如何应用数据指导营销环节（如何通过数据分析指导销售行为）

7个月前 (1118)54

数据分析，是通过对用户行为量化的分析，挖掘出用户自己都意识不到的真正需求。

曾经，兄弟企业准备对一个乡镇投放产品，之前做过用户调查，这里的人们喜欢吃羊肉，于是以羊肉炖料为主打，和另外一款鸭肉炖料一起投放。

结果大吃一惊。通过一个月的数据显示，发现鸭肉炖料反而是羊肉炖料销量的三倍。

这是什么原因？不是喜欢吃羊肉吗？是产品口味不适合当地人吗？

后来，通过跟本地一个超市老板聊天，无意间老板说起这里同类产品，有价格优势的，销量会一直居高不下。本来这个数据看似是对我们无用的，因为我们的产品当时品类不同，价格是相同的。

后来，突然意识到，鸭肉比羊肉便宜！这才是重点！真的是这个原因？

接着，调整产品投放结构，以本地肉类产品价格数据为参考，哪类肉价格较低或者价格有所下降，就重点投放哪类炖料，同时根据销量进行优惠促销活动，果不其然，销量猛增。

数据用的好不好，最关键的是“用户意识”，也就是从数据使用者的角度去做分析。一个产品的成功，取决于它在多大程度上满足了用户的需求，解决了用户的问题。

对于我们经销商来说，最关心的就是到店的流量，客单价，客户满意度。流量数据可以让我们更好的控制流量成本，把钱用在刀刃上。

客户满意度可以让我们知道用户对我们产品的态度，以便我们提供差异化服务。客单价能让我们知道客户一次购买多少，让我们了解客户的偏好，制定出符合客户消费习惯的策略。不是所有的客户都是上帝，我们要用数据来说话，看看谁是真正的上帝。

比如做生产加工的，对于他们的客户，主要分析三个数据:

回款周期、交货周期和利润率。

1.回款周期:销售是把东西卖出去，更重要的是要把钱收回来。不同的回款周期影响利润率，更影响公司的现金流。

2.交货期:时间紧，任务重的订单，往往要付出更大的成本，虽然这也是竞争力之一，但是若不计成本的缩短交货期，实际意义也不大。

3.利润:做生意是为了赚钱，否则难以维系。

用这三个指标，把客户分类，对于上帝要百般呵护，对于其他客户，有选择的服务。

基于真实数据，能够准确定位用户，根据不同业务进行调整。

1、数据能先于用户了解其需求，

比如 淘宝用户购买物品的最热的价格区间

2、数据还能够避免"误会"，避免想当然和假象产生的偏差，

比如 星座和蛋糕尽然在一起? 那就不深究了，反正就是喜欢，那就做一个星座蛋糕吧

3、但数据还是只能笼统的找到方向，，如何搜索数据 分辨数据 并找到关联性，需要不断修炼。

比如 对于幼儿舞蹈培训的我们，

大方向 了解哪些舞蹈考级最热门，

接着寻找当地考级点的数量和不同舞种当地考级的人数。

进一步分析 当地小区幼儿分布的数据 等等

我以前的公司，主要生产照明灯具和电子元器件，这两个行业关注的用户数据是不太一样的。

照明灯具关注的三个用户数据是销售额、利润率和保修期。前两项好理解，保修期因保修时间的长短不同，所需投入的成本费用也不一样，所以直接影响到利润率。

所以，对于保修期有加长的用户，要么增加相关的费用，要么干脆就放弃，否则就有可能是赔本的生意。

电子元器件需要关注的三个用户数据是销售额、利润率和产品变更率。

由于是大批量生产，如果产品变更率高，就需要频繁的换生产线，频繁的做准备工作，这个过程造成的费用增加和损耗也是很大的，这也是会影响到利润率。

对于一些小客户，拒绝这种频繁变更的订单比较容易。

但是对于一些大客户，为了维持关系，又不得不接这种订单。

从医生的角度，来分析典型用户的数据。除了有明确疾病需要治疗的病人外，还有很重要的一类病人——不确定自己是否生病的人。

从数据分析着手，探讨他们的搜索、统计和行为数据。一旦发现身体有异状，现代的人会先上网搜索『感冒+症状』或『忽冷忽热』，这即是重要的搜索数据，当年Google以搜索的强度，成功预测一地的传染病爆发时机，可见在未来能在这块努力。

统计数据，则是目前各国疾病管制局，乃至WHO世界卫生组织都在关心的问题，包括当年的SARS和近年的MERS，都仰赖各地即时通报统计数据，才能掌握传染病毒扩散的方向，适时投放疫苗，将灾害限缩至最小。

回想一下，自己认为“自己生病时”，第一个询问的是谁？

可能大部分的人都不是问医疗专业人员，而是问久病成良医的大妈，或是尚未从医学院毕业的半个郎中。从这些人被询问的过程，能观察到一般人到医院看诊前的行为数据。

从用户行为着手，改善医疗的求助管道，才是提升整体健康的大方向。

今天谈的数据分析，实际上就是『只看相关性，不问因果』，尿布片旁的啤酒销量好，这个案例，还在脑海中吧？

高度相关，就有其商业价值！数据是营销的重要指南，互联网时代，消费者已经很难有隐私可言，百度的小熊掌，头条的用户习惯，京东的广告推广等等，都是大数据抓取的结果，今天的知识告诉我们要认真分析用户的数据，分析搜索数据，分析统计数据，分析行为数据。

但目前行业确的不是数据抓取的工具，恰恰缺少的是对数字分析能力很强的人，这才是价值输出的窗口，沃尔玛当年把啤酒和尿片做搭配陈列，背后是有一个很厉害的数字分析专家，这也是现在很多公司新增了首席数字营销官的原因。

游戏行业的产品主要会抓取用户的一些行为数据，比如每天玩家活跃的峰值时段，比如玩家每天的游戏停留时间，还有不同游戏的贡献占比等，这样数据是用于我们的运营决策支撑，但是高手和小白对数据的解读能力是不一样的，因此掌握数据获取途径只是第一步，如何透过数据挖掘本质，产生新的决策才是关键！

电商呢，看客单价、成交率跟流量是最重要的指标

但还是会细分子指标，比如流量还要从哪里来，哪些流量更有效，而不单纯是流量多寡，成交率则可以知道消费者在整个消费过程是不是碰到了什么阻碍 可能是网页流程设计不佳(改流程)、或是还在犹豫(用消费者好评或折价)，

最后则是客单价，买了很好，但是一次买多少，如果可以看第四个指标，那就会是回购率。

我之前自己做过淘宝，自己最在意的三个数据是日访问总量、转化率、点击率最高的宝贝。

访问总量让我知道一天到店的人数多少，是曝光率不行宣传做得少了吗，要不要考虑买直通车等等；转化率我就会自己分析，到店的客户为啥只是看看不买，是