覃韦初、莫恒全教授声明

从2012年开始,覃韦初、莫恒全教授是“恒全教育”独家特聘的公务员考试专职辅导教师,不再为其他公务员考试培训机构上课。今后凡以覃韦初、莫恒全教授的名义进行招生宣传的,均为虚假宣传,属于侵权行为。请广大考生注意!声明人:覃韦初 莫恒全二〇一一年十二月二十五日

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浅谈数据分析在企业精准营销中的应用

 

广西臻实项目数据分析师事务所特约分析师  陈虹坚/文

 

 

一、引言

在当前,企业如果想要在在市场营销或决策方面做到事半功倍,就需要在浩如烟海的客户及市场、销售和服务信息中,将原始数据转化为简明扼要的商业数据信息。通过数据分析技术和工具,让企业在商业活动中了解到自身存在的各种问题并分析其原因。数据分析可以帮助企业解决接下来该如何去做的问题,可以帮助企业了解市场变化,找出对未来企业战略具有影响的因素,让企业营销管理真正能够“运筹帷幄之中,决胜千里之外”。

二、精准营销的价值

精准营销具有针对性

精准营销是有针对性地,以目标客户群体为导向,致力于满足客户差异化、个性化的需求,通过分析每一位客户的消费行为、消费轨迹和消费特点,找出哪些用户是某一个产品或营销活动最有可能消费的用户,每个类型的用户,在什么时间段最适合给他推荐的产品有哪些。简而言之,精准营销的销售群体是有针对性的一部分目标客户,因此在节约营销成本,提高利润水平上更具有优势。

相比之下,传统营销面对的对象则要模糊得多,营销的目标是更为广大的用户群体,有一定的随机性,忽视了细分用户群体里的差异化,个性化的购买需求,导致营销的投入过大但是成交量不理想,性价比较低。

精准营销是对目标用户的量化过程

精准营销是一个对用户数据、销售数据进行分析的量化过程,以客户历史消费情况为依据,是对客户消费习惯和特征的识别和分析,从而达到对客户的购买定位和对不同的客户,不同的业务内容的精准推荐。

传统营销则更多的采用了市场调研的方式或行业专家的经验来了解客户的消费行为习惯和消费特点,进行定性分析,受主观因素影响较大,客户的某些消费习惯、潜在的需求或者间接的购买偏好都是无法通过市场调研、行业经验等传统方式得出所有答案的。

三、怎样进行数据分析

(一)使用数据

1.从历史数据中找出规律

观察上一年或历月的销售数据。分析不同产品的销售情况,哪个产品销量最大,哪个产品销量最小,每月或者每周的平均增长率和同期增长率是多少,不同的季节销售情况的变化。通过历史数据把上面的这些指标分析出来之后,就可以看到哪些产品是优势产品,不用促销就可有很大的量,哪些是弱势的产品等等,这样可以确定出来什么季节拿哪个产品出来做促销。

2.从现有的数据中发现存在问题

市场推广过程中,每天都要监控产品的销售量,当出现销售数据波动非常大或者产品销售异常的时候我们应该注意,是否是销售的终端出现了问题,是不是竞争对手做活动分流了大量的销售额等等。数据是工具,能够帮助我们发现问题,找到问题的根源所在。

3.通过分析,进行预测

通过观察年度每个月不同的产品的增长率,分析各月之间的影响情况,依据这个可以预测未来月度的交易量的增长情况,销售能够达到什么样的水平。同时,在某个大型的营销推广活动结束之后,不是立即分析销售数据,而是要看活动结束后一个月后的数据,这样才能看到究竟有多少用户是因为活动的奖品而进行的一次性或冲动消费,活动结束之后就离开了,在一个月内,客户的流失情况才能较为清晰的显现出来。

4.分解数据

每天各种产品的运营数据,推广数据以及销售数据量都非常大,需要对这些数据进行分解,才能了解每一个数据的波动都来自哪些市场的变化,增高或者降低的趋势是什么。

(二)选择分析方式的依据

数据分析的方法有很多,包括数据的描述性分析、线性回归分析、方差分析、主成分分析和典型相关分析、判别分析、聚类分析、Bayes统计分析等等,由于每一种数据分析方法都有其自身的特点和实现的步骤,对数据的形式有具体的要求,并且与具体的应用问题密切相关,因此成功的应用数据分析方法以达到目标过程本身就是一件很复杂的事情,需要从分析任务和可获得的数据两个角度来确定数据分析的方法。

一般而言,一个完整的营销行为应包括以下几个步骤:首先,确定营销的对象,其次,确定营销的方式,第三,选择营销的时间,最后,对营销的效果进行评估。

根据不同分析方法的特点,在营销行为的不同阶段,都需要使用不同的分析方式。确定营销对象时,采用的分析方法一般有:聚类分析、异常分析、RFM分析、决策树、神经网络、 logistics;确定营销的方式时,一般采用:关联分析、序列分析;选择营销的时间的方法有:生命周期挖掘、时间序列、回归分析;对营销的效果进行评估一般使用:T检验,卡方检验,对比分析,环比情况,同比情况。

四、数据分析在企业精准营销中的应用

(一)确定营销的对象

一个电冰箱的生产商需要通过广告宣传来吸引潜在顾客。他们从各大商场及超市获得了会员的信息,想要将广告宣传手册和礼品寄送给这些会员。但是这些宣传都是需要成本的,不可能寄送给所有的会员。而这些会员中有的人会受广告宣传的影响而购买产品,有的人就算得到宣传手册和礼品也对此毫无兴趣。所以商家想要将广告投递给那些对宣传手册感兴趣从而购买电冰箱的会员。利用分类模型就能够识别出什么样的会员可能购买电冰箱。商家首先从所有会员中抽取了2000个会员,向这些会员寄送递广告宣传手册,然后记录这些收到手册的会员是否购买了电冰箱。在模型中,每个会员被作为一个事例,居民的婚姻状况、性别、年龄等特征作为输入列,所需预测的分类是客户是否购买了电冰箱。

 使用2000个会员事例模型后得到决策树的分类,根据分类可以找出几个有用的节点:一是年龄小于35岁,居住在A地区的会员有70%的概率会购买电冰箱;二是年龄在35和45岁之间的会员有54%的概率购买电冰箱;三是年龄在45和65岁之间,与商业区距离不大于10公里,有1辆汽车的会员有50%的概率购买电冰箱;四是年龄小于32岁,不住在A地区,与商业区距离在1公里范围内的会员有45%的概率会购买电冰箱;

 在得到了分类模型后,将其他的会员在分类模型中查找就可预测这些会员购买电冰箱的概率有多大。随后厂商就可以有选择性的投递广告宣传手册并在各大商场或超市备货,等待购买者的到来。

(二)确定营销的方式

在顾客的一个消费订单中,包含了多种产品,这些产品都是相互关联的。比如购买了啤酒的顾客,就会购买下酒的卤菜或花生等;购买了铅笔的顾客,就会购买铅笔刀或橡皮。使用关联分析就能够识别出交易中大量相互关联的事件,预测一个事件发生时有多大的概率会发生另一个事件。从而对产品进行组合营销,最终达到促进销售,减少库存的目的。

(三)营销时间的选择

某商场A、B化妆品专柜分别举办了一场现场营销活动,A专柜的营销时间是周六,B专柜的营销时间是周一,从大众参与度来看,A专柜活动结束后仍然有大量的消费者咨询,B专柜从早晨到下午上门人数却寥寥无几。

B专柜在活动前投入了大量的广告,人力物力进行宣传,然而在选择时间上定在周一这个比较敏感的时间实为失误。周一是消费者上班的时间,无论是个体经营者还是在职职工都需要安排一周的工作计划,需要做很多事情,因此参加活动的人很少。

活动策划人员仔细分析一下商场的消费时间序列特征不难发现,商场消费高峰期在周末的午后。因此专柜开展营销活动最好把时间安排在消费者时间比较宽松的周末进行,如周五、周六、周日,如果再具体一点最好是下午2点最为合适。

(四)营销效果的评估

营销活动结束后,需要根据活动开展的目的,对活动的媒体传播效果、品牌提升效果、销售促进效果和活动外部效应进行评估,与同期或不做活动的时段相比看是否对销售有所促进。

五、小结

科学合理的使用数据分析技术可以帮助企业依据已经发生的事情和以往的规律来预测市场未来的销售趋势、制定有效的市场营销策略并解决一系列可能存在的问题,使销售活动更有针对性和准确性,切实提高营销活动的质量,为企业节省营销成本,创造更多的利润。


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