商務數據分析與市場營銷的相關性

㈠ 什麼是大數據分析和精準營銷，兩者之間的關系

大數據精準營銷師通過大數據來定位你的精準客戶，例如通過BAT方面提供的數據，選擇適合你的客戶人群進行投放針對性廣告，這種營銷方式在最大程度上將廣告效益擴大化，經濟效益增加，成本減少。

㈡ 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。

㈢ 商務管理和市場營銷專業的區別

最基本的差別在於市場營銷以營銷為主，商務管理以管理為主，其實學的差不多。

一般區別主要有

1、商務管理培養掌握國際商務管理、金融管理的理論、知識與方法，具有創新能力和獨立工作能力及團隊精神，德才兼備的高級應用型專業人才。

市場營銷作為一種計劃及執行活動，其過程包括對一個產品、一項服務、或一種思想的開發製作、定價、促銷和流通等活動，其目的是經由交換及交易的過程達到滿足。

2、培養要求不同。商務管理要求學生努力學習馬克思主義、毛澤東思想和鄧小平理論，遵紀守法；能正確地理解和掌握商務管理的基本理論，各門課程的基本知識和基本業務技能，並具有一定的分析和解決實際問題的能力。

而市場營銷專業學生主要學習市場營銷及工商管理方面的基本理論和基本知識，受到營銷方法與技巧方面的基本訓練，具有分析和解決營銷問題的基本能力。

3、就業去向不同。市場畢業生可以從事市場調研、營銷策劃、廣告策劃、市場開發、營銷管理、推銷服務和教學科研等工作。市場營銷人員是大型企業不可缺少的人才，多數小企業容易混淆銷售與營銷的概念。

而金融管理專業、商務管理專業學生畢業後適合在外資企業、跨國公司、國際金融機構、工貿公司、商貿公司、科貿公司、貨物進出口公司、國際國內融資企業、銀行、保險公司、財務公司等單位就職。優秀畢業生如願留學，可通過英國劍橋大學考試委員會向英國有關高等院校推薦。

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商務管理專業基本概念

商務管理專業可提供多種職業：管理、市場、金融、經濟和國際商務。它將扎實的商業知識背景與堅實的文理科知識基礎結合起來，使學生畢業後能從事某一特定的職業或進修更高學位。

管理專業培養商業方面的通才，使其具備廣泛的知識，其中包括計劃、組織、指導、控制以及與商業組織有關的經營和行為方面的決策。

市場專業側重於市場功能的管理和組合，諸如市場機會的確認、產品的開發、促銷、定價及產品的批發。

金融/經濟專業強調金融及投資的理論基礎以及解決各種經濟技術領域的問題。

商務管理專業的重點在於管理功能在全球范圍內的應用。

具備在分析、評估和詮釋數據、對人員和任務的協調與組織、以及在人際關系與交流等方面的較強能力是一個成功的商業通才的標志。此外，個人的自信、敏銳的判斷力、機智、獨立性和自我激勵性將大大拓寬在商業領域前進的機會。

如果學生在某個具體的領域，如市場或工業方面作為自己將來就業的方向來學習，那他在商業管理領域的機會將會獲得更進一步提高，例如，在工業的各個領域，無論銀行業，健康護理，還是製造業，都需要大批的管理人才。

培養計劃：案例教學，提高學員商務計劃、組織、指導、控制以及與商業組織有關的經營和行為決策能力

就業前景：部門監管、銷售管理、產品/商標經理、客戶服務經理

職業規劃：市場專員（月薪3500）→市場助理→（月薪5000）→市場經理（年薪十萬以上）

㈣ 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。

㈤ 電子商務數據分析的電子商務數據分析的七個重要因素

1、電子商務數據分析需要商業敏感
今天電子商務公司的數據分析師，有些像老闆的軍師，必須有從枯燥的數據中解開市場密碼的本事。比如，具有商業意識的數據分析師發現，網站上的嬰兒車的銷售增加了，那麼，他基本可以預測奶粉的銷量也會跟上去。再比如，網站上的產品發揮的作用並不一樣，有的產品是為了賺錢，有的產品是為了促銷，有的產品是 為了吸引流量，不同的產品在網站上擺放的位置是不一樣的。一個商業敏感的數據分析師，是懂得用什麼樣的數據實現公司的目標。比如，樂酷天與淘寶競爭，它們重點看的不是交易量，而是流量：每天有多少新的賣家進來，賣了多少東西。因為此階段競爭最核心的就是人氣，而非實質交易量。如果新來的賣家進來賣不出東西，只有老賣家的交易量在增長，即使最後每天的交易量都 增長，也還是有問題。再比如，一家剛踏入市場的B2B公司和已經佔領大部分市場的B2B公司，它們的目標不一樣。前者是看流量賺人氣，後者對流量不怎麼看重，而是看重交易轉化率及回頭率。當下的數據分析師多是學統計學出身的，一堆數據放在那裡，大家都擅長怎麼算回歸、怎麼畫函數。但是這批學數學的人才缺乏商業意識，不知道這些數據對業務意味著什麼，看不見一堆數據中彼此的關系，也就不知道該用什麼樣的邏輯分析，也就無法充當老闆的眼睛了。
2、電商網站轉化率是關鍵，ROI是最終的目標
電子商務B2B網站平台的宗旨就是為企業服務，讓買家與賣家的市場銷售成本降低，降低交易成本，提高訂單利潤。因此，電子商務的網站轉化率是關鍵，這其中就提到一個指標的重要性——ROI。ROI是Return On Investment的簡寫，是指通過投資而應返回的價值，它涵蓋了企業的獲利目標。利潤和投入的經營所必備的財產相關，因為管理人員必須通過投資和現有財產獲得利潤。又稱會計收益率、投資利潤率。其計算公式為：投資回報率(ROI)=年利潤或年均利潤/投資總額×100%投資回報率(ROI)的優點是計算簡單;缺點是沒有考慮資金時間價值因素，不能正確反映建設期長短及投資方式不同和回收額的有無等條件對項目的影響， 分子、分母計算口徑的可比性較差，無法直接利用凈現金流量信息。只有投資利潤率指標大於或等於無風險投資利潤率的投資項目才具有財務可行性。投資回報率(ROI)往往具有時效性–回報通常是基於某些特定年份。
3、電子商務數據分析衡量指標的設定
指標是讓我們更好的從數據量化的層面來了解運營的狀況，PV、UV、轉化率基本是運營監督的指標;網站分析採用的指標可能有各種各樣的，根據網站的目標和網站的客戶的不同，可以有許多不同的指標來衡量。常用的網站分析指標有內容指標和商業指標，內容指標指的是衡量訪問者的活動的指標，商業指標是 指衡量訪問者活動轉化為商業利潤的指標。電子商務的數據可分為兩類：前端行為數據和後端商業數據。前端行為數據指訪問量、瀏覽量、點擊流及站內搜索等反應用戶行為的數據;而後端數據更側重商業數據，比如交易量、投資回報率，以及全生命周期管理等。有些人關心前端行為數據，也有些人關心後端商業數據，但是沒有幾家網站把前端行為數據和後端商業數據連起來看。大家只單純看某一端數據。但是看數據看得「走火入魔」的人會明白，每個數據，就像散布在黑夜裡的星星，它們之間布滿了關系網，只要輕輕按一下其中一個數據，就會驅動另外一個數據的變化。
4、某些指標異常變化的原因分析
網站的某些指標的異常變化是外界市場一些變化的客觀反應，網站的數據分析人員一定要積極注意。例如PV減少(異常)，那我們就要分析用戶是搜索來源減少還是直接訪問減少?反連接過來的減少?搜索減少就要觀察用戶的關鍵字、搜索引擎等。例如2011年的上半年，曾出現阿里巴巴與慧聰發生爭論，而在那幾天，另一個B2B網站–世界工廠網的會員注冊量批量上升，每天超過千個以上的注冊 量。當然這只是一部分的猜測，在兩個B2B巨頭不穩定之時，企業會選擇第三方的平台，這是符合常理推斷的。不過就此以後，世界工廠的注冊量一直是穩中有升 的，難道這是會員發現一個免費「新大陸」的口碑宣傳嗎?事後發現，是因為世界工廠網的一個新項目–全球企業庫的上線吸引了大量企業會員的青睞，注冊量猛 然提升的。對於一些數據的異常增加或減少，一定要分析其產生的原因與市場時機，這對平台以後的發展及政策導向非常有借鑒意義。有一天，linkin(一個社區網站)忽然發現來自雷曼兄弟的來訪者多了起來，但是並沒有深究原因。第二天，雷曼兄弟就宣布倒 閉了。原因何在?雷曼兄弟的人到linkin找工作來了。谷歌宣布退出中國的前一個月，筆者在linkin上發現了一些平時很少見的谷歌產品經理在線，這 也是相同的道理。試想，如果linkin針對某家上市公司分析某些數據，是不是很有商業價值?
5、利用數據分析用戶的行為習慣
再次說，得到數據來分析是在揣測用戶的心理和一些習慣，最真實的是讓用戶告訴你，需要什麼，這些可以利用投票調查及問題提交等來實現，當然利用數據整合分析也是必然的，然後做出來AT來權衡利弊來對用戶體驗驚醒改善，和一些基本的產品定位及活動。裝備製造負責人認為，網站數據分析應該兩個層次：第一，網站數據分析，是針對產品來說。就圍繞產品如何運轉，做封閉路徑的分析。得出產品的點擊是否順暢、功能展現是否完美 。第二、研究客戶的訪問焦點，挖掘客戶潛在需求。如果是以交易為導向的電子商務網站，就是要研究如何高效的促成交易，是否能出現聯單!
6、客戶的購買行為分析
當用戶在電子商務網站上有了購買行為之後，就從潛在客戶變成了網站的價值客戶，電子商務網站一般都會將用戶的交易信息，包括購買時間、購買商品、購買 數量、支付金額等信息保存在自己的資料庫裡面，所以對於這些用戶，我們可以基於網站的運營數據對他們的交易行文進行分析，以估計每位用戶的價值，及針對每位用戶的擴展營銷的可能性。客戶的購買行為分析，如傳統的RFM模型，會員聚類，會員的生命周期分析，活躍度分析，這些都精準的運營都是非常重要的。
7、電子商務數據分析需注重實戰經驗
以上所談到的電子商務數據分析的幾個重要因素，筆者個人感覺倒是有點套路，電子商務的數據分析更多的是實戰，網站分析的本質是在了解用戶的需求、行為，以開發用戶體驗良好的功能與服務，制定擴展營銷的策略及附加功能的推廣服務等等。

㈥ 電子商務數據分析的數據分析的重要性

首先，我們要來了解一下數據分析對於一個網站的重要性。筆者並不從理論方面來論證數據分析的重要性，而是從各方對這一方面的動向來了解。 事實上，全球各大行業巨頭都表示進駐「開放數據」藍海。以沃爾瑪為例，該公司已經擁有兩千多萬億位元組數據，相當於200多個美國國會圖書館的藏 書總量。這其中，很大一部分事客戶信息和消費記錄。通過數據分析，企業可以掌握客戶的消費習慣、優化現金和庫存，並擴大銷量，數據已經成為了各行各業商業決策的重要基礎。電商平台也很注重這方面的數據分析，例如世界工廠網，就設有排名榜的數據分析，通過分析用戶在世界工廠網的搜索習慣及搜索記錄，免費提供了產品排行榜、求購排行榜和企業排行榜。無獨有偶，作為行業門戶網站的裝備製造網也即將在未來的發展中提供數據分析的功能，從網站的介紹中可以看到：每月企業網站專 業SEO檢測報告、季度專業行業研究報告等等。所有這些行業的動向，都昭示這一個特點：企業數據、行業分析。也只有行業網站、電商平台等擁有企業數據優勢，而且集合整行業信息，並有分析整合數據的能力，才能真正為企業提供真實、有效的數據分析。從各方對待一個事物的態度與投資動向，我們能很輕易的了解到這一事物的重要程度，從以上的事例可以看出，數據分析對於各行各業都非常的重要，尤其是對於電子商務平台。

㈦ 在大數據時代，如何利用相關性做營銷

另外一邊，微博賬號申請也需要一個郵箱地址。通常來說，同一個郵箱地址意味著航空公司里的會員和微博里的會員，應該是同一個人。公司做了一個篩選，合並出十萬個用戶來。 然後一家第三方公司的數據部門介入，主要任務是看這十萬航空公司會員的微博用戶，在社會化媒體上的行為，比如「說」些什麼，比如喜歡介入什麼樣的話題去轉發評論，比如喜歡關注什麼樣的商業賬號。研究這類事的原因在於：這個航空公司很想知道它在社會化媒體上發起什麼樣的活動（以及活動所配備的禮品刺激）會吸引到這十萬會員參加，成為earnedmedia。 這個案例並非嚴格意義上的大數據，因為數據還是不夠海量。不過，它的原理和大數據營銷有關：尋求相關性。 相關性不是因果，很難得出這樣的結論：因為經常坐某某航空公司的班機，所以喜歡參與某某活動（反過來也不成立）。但這兩個變數之間，從普遍意義上講，存在一定的關聯。這個道理就像穿紅襪子和炒股票的關系，或許有一定的關聯系數，但絕不是因果關系。相關搞成了因果，差不多和「迷信」就沒有區別了。 但問題在於，很多人把相關等同於因果，這樣的做法會形成很有些誤導性的結論。比如說，當在這個十萬航空公司用戶中發現，他們特別喜歡某類活動，這個結論是不具有推廣性質的。再新增五萬航空公司微博用戶時，你很難把上述那個結論也放他們頭上。因為這裡面沒有因果關系。要確認因果關系，必須經過一個很復雜的觀察和思考過程，排除所謂「隱性變數」。這不是那麼簡單的做一些數據分析就可以的。相關性是因果的前提，但是不等於因果。 於是，大數據出現了。 大數據尋求的是海量數據，海量到什麼份上？就是全樣本。全樣本和抽樣顯然是不同的。過去的研究，由於操作性的關系，很難做到全樣本，需要去抽樣。抽樣的科學做法是「隨機」——不過這一點聽著容易，做起來相當困難。真正的隨機抽樣需要花很多錢（利用社交網路關系，通過一個用戶做問卷再發動這個用戶找更多的人來做問卷，一點都不隨機），而且一個無法繞過的弊端在於：如果你使用調查問卷的方法，你很難排除回答者的語言回答一定就是ta心中真正的想法或者實際上的真正行為。 大數據首先不是抽樣，它獲得的數據是全體樣本數據，其次它不是在讓用戶回答問題，而是實打實地去獲取用戶的「行為」。用戶聲稱對某活動會有興趣和用戶是否參加了某活動，顯然後者更能說明問題。 最重要的一點，大數據分析和抽樣分析的核心區別在於：前者是動態的，後者是靜態的。 前文提到，隨機抽樣方法是成本很高的，故而它很難每天都去做一次——事實上，為某個特定的問題一個月乃至一個季度做一次隨機抽樣，都很難實施。於是，一個隨機抽樣所形成的結論，其實是靜態的，它只能說明在做那次調研時的一些相關性。當有新的用戶（樣本）加入時，很難再說明過去的相關性是否能夠成立——除非，你能找到真正的排除了各種隱形變數後的因果關系。 如果試圖減少成本去做非隨機抽樣，那麼，它的結論就更沒有推廣意義（學術一點稱之為外部效度性，非隨機抽樣外部無效度）。當新用戶加入後，非隨機抽樣的結論基本不能適用。 但大數據的分析卻是動態的，每秒都有可能產生一個新的結論。讓我們用最常見的亞馬遜頁面上的「購買此商品的顧客也同時購買」來舉例。 這個部分里的商品是活動的，由於新購買的產生，會導致這個模塊里的商品可能會產生變化。不過，這個模塊也有可能是導致商品集中化購買的重要原因：用戶看到了這個模塊里推薦的商品而產生購買的可能是很大的（也許ta本來就沒有任何購買的念頭，甚至連這個商品都不曉得）。但對於大數據來說，原因是什麼一點也不重要，它要做的——至少在電子商務領域——無非是提高客單價罷了。買了A書和買了B書之間的因果研究，那是學者們的事，不是商人關心的事。 回到航空公司的具體案子來。10萬同時擁有航空公司會員和微博會員的人，並非隨機抽樣而得，故而這10萬對於整體數百萬航空公司會員而言，沒有代表性。但我們的目標不是想尋求坐這家航空公司班機的人和參與某網路活動的因果關系，我們只是想提升一下參與活動概率並希望看到更多人會去轉發某個活動罷了。故而，10萬微博用戶，夠了。 在某一個時點，跑了一下數據，大致能看到一些相關性，於是我們開始設計某種活動，並有針對性地讓這10萬微博用戶知道，這次獲得的參與度和轉發率，比毫無數據支撐背景下的胡亂策劃，成功率應該會高一點。同樣的人力投入，得到了相對而言的較高效果，這就是數據分析的好處。 過了三個月後，又有需要策劃的活動，注意，這一次依然需要再跑一次數據。因為樣本可能不是只有10萬了，也許15萬，也許運氣不好有2萬微博用戶已經「死亡」，只剩8萬。另外一個可能是有某些新的外部變數加入，比如出來一種新的商品讓很多人趨之若鶩高度關注。這個時候拿上一次的數據來指導策劃，又是盲人騎瞎馬，夜半臨深淵了。 不同的時點，或者目標不同的活動，都需要再次跑數據，這可能是大數據分析的麻煩之處。不過，計算機的長處就是計算，花上一兩個小時設計幾個公式或模型，相對於過去動不動要搞隨機抽樣，便利性提高很多倍，值得嘗試。 更宏大一點的就是真正意義上的「大數據」了。今年年頭互聯網圈阿里要並購新浪微博，從商業邏輯上講，一個是中國最大的消費平台，一個是中國最大的碎片化言論平台，兩者數據的合並，是頗能挖出更多的相關性來。 廣告圈裡一句名言：我知道我的廣告浪費了一半，但我不知道浪費了哪一半。一些營銷業者鼓吹說他們可以讓你不浪費那一半。不要相信他們。對於廣告來說，從浪費50%到浪費49%，都是很值得去投入的事。建立在相關性而非因果上的大數據營銷，不可能讓廣告主從此不再浪費廣告，它只能做到：浪費得少一點。

㈧ 商務數據分析的意義是什麼

第一作用：用數據說話

商業分析最大作用之一，用數據量化現狀，用清晰消除模糊。比如賣貨這件看似簡單的事，如果沒有數據，就只能籠統的說：感覺賣的還好。如果在交易系統對訂單ID、商品名稱、商品原價、商品實際交易價格、商品交易數量、參與優惠活動、付款用戶ID進行了記錄。就能很准確的知道：到底銷售金額是多少，到底哪些用戶來購買，到底商品賣了多少件。

除了直接記錄，還能基於以上數據做二次加工，衍生出更多的有價值信息。

第三作用：用數據尋因

這是人們通常認知的商業分析的作用1。需要注意的是，商業分析探索問題原因，不是單純依靠內部系統數據。比如銷售發生問題，往往是通過內部數據鎖定是什麼時候，什麼區域，什麼門店，什麼產品發生的問題，之後要換其他分析手段了。商品滯銷，很有可能是因為門店管理混亂、核心銷售流失、消費者不喜歡、競品在打壓，這些因素在內部是沒有數據記錄的。因此單純對著圖標很難得到結論，得通過市場走訪、員工訪談、消費者調研，競品對比，共同確認問題發生的真正原因。類似的，在營銷活動、運營計劃、生產供應等方面，都可以類似分析。

第四作用：用數據評估

這是人們通常認知的商業分析的作用*2。比如評估一個銷售的能力，不能光看銷售金額，還會考慮銷售回款，毛利，顧客服務滿意度，大客戶數量，違規（搶客、不規范報單、拆單）等等等。當評估維度一多，就得做綜合性評估。這時候可以用統計學方法，做專家評估或神經網路模型，壓縮評估變數，得出綜合分數，從而更好的判斷銷售能力。類似的，在產品、門店、供應商資質等方面，都可以類似評估。

第五作用：用數據預測

這是人們通常認知的商業分析的作用*3。比如預測銷售情況，對業務部、市場部、供應鏈、售後都很需要。銷售高峰，意味著供應鏈的供應、售後的服務都會成倍的增加工作量。銷售低谷，市場部就得想辦法做事情拉動銷量，業務部得努力抓執行。預測銷售利用統計學方法或機器學習方法都行，之後可以慢慢分享。需要注意的是，商業預測不同於農業、社會學、經濟學預測，商業環境本來就是瞬息萬變的。導致預測的根基更不牢靠，預測前提經常變化。因此商業預測更多是作為參照值，預測效果不如農業、社會學、經濟學那麼好。