交易数据分析关联营销数据

① 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）

② 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。

③ 商品数据分析三个常用指标是什么

商品数据分析三个常用指标有：

1、客流量、客单价分析：

主要指本月平均每天人流量、客单价情况，与去年同期对比情况。这组数据在分析门店客流量、客单价时特别要注重门店开始促销活动期间及促销活动前的对比分析，促销活动的开展是否对于提高门店客流量、客单价起到了一定的作用。

(3)交易数据分析关联营销数据扩展阅读

商品间接数据的组合分析方法

1、销售综合分析

销售综合分析的分析指标是销售额、毛利额、毛利率、库销比、售罄率；分析条件是时间段（任意时间段、自然时间段）、经营方式；分析层次是总部，门店，大类，款式，价位带，单品。

2、关联分析（同比/环比分析）

将上一级分析的报表条件传递给同比分析，用同比分析的结构来检验我们对毛利调整策略的结果，看一下数据变化趋势，以便进行下一阶段的商品调整。

3、顾客数与客单价

有效提升销售额的两个途径是：提高实现消费的顾客人数、提高每位顾客购买的金额数。有效顾客（即实现消费的顾客）数高，说明你的商品、价格和服务能吸引、满足消费者的需求，客单价高，说明你的商品宽度能满足消费者的一站式购物心理、商品陈列的相关性和连贯性能不断地激发消费者的购买欲望。

④ 如何进行电商交易数据的分析，都有哪些方法

首先，你是否具备数据化思维呢？你对数据敏感吗？另外，都说工欲利其事必先利其器，

⑤ 3.[多选题 - 6分]：为了做好关联销售，在数据分析方面需要关注：

C和D
C项，所谓关联营销，即指业务关联、产品关联等方式挽留客户。
D项，指通过产品的组合，进行优惠推销。比如亚马逊上的组合推荐方式。

⑥ 如何将大数据与具体营销现象结合 ，分析其优缺点

大数据可以用来来做聚类，可以探索自出营销中的人群特性，算法通过每个人的信息可以发展人以群分的结构，就可以对不同类型人群做不同研究，针对不同人群定制产品，提高营销能力
可以做关联分析，发现交易数据中的交叉销售情况，分析这种交叉销售可以提供业务指导。

⑦ 如何统计关联交易数据

如果是上市公司的话，深沪交易所的上市规则都有关于关联交易的规定，比如《深交所版股票上市规则权》：与关联自然人发生的交易金额在30万元人民币以上的关联交易，应当及时披露；上市公司与关联法人发生的交易金额在300万元人民币以上，且占上市公司最近一期经审计净资产绝对值0.5％以上的关联交易，应当及时披露。需要披露的交易应该可以在深沪交易所网站、巨潮资讯网上面查到每年的上市公司有关关联交易的公告，这样统计比较费时。有些数据库可能会有统计吧，但是万德数据和清科好像都没有直接的统计数据，你可以看看身边有没有这类资源的数据库。

⑧ 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）

⑨ 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！

⑩ 什么是大数据分析和精准营销，两者之间的关系

大数据精准营销师通过大数据来定位你的精准客户，例如通过BAT方面提供的数据，选择适合你的客户人群进行投放针对性广告，这种营销方式在最大程度上将广告效益扩大化，经济效益增加，成本减少。