市场营销中的数据分析课件

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1、市场营销中的数据分析北京商翱科技有限公司2007年12月市场宣传和进入阶段市场拓展阶段基于会员积分的忠诚度营销阶段数据使用原则及OR数据分析实例市场宣传阶段客户对业务的认知现有沟通效果和问题分析通过客户对业务的认知，诊断和发现市场沟通环节的问题市场沟通宣传找到通过增加宣传力度能够提升市场的产品0%20%40%60%80%100%0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%使用率认知度100%ABCDE业务ABC的使用率低和认知度低存在相关，因此应该增加其宣传的力度，业务DE则更要寻找其他方面的原因来提高使用率评估和诊断沟通的效果和问题达到率信息传达度响应率短信>EDM>DM，是

2、否到达目标受众DM>EDM>短信响应人群的特征分析用户反馈对沟通的评价通过分析，我们可以：针对特定人群采用不同的沟通方式，并根据用户对沟通的评价进行最有效的沟通方式策划市场拓展阶段从目标市场、产品定位、促销活动和影响因素出发--拓展市场市场的拓展是在多个环节相互作用的过程中完成的。因此，我们要通过对已有数据的分析，寻找目标市场，支持有效的促销活动。市场细分寻找目标消费人群现有用户的基本特征性别、年龄、职业、消费水平通过这样的分析我们可以找到，对于不同的业务，目标人群的年龄、职业和消费水平分布，从而为下一步有针对性的促销推广，提供有力依据。寻找目标人群的另一常用方法—聚类分析当变量比较多时，我

3、们很希望能找到一类人群的综合特征，这时候可以用聚类分析，但聚类分析的结果，要仔细验证，需要严格把关人群分类--聚类分析通过业务和使用人群之间的相关性及重叠进行—交叉销售第一步通过客户使用各种业务的情况寻找业务之间的相关性第二步通过用户的基本特征和业务相关性寻找潜在人群第三步进行交叉销售的策划和实施多种方法可以实现上面的需求交叉销售—相关分析业务分类—聚类分析对目标消费人群进行喜好、影响因素分析—策划有针对性的促销活动也许是MMS业务的价值定位和价值沟通存在问题没有触及和调动真正的用户需求也没有将这种应用带来的实际体验沟通到位，因此在促销活动中要注重这方面的调整用户喜爱的促销活动方式对不同促销

4、活动的响应不使用业务的障碍因素产品方面的常用分析模型基于会员积分的忠诚度营销阶段清晰的追踪、有效的管理、针对性的策划平衡记分卡招募会员人数活跃的会员人数ARPU值（或用量）积分情况兑奖纪录活动追踪增加用户忠诚度提高销量会员分级会员流失奖品兑换会员行为分析会员特征分析为了达到平衡记分卡上的指标，需要有数据支持的活动策划会员分级会员分级的指标ARPU值活跃度积分兑换确定临界值通过对分级指标的值分布分析，可以确定会员分级的临界值，进行合理分级流失率及流失预测根据客户持续的消费纪录，可以看到客户流失率，并把客户划分出类别，进行追踪活动策划不同趋势的客户类别划分客户总量保持活跃的客户消费增长中的客户消

5、费下降中的客户奖品兑换追踪及分析会员兑奖基本情况兑换总人数/分级别人数奖品兑换数量/分级别数量奖品兑换类型/分级别类型会员兑奖情况趋势分析哪些奖品受欢迎奖品预期需求量ARPU值、兑换值和兑换趋势分析$0$1,000$2,000$3,000$4,000$5,000$6,000$7,000$8,000$9,000Aug.Sep.Otc.Nov.2.4%2.5%2.6%2.7%2.8%2.9%3.0%3.1%ARPU($k)兑换值($k)兑换率活动效果分析通过转换率来衡量市场活动效果活跃客户增加了还是减少了？有多少客户的消费额减少了？这样的客户数量增加了还是减少了？数据使用原则及实例垃圾进垃圾出-

6、-认识我们的数据数据结构数据库架构（数据库架构系统，数据抽取原则）数据结构（数据来源，字段，字段类型，存储地点）数据质量一致性、统一性（比如字段名是否一致，值是否统一，不同数据之间有没有联结性等）有效性（比如更新时间）完整性（数据缺失情况）准确性（数据得准确程度）Donotletgarbagedataimpactanalyticresults.Extreme(loworhigh)groupsshouldbeexcluded.No.ofInkjetprinters3748.00600.00175.00130.00100.0070.0062.0046.0040.0034.0030.0026.00

7、22.0016.0013.0010.007.004.001.00Members1601401201008060402000ExtremegroupsResultBeforecomingtoanalyze,weneedtomakesuretheDBisqualified&sayingfacts所以对于整个数据来讲，做到心中有数是很重要的，我们可以拿到什么数据，格式如何，这些数据的完整性如何（需要分字段），准确性