服务营销数据分析

Ⅰ 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。

Ⅱ 电商营销数据分析这门课程模块三如何进行营销数据分析的知识点有哪些

电商营销数据分析这门课模块三如何进行营销数据分析的知识点包含模块导引,单元一电子商务营销分析包含什么,单元二营销分析体系的搭建,单元三营销分析维度,单元四如何进行广告效果分析。

Ⅲ 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）

Ⅳ 试分析服务营销发展的新趋势

政策出台支持行业发展

近年来，国家及地方相关主管机关在体验营销服务行业方面出台了多项法律法规和规范性文件，以保护消费者合法权益和促进行业的长期健康发展，主要包括：

以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国营销服务行业市场调研与投资预测分析报告》。

Ⅳ 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！

Ⅵ 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！

Ⅶ 中国移动服务营销中出现的问题及分析原因

中国移动的经营分析系统建设虽然已经取得了一定效果，但从目前的实际运行情况看，仍存在数据分散、分析内容和方法不全、展现形式不直观、互动不足等方面的问题，阻碍了经营分析系统对经营决策的支撑效果，影响着分析人员、决策者、各级管理者对系统的使用。
(1)数据分散，重点不突出
经营分析系统的数据来源于BOSS等多个系统，包含了海量的数据，这些数据经过加工处理，并通过统计报表、OLAP分析等方式将数据提供给使用者。统计报表作为目前经分系统的主要功能，包含了大量的经营数据，但各类经营数据存放在不同的报表中，不同的报表之间又没有经过合理的组织，当使用者需要查询某个数据时，需要在“XX目录——XX表——XXsheet——XX项目”中查找，数据分散，使用较为麻烦。
由于市场部门分析人员对经营分析系统的认识还处于初步的学习和了解阶段，对经营分析和数据挖掘方面的知识掌握还有待加强，且还是习惯于报表的形式进行分析，因此市场部门分析人员不断提出数据需求并固化为统计报表，统计报表数量日益增加，出现了“大量报表”、“海量数据”，经分系统逐渐退化为报表系统。
数据存放分散、重点不突出，使得对数据使用需求不同的使用者很难迅速找到自己想要的数据，特别是管理者很难一目了然地看到公司运营中的关键问题。影响了经分系统的使用效果。
(2)以KPI指标展现为主，深入分析不够
经分系统提供了较为全面和方便的KPI指标监控功能，对各项KPI指标的完成情况进行展现，便于各级移动公司了解、监控KPI指标的完成进度。但由于其他分析方法和功能不足，系统中主要以KPI指标的完成进度和指标统计分析为主，如将各指标的完成进度与时间进度比较、不同指标的完成进度比较、各分公司完成进度比较等，而缺少对这些指标从时间、业务、客户组成等维度进行更深入的分析。
此外由于高级分析和数据挖掘功能使用难度较大，需要市场分析人员具备较强的数据挖掘和数据仓库操作等能力，对IT人员又需要掌握较多的市场业务知识，因此综合分析和深入挖掘在经营分析中没有得到广泛使用，通过各种维度对指标进行的深入分析不够。
(3)各指标之间的关联分析不够
经营分析系统对指标的分析主要停留在对指标本身的变化情况进行的分析，而对指标之间的相互影响、指标之间的关联分析不够，指标之间的分析相互割裂。此外，一些相关指标的分析视图之间缺乏有效的组织和集成，视图之间不能相互关联。使用人员需要还需要大量手工集成，导致经营分析工作量大，效率低。
如在经营分析系统中，有收入指标分析视图模块，如收入的发展趋势图、结构图等，也有客户指标分析视图、ARPU指标分析视图及离网类指标分析视图等相关视图，但各类视图缺乏有效的组织和集成，没有相互链接，使得使用者发现当月收入出现较大异常时，仍要依靠手工在系统中寻找其他相关指标的分析视图，才能对收入发展问题做出分析和判断，工作量大、工作时间长，难以满足快速市场反应的发展要求。
(4)对市场经营的支撑力度不够
经营分析系统建设被认为是帮助企业决策层了解、监控公司各项指标的完成情况，以迅速制定正确的经营决策，因此在实际使用中，经分系统侧重后台分析，以指标分析为主，通过对各项指标的监控和分析，实现对公司整体运营情况的监控，而忽视了与前台营销、客服、渠道等市场经营活动的充分结合，对市场经营活动的支撑力度不够。
(5)互动不足，不能形成有效的管理闭环
经营活动需要各方面的数据和信息支撑，这就要求经营分析系统应该包含各种数据和信息，如市场营销活动信息、竞争对手信息等。但目前经营分析系统还不允许不同使用者上传数据和信息，使用者只能被动接受经分系统的数据，而不能将自己掌握的数据和信息上传，系统中缺乏一线数据和信息。
在实际工作中，经分人员与市场一线的经营、客服人员缺乏密切的相互学习和交流，前台人员得不到分析结果有力支持，经分人员也不能得到一线使用者对分析结果的反馈。经营分析和市场经营不能形成有效的管理闭环。
(6)展现形式不直观
经营分析系统中包含很多指标的展现，其中主要指标以图像形式展现，而其他大部分数据和信息则以表格形式展现。而即使是以图形展现的指标也不能为每个指标单独设计展现形式，展现形式不直观，使用者特别是管理者很难迅速、准确把握视图展现的信息。
综上，由于目前经营分析系统还存在以上诸多问题，使得经营分析人员在使用经分系统时，往往还需要进行大量的数据汇总整理、数据合并、深入分析和数据挖掘等工作，工作难度大、工作量大、效率低;管理者和决策者在使用经分系统时，很难直接看到想要的数据和分析结果，难以迅速有效进行决策

Ⅷ 求网络营销数据分析的技巧

个人认为：网络营销绝对不仅仅是网络推广，而是一项从项目策略规划、网站（网店）策划建设、网站销售力策划、网络传播推广、销售转化和数据分析等诸多环节组成的有机性系统工程，该工程的核心就是销售转化。而数据统计分析是将网络营销系统各环节有机整合的重要环节，数据可以让我们发现问题，从而调整策略、解决问题，提升整体运营效率。

一、SEO数据监测分析

比如收录、外链、快照、友链、关键字排名、PR等等，都能快速利用工具监测分析，这些数据通过时间纵向分析等工作，能够快速总结发现SEO相关工作的问题，结合网站数据的关键字访问，能够分析总结改进提升关键字策略。

二、网站访问数据统计分析

直接通过统计后台就知道了，能让我们知道网站流量来源、访客区域、访问时间高峰低谷的时间段、访客登录跳出页面最多数据、访客来源关键字、什么页面咨询率高、什么页面跳出流失高、什么页面浏览高、访客的回头率如何等众多数据，而通过这些数据的横向、纵向和交叉分析，并根据分析结果来针对性改进完善相关工作，那就能大幅度提升工作效率和效果，客观上也能提升团队人员的动力和激情，形成良性循环。

三、询盘和成交转化统计分析

对咨询量进行记录、统计和分析，也能发现很多规律，可以将咨询进行客户分类，重点客户、优质客户、普通和边缘客户等，也有利于提升工作效率。

对传播推广数据、网站访问数据和咨询转化数据的结合分析，能对网络营销整体的策略进行验证和调整提升。

数据还可以进行预期和分解，这都是进行KPI绩效考核的基础，能借助数据来打造一个高执行力的网络营销运营团队。

Ⅸ 营销人员该如何搞定数据分析

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。

Ⅹ 服装营销数据分析员都做些什么日常工作呢

通过分析数据来优化目前的销售策略，提高销售业绩~

售罄率

售罄率是指一定时间段某种货品的销售占总进货的比例，是根据一批进货销售多少比例才能收回销售成本和费用的一个考核指标，便于确定货品销售到何种程度可以进行折扣销售清仓处理的一个合理尺度。（来自网络）

结合服装，一般服装的销售生命周期为3个月，如果在三个月内，不是因为季节、天气等原因，衣服的售罄率低于60％，则大致可判断此产品的销售是有问题的，当然也不必等到三个月后才可以确定。三个月内，第一个月尺码、配色齐全，售罄率会为40～50％，第二个月约为20～25％，第三个月因为断码等原因，售罄率只会有5～10％。当第一个月的售罄率大大低于 40％时，且无其他原因时，就有必要特别关注，加强陈列或进行推广了。

以下图为例，因为是8、9的数据，我们不难发现，天气因素导致衬衫、连衣裙的售罄率比较低，在决策的时候可以考虑9月之后停止或者减少进货；而本该热卖的风衣、卫衣售罄率也很低，那我们需要思考问题出在哪里，款式还是价格还是位置不起眼？从而做出下一步的销售计划。

数据图表、数据报告均来自BDP个人版~