精准营销竞品分析

① 如何做好竞品分析

竞品分析最早来源于经济学领域。市场营销和战略管理方面的竞品分析是指对现有的或潜在的竞争产品的优势和劣势进行评价。这个分析提供了制定产品战略的依据，将竞品分析获得的相关竞品特征整合到有效的产品战略制定、实施、监控和调整的框架当中来。

竞品分析最早来源于经济学领域。市场营销和战略管理方面的竞品分析是指对现有的或潜在的竞争产品的优势和劣势进行评价。这个分析提供了制定产品战略的依据，将竞品分析获得的相关竞品特征整合到有效的产品战略制定、实施、监控和调整的框架当中来。

通过分析后再把和对方的差异点标出来，比如：产品有哪些地方没有做好，哪些地方有什么特点和创新等。之后再进行可行性建议给出解决方案。

② 网娱的竞品分析方法是怎么样的谢谢

网娱的竞品分析方法大概是这样的：通过从互联网上采集大量的数据，了解用户的喜好进行针对性的创意，在广告投放和传播过程中能够有效的分配预算， 有针对性开展市场竞争，让客户实现精准营销。

③ 群组营销中,采用哪些技巧可以达到良好的营销效果

关于社群营销的概念想必大家已经耳熟能详了，但是从部分企业的营销效果分析来看，有的做得好，而有的，不但没有效果，反而还浪费了大量的人力和金钱成本。
那么究竟怎么才能做好社群营销，有哪些社群营销技巧可以帮助企业轻松玩转社群运营的拉新、促活、转化这三个环节呢？
1、拉新-寻找意见领袖（KOL）
社群营销不是漫无目的的“海投”，而是要锁定特定人群。要想达到这个目的，比较实用的社群营销技巧是在拉新这个环节，对社群中的一些KOL用户做重点服务。评判这类KOL用户的标准可以从三个维度展开：是否对产品更了解，有更广的信息来源；是否具备极强的社交能力和人际沟通技巧；或者是否获得重大荣誉、接受过电视台专访等等。
因为在通常情况下，KOL能够代表社群的整体诉求，而服务好一个KOL，则可以间接影响到100个甚至更多的社群成员。从营销效果分析来看，这类KOL用户往往可以带动社群内的其他成员活跃社群，从而催生更多内部KOL，吸引更多新用户，降低企业社群营销的运营成本。
2、促活-高质的内容输出
作为社群运营人要明确，既然用户进入社群，那么其主要目的还是要了解产品的相关信息。所以，社群营销技巧的第二点是要确保输出的内容一定要围绕产品展开，而如何做到高质的内容输出，可以延展的点包括产品优势、产品功能、产品使用方法等。高质内容输出的最终目的是要促进社群的活跃度，提升用户黏性，这样既能留存又能为后续的转化做铺垫。
3、转化-活动促销+竞品分析
无论什么时候，活动促销都始终适用于各种营销方式，是俱佳的转化方式之一，社群营销也不例外。除此之外，有关社群营销技巧的最后一点就是要学会做竞品分析，常言道“实践出真知”，对于竞争对手经过反复试验总结出来的经验，应该取长补短，完善自身。因此，建议企业可以采用一些专业的舆情分析软件，可实现对行业竞争对手产品、服务、市场等项目的实时监测，为企业提供对竞争对手竞争策略分析的全面数据，实现竞品的对比管理分析，帮助企业实现业务创新。

④ 大数据应用到了哪些市场

你好 很高兴回答你的问题
大数据无处不在，大数据应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、体能和娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹，下面详细介绍一下大数据在各行各业的具体应用。
制造业，利用工业大数据提升制造业水平，包括产品故障诊断与预测、分析工艺流程、改进生产工艺，优化生产过程能耗、工业供应链分析与优化、生产计划与排程
金融行业，大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域发挥重大作用。
汽车行业，利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车，在不远的未来将走入我们的日常生活。
互联网行业，借助于大数据技术，可以分析客户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。
餐饮行业，利用大数据实现餐饮O2O模式，彻底改变传统餐饮经营方式
电信行业，利用大数据技术实现客户离网分析，及时掌握客户离网倾向，出台客户挽留措施
能源行业，随着智能电网的发展，电力公司可以掌握海量的用户用电信息，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统，确保电网运行安全。
物流行业，利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本
城市管理，可以利用大数据实现智能交通、环保监测、城市规划和智能安防
生物医学，大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理，同时还可以帮助我们解读DNA,了解更多的生命奥秘
体育娱乐，大数据可以帮助我们训练球队，决定投拍哪种题财的影视作品，以及预测比赛结果
安全领域，政府可以利用大数据技术构建起强大的国家安全保障体系，企业可以利用大数据抵御网络攻击，警察可以借助大数据来预防犯罪。
个人生活， 大数据还可以应用于个人生活，利用与每个人相关联的“个人大数据”，分析个人生活行为习惯，为其提供更加周到的个性化服务。
大数据的价值，远远不止于此，大数据对各行各业的渗透，大大推动了社会生产和生活，未来必将产生重大而深远的影响
Bingdata优网助帮汇聚多平台采集的海量数据,通过大数据技术的分析及预测能力为企业提供智能化的数据分析、运营优化、投放决策、精准营销、竞品分析等整合营销服务。
北京优网助帮信息技术有限公司（简称优网助帮）是以大数据为基础，并智能应用于整合营销的大数据公司，隶属于亨通集团。Bingdata是其旗下品牌。优网助帮团队主要来自阿里、腾讯、网络、金山、搜狐及移动、电信、联通、华为、爱立信等著名企业的技术大咖，兼有互联网与通信运营商两种基因，为大数据的算法分析提供强大的技术支撑。
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⑤ 如何构建用户画像实现品牌营销

怎样为用户“画像”？
为用户画像的焦点工作就是为用户打“标签”，而一个标签通常是人为规定的高度精炼的特征标识，如年龄、性别、地域、用户偏好等，最后将用户的所有标签综合来看，基本就可以勾勒出该用户的立体“画像”了。
具体来讲，当为用户画像时，需要以下三个步骤：
首先，收集到用户所有的相关数据并将用户数据划分为静态信息数据、动态信息数据两大类，静态数据就是用户相对稳定的信息，如性别、地域、职业、消费等级等，动态数据就是用户不停变化的行为信息，如浏览网页、搜索商品、发表评论、接触渠道等；
其次，通过剖析数据为用户贴上相应的标签及指数，标签代表用户对该内容有兴趣、偏好、需求等，指数代表用户的兴趣程度、需求程度、购买概率等；
最后，用标签为用户建模，包括时间、地点、人物三个要素，简单来说就是什么用户在什么时间什么地点做了什么事。
如何利用用户画像进行精准营销？
消费方式的改变促使用户迫切希望尽快获取自己想要了解的信息，所以说，基于用户画像上的精准营销不管对企业还是对用户来说，都是有需求的，这会给双方交易带来极大便捷，也为双方平等沟通搭建了一个畅通平台。
何谓“用户画像”？
在互联网逐渐步入大数据时代后，不可避免的为企业及消费者行为带来一系列改变与重塑。其中最大的变化莫过于，消费者的一切行为在企业面前似乎都将是“可视化”的。随着大数据技术的深入研究与应用，企业的专注点日益聚焦于怎样利用大数据来为精准营销服务，进而深入挖掘潜在的商业价值。于是，“用户画像”的概念也就应运而生。
用户画像，即用户信息标签化，就是企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后，完美地抽象出一个用户的商业全貌，可以看作是企业应用大数据技术的基本方式。用户画像为企业提供了足够的信息基础，能够帮助企业快速找到精准用户群体以及用户需求等更为广泛的反馈信息。

⑥ 如何做好数据分析的有效应用及竞品调研分析工作

如何做好APP的数据分析和运营？
APP分析四维度
做好APP运营分析，首先我们要把握住四个维度，分别是渠道推广的全面、用户体验、商品（价格）、会员分析，这四个方面可以说囊括了APP分析的方方面面。
渠道推广方面：可以通过SEM分析、网盟分析、SNZ等多种分析方式来挑选APP分发渠道，根据这些数据选择适合APP推广的渠道。
用户体验方面：转化率是检验APP运营效果的一个重要指标，通过对APP内部搜索分析、访问路径分析、页面布局分析等一些列数据，可优化提升用户体验，进而提升用户的购物转化率。
会员分析方面：通过RFM分析，商品推荐分析等评估会员的价值及会员对一些产品的复购率。
商品/价格方面：通过商品促销分析、销售分析、支付分析等这些数据，可为商品制定合理的价格及有效的商品推广方案。

APP六大商业模式关键指标
APP六大商业模式关键指标分别是电子商务、SaaS、免费移动应用、双边平台、SNS、媒体。每一种商业模式在某个阶段对应不同的关键指标。

电子商务模式，我们要关注这些关键性的指标，如转化率、年均购买率、平均购物车大小、弃购率、客户获取成本、平均每位客户营收、导入流量最多的关键字、热门搜索词、推荐有效性、病毒性、邮件列表有效性等等。
SaaS模式，我们要关注这些指标，用户眼球、参与度、粘性、转化率及系统正常运营时间和可靠性、流失率、终身价值等。
双边平台模式，它的指标有买卖双方的人数增长、库存增长、搜索有效性、转化漏斗、评分及欺诈迹象、定价指标等。
免费移动应用模式，关注下载量、客户获取成本、应用运行率、活跃用户比例、付费用户率、首次付费时间、点评率、病毒性、流失率、客户终身价值等。
SNS模式，关注活跃访客数、内容生成、参与度漏斗的变化、生成内容的价值、内容分享与病毒性、消息提醒的有效性等。
媒体模式，关于访客与流失率、广告库存、广告价格、点击率、内容与广告间的平衡。
可以说掌握APP运营的六大商业模式关键指标，可以助力企业实现精准营销。这点我们可以通过一张图来简单分析说明一下。
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⑦ 企业的营销现状包括什么

我说几点供你参考:
1\企业营销战屡
2\企业SWOT分析
3\企业营销策略、企业营销目标
4\企业营销队伍构成、培训状况

⑧ 大数据在电商行业的应用是怎样的如何利用大数据做竞品分析

如图说抄明大数据在电商的应用已经很全面了，现在随着市场流量成本变高，流量获取困难，很多品牌方已经认识到利用数据指导业务，管理业务的重要性。

而利用大数据做竞品调研主要市场销量销额的份额、热销SKU、品牌方的定价、促销政策、投放渠道等几个维度，可以了解用户的需求发现市场潜在机会，对比品牌间在市场的竞争力，跟自己的业务情况结合分析做出营销策略。

大数据分析关键点是对海量数据的挖掘，清理、处理，要么自己组建数据分析团队，需要一个全面的技术过硬的团队搭建还是不容易的，要么是第三方合作，购买数据报告，市场数据分析全面但是成本太高了，或者用第三方数据分析Saas软件。提供数据源可视化的观测分析、像是慢慢买、奥维云网、魔镜都是做大数据分析系统的，只是每个深耕不同行业、数据源获取的方式不一样。

⑨ 竞品营销分析报告怎么做啊

这些靠人工收集分析太耗费时间，建议你找外包做，文军营销就很好，他们的产品WJMonitor舆情之声可以做这个的。