營銷活動數據分析

A. 有沒有一個有具體數據的大數據營銷案例

暫無大數抄據營銷案例。襲
目前大數據還都是剛剛興起，第一是擁有大數據的企業很少，第二是擁有大數據且具有足夠的大數據挖掘分析的人才的企業更是屈指可數，第三是大數據挖掘分析的作用在銀行、金融、政務、電商等平台起到的作用都非常大，絕大多數的精力都還放在如何提升效率和效益上，能用於營銷的精力真的很少。

B. 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。

C. 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。

D. 電子商務營銷中哪些數據可以用來作為營銷分析的基礎數據

有很多
比如消費、平均價格、點擊量、展現量、點擊率、千次展現費用等
訪客數、訪問次數、轉化次數、轉化率、平均訪問時長、平均訪問頁數、跳出率等
如果想要做推廣，可以找正規的廣告代理商。注意防騙，從官方推廣網站可以找到各個地區的服務代理商。比如以下鏈接是搜狗推廣代理商http://bo.sogou.com/queryAgent.jsp

E. 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。

F. 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。

關於數據分析可以用哪些營銷策略，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

G. 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！

H. 拼多多銷售數據分析主要分析哪些方面

1、銷售狀況分析：主要是分析這一個月內的銷售情況，還要分析和這個月內的銷售指標，然後與上個月或去年同期內內完成情況進行對比，通過得出的數據分析就能夠知道具體的銷售趨勢。

2、銷售毛利分析：主要分析本月毛利率、毛利額情況，與上個月或去年同期對比情況，通過數據分析可知道同比毛利狀況，及是否在商品毛利方面存在不足。

3、流量、客單價分析：主要指本月平均每天流量、客單價情況，與上月或去年同期對比情況。在進行數據分析時一定要特別注重促銷活動期間及促銷活動前的對比分析，促銷活動的開展是否對提高客流量、客單價起到一定的作用。

4、促銷商業績評估：主要是促銷商品品類種數執行情況，促銷商品銷售情況、佔比情況及前期銷售對比情況分析。所謂促銷商品與前期銷售對比分析，也就是本檔期特價商品的銷售情況與特價執行前相同天數的銷售情況進行對比分析，通過數據分析看出促銷產生的效果及促銷活動存在的問題。

5、價格體系分析：劃分出符合實際的價格區間劃分標准，尋找主導價位。

價格-產品分析：主導價位區間的趨勢分析，分析主導價位產品成長空間。

價格-區域分析：各區域的價位構成分析，尋找個區域的主導價格及價格層次的產品線戰略分布。

6、季節性分析：根據季節性規律，分析銷售數據可幫助我們對生產運作、渠道供貨、庫存控制等作出合理規劃。

7、庫存分析：將本月平均商品庫存、庫存結構、庫齡情況、周轉天數，與上月或去年同期對比析。通過該組數據的分析可以看出庫存是否出現異常，特別是否存在庫存積壓現象。提示：指標指標僅對大店或銷量日均100以上店鋪適用。