营销数据分析框架

A. 运营数据分析报告框架有哪些内容

1、项目背景和项目进度

项目背景，需要简述项目相关背景，为什么做，目的是什么。项目进度，需要综述项目的整体进程，以及目前的情况。这两点其实没什么可说的，如果对象是项目成员，可以写简单一些，如果对象是对项目不了解的人，则需要多写 一些，但还是要尽量用最简单的话，跟别人讲明白。

2、名词解释和数据获取方法

名词解释：关键性指标定义是什么，为什么这么定义。这点是很多人忽略的，其实很多时候数据的误解都是因为对指标没有统一的定义。举例而言，点击率可以是点击次数/浏览次数，也可以是点击人数/浏览人数。人数可能按访问去重，也可能按天去重。如果没有清晰的解释，不同人理解不同，对整个数据的可读性就大打折扣。

数据获取方法：如何取样，怎么获取到的数据，会有哪些问题。原始数据往往有一些缺憾，要经过数据清洗剔除噪声，也需要部分假设进行数据补全。数据清洗和数据补全的方法需要跟汇报对象说明并且获得认可，让对方对于置信度有一个估计。

3、数据概览和数据拆分

数据概览，需要有重要指标的趋势，变化情况，重要拐点成因解释。

数据拆分，需要根据需要拆分不同的维度，作为细节补充。

这里基本上就是之前说的数据分析方法了。如果需要对方知道对比或者趋势，则使用图，如果需要对方知道具体数据，则使用表。表格对需要强调的数字要做明显标识。需要注意的点是：核心指标要少而关键，拆分指标要有意义且详细。同时如果是PPT的话，每页说明白一个结论或者解释清楚一个趋势足以。关键性结论要用一句话能说清楚。

4、结论汇总和后续改进

结论汇总，基本是对之前数据分析阶段的数据进行汇总，形成完整的结论。

后续改进，需要在数据分析的结论和问题的基础上，对后续的迭代和改进措施作出方向性的说明。这部分其实很多时候也是分析的根本目的。

5、致谢和附件

致谢是对项目组合相关协助部门的致谢，基本上对于项目组和相关协助部门而言，也希望自己的工作或者积极配合能看到有效的数据结果。在之后的合作中，也会更加融洽。

附件是需要附赠更多没有必要在数据报告中体现但是仍然有价值的数据。对于PPT而言，这部分也可以放在PPT致谢之后，与会同事有疑问，可以随时翻到最后解释。

B. 大数据分析中，有哪些常见的大数据分析模型

数据分析模型主要是用来指导数据分析师进行一个完整的数据分析，更多是指导数据分析的思路。数据分析常用的模型有：
留存分析模型：用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为；
全行为路径分析：根据每位用户在APP或网站中的行为事件，分析用户在APP或网站中各个模块的流转规律与特点，挖掘用户的访问或浏览模式，进而实现一些特定的业务用途；
漏斗分析模型：能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型；
热图分析模型：其实就是指页面点击分析；
事件分析模型：是针对用户行为的分析模型之一，也是用户行为数据分析的核心和基础；
用户分群模型：对用户进行精细化运营，用户分群能帮助企业更加了解用户，分析用户的属性特征、以及用户的行为特征；
用户分析模型：通过查看用户数量在注册时间上的变化趋势、查看用户按省份的分布情况等等，丰富用户画像维度；
黏性分析模型：在留存分析的基础上，对一些用户指标进行深化；

C. 营销数据分析 - 用数字说话的学习内容

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？通过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，本节介绍如何通过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. 通过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，企业通过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