营销数据分析做网络营销应该从哪些方面进行营销数据的分析?

营销数据分析  时间:2021-08-10  阅读:()

网络营销流量数据分析?

基于历史数据、投放数据、效果数据分析及对市场认识的更新,有步骤的调整关键词、创意、账户结构、网站构架和内容、运营流程等不同层级,以达到或超越之前制定的推广标准。

如有不可控因素存在,或预期与实际情况差异较大,需要回到目标制定步骤进行基准点的调整并与各方达成共识。

采box智投分析工具记录历史数据生成数据对比,找不同,找适合推广的渠道方法。

销售数据分析都要分析些什么数据,公司做超市供货的,请问需要怎么分析才能知道具体的问题。

其实比较简单的 不用想太复杂 第一;分析那些商品、那些品牌、那些规格、那些包装的产品销量比较大,这就能说明一定的问题 第二;结合时段来分析,看那些时段对应的上面因素中那些最好销,也能反映一定的问题 第三;如果你们的供货不仅局限在一个区域,那就可以在比较不同区域不同商品、品牌等的供货量差异 所谓的供货量其实就是反映的市场销售情况

销售数据统计分析内容有哪些,业绩统计,网络订单分析

以前在物流公司干过统计分析,就是统计,然后写报告,没事老总就开会总结,个人认为: 统计分析分两大块,第一就是录入信息,第二就是根据信息进行分析 一、统计信息,特别是月底的统计汇总很重要,一方面财务要根据这些信息进行查账,核帐;另一方面就是为了分析业务运营情况(还有变态小公司会拿这些信息对员工进行绩效考察) 二、数据分析,通过统计的信息,做业务分析,通过本月及过去的月份数据对比,可以明确知道营运曲线,这些数据对老总的决策有很重大数据支持功能。

一般做物流统计分析的软件就是Excel(做学术专业的用spss)(有些专业的软件,成本太高,一般公司不会购买),能够熟练使用分析汇总的一些函数或公式,例如筛选、分类汇总、sum,avg,vlookup等一些分析函数的应用。

并且能够根据汇总的数据结果制作简单的柱形图或曲线图。

其中数据透视表很常用(打开Excel—数据—数据透视表),希望这些能对LZ有所帮助!

如何做好销售数据分析

你好,可以参考下面快消行业销售数据分析的案例: 某公司是全球最大的日用消费品公司之一,同时也是世界500强企业,拥有员工近10万人,涉及产品包括化妆品、个人清洁、个人护理、面部护理、婴儿护理、家居清洁等诸多品类。

多年以前,该公司就在中国成立研发中心,重点开拓国内市场。

时至今日,已在北京、上海、天津等地成立了多家分公司,员工总数近万人。

随着国内快消市场竞争环境的日趋激烈,这家公司也面临着较大的增长压力,同时,针对庞大的销售团队,如何进行更好的管理,也成为了目前该公司急需解决的问题。

业务痛点
  • 为完成月度/季度/年度销售指标,需要实时了解整体业务运营情况,找出增长或下降原因,及时做出有效的应对;
  • 销售团队庞大,想要及时了解每一名销售主管的销量完成情况、拜访完成情况、在店时间等指标;
  • 业务系统繁多,如DMS经销商系统、CRM销售管理系统、WMS系统、财务系统等,各系统数据结构不统一、接口混乱,无法进行统一分析,数据孤岛问题严重。

    现有做法
  • 一直以来,该公司都以晨会形式进行销售团队的管理,但往往每次晨会都如走过场一般,黑板上的销售排名缺少及时有效的数据支撑,很难从人分析到店,再到产品,很多决策还是靠“拍脑袋”决定。

  • 组建报表团队,负责每一个业务系统的数据报表工作。

    由于报表产品基本以“周”、“月”为单位,所以管理层无法及时掌握销售情况。

    同时,在日益复杂的数据和系统压力面前,报表团队也逐渐成为了管理上的瓶颈。

  • 面对销售增长率的下降,该公司往往会找到咨询公司,从消费者分析入手,对产品结构品牌策略业务布局进行战略上的调整,以寻求增长之道。

    但这种方式成本太过高昂,而且在实际执行中往往存在很多桎梏。

    解决方案
  • 基于DH Data Connector Framework(数据连接器框架),整合DMS、CRM等几大业务系统,构建统一、实时的数据分析平台;
  • 建立全局业务看板,实时掌握整体销售额、利润、成本、库存等关键指标,通过全维度数据下钻,分析销售变化趋势,探寻销售增长点;
  • 建立RD晨会看板,向各级销售人员及时传递各项关键数据,包括本月销售完成情况、销售目标完成率、店点分销情况等销售数据,以及在店时间、拜访数等行为数据,支撑销售及管理人员的日常工作;
  • 根据该公司的管理层和销售团队组织架构,设置权限分配,满足各级人员查看和分析数据。

    以上内容由DataHunter整理提供

    做网络营销应该从哪些方面进行营销数据的分析?

    1、什么样的数据(销售?发展预估?等等)首先你要弄清楚。

      2、每月的销售数据变化情况。

      3、数据变化方向。

      4、分析数据中的要素。

      5、对比本身的数据得出结论。

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