行銷是企業根據目標用戶的需求提供產品和服務，實現盈利的一切經營活動，關於行銷的數據分析，有哪些工作可做，該怎麼做？

分析思路

1、對誰行銷-用戶行為的分析

用戶行為指揮著行銷活動的走向，從新品開發到價格定製；從渠道管理到品牌管理。用戶行為分析是數位行銷分析的首要內容，是具有差異化的，也正是這樣的差異性，要做市場細分和目標市場的選擇，針對目標用戶做精準行銷。

2、如何行銷-4P行銷組合

4P行銷組合即開發產品、制定價格、蒲劍渠道、市場推廣

3、行銷效果評估

企業常做的行銷效果評估有三種：用戶滿意度、廣告效果評估和品牌資產診斷。

根據以上的行銷分析思路，針對行銷分析的這三項內容一共有這8種方法。

由於由於篇幅所限，每類各挑一種講述。

聚類分析

聚類分析是市場細分方法中最常見的。市場細分是根據用戶親疏程度將相似用戶聚在一起，使類內差異小、類間差異大的過程。

舉個例子，為了研究行動用戶手機消費習慣，我們在數據中收集了7個變數：客戶編號、工作日上班時期時長、工作日下班時期市場、周末電話時長、國際電話時長、總通話時長、平均每次通話時長來對用戶進行細分。採取迭代聚類方法分析，利用SPSS做初步分析、然後標準化處理、聚類分析，利用excel生成如下的數據條:

這樣一來可對各類用戶做特徵描述：

定標比超分析

通常用於渠道的分析研究。定就是定標杆。比如線下實體店，如何評價其表現？通常用渠道覆蓋率和渠道效率。

渠道覆蓋率=覆蓋網點數/該地網店總數，體現渠道的廣度。

渠道效率=網店的平均銷售量，反映渠道的深度。

標就是建立評價指標體系

比如電商行業在抽取後台數據，利用FineBI做進一步數據分析，通過引用轉化率和UV確定一個渠道價值指標，形成一個矩陣分析圖就很好判斷每個渠道的價值以及優化空間了。

比超是為了比較差異，提出趕超舉措。

比如上圖的每個渠道比重都是一樣的，通過進一步分析每個渠道的影響因素，比如曝光量、投放時間、投放價格等指標對驅動啊影響的程度，得到每個指標的權重，收集各個指標的表現數據來分析。

舉個例子，架設有百貨、超市、家電連鎖三個渠道，每個渠道比重如下

收集各個品牌在各項指標的表現數據

根據覆蓋率的指標權重和品牌表現畫出如下圖：

品牌A與標杆品牌相比，總體處於低勢，原因是A品牌在最關鍵的家電連鎖商鋪貨不足，渠道覆蓋率低。關於渠道覆蓋率低的分析我們可以進一步做分析，類似的方法，明確影響因素、設置權重、確定評價指標。

漏斗分析

用戶行為分為以下幾個階段：產生需求、信息收集、方案必選、購買決策和購後行為。這五個階段就像漏斗，最終只有一部分轉為成功用戶，每個階段都有用戶流失。如果能找到每個階段流失的原因就可以找到改進方向了。

從產生需求到信息收集，用戶流失有可能是品牌、產品傳播不給力，造成部分用戶轉向競品，或者是信息收集的方式不夠友好。怎麼解決？從解決用戶的三個問題下決策：為什麼買，哪裡買，多少錢。

從信息收集到方案比選和購買決策，這個過程用戶的流失取決於企業傳達了什麼樣的信息，是否把優勢表達出來，是否貼合的用戶的需求。

再到購後行為，這裡取決於用戶的體驗，產品的體驗是否達到了用戶的預期，操作複雜，視覺糟糕都是導致用戶流失的原因。

這五個階段都有一個轉化的比率，或者稱為效率，我們常常將這一段時間的效率和前期比，和競品比，和預期目標比，來總結經驗，做出決策，引導更好的轉化率。

這樣的分析也成成運用到品牌分析裡面，對應這樣五個階段

最後，關於行銷主題的數據分析，和其他主題一樣，需要做一個統一的管理。除此之外，由於如今市場的變動迅速，不可能做到每階段花大把時間做定期分析，這樣的效率是跟不上市場的速度的，建議重視行銷戰略的企業，能夠把這一塊納入到企業的數據化運營管理體系內，利用FineBI構建行銷主題的分析，做到實時了解市場動態和企業動態。

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