数据处理之产品营销问题

Ⅰ 大数据对营销有什么价值和意义

1.对用户个体特征与行为的分析
只有积累足够的用户数据，才能分析出用户的喜好与购买习惯等，甚至做到“比用户更了解用户自己”。这是大数据营销的前提与出发点，也是最核心的价值。无论如何，那些过去将“一切以客户为中心”作为口号的企业可以想想，过去你们真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗?或许只有大数据时代这个问题的答案才会更明确。如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品一定投其所好。
2.数据分析是保证广告与营销信息的精准推送
过去多年精准广告与营销总在被许多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。究其原因主要就是过去名义上的精准广告与营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据以及详细准确的分析。而现在的RTB广告等应用则向我们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的是大数据支撑。
3.数据分析才能实现对竞争对手的有效监测
竞争对手在干什么是许多企业想了解的，即使对方不会告诉你，但你却可以通过大数据监测分析得知。通过大数据分析找准方向，例如，可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等，也可以通过监测掌握竞争对手传播态势。
4.数据分析可以监测品牌危机以及提供化解危机的支持
新媒体时代，品牌危机使许多企业谈虎色变，然而大数据可以让企业提前有所洞悉。在危机爆发过程中，最需要的是跟踪危机传播趋势，识别重要参与人员，方便快速应对。通过大数据可以采集负面信息内容以便及时启动危机跟踪和报警，按照社群的社会属性分析，聚类事件过程中的观点，识别关键人物及传播路径，进而可以保护企业、产品的声誉，即抓住源头和关键节点，快速有效地处理品牌危机。
5.大数据分析可以有效地改善商品用户体验
改善商品用户体验，关键在于要真正了解用户及他们所使用的你的产品的状况与感受。例如，在大数据时代或许你正驾驶的汽车可提前救你一命，因为只要通过遍布全车的传感器收集车辆运行信息，就在你的汽车关键部件发生问题之前，会提前向你或4S店预警，这决不仅仅是节省几个金钱，而且对保护生命大有裨益。

Ⅱ 如何利用大数据进行品牌营销的最新相关信息

第一，用户行为与特征分析。显然，只要积累足够的用户数据，就能分析出用户的喜好与购买习惯，甚至做到“比用户更了解用户自己”。有了这一点，才是许多大数据营销的前提与出发点。无论如何，那些过去将“一切以客户为中心”作为口号的企业可以想想，过去你们真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗？或许只有大数据时代这个问题的答案才更明确。

第二，精准营销信息推送支撑。过去多少年了，精准营销总在被许多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。究其原因，主要就是过去名义上的精准营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。相对而言，现在的RTB广告等应用则向我们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的即是大数据支撑。

第三，引导产品及营销活动投用户所好。如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品生产即可投其所好。例如，Netflix在近投拍《纸牌屋》之前，即通过大数据分析知道了潜在观众最喜欢的导演与演员，结果果然捕获了观众的心。又比如，《小时代》在预告片投放后，即从微博上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性，因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。

第四，竞争对手监测与品牌传播。竞争对手在干什么是许多企业想了解的，即使对方不会告诉你，但你却可以通过大数据监测分析得知。品牌传播的有效性亦可通过大数据分析找准方向。例如，可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等，可以通过监测掌握竞争对手传播态势，并可以参考行业标杆用户策划，根据用户声音策划内容，甚至可以评估微博矩阵运营效果。

第五，品牌危机监测及管理支持。新媒体时代，品牌危机使许多企业谈虎色变，然而大数据可以让企业提前有所洞悉。在危机爆发过程中，最需要的是跟踪危机传播趋势，识别重要参与人员，方便快速应对。大数据可以采集负面定义内容，及时启动危机跟踪和报警，按照人群社会属性分析，聚类事件过程中的观点，识别关键人物及传播路径，进而可以保护企业、产品的声誉，抓住源头和关键节点，快速有效地处理危机。

第六，企业重点客户筛选。许多企业家纠结的事是：在企业的用户、好友与粉丝中，哪些是最有价值的用户？有了大数据，或许这一切都可以更加有事实支撑。从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关；从用户在社会化媒体上所发布的各类内容及与他人互动的内容中，可以找出千丝万缕的信息，利用某种规则关联及综合起来，就可以帮助企业筛选重点的目标用户。

第七，大数据用于改善用户体验。要改善用户体验，关键在于真正了解用户及他们所使用的你的产品的状况，做最适时的提醒。例如，在大数据时代或许你正驾驶的汽车可提前救你一命。只要通过遍布全车的传感器收集车辆运行信息，在你的汽车关键部件发生问题之前，就会提前向你或4S店预警，这决不仅仅是节省金钱，而且对保护生命大有裨益。事实上，美国的UPS快递公司早在2000年就利用这种基于大数据的预测性分析系统来检测全美60000辆车辆的实时车况，以便及时地进行防御性修理

第八，SCRM中的客户分级管理支持。面对日新月异的新媒体，许多企业想通过对粉丝的公开内容和互动记录分析，将粉丝转化为潜在用户，激活社会化资产价值，并对潜在用户进行多个维度的画像。大数据可以分析活跃粉丝的互动内容，设定消费者画像各种规则，关联潜在用户与会员数据，关联潜在用户与客服数据，筛选目标群体做精准营销，进而可以使传统客户关系管理结合社会化数据，丰富用户不同维度的标签，并可动态更新消费者生命周期数据，保持信息新鲜有效。

第九，发现新市场与新趋势。基于大数据的分析与预测，对于企业家提供洞察新市场与把握经济走向都是极大的支持。例如，阿里巴巴从大量交易数据中更早地发现了国际金融危机的到来。又如，在2012年美国总统选举中，微软研究院的David Rothschild就曾使用大数据模型，准确预测了美国50个州和哥伦比亚特区共计51个选区中50个地区的选举结果，准确性高于98%。之后，他又通过大数据分析，对第85届届奥斯卡各奖项的归属进行了预测，除最佳导演外，其它各项奖预测全部命中。

第十，市场预测与决策分析支持。对于数据对市场预测及决策分析的支持，过去早就在数据分析与数据挖掘盛行的年代被提出过。沃尔玛著名的“啤酒与尿布”案例即是那时的杰作。只是由于大数据时代上述Volume（规模大）及Variety（类型多）对数据分析与数据挖掘提出了新要求。更全面、速度更及时的大数据，必然对市场预测及决策分析进一步上台阶提供更好的支撑。要知道，似是而非或错误的、过时的数据对决策者而言简直就是灾难。

Ⅲ 利用大数据分析法，企业如何做到精准化营销

答复：做市场营销提出这几个问题怎么解答？
（1）、如何挖掘潜在客户资源？
（2）、如何维稳客户关系，并开发新客户？
（3）、如何提升销售业绩？
（4）、如何进行产品市场推广？
做市场营销解决这几个问题分析如下？
（1）、作为客户资源，能够进一步挖掘客户潜力的优势，以进行营销资源整合，以规划市场营销目标，以优化营销资源合理配置，以深度谋合市场机遇，以创造市场潜力为有利契机，以进一步深化客户的信任与合作关系。
（2）、作为客户关系，以产品与客户之间建立信任的关系，以提升品质服务的保障，以提高产品的优质服务，以销售的原则为：“对客户立信于人，并做到立信于心，对客户感兴趣的是，对方的为人之心”。
（3）、作为销售业绩，以销售团队为中心思想，以培养销售团队的凝聚力和号召力，以增强团队的集体荣誉感和使命感，以加强销售人才的梯队建设，在共同协作与共同努力的指导下，以共同创造最佳的销售业绩，而做出坚持不懈的努力奋斗为目标。
（4）、作为市场推广，以进一步加强市场公关的推广力度，以做到高端产品的优化升级平台，以产品信息平台做好产品的终端服务，以推广上市平台，以做好客户的反馈与回馈的工作，以共同实现客户的市场价值为承诺。
谢谢！

Ⅳ 如何通过数据分析找到产品营销切入点

通过数据分析找到产品营销切入点，其实就是针对竞品和市场以及用户分析后的回一套策划运营思路，根据以答往经验来看，一般采用确定竞品分析对手的方法，是先全面后精选：

1. “先全面”就是尽可能的找到竞品和潜在产品，是为了对行业全面的了解；

2. “后精选”是为了聚焦关键竞品；

3. “创建用户场景”是为了知道产品在什么情况下用户才会选择；

4. “产品搜索”，如果你的产品是是新的领域和行业，可以到几个新产品发现平台去搜索看看，可以看到每天每天新产生的各种新产品以及他们是如何做营销的，他们出现在哪，以上几步做到了，产品营销的思路其实也就有了。

Ⅳ 销售数据分析对商品市场营销策略的作用

1.按照“二、八”定理，找出畅销货品和滞销货品，分析畅销原因和滞内销原因。如果还想更细容致，就要分析货品库存、周转时间、畅销时间、竞争对手等等。
2.最好的就是进行SOWT分析，了解企业的优劣，竞争的优劣，以便策划最好选择最佳的实行计划或方式。再配合销售数据进行深层分析，了解潜在机会或威胁。对于机会，适时进行策略性把握；对于威胁，做好避免或最低化的措施。

Ⅵ 销售数据分析的内容一般有哪些

销售数据分析一般包括：

1、营运资金周转期分析销售收入结构分析

2、销售收入对比分析

3、成本费用分析

4、利润分析

5、净资产收益率分析

销售数据分析，主要用于衡量和评估经理人员所制定的计划销售目标与实际销售之间的关系，它可以采用销售差异分析和微观销售分析两种方法。

(6)数据处理之产品营销问题扩展阅读：

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 。

Ⅶ 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！

Ⅷ 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

Ⅸ 如何用大数据来解决传统企业营销面临的问题

大数据的兴起促使传统企业进行了信息化转型，很多企业都会采用基于大数据技术的云服务产品来代替之前的传统营销工具。CRM由于实施流程相对更容易见效快，而逐渐被企业所青睐和重视。CRM的理念重在逐渐帮助企业实现从"以产品为中心"转向"以客户为中心"的营销战略，帮助企业规范和优化业务流程，同时让企业及时获取外部销售和市场信息，快速应对市场变化，从而带动企业从日常运作多方面来改进和完善管理，节约运营成本，提高企业经济效益。

企业实施CRM营销战略的关键主要包括了以下三点：

360度全面的客户管理
企业面对客户管理时候常常存在许多痛点，比如数据安全，客户信息的重复导致的撞单，因人员变动造成的客户流失。而CRM系统不但能完成客户资料的海量存储。在隐私设置上面，能根据权限设置导入导出，禁止复制，有效保证数据安全。多种方式防止资料重复，有效防止撞单、丢单、抢单等数据混乱情况。可根据CRM对客户信息设定共享、转移、分配，最大限度利用客户资源。在客户信息和数据存储方面，对资料搜集、筛选、跟踪、维护进行全方位跟踪和管理，避免因人事变动引发的客户流失。

营销自动化提高效率
在营销效率方面，企业可以利用CRM抓住每一个高价值的实时营销节点进行实时营销比如基于用户在网站的点击行为及时推送密切相关的产品信息，CRM还可以根据用户喜好通过电子邮件营销，将用户可能感兴趣的内容推送以提高点击率，从而为销售人员挖掘线索做了一个良好的铺垫。CRM系统能够通过对客户信息的搜集、整理，实现对客户的分类、分级、分地域管理，针对不同需求、特点、价值的客户进行精准的营销推广，发挥营销的最大价值。

报表科学的预测销售结果
统计图和报表是一种个性化查询方案，它保存了用户常用的查询需求，用最直观的方式表现出来，为管理决策者大幅节省了时间。只要有一个CRM账号，所有用户都可以建立自己的个性化视图，并拥有部分视图分配权限，可以灵活共享数据，提高团队协作效率。CRM系统根据报表生成各种统计图，使企业管理者随时掌握最新动态。

Ⅹ 数据分析产品要重点思考哪些问题

百货商场销售数据分析
1、市场占有率分析：主要是对门店的商圈及客流的分析，商圈及客流的大小直接影响着门店的业绩。门店应该定期进行调研，做好本店的商圈定位及来客分析，并做好不同期间的对比跟踪，及时地了解自己商圈及客流的变化情况。
2、劳效坪效分析：劳效和坪效是评估门店经营效率的两项重要指标。门店应做好劳效坪效的纵向和横向对比分析工作，对比之前，应首先明确对比的思路。纵向对比，即门店本身与历史的同期对比。横向对比，即门店与同规模可比门店之间的对比。
3、成本费用分析：降低成本也就是在增加利润，门店应做好各项费用指标的分析。租金成本及折旧费用不属于门店可控成本，但人力成本、水电费、物料、办公用品、电话费、交通费、垃圾费等，门店都应该进行严格的规划和控制。
4、利润分析：主要是门店毛利水平的分析，每个店都有一定的经营商品范围可以选择，这个经营商品定位的过程就是控制毛利的过程，在现在门店商圈相对一致和规模同等的情况下，不同品类的销售差异带来不同的毛利水平。建议门店重点把握好商品辅助分类的三级分类中销售前50名的商品，其他商品门店可以根据周边客群的消费情况适当进行定位选择，从而掌握好整体毛利的水平平均值的偏移幅度。网络营销干货汇总 搜索营销 社会化营销 移动营销 数据分析
5、损耗分析：损耗现在已经成为门店经营中危害最大的问题，这里的损耗分析主要是对每次盘点后的结果进行简要的分析。门店目前的损耗一般有偷盗、破损、帐务损耗等方式，这些项目门店均应列明，通过详细的分析找出损耗的原因，才能找出门店日常经营的各个环节中存在的问题。

6、库存及周转分析：库存及周转分析主要是帮助门店更好、更合理的进行库存管理。门店应该从品种和时段进行综合考虑，比如日配商品，供应商可以支持，门店就不需要增加库存；有些畅销品或活动商品，为防止断货，则要适当增加库存，备足货源。
7、商品分析：商品分析主要包括商品的品类分析和单品贡献分析：一是品类分析，门店可采用商品辅助分类内的三级分类进行商品品类分析，分析可从各品类SKU 数、动销率、销售金额、销售占比（占本店总销售的比）、主力商品数占比、主力商品库存、零销售商品库存等差异入手，通过纵向（同本店的历史销售）和横向（同规模可比门店）对比来分析其变化差异，结合现场情况找出变化原因，寻求各品类的可增长点。
8、二是单品贡献分析：中小型社区店的单品数约在6000—10000之间，大型门店的单品数均在10000以上，每一天，门店的负责人可根据店内实际情况重点关注食品、百货各销售前500—1000名的单品，包括其销量、库存和陈列方式。而每一周、每一月、每一季，门店可以辅助分类的三级或四级商品为主，结合现场重点分析各品类前50名的销售及库存变化情况，以点达面，控制门店的主力商品，来做好单品的销售贡献分析
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