营销数据分析报告

Ⅰ 如何写商品销售数据分析报告范文

一份好的商品销售数据分析报告，有以下一些要点：
第一，要有一个好的框架，跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望；
第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确，如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了本身的意义；
第三，分析结论不要太多要精，如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的 了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者的阅读心理门 槛，如果别人看到问题太多，结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0；
第四、分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程，不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了；
第五，好的分析要有很强的可读性，这里是指易读度，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西按照自己的思维逻辑来写，自己觉得很明白，那是因为整个分析过程是你做的，别人不一定如此了解，要站在读者的角度去写分析邮件；
第六，数据分析报告尽量图表化，这其实是第四点的补充，用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从；
第七、好的分析报告一定要有逻辑性，通常要遵照：1、发现问题--2、总结问题原因--3、解决问题，这样一个流程，逻辑性强的分析报告也容易让人接受；
第八、好的分析一定是出自于了解产品的基础上的，做数据分析的产品经理本身一定要非常了解你所分析的产品的；
第九、好的分析一定要基于可靠的数据源，其实很多时候收集数据会占据更多的时间，包括规划定义数据、协调数据上报、让开发人员 提取正确的数据或者建立良好的数据体系平台，最后才在收集的正确数据基础上做分析，既然一切都是为了找到正确的结论，那么就要保证收集到的数据的正确性， 否则一切都将变成为了误导别人的努力；
第十、好的分析报告一定要有解决方案和建议方案，你既然很努力地去了解了产品并在了解的基础上做了深入的分析，那么这个过程就决定了你可能比别人都更清楚 第发现了问题及问题产生的原因，那么在这个基础之上基于你的知识和了解，做出的建议和结论想必也会更有意义，而且你的老板也肯定不希望你只是个会发现问题 的人，请你的那份工资更多的是为了让你解决问题的；
十一、不要害怕或回避“不良结论”，分析就是为了发现问题，并为解决问题提供决策依据的，发现产品问题也是你的价值所在，相信你的老板请你来，不是光让你 来唱赞歌的，他要的也不是一个粉饰太平的工具，发现产品问题，在产品缺陷和问题造成重大失误前解决它就是你的分析的价值所在了；
十二、不要创造太多难懂的名词，如果你的老板在看你的分析花10分钟要叫你三次过去来解释名词，那么你写出来的价值又在哪里呢，还不如你直接过去说算了，当然如果无可避免地要写一些名词，最好要有让人易懂的“名词解释”；
十三、最后，要感谢那些为你的这份分析报告付出努力做出贡献的人，包括那些为你上报或提取数据的人，那些为产品作出支 持和帮助的人（如果分析的是你自己负责的产品），肯定和尊重伙伴们的工作才会赢得更多的支持和帮助，而且我想你也不是只做一锤子买卖，懂得感谢和分享成果 的人才能成为一个有素养和受人尊敬的产品经理。

Ⅱ 一份edm营销数据分析报告，都应该包括哪些内容

那么在一次营销活动中，我们需要掌握哪些数据呢？U-Mail刘工建议，应该广泛调动多个平台软件，接收许多渠道反馈来的数据，综合起来为消费者建模绘图，才能捕捉到准确清晰的轮廓。主要有这么几个数据类型：
一、从U-Mail邮件营销平台反馈来的数据
比如打开率、点击率、转换率等，U-Mail稳定高效的投递性能，即使达到上千万封数量，仍能确保高送达率和反馈回来准确的数据。用户可以通过分析打开率和点击率，结合目标群体的来源地域、阅读时间点和时长等，来了解目标群体对哪些内容感兴趣？从而对此修改自己的邮件模板、调整发送时机。
二、从网站、微博、微信、博客等反馈来的交互数据
比方说消费者的浏览栏目、网页内容、浏览次数等，从而把握TA对什么内容感兴趣？于是在继之的群发邮件中，发送针对性内容；同时我们也可以根据客户的一些行为，比方说已选购商品却放弃购物车之类行为进行补救。
三、客户的历史数据
我们知道，一些行业是有周期性的，比方说奶粉尿不湿之类母婴产品，一般客户一次性购买一批之后就得等上一段时间才有再有意向（为方便客户选购，同时公司也更好的为客户归类，建议商家可以时间为单位，设计三个月套餐、半年套餐、一年套餐之类）；比方说家用电器，不可能客户刚买了一个电冰箱，然后你还继续向其推送冰箱品牌介绍广告……所以营销人员应该搜集客户的历史购买数据，把握TA在哪个时间段有购物习惯？以及TA购物的周期性特点。
四、客户的兴趣偏好数据
包括客户通常接收信息的渠道，客户做出购买决定时是听从朋友意见还是媒体的介绍？客户属于哪个年龄阶段？喜欢古典型还是时尚风格？……诸如此类数据同样重要。
营销人员建立起一个数据库之后，还需要时时更新，排除掉那些无效的、过时的信息，最终筛选出起决定作用的数据指标，凭借这些数据给我们营销指引方向，我们就能做到精准投递。

Ⅲ 数据分析报告范文

项目数据分析报告是通过对项目数据全方位的科学分析来评估项目的可行性，为投资方决策项目提供科学、严谨的依据，降低项目投资的风险。
项目数据分析报告—项目市场化操作的科学依据：
政策背景：随着我国经济体制变革的不断深入发展，中国的决策高层已经完全意识到了项目分析的真正意义，这一佐证就是《国务院关于投资体制改革的决定》的出台。决定明确政府不再承担对投资项目的审核评估，实行备案制。而投资方和项目方，则对项目的风险承担完全责任，完全按照市场经济的模式来实施项目分析评估。这就正式宣告，中国的项目分析，将彻底进入市场化的运作模式。
时代需求：进入二十一世纪信息化时代，传统意义上的经济、管理和投资金融等学科和电子信息技术发生了不可分割的交融。作为先进生产力代表的电子信息技术，成为经济、管理和投资金融等领域创新变革的支撑和动力。“项目数据分析”以专业技术的身份出现在经济、管理和投资金融专业等领域，是信息化时代发展的必然结果。
项目数据分析报告—项目可行性判断的重要依据
任何欣欣向荣的企业，都是建立在所开发的优质项目基础上的。但如何才能确定项目的可行和优质呢？发达国家的做法是对项目的最终决策，一切以科学定量分析的项目数据为依据。在中国，随着世界经济一体化进程的加速和全球投资市场的蓬勃发展，加上中国投资分析行业正处于发展的起步阶段，投资人、企业管理层都迫切需要一个统一的、规范的标准来衡量投资项目的科学性和可行性，专业的项目数据分析报告在中国变得炙手可热。越来越多的投资人也选择项目数据分析报告为他们准备投资的项目做出科学、合理的分析，以便正确决策项目；越来越多的风险投资机构把项目数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据。

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Ⅳ 产品销售动态数据分析报告怎么写

产品销售动态的数据分析，和常规的不同在于有动态二字。动态就是要关注到周的变化或者是日的变化，可以从几个维度去分析。
1、产品分类的销售情况。比如化妆品的销售，分为膏霜类、洗涤类、彩妆类、面膜类等，看产品的销售额占比情况。
2、产品价格区间销售分析。比如将产品划分为100以下，100-200,200-500,500以上四个区间，看下销售额的构成，是哪个区间的卖的更好些，原因是什么。
3、从产品的动销比来分析。有的产品虽然卖的金额不少，但是相比采购量来看，还是不理想，也就是动销比偏小，那就说明这个产品还是需要加大销量的。
4、从销售的策略或活动来分析。比如销售策略是多卖A产品，但是实际却是B产品卖的多，说明偏离了公司的策略，也是有问题的。
5、产品畅销和滞销排行。公司最畅销的产品是什么，TOP10，最滞销的产品是什么，TOP10.
6、公司的产品线规划分析。比如年龄覆盖是否全部覆盖到了，产品线1适合老年，产品线2适合小孩，产品线3适合青年，但是没有适合中壮年的。这个是从宏观上分析产品线有无遗漏。
7、新品的销售情况分析。新推出的产品，有没有收到预期的效果，产品的市场渗透率或占有率多高，产品的客户满意度怎样，都可以分析。
8、竞争对手的产品策略和销售情况分析。

Ⅳ 数据分析报告怎么写

首先，要有一个好的框架

跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望。

第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确

如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果。

第三，分析结论不要太多，要精确

如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多， 结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0。

第四，分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程

不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了。

第五，好的分析要有很强的可读性

这里是指易读度，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自己的思维逻辑来写，你自己觉得很明白，那是因为整个分析过程是你做的，别人不 一定如此了解，要知道阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要考虑你的分析阅读者是谁，必须站在读者的角度去写分析邮件。

第六，数据分析报告尽量图表化

这其实是第四点的补充，用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从。

Ⅵ 产品运营数据分析报告

一、 流量数据
来源，集中时间、UV、PV；停留时长、浏览记录、操作行为、何处流失 、跳出率、到访率、停留时长、访问深度、访客属性（性别、职业、学历、年龄、地域、使用设备、操作系统）等。

二、 APP数据：
启动次数、使用时长、使用频率、使用间隔、页面访问、人均浏览量、操作路径等；

三、 用户数据：

1、拉新：激活用户量、新增用户量、注册转化、下载量、下载或注册渠道

2、活跃（登录）：DAU、MAU、活跃比例（如何定义高活&高活其他数据&高活新增、高活流失）

经过一个长生命周期（3个月-半年），用户的活跃率还能稳定保持到5%-10%，则是一个非常好的表现。

3、留存率：

（1）次日留存：因为都是新用户，所以结合产品的新手引导设计和新用户转化路径来分析用户的流失原因，通常这个数字如果达到了40%就表示产品非常优秀了。

（2）周/月留存：会经历一个完整的体验周期，如在这个阶段能够留下来，有可能成为忠诚度较高的用户。

（3）渠道留存

4、唤醒

1）挽回流失：流失（次日、周&月）、流失前行为、流失预警？何处流失、流失原因

2）用户挽回：通知用户（通知渠道、效果评估）、告诉用户新功能新改进等、挽回的用户更需要关怀；

四、其他数据

Ⅶ 如何写淘宝店铺运营状况的数据分析报告

1、要有一个好的框架

好的分析是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅回读者一目了然，架构清晰、主次答分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望。

2、每个分析都有结论，而且结论一定要明确

如果没有明确的结论那分析就不叫分析，因为本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果。

3、分析结论不要太多要精

精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者（通常是事务繁多的领导，没有太多时间看那么多）的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多，结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0。

4、好的分析要有很强的可读性

这里是指易读度，阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要考虑分析阅读者是谁，他们最关心什么，必须站在读者的角度去写分析邮件。

5、数据分析报告尽量图表化

这其实是第四点的补充，用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从。

Ⅷ 一份优秀完整的数据分析报告怎么写

首先，要有一个好的框架

跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望。

第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确

如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果。

第三，分析结论不要太多，要精确

如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多， 结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0。

第四，分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程

不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了。

第五，好的分析要有很强的可读性

这里是指易读度，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自己的思维逻辑来写，你自己觉得很明白，那是因为整个分析过程是你做的，别人不 一定如此了解，要知道阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要考虑你的分析阅读者是谁，必须站在读者的角度去写分析邮件。

第六，数据分析报告尽量图表化

这其实是第四点的补充，用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从;

关于一份优秀完整的数据分析报告怎么写，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。

Ⅸ 公司业务数据分析有什么意义呢呢

首先来说，数据分析最大、最直接的作用是生产回了数据，这才是真正数据分析师自己做出来的成答绩。不需要花里胡哨的包装，就像开车一定要看速度和转速表一样，根本不需要模型，不需要思维，不需要概念，就这么简单。

第二点，优化运营管理流程。通过对经营数据分析，我们了解企业运营资源如何合理分配，流程哪里需要优化。比如，通过对销售额波动分析，我们确认是销售单价的影响还是成交数量的变化。通过对库存周转率分析，我们可以推断是采购流程有待完善还是备货策略需要变更。

第三，创造更大的价值效益。通过月度或季度生产损耗或不良品的分析，找到降低物料的损耗系数，降低物料成本，创造更大的收益。通过SKU营收与利润贡献分析，确定哪些是畅销品，哪些SKU是营收与利润的贡献的主体，哪些成品又是淘汰或迭代的范畴。

最后，发现了业务机会。通过分析流失用户属性，对用户进行综合评估，找出挽留价值高，挽留难度低的用户群体，提升了用户留存率。

Ⅹ 如何做一份完整的数据分析报告

了解整理数据来源或者采集数据；

理解数据、处理数据；用工具Excel、数据库等对专数据进行处理。

掌握数据整理、属可视化和报表制作：数据整理，是将原始数据转换成方便实用的格式，Excel在协同工作上并不是一个好工具，报表FineReport比较推荐。项目部署的Tableau、FineBI、Qlikview一类BI工具，有没有好好培训学习，这些便捷的工具都能淡化数据分析时一些重复性操作，把精力更多留于分析。