何定義高活&高活其他數據&高活新增、高活流失）

經過一個長生命周期（3個月-半年），用戶的活躍率還能穩定保持到5%-10%，則是一個非常好的表現。

3、留存率：

（1）次日留存：因為都是新用戶，所以結合產品的新手引導設計和新用戶轉化路徑來分析用戶的流失原因，通常這個數字如果達到了40%就表示產品非常優秀了。

（2）周/月留存：會經歷一個完整的體驗周期，如在這個階段能夠留下來，有可能成為忠誠度較高的用戶。

（3）渠道留存

4、喚醒

1）挽迴流失：流失（次日、周&月）、流失前行為、流失預警？何處流失、流失原因

2）用戶挽回：通知用戶（通知渠道、效果評估）、告訴用戶新功能新改進等、挽回的用戶更需要關懷；

四、其他數據

Ⅶ 如何寫淘寶店鋪運營狀況的數據分析報告

1、要有一個好的框架

好的分析是有基礎有層次，有基礎堅實，並且層次明了才能讓閱回讀者一目瞭然，架構清晰、主次答分明才能讓別人容易讀懂，這樣才讓人有讀下去的慾望。

2、每個分析都有結論，而且結論一定要明確

如果沒有明確的結論那分析就不叫分析，因為本來就是要去尋找或者印證一個結論才會去做分析的，所以千萬不要忘本舍果。

3、分析結論不要太多要精

精簡的結論也容易讓閱者接受，減少重要閱者（通常是事務繁多的領導，沒有太多時間看那麼多）的閱讀心理門檻，如果別人看到問題太多，結論太繁，不讀下去，一百個結論也等於0。

4、好的分析要有很強的可讀性

這里是指易讀度，閱者往往只會花10分鍾以內的時間來閱讀，所以要考慮分析閱讀者是誰，他們最關心什麼，必須站在讀者的角度去寫分析郵件。

5、數據分析報告盡量圖表化

這其實是第四點的補充，用圖表代替大量堆砌的數字會有助於人們更形象更直觀地看清楚問題和結論，當然，圖表也不要太多，過多的圖表一樣會讓人無所適從。

Ⅷ 一份優秀完整的數據分析報告怎麼寫

首先，要有一個好的框架

跟蓋房子一樣，好的分析肯定是有基礎有層次，有基礎堅實，並且層次明了才能讓閱讀者一目瞭然，架構清晰、主次分明才能讓別人容易讀懂，這樣才讓人有讀下去的慾望。

第二，每個分析都有結論，而且結論一定要明確

如果沒有明確的結論那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意義，因為你本來就是要去尋找或者印證一個結論才會去做分析的，所以千萬不要忘本舍果。

第三，分析結論不要太多，要精確

如果可以的話一個分析一個最重要的結論就好了，很多時候分析就是發現問題，如果一個一個分析能發現一個重大問題，就達到目的了，不要事事求多，寧要仙桃一口，不要爛杏一筐，精簡的結論也容易讓閱者接受，減少重要閱者的閱讀心理門檻，如果別人看到問題太多， 結論太繁，不讀下去，一百個結論也等於0。

第四，分析結論一定要基於緊密嚴禁的數據分析推導過程

不要有猜測性的結論，太主觀的東西會沒有說服力，如果一個結論連你自己都沒有肯定的把握就不要拿出來誤導別人了。

第五，好的分析要有很強的可讀性

這里是指易讀度，每個人都有自己的閱讀習慣和思維方式，寫東西你總會按照自己的思維邏輯來寫，你自己覺得很明白，那是因為整個分析過程是你做的，別人不 一定如此了解，要知道閱者往往只會花10分鍾以內的時間來閱讀，所以要考慮你的分析閱讀者是誰，必須站在讀者的角度去寫分析郵件。

第六，數據分析報告盡量圖表化

這其實是第四點的補充，用圖表代替大量堆砌的數字會有助於人們更形象更直觀地看清楚問題和結論，當然，圖表也不要太多，過多的圖表一樣會讓人無所適從;

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Ⅸ 公司業務數據分析有什麼意義呢呢

首先來說，數據分析最大、最直接的作用是生產回了數據，這才是真正數據分析師自己做出來的成答績。不需要花里胡哨的包裝，就像開車一定要看速度和轉速表一樣，根本不需要模型，不需要思維，不需要概念，就這么簡單。

第二點，優化運營管理流程。通過對經營數據分析，我們了解企業運營資源如何合理分配，流程哪裡需要優化。比如，通過對銷售額波動分析，我們確認是銷售單價的影響還是成交數量的變化。通過對庫存周轉率分析，我們可以推斷是采購流程有待完善還是備貨策略需要變更。

第三，創造更大的價值效益。通過月度或季度生產損耗或不良品的分析，找到降低物料的損耗系數，降低物料成本，創造更大的收益。通過SKU營收與利潤貢獻分析，確定哪些是暢銷品，哪些SKU是營收與利潤的貢獻的主體，哪些成品又是淘汰或迭代的范疇。

最後，發現了業務機會。通過分析流失用戶屬性，對用戶進行綜合評估，找出挽留價值高，挽留難度低的用戶群體，提升了用戶留存率。

Ⅹ 如何做一份完整的數據分析報告

了解整理數據來源或者採集數據；

理解數據、處理數據；用工具Excel、資料庫等對專數據進行處理。

掌握數據整理、屬可視化和報表製作：數據整理，是將原始數據轉換成方便實用的格式，Excel在協同工作上並不是一個好工具，報表FineReport比較推薦。項目部署的Tableau、FineBI、Qlikview一類BI工具，有沒有好好培訓學習，這些便捷的工具都能淡化數據分析時一些重復性操作，把精力更多留於分析。