网络营销可以从哪些方面进行全面的数据分析? - 缩我短链接

2022-10-19 16:01:39

阅读 1389

营销,尤其是网络营销,整个过程包括了用户画像和价值分析广告投放数据漏斗分析归因建模销售预测,这几个历程才形成了一个完整的闭环。

近十年来,中国互联网企业最惨痛的教训是什么?

无脑烧钱,十赌九输。

10年来中国互联网风起云涌,电商、外卖、网约车、共享经济、新零售……新产业层出不穷,一轮轮的烧钱大战,颠覆了大量行业。

大浪过后,才知道谁在裸泳。从B2B创业公司集体倒闭到社区团购65亿独角兽瞬间崩盘,众多案例都表明了,无脑烧钱式的营销,只会带来愈发凶猛的倒闭浪潮。

这也不就难理解这些企业为何会为资深分析师开出百万年薪——

这年头,每一家成功的消费企业的内部都会有一个商业数据分析部门,用来针对市场营销进行数据分析和挖掘,期待能够不断优化和调整自己的投放策略,从而带来持续的高水平的ROI,让企业在市场上保持优势地位。

换句话说,商业分析师们,正在帮企业不断挖掘真正的财富密码。

同时具备商业逻辑和数据分析能力的人才正在被大厂高薪疯抢

IIBA在《Why Big Data is a Big Deal for Business Analysts 》中引用Analyst Catalyst Learnings:“能够以最快的速度获取、处理并理解数据的公司,一定会有独到的见解和前瞻性。这也是他们最终获得竞争优势的根源。

营销分析人士的核心工作,就是在工作过程中,利用各类分析和展示工具对各类数据资源进行处理,得到最有价值的分析洞察:

1.用户画像和价值分析

随着营销时代的变迁,流量红利消失殆尽,企业全面进入精细化运营时代,用户画像的价值愈发重要。

“营销1.0”时代:以产品为中心,满足传统的消费者需求


“营销2.0”:以社会价值与品牌为使命,不能完全精准对接个性化需求


“营销3.0”:对每个消费者进行个性化匹配,精确算清楚成交转化率,提高投资回报比

例如近年来,“她”经济、悦己经济迅速崛起,聚焦女性消费需求的新产品、新品牌爆发式增长,掌握了不同年龄、身份的女性的消费偏好与习惯,无疑掌握了新的财富密码。

QuestMobile发布的最新报告显示,APP端跨境电商女性用户占比约为61.87%。想要从女性市场这块蛋糕中分一杯羹,离不开分析师们对女性用户群体的精准调研与深入洞察

商业分析师们细致分析用户画像,并根据用户分级计算用户购买频率,进而计算用户的生命周期价值,在企业发展过程中有举足轻重的作用。

在分析师们的努力下,用户画像的应用场景涵盖金融风控、精准营销、个性化推荐等,应用方向包括活动人群筛选、用户洞察报告、营销决策系统、推荐系统等。

2.广告投放数据漏斗分析

2020年中国广告市场总量超过9000亿,包含线上数字广告以及传统的纸媒、电视和户外广告,而线上广告超过5400亿,超过半壁江山,其中绝大多数是移动端的精准广告投放。

 

营销费用已经成为众多消费类企业的主要经营成本,而企业衡量广告营销投入的效果指标是ROI(投资回报率),即某个广告投放在某个渠道产生的销售收入除以该广告投放的总成本。

可以说ROI决定着众多面向消费者(2C)企业的生死。

因此,企业和投资人对待营销费用颠覆态度变得愈发谨慎:

上市公司的股价会随着每一次企业季度报告披露的营销费用占比而波动,如果大家发现企业营销费用很低,则股价飙升,反之亦然。

完美日记因营销费用极高,股价暴跌

而未上市的初创公司在面对风险投资融资时候,大家最常讨论的一个核心业务数字也是投放的ROI,因为往往风险投资的资金主要会被用到市场营销环节当中。

企业需要分析每一个营销渠道在不同层级的漏斗数据,从而定位薄弱环节,改进营销效果。

点击下方,了解你的商业分析能力:

3.归因建模

归因分析,可能是许多企业最难解决的一个问题。

举个例子,电商网站通常会同时发起多个活动,一件商品可能出现在多个活动中,如何判断各个活动对商品销售的影响力有多大?

商业分析师会通过归因分析,分析用户完成转化所经历的路径,并深入分析不同的广告活动如何共同促成转化。

一个好的归因模型,可以告诉企业,广告预算花在哪些地方去了,哪些渠道的效果更好,哪些渠道ROI不高,但是能覆盖大量的人群等等

4.销售预测

在大数据时代,营销的关键词就是“预测”。

经典的营销4P理论已经被颠覆(Product,Price,Place,Promotion),取而代之的是新的4P(People,Performance,Process,Prediction)。

预测营销能够让你专注于一小群客户,而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。

可以拨出部分预算用于吸引更小的客户群(比如 20% 的客户),而不是整个客户群,进而优化你的支出。

典型的销售预测分析

常用的销售预测方法从简单的统计回归分析到更复杂的机器学习方法都会涉及,以服装零售业为例:

表格来自《Sales Forecasting for Fashion Retailing Service Industry: A Review》

在“万物皆数”的时代,任何行业都应该学会让数据资产变现。这些处理和分析数据的方法可以延伸到消费品行业以及任何行业之中。

想要挖掘出数据宝藏,必然少不了商业分析技能。

如果你想学习商业分析,拥有良好的数据分析和处理能力,熟悉商业场景中运用这些分析的场合,在职场中游刃有余,洞察和挖掘真正的价值。

那么我推荐你学习罗切斯特理工大学(Rochester Institute of Technology,简称RIT)商业分析硕士项目

RIT招生视频https://www.zhihu.com/video/1439541536816410624

这所学校至今已经拥有近200年的建校史,是美国历史上第二古老的私立理工大学,今年被College Gazette评为“全美最佳理工大学”第八名, 同榜单的学校还有麻省理工大学和加州理工大学。


在RIT商业分析课程中,你将会学到最常用的预测方法,包括基础的统计模型以及常见的机器学习方法,并可以娴熟的掌握这项强大的分析本领,在业务中大展身手。

 

同时,你也会在课程中了解到商业分析应用案例,学习其中的方法论和经验,利用数据分析的力量来驱动和优化业务绩效、战略和运营,为自身职业发展赋能


点击下方,了解更多RIT商业分析硕士项目,预约咨询课表安排、申请材料、学员故事等资料:

 

​ 赞同 3​ ​ 添加评论
​ 分享
​ 收藏​ 喜欢收起​
缩我,高速云服务器
实时掌握推广动态
让您深入了解用户,提高推广转化率
联系我们
    1. 电话:400-001-9255
      联系客服
      常见问题
  • 公众号
    客服微信