通过数据分析营销策略

⑴ 如何通过数据分析商品销售情况

从两个层面上来讲，一个是对经营情况的整体把控，将重要指标呈现在一张报表中，也就是日报或者周报，可以及时发现问题，更好的促进全公司的有效运转，提升工作效率。当然，前面所说的，都是显性的价值，我觉得还有个隐性的价值是非常重要的，那就是当这些指标数据展示在面前的时候，会触发思考，这也才是发现问题、体现数据价值的关键。

另一是所谓的“小树不修不直溜，人不修理哏赳赳”。话是玩笑话，但是真的有这样一层意义，没有一个好的指标跟踪体系，哪来的动力工作呢。曾听过一个团队的负责人说，每天看着报表的数据被人甩的那么远，急的晚上睡不好觉，这就是效果。

哪些指标需要追踪？

这里列出以下几个：主流的销售额、订单量、完成率、增长率、重点商品的销售占比、各平台销售占比；更多的也可以跟踪利润、成交率（转化率）、人均产出等。

怎样跟踪这些指标？

可以从下三个层面上来跟踪这些指标。

1、指标的监控（实时和累计）

指标的监控一般都会对这些指标进行监控，有比较传统的：邮件报送（虽然数据的整合处理要花费业务人员很长时间，但也是要比没有好的）；也有比较高端的：led屏幕实时监控。不管怎样的方式，也都是为了这一目的。现在很多公司已实现了指标监控的自动化，以及多平台整合与移动化监控等。下面我拿出几个例子来，仅供参考。

注: 文中图表使用finereport开发

上面的图表是针对上一天销售指标的监控，最重要的两个指标（销售额与订单量）通过仪表盘展示出来，同时展示目标达成率，可以非常醒目的掌握最重要的信息。不达标？根据此信息就可以找到负责人进行责问了。

其他几个主要是订单分布情况，分别为各个价位的订单数量：体现客单价分布，若某一天的数据异常，比如发现客单价150的数量突然增加，则可能是店铺促销带来的效应（如果客单价下滑，但是销售额并没怎么增加，则非常明显的这次活动并不成功），也可能是某新品上线带来的冲击。总之，通过观察客单价的分布，是能够掌握很多信息的。

商品销量与平台销量的分布：主要是对销售分布的掌握，这类信息要说只通过这一天的数据来看出问题来，还是有些困难的，需要连起来看。下面会有提到。

订单时段分布：分析各个时间段的订单集中情况，例如上图中可以看出用户消费高峰期在晚上9点和10点左右。通过这些信息可以有针对性的调整销售策略。当然，如果突然某一天的订单分布有了很大的变动，也值得深入分析原

⑵ 如何进行营销数据分析

营销数据分析大多时候下就是销售数据分析，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，定期更新数据就行，销售数据主要包括这些维度：

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。

销售排名：优秀的销售都喜欢拼第一，所以销售龙虎榜尤为重要，每天莓菌会通过实际业绩排名对前三名员工给予相应的奖励，老板也会通过排行榜了解各部门业绩情况。

客户排行榜：客户方面也会做成交额汇总，因为大客户是需要定期维护的。对于有些大客户，成交额下降可以提醒我们及时做好补救。

库存管理：对于销售而言，了解公司库存会节约很大的成本，因为一旦缺货就会影响正常的交付时间。通过图表来了解产品销售情况，哪些产品卖的好一目了然。

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上追加数据（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，分析效率提高了很多！

⑶ 数据分析可以用哪些营销策略

一、营销策略

数据准备就绪，要开始执行营销活动，并让各种目标落地，先要做的工作就是营销计划的制定，这就属于数据在营销策略层面的价值体现。企业把大目标分解到市场部门，市场部门会再次细分，落实到市场经理，此时，数据营销人员就要帮助市场经理细分目标市场，细分用户，并评估数据质量。

二、数据创意

常听有广告创意，其实数据营销也有创意，而且对于大数据营销来说，数据创意是非常重要的步骤，具有极大的价值。

数据创意是根据知识和经验，结合内外部各种数据资源，创造数据变现的方式。虽然是同样的数据，但在不同的数据创意下，其体现的价值区别很大。

三、商业智能

营销大数据分析可能需要从很多个维度和点切入，得到很多个相对独立的结论，而要产生能指导市场行为的结论，可能需要将若干个结论整合成一个结论才可以，如何整合呢?

经验能一成程度上判断，但经验并不靠谱，因为一切都是在变动中的，从来没有一成不变的东西。用户行为的影响因素往往是非常多的，要将这写因素有效的整合并发现有价值的信息必须要借助数据挖掘解决问题。

关于数据分析可以用哪些营销策略，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。

⑷ 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。

• 销售排名：优秀的销售都喜欢拼第一，所以销售龙虎榜尤为重要，每天莓菌会通过实际业绩排名对前三名员工给予相应的奖励，老板也会通过排行榜了解各部门业绩情况。

• 客户排行榜：客户方面也会做成交额汇总，因为大客户是需要定期维护的。对于有些大客户，成交额下降可以提醒我们及时做好补救。

• 库存管理：对于销售而言，了解公司库存会节约很大的成本，因为一旦缺货就会影响正常的交付时间。而管理者，通过图表来了解产品销售情况，哪些产品卖的好一目了然。

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！

⑸ 销售数据分析主要从哪几方面进行

销售数据分析主要从：

1、单店货品销售数据分析

畅滞销款分析是单店货品销售数据分析中最简单、最直观、也是最重要的数据因素之一。畅销款即在一定时间内销量较大的款式，而滞销款则相反，是指在一定时间内销量较小的款式。

款式的畅滞销程度主要跟各款式的可支配库存数（即原订货加上可以补上的货品数量的总和）有关，比如某款销售非常好，但当初订货非常少，也无法补的到货，这样在很短的时间内就销售完了。

其总销售数量并不大，那么也不能算是畅销款，因为该款对店铺的利润贡献率不大。在畅滞销款的分析上，从时间上一般按每周、每月、每季；从款式上一般按整体款式和各类别款式来分。

2、单款销售生命周期分析

单款销售生命周期指单款销售的总时间跨度以及该时间段的销售状况（一般是指正价销售期）。单款销售周期分析一般是拿一些重点的款式（订货量和库存量较多的款式）来做分析，以判断出是否缺货或产生库存压力，从而及时做出对策。

单款的销售周期主要被季节和气候、款式自身销售特点、店铺内相近产品之间的竞争等三个因素所影响。单款的销售周期除了专业的销售软件以外，还可通过Excel软件，先选定该款的销售周期内每日销售件数，再通过插入图表功能，通过矩形图或折线图等看出其销售走势，从而判断其销售生命周期。

(5)通过数据分析营销策略扩展阅读

针对同一市场不同品牌产品的销售差异分析，主要是为企业的销售策略提供建议和参考。针对不同市场的同一品牌产品的销售差异分析，主要是为企业的市场策略提供建议和参考。

微观销售分析，主要分析决定未能达到销售额的特定产品、地区等。

销售分析法的不足是没有反应企业相对于竞争者的状况，它没有能够剔除掉一般的环境因素对企业经营状况的影响。销售分析可以决定一个企业或公司的生产方向 。

⑹ 网络营销可以从哪些方面进行全面的数据分析

1、什么样的数据（销售？发展预估？等等）首先你要弄清楚。
2、每月的销售数据变化情况。
3、数据变化方向。
4、分析数据中的要素。
5、对比本身的数据得出结论。

⑺ 如何根据客户"大数据"采取有效的营销策略

借助大数据及相关技术，我们可针对不同行为特征的客户进行针对性营销，甚至能从“将一个产品推荐给一些合适的客户”到“将一些合适的产品推荐给一个客户”，得以更聚焦客户，进行个性化精准营销。

大数据加深对客户行为的洞察
在精准营销理论中，客户洞察是精准营销的第一步。企业从大规模制造过渡到大规模定制，必须掌握用户的需求特点。基于通信行为、上网数据等，可以对客户行为特征进行洞察。这些特征往往是在用户不经意的行为中透露出来的，通过对信息进行关联、参照、聚类、分类等方法分析，得到有价值的用户行为洞察。

可通过兴趣点机制，作为客户洞察的基础。兴趣点的初始化建立，可以通过收集和整理开放式分类目录、各大行业主流网站、热门门户网站以及参考互联网分类行业标准来制定。同时需建立兴趣点调整的动态机制。

对于给用户打上兴趣点标签，其难点一是要保证能正确理解用户的上网行为，恰当地描述用户上网行为，其难点二是要在用户的即兴上网行为与上网嗜好之间取得平衡。

基于用户上网次数、流量、时间段等属性，可以给用户打上合理的兴趣点标签；针对较少上网的用户，可以通过已经标记标签用户的基础数据特征（如年龄、性别、流量、终端等基础资料），使用数据挖掘工具和方法，利用历史数据生成用户基础数据特征与偏好的对应关系的模型，来近似预测其偏好标签。针对用户上网的不同风格，可把用户的偏好分为即时偏好、天、周、月、年，以应对即时营销等不同的营销需要。

亿美软通推出数据云服务，延续亿美的客户服务、客户营销、客户管理的公司经营理念，通过庞大的消费数据资源，为客户提供数据验证，精准营销等数据级服务。简单说就是为企业提供数据验证和数据筛选业务。

⑻ 企业怎样运用大数据制定营销战略，促进其快速发展

信息化时代市场竞争进一步加剧，企业的运作越来越复杂，充满了各种风险和版不确定性，企业核心能力的主要差权异越来越体现在各个细节之中。企业应该积极在精准营销、风险识别、产品个性化定价等方面开展数据分析，形成相应的核心竞争力，用数据为经营管理提供帮助。
同时随着数据应用带来价值的提升，各企业扩大数据收集范围和应用数据分析的意识普遍提高，可以考虑借助其他平台程序，迅速产生实际成果，让大家快速看到数据应用带来的成效，还要考虑如何让这些数据产生更大的价值。