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行銷是企業根據目標用戶的需求提供產品和服務,實現盈利的一切經營活動,關於行銷的數據分析,有哪些工作可做,該怎麼做?

分析思路

1、對誰行銷-用戶行為的分析

用戶行為指揮著行銷活動的走向,從新品開發到價格定製;從渠道管理到品牌管理。用戶行為分析是行銷分析的首要內容,是具有差異化的,也正是這樣的差異性,要做市場細分和目標市場的選擇,針對目標用戶做精準行銷。

2、如何行銷-4P行銷組合

4P行銷組合即開發產品、制定價格、蒲劍渠道、市場推廣

3、行銷效果評估

企業常做的行銷效果評估有三種:用戶滿意度、廣告效果評估和品牌資產診斷。

根據以上的行銷分析思路,針對行銷分析的這三項內容一共有這8種方法。

由於由於篇幅所限,每類各挑一種講述。

聚類分析

聚類分析是市場細分方法中最常見的。市場細分是根據用戶親疏程度將相似用戶聚在一起,使類內差異小、類間差異大的過程。

舉個例子,為了研究行動用戶手機消費習慣,我們在數據中收集了7個變數:客戶編號、工作日上班時期時長、工作日下班時期市場、周末電話時長、國際電話時長、總通話時長、平均每次通話時長來對用戶進行細分。採取迭代聚類方法分析,利用SPSS做初步分析、然後標準化處理、聚類分析,利用excel生成如下的數據條:

這樣一來可對各類用戶做特徵描述:

定標比超分析

通常用於渠道的分析研究。定就是定標杆。比如線下實體店,如何評價其表現?通常用渠道覆蓋率和渠道效率。

渠道覆蓋率=覆蓋網點數/該地網店總數,體現渠道的廣度。

渠道效率=網店的平均銷售量,反映渠道的深度。

標就是建立評價指標體系

比如電商行業在抽取後台數據,利用FineBI做進一步數據分析,通過引用轉化率和UV確定一個渠道價值指標,形成一個矩陣分析圖就很好判斷每個渠道的價值以及優化空間了。

比超是為了比較差異,提出趕超舉措。

比如上圖的每個渠道比重都是一樣的,通過進一步分析每個渠道的影響因素,比如曝光量、投放時間、投放價格等指標對驅動啊影響的程度,得到每個指標的權重,收集各個指標的表現數據來分析。

舉個例子,架設有百貨、超市、家電連鎖三個渠道,每個渠道比重如下

收集各個品牌在各項指標的表現數據

根據覆蓋率的指標權重和品牌表現畫出如下圖:

品牌A與標杆品牌相比,總體處於低勢,原因是A品牌在最關鍵的家電連鎖商鋪貨不足,渠道覆蓋率低。關於渠道覆蓋率低的分析我們可以進一步做分析,類似的方法,明確影響因素、設置權重、確定評價指標。

漏斗分析

用戶行為分為以下幾個階段:產生需求、信息收集、方案必選、購買決策和購後行為。這五個階段就像漏斗,最終只有一部分轉為成功用戶,每個階段都有用戶流失。如果能找到每個階段流失的原因就可以找到改進方向了。

從產生需求到信息收集,用戶流失有可能是品牌、產品傳播不給力,造成部分用戶轉向競品,或者是信息收集的方式不夠友好。怎麼解決?從解決用戶的三個問題下決策:為什麼買,哪裡買,多少錢。

從信息收集到方案比選和購買決策,這個過程用戶的流失取決於企業傳達了什麼樣的信息,是否把優勢表達出來,是否貼合的用戶的需求。

再到購後行為,這裡取決於用戶的體驗,產品的體驗是否達到了用戶的預期,操作複雜,視覺糟糕都是導致用戶流失的原因。

這五個階段都有一個轉化的比率,或者稱為效率,我們常常將這一段時間的效率和前期比,和競品比,和預期目標比,來總結經驗,做出決策,引導更好的轉化率。

這樣的分析也成成運用到品牌分析裡面,對應這樣五個階段

最後,關於行銷主題的數據分析,和其他主題一樣,需要做一個統一的管理。除此之外,由於如今市場的變動迅速,不可能做到每階段花大把時間做定期分析,這樣的效率是跟不上市場的速度的,建議重視行銷戰略的企業,能夠把這一塊納入到企業的數據化運營管理體系內,利用FineBI構建行銷主題的分析,做到實時了解市場動態和企業動態。

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