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如何分析得出营销数据

发布时间:2021-04-16 02:26:13

1. 如何对销售数据进行分析

问题是你要分析什么?解决什么问题?这个才是最重要的.
然后考虑分析的方法,是描述性分析还是预测性分析,目前的数据是否支持等等.

2. 营销人员该如何搞定数据分析

1、营销人员的常见问题

通过数据分析,营销人员可以找到以下问题的答案。


问题一:流量从哪里来?


互联网时代就是流量的时代,得流量者得天下,但是做了这么多营销推广,究竟哪个渠道是有效的渠道的质量又该如何比较。


问题二:吸引来的用户为什么没有转化?引流曝光率上去了,转化率却不高,苦于没有优化的方向。问题到底出在哪里?


问题三:ROI如何提升?


ROI是衡量营销效果的终极标准,也是营销人员考核的核心指标。如何提升ROI也是营销人员始终需要考虑的问题。


2、像搜索一样简单的数据分析工具


但是,如何才能更快地学会数据分析,提升自己的营销力,也成为了广大营销人员和营销团队的难题。毕竟,平时的工作时间紧任务重,想要做出好看实用的图表,又需要花费大量的时间。幸运的是,数据分析工具已经取得了很大的进步,学习成本也越来越低,只需要找到正确的工具,营销人员很快就能搞定数据分析。


而DataFocus就是这样一款为营销人员准备、学习成本低、只需10分钟就能上手做出精美图表的数据分析系统。


DataFocus和一般的数据分析工具不同,它最大的特点是可以用类自然语言来交互,只需像使用搜索引擎一样输入问题,DataFocus就能自动进行数据分析和可视化呈现。


3、数据导入到数据可视化


进入DataFocus之后,左侧有数据管理、搜索、数据看板等版块。数据管理可以上传和管理数据,搜索就是对数据进行分析和做各种图表;数据看板可以展示数据分析的结果。


关于营销人员该如何搞定数据分析,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。

3. 如何分析销售数据

  1. 懂业务、行业知识,这是做分析的基础,能够很好的切入到问题中,理解需求,对进销存等数据情况有一定的见解

  2. 分析方法,如回归、时间序列、聚类、决策时等,知道从哪入手后,选择合适的方法达到怎样的效果,得出比较好的结论

  3. 工具,如SPSS、SAS等,使用工具能够帮你处理数据,展现结果,分析出你想要的

  4. 总之,数据分析就是要多实践

4. marketing怎样分析销售数据

一般数据分析会运用在这两个大方面:Marketing, Risk Management/Acturial.

Marketing,根据行业不同,数据分析能玩的东西也不同。例如银行业,由于银行系统存储了所有关于客户存取钱的信息,以及交易记录,所以很容易可以预测出该用户的财务习惯和总资产。而电子商务行业,可以从客户浏览网页的习惯,研究出客户对产品的喜好。而保险业,则可以通过不同渠道的纪录,分析客户对产品购买的潜在价值。从上面几个例子来看,数据分析在Marketing的应用,其实是公司和客户关系的研究和应用。
那么对商业运作上的贡献可以分为两方面,一个是提供全面的客户分析,例如,客户分类(Customer Segmentation),也可以客户对一些产品或campaign的反应(Response Rate), 还有忠诚度(Customer Loyalty) 分析以及一些特定的分析等等,可谓是18班武艺,让Decision Maker更好的理解客户。而理解客户的关键,则是提出更好的解决方案去Approach客户,并且获得销售。只是一个直接的因果关系,为的只有一个目的,销售。所以在这里,如何将数据分析的价值发挥到最大并不是数据分析的算法(No offense),而是如何将分析出来的结果和商业运作相结合。这和你老板,也就是管理数据分析的负责人在部门的能力有直接关系,如果老板是个很Aggressive的人,有能力说服,用平日数据分析做出的结果去说服部门Director或是其他部门的负责人,让他们应用我们的分析结果,而且要让他们信服数据分析能为商业运作带来价值,对销售带来价值。只有这样,数据分析的作用才能发挥到最大。

5. 如何分析销售数据与报表

为什么要做销售数据分析?

企业的业务数据涉及销售数据、财务数据、人力数据、产品数据等多种类型,而销售数据在所有数据中的重要性毋庸置疑。通过分析销售数据,将有助于发现经营问题,降低销售成本,最终提高企业销售利润。

关键指标提取

不同行业对销售指标的侧重各有不同,本文将以建材行业为例进行说明。

其中涉及的销售数据指标包括:销售数量、销售单价、销售收入、单位成本、销售成本、销售毛利等,原始数据中还会涉及月份、城市、分类、计量单位、对应客户等信息。

图表与看板制作

提取完重要数据指标后,您就可以根据需求制作相关看板与图表。在此之前,用户必须对需要监控的指标做到心中有数。

一般来说,制作看板时,根据目的不同可以分为三类:

1. 基础数据看板:总览全局

这类看板大家都比较熟悉,主要是由包括地图、条形图、饼图等一系列的基础图表组成,用于查看不同地区、时间、类别的销售收入、销售成本等基础数据。下图是根据建材行业的示例数据生成的一个看板:

(以上图表使用DataHunter制作)

6. 如何做好营销数据分析

营销数据分析很多时候就是销售数据分析,一般可以这样处理:整理好销售中需要关注的数据维度,将其做成可视化仪表盘,一键分享给老板查看,我们的销售数据包括这些维度:


1、销售外勤管理

作为一个小领导,每天都要看下属的客户拜访情况,团队的成员会在协同软件上详细记录自己的拜访的情况,包括客户名称、行业和具体情况 ,由我来做汇总工作。



这些数据都是销售比较关注的数据,可以在BDP个人版上做好可视化图表,然后直接通过“分享”直接将数据结果分享给Boss。而且每周在BDP个人版追加数据(要是是直连数据库或第三方平台数据,那数据都不需要追加,数据是自动更新的),省事很多很多,数据结果图表也就更新了,分析效率大大提高了呢,我就有更多时间去管理销售业绩,业绩怎能不提高呢!

7. 如何分析销售数据

做自家的销售分析只是你的基本功课,除此之外还有很多事情需要做、需要厘清。 曾经有一次,采购正在做明年度采购计划的提案,他们做了非常详尽的销售数据分析,把过去关于该品类的销售数据、月别变化、成长率、材质、颜色喜好度分析等,一一仔细提报,他们说得很认真,我则有点失望。 我问了一个问题:去年这个商品总共销售了多少件?答案是:822件。一个一年只卖出822件的商品,你们花了20页去分析它,然后以此作为下一年度的采购依据,对此我无法给予同意与否的答案;你们确定全中国类似的商品,全年只卖出822件?还是你们只知道发生在我们店里这822件的故事? 其实问题不止是数量太少不足以佐证而已。从事零售行业十几年,我发现非常多的同业都有一个盲点,也就是每次作销售分析时,永远是拿自己卖场过去的销售记录出来作分析。但实际上,你的销售记录只代表到达你们卖场的客人中已经实施消费的客人的意见,不一定代表得了整体市场的现状,你应该需要探讨的还有: a) 没看到陈列?或是陈列方式难以取货? b) 觉得价钱太高? 2.没到你卖场的客人,为何不想到你的卖场购买? a)不知道你有卖? b)对你卖场的价格印象度不佳? c)觉得到你家买太远?太麻烦? 3.其他卖场的相关产品,它们的销售状态为何? a)是这类型的商品都卖得不好?还是在其他卖场都卖得很好,只有在你的卖场卖得不好? b)同品类的商品,现在已经流行不同材质或是花色? 有太多事情需要厘清,不是说你不用做自家的销售分析,应该说,这只是你的基本功课,自家的销售分析必定得先做,但在分析时,还需要确定几件事: 1.销售数据本身是否具有代表性?数量够大吗? 2.与其关联的商品品类是否可以一同分析? 4.同商店是否有较大的销售差异性? 为了促使你的销售分析能得到更正确的判断,除了你现有的销售数据外,还可以使用下列的手法: 1.消费者购物行为调查:实地观察你卖场内目标消费者的购物行为,他们从哪里进来,看了什么?怎么看?尤其是针对你想研究的品类,有多少进店的消费者会走到那一区,是径直走过去,还是边走边逛看到的?是拿起包装仔细阅读后放回去,还是看了两眼却没有驻足?你可以从消费者在你店里的购物行为中,嗅出这类型品类对消费者的重要性,包括目标消费者的Lifestyle(生活方式),他们的外观型图。而除了你自己的卖场外,还可以再到竞争者的卖场,观察他们的消费者如何购物,从中间挖掘出你的竞争策略。 2.趋势分析:了解该品类的原材料销售状况,勾勒可能的未来性;了解消费者Lifestyle是否有产生变化? 3.协力厂商咨询:这是最好也最直接的管道,跟你的协力厂商成为朋友,他不会只在你这家店贩卖,从他那里,你可知道非常多竞争厂商的动态及商品的未来。 4.看展:要勤看各类型跟你负责的品类商品相关的展览,在中国,这样的展会比比皆是,在会展现场能够观察出新品未来的趋势及消费者的喜好,多看多听多观察,才能得到更多更正确的判断。 5.走店:除了自家的店,多去竞争者的店走走,也不要忘了多观察目标消费者喜欢出没的店,即使不是竞争业态,也能帮助你了解消费者的想法。 6.搜集国内外资讯:透过网路、杂志,多了解业界动态及趋势动向。 对我而言,销售数据是一个动态的数字,不是拿过去的资料就能得到证明的,所以不要轻易使用过去的数字做出对未来的判断。 (作者系百安居中国区市场总监)

8. 销售数据分析主要从哪几方面进行

1、按周、月、季度、年的分类销售数据汇总;
2、月、年销售汇总数据的同专比、环比分析,属了解变化情况;
3、计划完成情况,及未完成原因分析;
4、时间序列预测未来的销售额、需求;
5、客户分类管理;
6、消费者消费习惯、购物模式等等

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