Ⅰ 大數據對營銷有什麼價值和意義
1.對用戶個體特徵與行為的分析
只有積累足夠的用戶數據,才能分析出用戶的喜好與購買習慣等,甚至做到「比用戶更了解用戶自己」。這是大數據營銷的前提與出發點,也是最核心的價值。無論如何,那些過去將「一切以客戶為中心」作為口號的企業可以想想,過去你們真的能及時全面地了解客戶的需求與所想嗎?或許只有大數據時代這個問題的答案才會更明確。如果能在產品生產之前了解潛在用戶的主要特徵,以及他們對產品的期待,那麼你的產品一定投其所好。
2.數據分析是保證廣告與營銷信息的精準推送
過去多年精準廣告與營銷總在被許多公司提及,但是真正做到的少之又少,反而是垃圾信息泛濫。究其原因主要就是過去名義上的精準廣告與營銷並不怎麼精準,因為其缺少用戶特徵數據以及詳細准確的分析。而現在的RTB廣告等應用則向我們展示了比以前更好的精準性,而其背後靠的是大數據支撐。
3.數據分析才能實現對競爭對手的有效監測
競爭對手在干什麼是許多企業想了解的,即使對方不會告訴你,但你卻可以通過大數據監測分析得知。通過大數據分析找准方向,例如,可以進行傳播趨勢分析、內容特徵分析、互動用戶分析、正負情緒分類、口碑品類分析、產品屬性分布等,也可以通過監測掌握競爭對手傳播態勢。
4.數據分析可以監測品牌危機以及提供化解危機的支持
新媒體時代,品牌危機使許多企業談虎色變,然而大數據可以讓企業提前有所洞悉。在危機爆發過程中,最需要的是跟蹤危機傳播趨勢,識別重要參與人員,方便快速應對。通過大數據可以採集負面信息內容以便及時啟動危機跟蹤和報警,按照社群的社會屬性分析,聚類事件過程中的觀點,識別關鍵人物及傳播路徑,進而可以保護企業、產品的聲譽,即抓住源頭和關鍵節點,快速有效地處理品牌危機。
5.大數據分析可以有效地改善商品用戶體驗
改善商品用戶體驗,關鍵在於要真正了解用戶及他們所使用的你的產品的狀況與感受。例如,在大數據時代或許你正駕駛的汽車可提前救你一命,因為只要通過遍布全車的感測器收集車輛運行信息,就在你的汽車關鍵部件發生問題之前,會提前向你或4S店預警,這決不僅僅是節省幾個金錢,而且對保護生命大有裨益。
Ⅱ 如何利用大數據進行品牌營銷的最新相關信息
第一,用戶行為與特徵分析。顯然,只要積累足夠的用戶數據,就能分析出用戶的喜好與購買習慣,甚至做到「比用戶更了解用戶自己」。有了這一點,才是許多大數據營銷的前提與出發點。無論如何,那些過去將「一切以客戶為中心」作為口號的企業可以想想,過去你們真的能及時全面地了解客戶的需求與所想嗎?或許只有大數據時代這個問題的答案才更明確。
第二,精準營銷信息推送支撐。過去多少年了,精準營銷總在被許多公司提及,但是真正做到的少之又少,反而是垃圾信息泛濫。究其原因,主要就是過去名義上的精準營銷並不怎麼精準,因為其缺少用戶特徵數據支撐及詳細准確的分析。相對而言,現在的RTB廣告等應用則向我們展示了比以前更好的精準性,而其背後靠的即是大數據支撐。
第三,引導產品及營銷活動投用戶所好。如果能在產品生產之前了解潛在用戶的主要特徵,以及他們對產品的期待,那麼你的產品生產即可投其所好。例如,Netflix在近投拍《紙牌屋》之前,即通過大數據分析知道了潛在觀眾最喜歡的導演與演員,結果果然捕獲了觀眾的心。又比如,《小時代》在預告片投放後,即從微博上通過大數據分析得知其電影的主要觀眾群為90後女性,因此後續的營銷活動則主要針對這些人群展開。
第四,競爭對手監測與品牌傳播。競爭對手在干什麼是許多企業想了解的,即使對方不會告訴你,但你卻可以通過大數據監測分析得知。品牌傳播的有效性亦可通過大數據分析找准方向。例如,可以進行傳播趨勢分析、內容特徵分析、互動用戶分析、正負情緒分類、口碑品類分析、產品屬性分布等,可以通過監測掌握競爭對手傳播態勢,並可以參考行業標桿用戶策劃,根據用戶聲音策劃內容,甚至可以評估微博矩陣運營效果。
第五,品牌危機監測及管理支持。新媒體時代,品牌危機使許多企業談虎色變,然而大數據可以讓企業提前有所洞悉。在危機爆發過程中,最需要的是跟蹤危機傳播趨勢,識別重要參與人員,方便快速應對。大數據可以採集負面定義內容,及時啟動危機跟蹤和報警,按照人群社會屬性分析,聚類事件過程中的觀點,識別關鍵人物及傳播路徑,進而可以保護企業、產品的聲譽,抓住源頭和關鍵節點,快速有效地處理危機。
第六,企業重點客戶篩選。許多企業家糾結的事是:在企業的用戶、好友與粉絲中,哪些是最有價值的用戶?有了大數據,或許這一切都可以更加有事實支撐。從用戶訪問的各種網站可判斷其最近關心的東西是否與你的企業相關;從用戶在社會化媒體上所發布的各類內容及與他人互動的內容中,可以找出千絲萬縷的信息,利用某種規則關聯及綜合起來,就可以幫助企業篩選重點的目標用戶。
第七,大數據用於改善用戶體驗。要改善用戶體驗,關鍵在於真正了解用戶及他們所使用的你的產品的狀況,做最適時的提醒。例如,在大數據時代或許你正駕駛的汽車可提前救你一命。只要通過遍布全車的感測器收集車輛運行信息,在你的汽車關鍵部件發生問題之前,就會提前向你或4S店預警,這決不僅僅是節省金錢,而且對保護生命大有裨益。事實上,美國的UPS快遞公司早在2000年就利用這種基於大數據的預測性分析系統來檢測全美60000輛車輛的實時車況,以便及時地進行防禦性修理
第八,SCRM中的客戶分級管理支持。面對日新月異的新媒體,許多企業想通過對粉絲的公開內容和互動記錄分析,將粉絲轉化為潛在用戶,激活社會化資產價值,並對潛在用戶進行多個維度的畫像。大數據可以分析活躍粉絲的互動內容,設定消費者畫像各種規則,關聯潛在用戶與會員數據,關聯潛在用戶與客服數據,篩選目標群體做精準營銷,進而可以使傳統客戶關系管理結合社會化數據,豐富用戶不同維度的標簽,並可動態更新消費者生命周期數據,保持信息新鮮有效。
第九,發現新市場與新趨勢。基於大數據的分析與預測,對於企業家提供洞察新市場與把握經濟走向都是極大的支持。例如,阿里巴巴從大量交易數據中更早地發現了國際金融危機的到來。又如,在2012年美國總統選舉中,微軟研究院的David Rothschild就曾使用大數據模型,准確預測了美國50個州和哥倫比亞特區共計51個選區中50個地區的選舉結果,准確性高於98%。之後,他又通過大數據分析,對第85屆屆奧斯卡各獎項的歸屬進行了預測,除最佳導演外,其它各項獎預測全部命中。
第十,市場預測與決策分析支持。對於數據對市場預測及決策分析的支持,過去早就在數據分析與數據挖掘盛行的年代被提出過。沃爾瑪著名的「啤酒與尿布」案例即是那時的傑作。只是由於大數據時代上述Volume(規模大)及Variety(類型多)對數據分析與數據挖掘提出了新要求。更全面、速度更及時的大數據,必然對市場預測及決策分析進一步上台階提供更好的支撐。要知道,似是而非或錯誤的、過時的數據對決策者而言簡直就是災難。
Ⅲ 利用大數據分析法,企業如何做到精準化營銷
答復:做市場營銷提出這幾個問題怎麼解答?
(1)、如何挖掘潛在客戶資源?
(2)、如何維穩客戶關系,並開發新客戶?
(3)、如何提升銷售業績?
(4)、如何進行產品市場推廣?
做市場營銷解決這幾個問題分析如下?
(1)、作為客戶資源,能夠進一步挖掘客戶潛力的優勢,以進行營銷資源整合,以規劃市場營銷目標,以優化營銷資源合理配置,以深度謀合市場機遇,以創造市場潛力為有利契機,以進一步深化客戶的信任與合作關系。
(2)、作為客戶關系,以產品與客戶之間建立信任的關系,以提升品質服務的保障,以提高產品的優質服務,以銷售的原則為:「對客戶立信於人,並做到立信於心,對客戶感興趣的是,對方的為人之心」。
(3)、作為銷售業績,以銷售團隊為中心思想,以培養銷售團隊的凝聚力和號召力,以增強團隊的集體榮譽感和使命感,以加強銷售人才的梯隊建設,在共同協作與共同努力的指導下,以共同創造最佳的銷售業績,而做出堅持不懈的努力奮斗為目標。
(4)、作為市場推廣,以進一步加強市場公關的推廣力度,以做到高端產品的優化升級平台,以產品信息平台做好產品的終端服務,以推廣上市平台,以做好客戶的反饋與回饋的工作,以共同實現客戶的市場價值為承諾。
謝謝!
Ⅳ 如何通過數據分析找到產品營銷切入點
通過數據分析找到產品營銷切入點,其實就是針對競品和市場以及用戶分析後的回一套策劃運營思路,根據以答往經驗來看,一般採用確定競品分析對手的方法,是先全面後精選:
「先全面」就是盡可能的找到競品和潛在產品,是為了對行業全面的了解;
「後精選」是為了聚焦關鍵競品;
「創建用戶場景」是為了知道產品在什麼情況下用戶才會選擇;
「產品搜索」,如果你的產品是是新的領域和行業,可以到幾個新產品發現平台去搜索看看,可以看到每天每天新產生的各種新產品以及他們是如何做營銷的,他們出現在哪,以上幾步做到了,產品營銷的思路其實也就有了。
Ⅳ 銷售數據分析對商品市場營銷策略的作用
1.按照「二、八」定理,找出暢銷貨品和滯銷貨品,分析暢銷原因和滯內銷原因。如果還想更細容致,就要分析貨品庫存、周轉時間、暢銷時間、競爭對手等等。
2.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。
Ⅵ 銷售數據分析的內容一般有哪些
銷售數據分析一般包括:
1、營運資金周轉期分析銷售收入結構分析
2、銷售收入對比分析
3、成本費用分析
4、利潤分析
5、凈資產收益率分析
銷售數據分析,主要用於衡量和評估經理人員所制定的計劃銷售目標與實際銷售之間的關系,它可以採用銷售差異分析和微觀銷售分析兩種方法。
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 。
Ⅶ 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!
Ⅷ 如何通過數據分析商品銷售情況
從兩個層面上來講,一個是對經營情況的整體把控,將重要指標呈現在一張報表中,也就是日報或者周報,可以及時發現問題,更好的促進全公司的有效運轉,提升工作效率。當然,前面所說的,都是顯性的價值,我覺得還有個隱性的價值是非常重要的,那就是當這些指標數據展示在面前的時候,會觸發思考,這也才是發現問題、體現數據價值的關鍵。
另一是所謂的「小樹不修不直溜,人不修理哏赳赳」。話是玩笑話,但是真的有這樣一層意義,沒有一個好的指標跟蹤體系,哪來的動力工作呢。曾聽過一個團隊的負責人說,每天看著報表的數據被人甩的那麼遠,急的晚上睡不好覺,這就是效果。
哪些指標需要追蹤?
這里列出以下幾個:主流的銷售額、訂單量、完成率、增長率、重點商品的銷售佔比、各平台銷售佔比;更多的也可以跟蹤利潤、成交率(轉化率)、人均產出等。
怎樣跟蹤這些指標?
可以從下三個層面上來跟蹤這些指標。
1、指標的監控(實時和累計)
指標的監控一般都會對這些指標進行監控,有比較傳統的:郵件報送(雖然數據的整合處理要花費業務人員很長時間,但也是要比沒有好的);也有比較高端的:led屏幕實時監控。不管怎樣的方式,也都是為了這一目的。現在很多公司已實現了指標監控的自動化,以及多平台整合與移動化監控等。下面我拿出幾個例子來,僅供參考。
注: 文中圖表使用finereport開發
上面的圖表是針對上一天銷售指標的監控,最重要的兩個指標(銷售額與訂單量)通過儀表盤展示出來,同時展示目標達成率,可以非常醒目的掌握最重要的信息。不達標?根據此信息就可以找到負責人進行責問了。
其他幾個主要是訂單分布情況,分別為各個價位的訂單數量:體現客單價分布,若某一天的數據異常,比如發現客單價150的數量突然增加,則可能是店鋪促銷帶來的效應(如果客單價下滑,但是銷售額並沒怎麼增加,則非常明顯的這次活動並不成功),也可能是某新品上線帶來的沖擊。總之,通過觀察客單價的分布,是能夠掌握很多信息的。
商品銷量與平台銷量的分布:主要是對銷售分布的掌握,這類信息要說只通過這一天的數據來看出問題來,還是有些困難的,需要連起來看。下面會有提到。
訂單時段分布:分析各個時間段的訂單集中情況,例如上圖中可以看出用戶消費高峰期在晚上9點和10點左右。通過這些信息可以有針對性的調整銷售策略。當然,如果突然某一天的訂單分布有了很大的變動,也值得深入分析原
Ⅸ 如何用大數據來解決傳統企業營銷面臨的問題
大數據的興起促使傳統企業進行了信息化轉型,很多企業都會採用基於大數據技術的雲服務產品來代替之前的傳統營銷工具。CRM由於實施流程相對更容易見效快,而逐漸被企業所青睞和重視。CRM的理念重在逐漸幫助企業實現從"以產品為中心"轉向"以客戶為中心"的營銷戰略,幫助企業規范和優化業務流程,同時讓企業及時獲取外部銷售和市場信息,快速應對市場變化,從而帶動企業從日常運作多方面來改進和完善管理,節約運營成本,提高企業經濟效益。
企業實施CRM營銷戰略的關鍵主要包括了以下三點:
360度全面的客戶管理
企業面對客戶管理時候常常存在許多痛點,比如數據安全,客戶信息的重復導致的撞單,因人員變動造成的客戶流失。而CRM系統不但能完成客戶資料的海量存儲。在隱私設置上面,能根據許可權設置導入導出,禁止復制,有效保證數據安全。多種方式防止資料重復,有效防止撞單、丟單、搶單等數據混亂情況。可根據CRM對客戶信息設定共享、轉移、分配,最大限度利用客戶資源。在客戶信息和數據存儲方面,對資料搜集、篩選、跟蹤、維護進行全方位跟蹤和管理,避免因人事變動引發的客戶流失。
營銷自動化提高效率
在營銷效率方面,企業可以利用CRM抓住每一個高價值的實時營銷節點進行實時營銷比如基於用戶在網站的點擊行為及時推送密切相關的產品信息,CRM還可以根據用戶喜好通過電子郵件營銷,將用戶可能感興趣的內容推送以提高點擊率,從而為銷售人員挖掘線索做了一個良好的鋪墊。CRM系統能夠通過對客戶信息的搜集、整理,實現對客戶的分類、分級、分地域管理,針對不同需求、特點、價值的客戶進行精準的營銷推廣,發揮營銷的最大價值。
報表科學的預測銷售結果
統計圖和報表是一種個性化查詢方案,它保存了用戶常用的查詢需求,用最直觀的方式表現出來,為管理決策者大幅節省了時間。只要有一個CRM賬號,所有用戶都可以建立自己的個性化視圖,並擁有部分視圖分配許可權,可以靈活共享數據,提高團隊協作效率。CRM系統根據報表生成各種統計圖,使企業管理者隨時掌握最新動態。
Ⅹ 數據分析產品要重點思考哪些問題
百貨商場銷售數據分析
1、市場佔有率分析:主要是對門店的商圈及客流的分析,商圈及客流的大小直接影響著門店的業績。門店應該定期進行調研,做好本店的商圈定位及來客分析,並做好不同期間的對比跟蹤,及時地了解自己商圈及客流的變化情況。
2、勞效坪效分析:勞效和坪效是評估門店經營效率的兩項重要指標。門店應做好勞效坪效的縱向和橫向對比分析工作,對比之前,應首先明確對比的思路。縱向對比,即門店本身與歷史的同期對比。橫向對比,即門店與同規模可比門店之間的對比。
3、成本費用分析:降低成本也就是在增加利潤,門店應做好各項費用指標的分析。租金成本及折舊費用不屬於門店可控成本,但人力成本、水電費、物料、辦公用品、電話費、交通費、垃圾費等,門店都應該進行嚴格的規劃和控制。
4、利潤分析:主要是門店毛利水平的分析,每個店都有一定的經營商品范圍可以選擇,這個經營商品定位的過程就是控制毛利的過程,在現在門店商圈相對一致和規模同等的情況下,不同品類的銷售差異帶來不同的毛利水平。建議門店重點把握好商品輔助分類的三級分類中銷售前50名的商品,其他商品門店可以根據周邊客群的消費情況適當進行定位選擇,從而掌握好整體毛利的水平平均值的偏移幅度。網路營銷干貨匯總 搜索營銷 社會化營銷 移動營銷 數據分析
5、損耗分析:損耗現在已經成為門店經營中危害最大的問題,這里的損耗分析主要是對每次盤點後的結果進行簡要的分析。門店目前的損耗一般有偷盜、破損、帳務損耗等方式,這些項目門店均應列明,通過詳細的分析找出損耗的原因,才能找出門店日常經營的各個環節中存在的問題。
6、庫存及周轉分析:庫存及周轉分析主要是幫助門店更好、更合理的進行庫存管理。門店應該從品種和時段進行綜合考慮,比如日配商品,供應商可以支持,門店就不需要增加庫存;有些暢銷品或活動商品,為防止斷貨,則要適當增加庫存,備足貨源。
7、商品分析:商品分析主要包括商品的品類分析和單品貢獻分析:一是品類分析,門店可採用商品輔助分類內的三級分類進行商品品類分析,分析可從各品類SKU 數、動銷率、銷售金額、銷售佔比(占本店總銷售的比)、主力商品數佔比、主力商品庫存、零銷售商品庫存等差異入手,通過縱向(同本店的歷史銷售)和橫向(同規模可比門店)對比來分析其變化差異,結合現場情況找出變化原因,尋求各品類的可增長點。
8、二是單品貢獻分析:中小型社區店的單品數約在6000—10000之間,大型門店的單品數均在10000以上,每一天,門店的負責人可根據店內實際情況重點關注食品、百貨各銷售前500—1000名的單品,包括其銷量、庫存和陳列方式。而每一周、每一月、每一季,門店可以輔助分類的三級或四級商品為主,結合現場重點分析各品類前50名的銷售及庫存變化情況,以點達面,控制門店的主力商品,來做好單品的銷售貢獻分析
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