九数云教您营销数据分析的几大步骤

标签: 营销数据分析 | 发布时间: 2023-02-17 11:12:46

数据之于营销人的意义已经无须赘述。但现实问题是,面对各种复杂难懂的“大数据”概念,我们如何才能抓住关键,在最短的时间里建立起对数据分析的感性认识?如何通过系统认知在工作中逐渐培养起数据思维?

无论在公关公司还是企业内部的公关部,数据分析已经成为了继文案、策略、沟通的第四大技能。

究竟营销数据分析这块应该怎么来做呢?

简单来说分三步:第一步明确目标,第二步数据获取,第三步数据洞察。

九数云教您营销数据分析的几大步骤插图

1.明确目标

需要为营销数据分析了解背景信息:

1、客户所处的行业以及行业趋势是什么,面临的主要问题和挑战是什么2、和你对接的客户属于企业当中的什么角色,是市场部还是公关部?还是其他部门?KPI是什么?

3、过去的一段时间你帮助这个客户解决过什么样的问题,以此试图了解他产生这次需求的动机。

 

2.数据获取

通过用户标识可以进行用户数据匹配和数据打通。比如说用户的手机号,电子邮箱,社交ID,比如说微博号微信号,这些都是作为用户标识的方法。用户数据的分类方法有很多种,一种方式可以从静态数据和动态数据两个概念来分。静态数据是指在一段时间内不会轻易发生改变的数据,动态数据是会实时改变的。我们对用户的分类大概可以分为自然特性、社会特性、偏好特性和消费特征。其中自然和社会特性数据是静态数据,偏好和消费特征是动态数据。

营销数据分析除了用户数据另外还有渠道数据,包括信息的渠道和购买渠道。信息就是包括了社交媒体平台,新闻资讯平台的数据。购买就是指购买渠道的数据,比如电商、官网、卖场数据等。

 

3. 数据洞察

最后营销数据分析需要洞察,用户画像是源于企业对用户认知的渴求,用户画像无非就是对这两类人。一类是现有用户,一类是潜在用户。对这两类人群画像,一般可以通过什么样的分析维度呢?可以列举三个维度:

用户群划分:对于已有的用户集合,可以根据不用标签将用户聚类为不用的用户群,针对不用的用户群采取不用的营销措施,或者将营销资源放在主要用户群上。

用户兴趣分析:通过用户画像,可以知道用户喜欢什么,偏好什么样的产品,从而将用户兴趣纳入到需求之中改进产品或服务。

用户消费分析:能够了解用户消费层次,消费能力及潜在消费能力,愿意为什么样的产品或服务付费,取得消费突破点,增加销售额。

 

其实说白了,营销数据分析所有的这些维度最后都是做精准营销的。因为我们都知道现在数据很泛滥,每个用户身上每天都会接收海量的信息。其实现在用户对于他不关心的数据也好信息也好是非常排斥的,我不知道大家是不是这样,就是对于我不想看到的东西,是不会仔细去看的。信息太过泛滥,因此用户都已经习惯性的选择抗拒不关注的信息,故只有了解用户之后按时按需按人将自己的信息从广告转化为有用咨询,才能取得较好的用户转化率。

 

 



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