服務營銷數據分析

Ⅰ 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。

Ⅱ 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。

Ⅲ 如何分析銷售數據

做自家的銷售分析只是你的基本功課，除此之外還有很多事情需要做、需要釐清。 曾經有一次，采購正在做明年度采購計劃的提案，他們做了非常詳盡的銷售數據分析，把過去關於該品類的銷售數據、月別變化、成長率、材質、顏色喜好度分析等，一一仔細提報，他們說得很認真，我則有點失望。 我問了一個問題：去年這個商品總共銷售了多少件？答案是：822件。一個一年只賣出822件的商品，你們花了20頁去分析它，然後以此作為下一年度的采購依據，對此我無法給予同意與否的答案；你們確定全中國類似的商品，全年只賣出822件？還是你們只知道發生在我們店裡這822件的故事？ 其實問題不止是數量太少不足以佐證而已。從事零售行業十幾年，我發現非常多的同業都有一個盲點，也就是每次作銷售分析時，永遠是拿自己賣場過去的銷售記錄出來作分析。但實際上，你的銷售記錄只代表到達你們賣場的客人中已經實施消費的客人的意見，不一定代表得了整體市場的現狀，你應該需要探討的還有： a) 沒看到陳列？或是陳列方式難以取貨？ b) 覺得價錢太高？ 2.沒到你賣場的客人，為何不想到你的賣場購買？ a)不知道你有賣？ b)對你賣場的價格印象度不佳？ c)覺得到你家買太遠？太麻煩？ 3.其他賣場的相關產品，它們的銷售狀態為何？ a)是這類型的商品都賣得不好？還是在其他賣場都賣得很好，只有在你的賣場賣得不好？ b)同品類的商品，現在已經流行不同材質或是花色？ 有太多事情需要釐清，不是說你不用做自家的銷售分析，應該說，這只是你的基本功課，自家的銷售分析必定得先做，但在分析時，還需要確定幾件事： 1.銷售數據本身是否具有代表性？數量夠大嗎？ 2.與其關聯的商品品類是否可以一同分析？ 4.同商店是否有較大的銷售差異性？ 為了促使你的銷售分析能得到更正確的判斷，除了你現有的銷售數據外，還可以使用下列的手法： 1.消費者購物行為調查：實地觀察你賣場內目標消費者的購物行為，他們從哪裡進來，看了什麼？怎麼看？尤其是針對你想研究的品類，有多少進店的消費者會走到那一區，是徑直走過去，還是邊走邊逛看到的？是拿起包裝仔細閱讀後放回去，還是看了兩眼卻沒有駐足？你可以從消費者在你店裡的購物行為中，嗅出這類型品類對消費者的重要性，包括目標消費者的Lifestyle（生活方式），他們的外觀型圖。而除了你自己的賣場外，還可以再到競爭者的賣場，觀察他們的消費者如何購物，從中間挖掘出你的競爭策略。 2.趨勢分析：了解該品類的原材料銷售狀況，勾勒可能的未來性；了解消費者Lifestyle是否有產生變化？ 3.協力廠商咨詢：這是最好也最直接的管道，跟你的協力廠商成為朋友，他不會只在你這家店販賣，從他那裡，你可知道非常多競爭廠商的動態及商品的未來。 4.看展：要勤看各類型跟你負責的品類商品相關的展覽，在中國，這樣的展會比比皆是，在會展現場能夠觀察出新品未來的趨勢及消費者的喜好，多看多聽多觀察，才能得到更多更正確的判斷。 5.走店：除了自家的店，多去競爭者的店走走，也不要忘了多觀察目標消費者喜歡出沒的店，即使不是競爭業態，也能幫助你了解消費者的想法。 6.搜集國內外資訊：透過網路、雜志，多了解業界動態及趨勢動向。 對我而言，銷售數據是一個動態的數字，不是拿過去的資料就能得到證明的，所以不要輕易使用過去的數字做出對未來的判斷。 （作者系百安居中國區市場總監）

Ⅳ 試分析服務營銷發展的新趨勢

政策出台支持行業發展

近年來，國家及地方相關主管機關在體驗營銷服務行業方面出台了多項法律法規和規范性文件，以保護消費者合法權益和促進行業的長期健康發展，主要包括：

以上數據及分析均來自於前瞻產業研究院《中國營銷服務行業市場調研與投資預測分析報告》。

Ⅳ 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！

Ⅵ 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！

Ⅶ 中國移動服務營銷中出現的問題及分析原因

中國移動的經營分析系統建設雖然已經取得了一定效果，但從目前的實際運行情況看，仍存在數據分散、分析內容和方法不全、展現形式不直觀、互動不足等方面的問題，阻礙了經營分析系統對經營決策的支撐效果，影響著分析人員、決策者、各級管理者對系統的使用。
(1)數據分散，重點不突出
經營分析系統的數據來源於BOSS等多個系統，包含了海量的數據，這些數據經過加工處理，並通過統計報表、OLAP分析等方式將數據提供給使用者。統計報表作為目前經分系統的主要功能，包含了大量的經營數據，但各類經營數據存放在不同的報表中，不同的報表之間又沒有經過合理的組織，當使用者需要查詢某個數據時，需要在「XX目錄——XX表——XXsheet——XX項目」中查找，數據分散，使用較為麻煩。
由於市場部門分析人員對經營分析系統的認識還處於初步的學習和了解階段，對經營分析和數據挖掘方面的知識掌握還有待加強，且還是習慣於報表的形式進行分析，因此市場部門分析人員不斷提出數據需求並固化為統計報表，統計報表數量日益增加，出現了「大量報表」、「海量數據」，經分系統逐漸退化為報表系統。
數據存放分散、重點不突出，使得對數據使用需求不同的使用者很難迅速找到自己想要的數據，特別是管理者很難一目瞭然地看到公司運營中的關鍵問題。影響了經分系統的使用效果。
(2)以KPI指標展現為主，深入分析不夠
經分系統提供了較為全面和方便的KPI指標監控功能，對各項KPI指標的完成情況進行展現，便於各級移動公司了解、監控KPI指標的完成進度。但由於其他分析方法和功能不足，系統中主要以KPI指標的完成進度和指標統計分析為主，如將各指標的完成進度與時間進度比較、不同指標的完成進度比較、各分公司完成進度比較等，而缺少對這些指標從時間、業務、客戶組成等維度進行更深入的分析。
此外由於高級分析和數據挖掘功能使用難度較大，需要市場分析人員具備較強的數據挖掘和數據倉庫操作等能力，對IT人員又需要掌握較多的市場業務知識，因此綜合分析和深入挖掘在經營分析中沒有得到廣泛使用，通過各種維度對指標進行的深入分析不夠。
(3)各指標之間的關聯分析不夠
經營分析系統對指標的分析主要停留在對指標本身的變化情況進行的分析，而對指標之間的相互影響、指標之間的關聯分析不夠，指標之間的分析相互割裂。此外，一些相關指標的分析視圖之間缺乏有效的組織和集成，視圖之間不能相互關聯。使用人員需要還需要大量手工集成，導致經營分析工作量大，效率低。
如在經營分析系統中，有收入指標分析視圖模塊，如收入的發展趨勢圖、結構圖等，也有客戶指標分析視圖、ARPU指標分析視圖及離網類指標分析視圖等相關視圖，但各類視圖缺乏有效的組織和集成，沒有相互鏈接，使得使用者發現當月收入出現較大異常時，仍要依靠手工在系統中尋找其他相關指標的分析視圖，才能對收入發展問題做出分析和判斷，工作量大、工作時間長，難以滿足快速市場反應的發展要求。
(4)對市場經營的支撐力度不夠
經營分析系統建設被認為是幫助企業決策層了解、監控公司各項指標的完成情況，以迅速制定正確的經營決策，因此在實際使用中，經分系統側重後台分析，以指標分析為主，通過對各項指標的監控和分析，實現對公司整體運營情況的監控，而忽視了與前台營銷、客服、渠道等市場經營活動的充分結合，對市場經營活動的支撐力度不夠。
(5)互動不足，不能形成有效的管理閉環
經營活動需要各方面的數據和信息支撐，這就要求經營分析系統應該包含各種數據和信息，如市場營銷活動信息、競爭對手信息等。但目前經營分析系統還不允許不同使用者上傳數據和信息，使用者只能被動接受經分系統的數據，而不能將自己掌握的數據和信息上傳，系統中缺乏一線數據和信息。
在實際工作中，經分人員與市場一線的經營、客服人員缺乏密切的相互學習和交流，前台人員得不到分析結果有力支持，經分人員也不能得到一線使用者對分析結果的反饋。經營分析和市場經營不能形成有效的管理閉環。
(6)展現形式不直觀
經營分析系統中包含很多指標的展現，其中主要指標以圖像形式展現，而其他大部分數據和信息則以表格形式展現。而即使是以圖形展現的指標也不能為每個指標單獨設計展現形式，展現形式不直觀，使用者特別是管理者很難迅速、准確把握視圖展現的信息。
綜上，由於目前經營分析系統還存在以上諸多問題，使得經營分析人員在使用經分系統時，往往還需要進行大量的數據匯總整理、數據合並、深入分析和數據挖掘等工作，工作難度大、工作量大、效率低;管理者和決策者在使用經分系統時，很難直接看到想要的數據和分析結果，難以迅速有效進行決策

Ⅷ 求網路營銷數據分析的技巧

個人認為：網路營銷絕對不僅僅是網路推廣，而是一項從項目策略規劃、網站（網店）策劃建設、網站銷售力策劃、網路傳播推廣、銷售轉化和數據分析等諸多環節組成的有機性系統工程，該工程的核心就是銷售轉化。而數據統計分析是將網路營銷系統各環節有機整合的重要環節，數據可以讓我們發現問題，從而調整策略、解決問題，提升整體運營效率。

一、SEO數據監測分析

比如收錄、外鏈、快照、友鏈、關鍵字排名、PR等等，都能快速利用工具監測分析，這些數據通過時間縱向分析等工作，能夠快速總結發現SEO相關工作的問題，結合網站數據的關鍵字訪問，能夠分析總結改進提升關鍵字策略。

二、網站訪問數據統計分析

直接通過統計後台就知道了，能讓我們知道網站流量來源、訪客區域、訪問時間高峰低谷的時間段、訪客登錄跳出頁面最多數據、訪客來源關鍵字、什麼頁面咨詢率高、什麼頁面跳出流失高、什麼頁面瀏覽高、訪客的回頭率如何等眾多數據，而通過這些數據的橫向、縱向和交叉分析，並根據分析結果來針對性改進完善相關工作，那就能大幅度提升工作效率和效果，客觀上也能提升團隊人員的動力和激情，形成良性循環。

三、詢盤和成交轉化統計分析

對咨詢量進行記錄、統計和分析，也能發現很多規律，可以將咨詢進行客戶分類，重點客戶、優質客戶、普通和邊緣客戶等，也有利於提升工作效率。

對傳播推廣數據、網站訪問數據和咨詢轉化數據的結合分析，能對網路營銷整體的策略進行驗證和調整提升。

數據還可以進行預期和分解，這都是進行KPI績效考核的基礎，能藉助數據來打造一個高執行力的網路營銷運營團隊。

Ⅸ 營銷人員該如何搞定數據分析

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。

關於營銷人員該如何搞定數據分析，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。

Ⅹ 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~