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一、营销分析的组织框架和技术框架
经过多年的信息化建设,企业积累了大量数据,那么如何才能更好的进行数据的统计分析和挖掘工作?**解析不同企业的数据应用实践,本节与您分享营销数据分析的总体框架应如何搭建...
1.从现有的数据能分析什么?
2.现存的报告机制存在哪些问题
3.数据分析的技术架构和组织架构
4.实施营销数据分析思路和步骤
5.数据分析与挖掘技术简介
二、指标分析
指标分析是一种快速的企业绩效分析手段,是衡量企业健康状况的健康指标, 本节介绍如何**指标构建数据分析模型。
1.从一个绩效考核表说起
2.KPI的局限
3.搭建分析模型分析公司经营状况
4.基于市场营销指标的矩阵分析
5.利润分析矩阵
6.新产品分析矩阵
7.案例分析
三、数据规划和数据收集
没有数据,营销分析就成了空中楼阁。本节介绍数据搜集的思路和方法,为营销分析奠定坚实的基础。
1.思考:应该采集哪些数据
2.数据来源和收集途径
3.构建有效的数据采集系统
4.数据表的规划和设计
5.低成本的数据收集手段
6.利用新技术手段简化数据收集
四、常用分析方法
数据分析不是空洞理论,还需要有科学的技术手段和方法,本节演练常用的数据分析方法
1.对比分析
2.多维分析和统计
3.时间序列分析
4.数据分布分析
5.方差分析
五、竞争分析
企业总是在竞争中壮大,如果能提前预知竞争对手的信息和策略,企业更容易成功。
1.如何界定竞争对手
2.市场竞争的四个层次
3.需求的交叉弹性
4.品牌转换矩阵
5.行业竞争力分析
6.竞争分析矩阵
7.竞争对手数据收集
六、市场调查与置信度分析
市场调研是合法获取数据的重要来源,也是快速了解市场反应的途径,本节讨论市场调查的策划和统计方法。
1.如何策划一次市场调查
2.常规调查方法和网上调查方法
3.如何进行统计学上有效的抽样调查
4.理解误差的来源分析
5.如何对抽样结果进行统计
6.**置信度分析计算调查误差
七、客户细分与精确营销
无差别的大众媒体营销已经无法满足零和的市场环境下的竞争要求。精确营销是现在及未来的发展方向,而客户细分是精确营销的基础。
1.精确营销与客户细分
2.客户细分的价值
3.基于数据驱动的细分
4.客户数据库分析的RFM指标
5.基于聚类细分方法的案例解析
6.细分结果的应用
八、商业预测技术
预测是企业重要的决策依据,企业**预测技术可以估计下一季度、年度的市场规模、市场占有率、销售量等。
1.预测责任者与支持者
2.预测的组织流程
3.不同的预测模型各自的优缺点
4.多元回归分析:如何分析多个因素对目标值的影响程度,包含
i.如何建立多变量业务预测模型
ii.如何评估业务模型的有效性
iii.企业外部变量(例如经济宏观数据)的选择和过滤
5.回归分析演练:如何量化分析广告的效果
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