8個數據分析方法，指導數位行銷策略| 帆軟軟件

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。

· 2、如何行銷-4P行銷組合. 4P行銷組合即開發 ...   8個數據分析方法，指導數位行銷策略 文|軟妹 2021-05-1415:50:38 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。

喜歡這篇文章嗎？歡迎分享按讚，給予我們支持和鼓勵！ 熱門文章推薦 如何學習資料分析？十年數據分析經驗告訴你，看這一篇就足夠了 有一位朋友最近向我吐槽，他提交了一份11月資料包告給領導，報告裡面放了很多圖，也擺了很多資料，結果被罵了，覺得很委屈。

我幫他分析後發現他撞到了一個資料分析誤區：應該分析哪些內容？ 其實，有很多夥伴與我的這位朋友一樣，做資料分析時，經常會有這樣的誤區。

資料分析不是為分析而分析，應該是圍繞你的分析目的而進行分析。

目前現有的資料分析師大多是統計學、電腦、數學等專業出身，他們大多缺乏從事行銷、管理方面的工作經驗，對業務的理解相對較淺，對資料的分析偏重於資料分析方法的使用，如回歸分析、相關分析等，... 文 | 軟妹 這大概是2021年最值得推薦的【大數據分析】工具！ "資料視覺化工具，可愛者甚番。

分析師獨愛R，自Python以來，世人盛愛matplotlib。

餘獨愛BI之出分析而不拖遝，做視覺化還算酷炫......."。

大數據分析軟體是什麼？ 大數據的特點有以下幾點：第一，資料體量巨大。

從TB級別，躍升到PB級別。

第二，資料型別繁多，包括網路日誌、影片、圖片、地理位置資訊等等。

第三，價值密度低。

以影片為例，連續不間斷監控過程中，可能有用的資料僅僅有一兩秒。

第四，處理速度快。

最後這一點也是和傳統的資料探勘技術有著本質的不同。

大數據分析軟體讓企業能夠從資料倉庫獲得洞察力，從而在資... 文 | 軟妹 數據分析工具怎麽選？十大諫言你值得一看！ 對於資料分析，我一直強調核心是業務，透過業務的分析邏輯影射到資料分析的處理邏輯，而數據分析工具則是説明我們實現結果的手段。

但是，你說工具不重要吧，他又很重要，就像什麼樣的路選擇什麼樣的交通工具，合適的工具能幫我們更快的達到終點。

對應資料分析的不同環節，也要選擇不同的工具，甚至選擇更容易上手。

今天這篇文章，就是來掃盲工具的。

估計網路上沒有比這個更全面的了。

一、從企業資料應用架構來劃分數據分析軟體 工具的使用還要看企業的需求和環境。

為什麼小企業招數據分析師其實就是Excel做報表，大企業... 文 | 軟妹 如何選擇合適的BI工具？回答好這12個問題就可以搞定！ 企業在搜尋BI工具時，面對很多選擇，如何選擇適合自己企業的工具呢？ 今天給大家提供一個全面的分析思路，通過12個問題來教你一步一步選擇到適合自己的BI工具。

1.你的預算是多少？ 企業收入，企業規模，企業戰略都將影響你的BI項目預算，這裡的預算並不只是BI工具的價格，它包含的要素有： BI導入前期投入費用。

為了讓導入的BI工具發揮最大作用，我們前期需要有什麼樣的配置？比如Tableau常常會有資料倉儲的需求，這也是一筆不小的費用。

BI軟體購買費用，這裡考慮滿足企業需求的情況下軟體的價格，像是PowerBI雖然起... 文 | 軟妹 畫圖做報表就是資料視覺化？錯！ 大數據時代，隨著資料分析的熱潮，資料視覺化也變得越來越重要，特別是對企業領導者、資料分析師、營運崗位的朋友。

雖然很多人都知道資料視覺化，但是不少人對資料視覺化的理解還存在很大的偏差，今天這篇文章就先來說說資料視覺化的概念和定義，為後面學習資料視覺化系列文章做個鋪墊。

什麼是資料視覺化？ 資料視覺化是指將資料以視覺的形式來呈現，如圖表或地圖，以説明人們瞭解這些資料的意義。

通過觀察數位、統計資料然後加以轉換獲得清晰的結論並不是一件容易的事，但是人的大腦對視覺資訊的處理優先于對文本的處理，所以使用... 文 | 軟妹 今天我一定要說清楚Tableau和FineReport的區別 文|帆軟報表高級工程師Sigurd 最近常常會遇到人來諮詢Tableau和FineReport的區別。

我剛說了句「兩者是不同的產品」就被堵回去「怎麼是不同產品呢？我們公司最近正在比較兩者，準備選擇一款導入呢！」其實我話還沒說完。

兩者是不同的產品，tableau是一款olap產品，finereport是一款oltp產品，都是數據處理分析軟體，但面向的人群、市場的側重點各有不同。

最關鍵還是要看企業的需求。

下面我就盡量以簡單易懂的語言把這個事情講清楚。

總的來說，Tableau是自助餐，FineReport是套餐。

這裡涉及三個角色：食客、廚師、... 文 | 軟妹 熱門工具 免費試用FineReport 僅需1分鐘，即可體驗新一代企業級報表軟體！現在激活還可獲得行業案例和範本！ Line【FineReport報表軟體】 回覆簡報送最新10.0產品簡報 臉書【FineReport報表軟體】 按讚送資訊人才必備懶人包 商務問題諮詢 王人賢Brian 0933-790886 [email protected] 技術問題諮詢 線上客服：點擊右側「聯繫我們」按鈕 郵件諮詢：[email protected] 服務時間：工作日9:00～12:00,13:30～17:30 立即咨詢 版權所有©2020帆軟軟體有限公司|蘇ICP備14031611號-3 隱私 返回頂部