如何营销数据分析？（营销数据分析的8个方法）

营销是企业根据目标用户的需求提供产品和服务，实现盈利的一切经营活动，关于营销的数据分析，有哪些工作可做，该怎么做？

分析思路

1、对谁营销-用户行为的分析

用户行为指挥着营销活动的走向，从新品开发到价格定制；从渠道管理到品牌管理。用户行为分析是营销分析的首要内容，是具有差异化的，也正是这样的差异性，要做市场细分和目标市场的选择，针对目标用户做精准营销。

2、如何营销-4P营销组合

4P营销组合即开发产品、制定价格、蒲剑渠道、市场推广

3、营销效果评估

企业常做的营销效果评估有三种：用户满意度、广告效果评估和品牌资产诊断。

根据以上的营销分析思路，针对营销分析的这三项内容一共有这8种方法。

由于由于篇幅所限，每类各挑一种讲述。

聚类分析

聚类分析是市场细分方法中最常见的。市场细分是根据用户亲疏程度将相似用户聚在一起，使类内差异小、类间差异大的过程。

举个例子，为了研究移动用户手机消费习惯，我们在数据中收集了7个变量：客户编号、工作日上班时期时长、工作日下班时期市场、周末电话时长、国际电话时长、总通话时长、平均每次通话时长来对用户进行细分。采取迭代聚类方法分析，利用SPSS做初步分析、然后标准化处理、聚类分析，利用excel生成如下的数据条:

这样一来可对各类用户做特征描述：

定标比超分析

通常用于渠道的分析研究。定就是定标杆。比如线下实体店，如何评价其表现？通常用渠道覆盖率和渠道效率。

渠道覆盖率=覆盖网点数/该地网店总数，体现渠道的广度。

渠道效率=网店的平均销售量，反映渠道的深度。

标就是建立评价指标体系

比如电商行业在抽取后台数据，利用FineBI做进一步数据分析，通过引用转化率和UV确定一个渠道价值指标，形成一个矩阵分析图就很好判断每个渠道的价值以及优化空间了。

比超是为了比较差异，提出赶超举措。

比如上图的每个渠道比重都是一样的，通过进一步分析每个渠道的影响因素，比如曝光量、投放时间、投放价格等指标对驱动啊影响的程度，得到每个指标的权重，收集各个指标的表现数据来分析。

举个例子，架设有百货、超市、家电连锁三个渠道，每个渠道比重如下

收集各个品牌在各项指标的表现数据

根据覆盖率的指标权重和品牌表现画出如下图：

品牌A与标杆品牌相比，总体处于低势，原因是A品牌在最关键的家电连锁商铺货不足，渠道覆盖率低。关于渠道覆盖率低的分析我们可以进一步做分析，类似的方法，明确影响因素、设置权重、确定评价指标。

漏斗分析

用户行为分为以下几个阶段：产生需求、信息收集、方案必选、购买决策和购后行为。这五个阶段就像漏斗，最终只有一部分转为成功用户，每个阶段都有用户流失。如果能找到每个阶段流失的原因就可以找到改进方向了。

从产生需求到信息收集，用户流失有可能是品牌、产品传播不给力，造成部分用户转向竞品，或者是信息收集的方式不够友好。怎么解决？从解决用户的三个问题下决策：为什么买，哪里买，多少钱。

从信息收集到方案比选和购买决策，这个过程用户的流失取决于企业传达了什么样的信息，是否把优势表达出来，是否贴合的用户的需求。

再到购后行为，这里取决于用户的体验，产品的体验是否达到了用户的预期，操作复杂，视觉糟糕都是导致用户流失的原因。

这五个阶段都有一个转化的比率，或者称为效率，我们常常将这一段时间的效率和前期比，和竞品比，和预期目标比，来总结经验，做出决策，引导更好的转化率。

这样的分析也成成运用到品牌分析里面，对应这样五个阶段

最后，关于营销主题的数据分析，和其他主题一样，需要做一个统一的管理。除此之外，由于如今市场的变动迅速，不可能做到每阶段花大把时间做定期分析，这样的效率是跟不上市场的速度的，建议重视营销战略的企业，能够把这一块纳入到企业的数据化运营管理体系内，利用FineBI构建营销主题的分析，做到实时了解市场动态和企业动态。