營銷數據分析框架

A. 運營數據分析報告框架有哪些內容

1、項目背景和項目進度

項目背景，需要簡述項目相關背景，為什麼做，目的是什麼。項目進度，需要綜述項目的整體進程，以及目前的情況。這兩點其實沒什麼可說的，如果對象是項目成員，可以寫簡單一些，如果對象是對項目不了解的人，則需要多寫 一些，但還是要盡量用最簡單的話，跟別人講明白。

2、名詞解釋和數據獲取方法

名詞解釋：關鍵性指標定義是什麼，為什麼這么定義。這點是很多人忽略的，其實很多時候數據的誤解都是因為對指標沒有統一的定義。舉例而言，點擊率可以是點擊次數/瀏覽次數，也可以是點擊人數/瀏覽人數。人數可能按訪問去重，也可能按天去重。如果沒有清晰的解釋，不同人理解不同，對整個數據的可讀性就大打折扣。

數據獲取方法：如何取樣，怎麼獲取到的數據，會有哪些問題。原始數據往往有一些缺憾，要經過數據清洗剔除雜訊，也需要部分假設進行數據補全。數據清洗和數據補全的方法需要跟匯報對象說明並且獲得認可，讓對方對於置信度有一個估計。

3、數據概覽和數據拆分

數據概覽，需要有重要指標的趨勢，變化情況，重要拐點成因解釋。

數據拆分，需要根據需要拆分不同的維度，作為細節補充。

這里基本上就是之前說的數據分析方法了。如果需要對方知道對比或者趨勢，則使用圖，如果需要對方知道具體數據，則使用表。表格對需要強調的數字要做明顯標識。需要注意的點是：核心指標要少而關鍵，拆分指標要有意義且詳細。同時如果是PPT的話，每頁說明白一個結論或者解釋清楚一個趨勢足以。關鍵性結論要用一句話能說清楚。

4、結論匯總和後續改進

結論匯總，基本是對之前數據分析階段的數據進行匯總，形成完整的結論。

後續改進，需要在數據分析的結論和問題的基礎上，對後續的迭代和改進措施作出方向性的說明。這部分其實很多時候也是分析的根本目的。

5、致謝和附件

致謝是對項目組合相關協助部門的致謝，基本上對於項目組和相關協助部門而言，也希望自己的工作或者積極配合能看到有效的數據結果。在之後的合作中，也會更加融洽。

附件是需要附贈更多沒有必要在數據報告中體現但是仍然有價值的數據。對於PPT而言，這部分也可以放在PPT致謝之後，與會同事有疑問，可以隨時翻到最後解釋。

B. 大數據分析中，有哪些常見的大數據分析模型

數據分析模型主要是用來指導數據分析師進行一個完整的數據分析，更多是指導數據分析的思路。數據分析常用的模型有：
留存分析模型：用來分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型，考察進行初始行為的用戶中，有多少人會進行後續行為；
全行為路徑分析：根據每位用戶在APP或網站中的行為事件，分析用戶在APP或網站中各個模塊的流轉規律與特點，挖掘用戶的訪問或瀏覽模式，進而實現一些特定的業務用途；
漏斗分析模型：能夠科學反映用戶行為狀態以及從起點到終點各階段用戶轉化率情況的重要分析模型；
熱圖分析模型：其實就是指頁面點擊分析；
事件分析模型：是針對用戶行為的分析模型之一，也是用戶行為數據分析的核心和基礎；
用戶分群模型：對用戶進行精細化運營，用戶分群能幫助企業更加了解用戶，分析用戶的屬性特徵、以及用戶的行為特徵；
用戶分析模型：通過查看用戶數量在注冊時間上的變化趨勢、查看用戶按省份的分布情況等等，豐富用戶畫像維度；
黏性分析模型：在留存分析的基礎上，對一些用戶指標進行深化；

C. 營銷數據分析 - 用數字說話的學習內容

一、營銷分析的組織框架和技術框架
經過多年的信息化建設，企業積累了大量數據，那麼如何才能更好的進行數據的統計分析和挖掘工作？通過解析不同企業的數據應用實踐，本節與您分享營銷數據分析的總體框架應如何搭建...
1. 從現有的數據能分析什麼？
2. 現存的報告機制存在哪些問題
3. 數據分析的技術架構和組織架構
4. 實施營銷數據分析思路和步驟
5. 數據分析與挖掘技術簡介
二、指標分析
指標分析是一種快速的企業績效分析手段，是衡量企業健康狀況的健康指標，本節介紹如何通過指標構建數據分析模型。
1. 從一個績效考核表說起
2. KPI的局限
3. 搭建分析模型分析公司經營狀況
4. 基於市場營銷指標的矩陣分析
5. 利潤分析矩陣
6. 新產品分析矩陣
7. 案例分析
三、數據規劃和數據收集
沒有數據，營銷分析就成了空中樓閣。本節介紹數據搜集的思路和方法，為營銷分析奠定堅實的基礎。
1. 思考：應該採集哪些數據
2. 數據來源和收集途徑
3. 構建有效的數據採集系統
4. 數據表的規劃和設計
5. 低成本的數據收集手段
6. 利用新技術手段簡化數據收集
四、常用分析方法
數據分析不是空洞理論，還需要有科學的技術手段和方法，本節演練常用的數據分析方法
1. 對比分析
2. 多維分析和統計
3. 時間序列分析
4. 數據分布分析
5. 方差分析
五、競爭分析
企業總是在競爭中壯大，如果能提前預知競爭對手的信息和策略，企業更容易成功。
1. 如何界定競爭對手
2. 市場競爭的四個層次
3. 需求的交叉彈性
4. 品牌轉換矩陣
5. 行業競爭力分析
6. 競爭分析矩陣
7. 競爭對手數據收集
六、市場調查與置信度分析
市場調研是合法獲取數據的重要來源，也是快速了解市場反應的途徑，本節討論市場調查的策劃和統計方法。
1. 如何策劃一次市場調查
2. 常規調查方法和網上調查方法
3. 如何進行統計學上有效的抽樣調查
4. 理解誤差的來源分析
5. 如何對抽樣結果進行統計
6. 通過置信度分析計算調查誤差
七、客戶細分與精確營銷
無差別的大眾媒體營銷已經無法滿足零和的市場環境下的競爭要求。精確營銷是現在及未來的發展方向，而客戶細分是精確營銷的基礎。
1. 精確營銷與客戶細分
2. 客戶細分的價值
3. 基於數據驅動的細分
4. 客戶資料庫分析的RFM指標
5. 基於聚類細分方法的案例解析
6. 細分結果的應用
八、商業預測技術
預測是企業重要的決策依據，企業通過預測技術可以估計下一季度、年度的市場規模、市場佔有率、銷售量等。
1. 預測責任者與支持者
2. 預測的組織流程
3. 不同的預測模型各自的優缺點
4. 多元回歸分析：如何分析多個因素對目標值的影響程度，包含
i. 如何建立多變數業務預測模型
ii. 如何評估業務模型的有效性
iii. 企業外部變數（例如經濟宏觀數據）的選擇和過濾
5. 回歸分析演練：如何量化分析廣告的效果