8個數據分析方法，指導數位行銷策略| 帆軟軟體

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. Facebook Twitter Line Hatena 您的資訊已提交成功 我們將盡快與您聯絡 知道了 歡迎隨時與我們聯絡 隨時與我們的產品專家預約實時演示。

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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 全方位解讀「大數據」：定義、分析、工具、應用與案例 大數據技術和產業的蓬勃發展，使資料成為了重要的生產力，同時也使當今社會的生產關係發生了變革。

大數據時代的戰略意義不僅在於掌握龐大的資料資訊，還在於發現和理解資訊內容及資訊與資訊之間的關係。

很多人其實並不清楚大數據到底是什麼？今天，就透過大數據的定義、分析、工具、應用與案例，助你全方位解讀「大數據」。

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認識大數據，首先從大數據的特性和類型入手。

1.大數據的特徵 大數據主要有以下4種特徵： 容量（Volume） 提到大數據，首先會... 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7種回歸分析方法，資料分析師必須掌握！ 對於機器學習/資料科學的初學者來說，線性回歸，或者Logistic回歸是許多人在建立預測模型時接觸的第一/第二種方法。

由於這兩種演算法適用性極廣，有些人甚至在走出校門當上資料分析師後還固執地認為回歸只有這兩種形式，或者換句話說，至少線性回歸和Logistic回歸應該是其中最重要兩個演算法。

那麼事實真的是這樣嗎？ 目錄 1.什麼是回歸分析？ 2.為什麼要用回歸分析？ 3.幾種常見的回歸分析方法 線性回歸 Logistic回歸 多項式回歸 逐步回歸 嶺回歸 Lasso回歸 ElasticNet回歸 4.如何挑選適合的回歸模型？ 什麼是回歸分析？ 回歸分析... 文 | 軟妹 這大概是2022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 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 立即試用，可獲取更多報表範本和案例 免費試用 Line【FineReport報表軟體】 回覆簡報送最新10.0產品簡報 臉書【帆軟軟體】 按讚送資訊人才必備懶人包 商務問題諮詢 台灣： 0933-790886 或0989-092892 [email protected] 港澳： (+852)68508566 [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©2022帆軟軟體有限公司|蘇ICP備14031611號-3 隱私 返回頂部