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營銷數據分析模板

發布時間:2020-12-07 18:47:10

① 營銷數據分析的廣度與深度怎麼寫

要想考察大數據最好同時考察大數據背後的技術、商業和社會維度。

從發展成熟度來看回,技術維度走的最答遠、商業維度有所發展但不算全面成熟,社會維度發展最差。

所以雖然已經談了很久大數據,但除了孕育出大數據自身的幾個領域比如搜索等,其它領域卻並沒有從大數據中獲得可見的收益。

大多時候人們還是處在覺得這里肯定有金子,但需要更多的耐心的狀態。

這篇文章則嘗試對大數據本身的特徵做點挖掘,對未來的發展趨勢做點

② 誰有全年銷售業績分析報表excel模板,分享一下這些數據表,可以嗎。

用VLOOKUP函數。
1. 在一個表格中建立數據表sheet,並將此sheet命名為「數據」
產品名稱 生產數專量
夾克 200
西裝屬 300
休閑裝 500
2. 建立模板表的sheet,並將此sheet命名為「模板」
產品名稱 銷售數量 剩餘數量 生產數量
西裝
休閑裝
夾克
3. 在「模板」的D2中輸入公式:=VLOOKUP(A2,數據!A:B,2,0)
然後下拉填充,即可將「數據」中的生產數量自動填充到「模板」中

③ 產品銷售動態數據分析報告怎麼寫

產品銷售動態的數據分析,和常規的不同在於有動態二字。動態就是要關注到周的變化或者是日的變化,可以從幾個維度去分析。
1、產品分類的銷售情況。比如化妝品的銷售,分為膏霜類、洗滌類、彩妝類、面膜類等,看產品的銷售額佔比情況。
2、產品價格區間銷售分析。比如將產品劃分為100以下,100-200,200-500,500以上四個區間,看下銷售額的構成,是哪個區間的賣的更好些,原因是什麼。
3、從產品的動銷比來分析。有的產品雖然賣的金額不少,但是相比采購量來看,還是不理想,也就是動銷比偏小,那就說明這個產品還是需要加大銷量的。
4、從銷售的策略或活動來分析。比如銷售策略是多賣A產品,但是實際卻是B產品賣的多,說明偏離了公司的策略,也是有問題的。
5、產品暢銷和滯銷排行。公司最暢銷的產品是什麼,TOP10,最滯銷的產品是什麼,TOP10.
6、公司的產品線規劃分析。比如年齡覆蓋是否全部覆蓋到了,產品線1適合老年,產品線2適合小孩,產品線3適合青年,但是沒有適合中壯年的。這個是從宏觀上分析產品線有無遺漏。
7、新品的銷售情況分析。新推出的產品,有沒有收到預期的效果,產品的市場滲透率或佔有率多高,產品的客戶滿意度怎樣,都可以分析。
8、競爭對手的產品策略和銷售情況分析。

④ 如何進行營銷數據分析

營銷數據分析大多時候下就是銷售數據分析,可以這樣處理:整理好銷售中需要關注的數據維度,將其做成可視化儀表盤,定期更新數據就行,銷售數據主要包括這些維度:


1、銷售外勤管理

作為一個小領導,每天都要看下屬的客戶拜訪情況,團隊的成員會在協同軟體上詳細記錄自己的拜訪的情況,包括客戶名稱、行業和具體情況 ,由我來做匯總工作。

銷售排名:優秀的銷售都喜歡拼第一,所以銷售龍虎榜尤為重要,每天莓菌會通過實際業績排名對前三名員工給予相應的獎勵,老闆也會通過排行榜了解各部門業績情況。

客戶排行榜:客戶方面也會做成交額匯總,因為大客戶是需要定期維護的。對於有些大客戶,成交額下降可以提醒我們及時做好補救。

庫存管理:對於銷售而言,了解公司庫存會節約很大的成本,因為一旦缺貨就會影響正常的交付時間。通過圖表來了解產品銷售情況,哪些產品賣的好一目瞭然。


這些數據都是銷售比較關注的數據,可以在BDP個人版上做好可視化圖表,然後直接通過「分享」直接將數據結果分享給Boss。而且每周在BDP上追加數據(要是是直連資料庫或第三方平台數據,那數據都不需要追加,數據是自動更新的),省事很多很多,數據結果圖表也就更新了,分析效率提高了很多!

⑤ 一份edm營銷數據分析報告,都應該包括哪些內容

那麼在一次營銷活動中,我們需要掌握哪些數據呢?U-Mail劉工建議,應該廣泛調動多個平台軟體,接收許多渠道反饋來的數據,綜合起來為消費者建模繪圖,才能捕捉到准確清晰的輪廓。主要有這么幾個數據類型:
一、從U-Mail郵件營銷平台反饋來的數據
比如打開率、點擊率、轉換率等,U-Mail穩定高效的投遞性能,即使達到上千萬封數量,仍能確保高送達率和反饋回來准確的數據。用戶可以通過分析打開率和點擊率,結合目標群體的來源地域、閱讀時間點和時長等,來了解目標群體對哪些內容感興趣?從而對此修改自己的郵件模板、調整發送時機。
二、從網站、微博、微信、博客等反饋來的交互數據
比方說消費者的瀏覽欄目、網頁內容、瀏覽次數等,從而把握TA對什麼內容感興趣?於是在繼之的群發郵件中,發送針對性內容;同時我們也可以根據客戶的一些行為,比方說已選購商品卻放棄購物車之類行為進行補救。
三、客戶的歷史數據
我們知道,一些行業是有周期性的,比方說奶粉尿不濕之類母嬰產品,一般客戶一次性購買一批之後就得等上一段時間才有再有意向(為方便客戶選購,同時公司也更好的為客戶歸類,建議商家可以時間為單位,設計三個月套餐、半年套餐、一年套餐之類);比方說家用電器,不可能客戶剛買了一個電冰箱,然後你還繼續向其推送冰箱品牌介紹廣告……所以營銷人員應該搜集客戶的歷史購買數據,把握TA在哪個時間段有購物習慣?以及TA購物的周期性特點。
四、客戶的興趣偏好數據
包括客戶通常接收信息的渠道,客戶做出購買決定時是聽從朋友意見還是媒體的介紹?客戶屬於哪個年齡階段?喜歡古典型還是時尚風格?……諸如此類數據同樣重要。
營銷人員建立起一個資料庫之後,還需要時時更新,排除掉那些無效的、過時的信息,最終篩選出起決定作用的數據指標,憑借這些數據給我們營銷指引方向,我們就能做到精準投遞。

⑥ 銷售分析報表怎麼寫

首先,要有一個好的框架,跟蓋房子一樣,好的分析肯定是有基礎有層次,有基礎堅實,並且層次明了才能讓閱讀者一目瞭然,架構清晰、主次分明才能讓別人容易讀懂,這樣才讓人有讀下去的慾望;

第二,每個分析都有結論,而且結論一定要明確,如果沒有明確的結論那分析就不叫分析了,也失去了他本身的意義,因為你本來就是要去尋找或者印證一個結論才會去做分析的,所以千萬不要忘本舍果;

第三,分析結論不要太多要精,如果可以的話一個分析一個最重要的結論就好了,很多時候分析就是發現問題,如果一個一個分析能發現一個重大問題,就達到目的了。

不要事事求多,寧要仙桃一口,不要爛杏一筐,精簡的結論也容易讓閱者接受,減少重要閱者(通常是事務繁多的領導,沒有太多時間看那麼多)的閱讀心理門檻,如果別人看到問題太多,結論太繁,不讀下去,一百個結論也等於0;

第四,分析結論一定要基於緊密嚴禁的數據分析推導過程

不要有猜測性的結論,太主觀的東西會沒有說服力,如果一個結論連你自己都沒有肯定的把握就不要拿出來誤導別人了;

第五,好的分析要有很強的可讀性

這里是指易讀度,每個人都有自己的閱讀習慣和思維方式,寫東西你總會按照自己的思維邏輯來寫,你自己覺得很明白,那是因為整個分析過程是你做的,別人不一定如此了解,要知道閱者往往只會花10分鍾以內的時間來閱讀,所以要考慮你的分析閱讀者是誰?他們最關心什麼?你必須站在讀者的角度去寫分析郵件;

第六,數據分析報告盡量圖表化

這其實是第四點的補充,用圖表代替大量堆砌的數字會有助於人們更形象更直觀地看清楚問題和結論,當然,圖表也不要太多,過多的圖表一樣會讓人無所適從;

第七,好的分析報告一定要有邏輯性

通常要遵照:1、發現問題--2、總結問題原因--3、解決問題,這樣一個流程,邏輯性強的分析報告也容易讓人接受;

第八,好的分析一定是出自於了解產品的基礎上的

做數據分析的產品經理本身一定要非常了解你所分析的產品的,如果你連分析的對象基本特性都不了解,分析出來的結論肯定是空中樓閣了,無根之木如何叫人信服?!

第九,好的分析一定要基於可靠的數據源

其實很多時候收集數據會占據更多的時間,包括規劃定義數據、協調數據上報、讓開發人員提取正確的數據或者建立良好的數據體系平台,最後才在收集的正確數據基礎上做分析,既然一切都是為了找到正確的結論,那麼就要保證收集到的數據的正確性,否則一切都將變成為了誤導別人的努力;

第十,好的分析報告一定要有解決方案和建議方案

你既然很努力地去了解了產品並在了解的基礎上做了深入的分析,那麼這個過程就決定了你可能比別人都更清楚第發現了問題及問題產生的原因,那麼在這個基礎之上基於你的知識和了解,做出的建議和結論想必也會更有意義,而且你的老闆也肯定不希望你只是個會發現問題的人,請你的那份工資更多的是為了讓你解決問題的;

第十一,不要害怕或迴避「不良結論」

分析就是為了發現問題,並為解決問題提供決策依據的,發現產品問題也是你的價值所在,相信你的老闆請你來,不是光讓你來唱贊歌的,他要的也不是一個粉飾太平的工具,發現產品問題,在產品缺陷和問題造成重大失誤前解決它就是你的分析的價值所在了;

第十二,不要創造太多難懂的名詞

如果你的老闆在看你的分析花10分鍾要叫你三次過去來解釋名詞,那麼你寫出來的價值又在哪裡呢,還不如你直接過去說算了,當然如果無可避免地要寫一些名詞,最好要有讓人易懂的「名詞解釋」;

第十三,最後要感謝那些為你的這份分析報告付出努力做出貢獻的人

包括那些為你上報或提取數據的人,那些為產品作出支持和幫助的人(如果分析的是你自己負責的產品),肯定和尊重夥伴們的工作才會贏得更多的支持和幫助,而且我想你也不是只做一錘子買賣,懂得感謝和分享成果的人才能成為一個有素養和受人尊敬的產品經理。

⑦ 營銷數據分析中常用的數據分析方法一般是什麼

這個分析方法比較多了,一般的常用的很多數據分析方法都可以用來做
主要看你的數據適合做什麼分析 以及你 的主要分析目的

⑧ 如何做好營銷數據分析

營銷數據分析很多時候就是銷售數據分析,一般可以這樣處理:整理好銷售中需要關注的數據維度,將其做成可視化儀表盤,一鍵分享給老闆查看,我們的銷售數據包括這些維度:


1、銷售外勤管理

作為一個小領導,每天都要看下屬的客戶拜訪情況,團隊的成員會在協同軟體上詳細記錄自己的拜訪的情況,包括客戶名稱、行業和具體情況 ,由我來做匯總工作。



這些數據都是銷售比較關注的數據,可以在BDP個人版上做好可視化圖表,然後直接通過「分享」直接將數據結果分享給Boss。而且每周在BDP個人版追加數據(要是是直連資料庫或第三方平台數據,那數據都不需要追加,數據是自動更新的),省事很多很多,數據結果圖表也就更新了,分析效率大大提高了呢,我就有更多時間去管理銷售業績,業績怎能不提高呢!

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