市场营销中的数据分析方法(PPT 71张)
常用分析方法简介PPT
常用分析方法简介PPT在企业管理、市场营销、数据分析等领域中，常用分析方法是一种重要的工具，可以帮助我们理解问题、发现规律、作出决策。
在这篇文章中，我们将介绍几种常用的分析方法，并说明它们的原理和应用场景。
一、SWOT分析法SWOT分析法是一种常见的战略管理方法，通过评估一个组织或项目的优势、劣势、机会和威胁来制定决策和战略。
SWOT分析法的原理是利用四个方面的分析，帮助我们全面了解问题并作出有针对性的决策。
在制作PPT时，可以使用一个四方格的图表来呈现SWOT分析结果，清晰地展示出优势、劣势、机会和威胁。
二、PESTEL分析法PESTEL分析法是一种宏观环境分析方法，用于评估政治、经济、社会、技术、环境和法律等因素对一个组织或项目的影响。
PESTEL分析法的原理是将这些因素分成不同的类别，帮助我们更好地理解外部环境并预测可能的趋势。
在PPT中，可以使用六个方框的图表来展示PESTEL分析的结果，突出不同因素对问题的影响。
三、5W1H分析法5W1H分析法是一种用于解决问题的方法，通过回答“什么、为什么、哪里、什么时候、谁、怎么样”这样的问题，来分析问题的起因、过程和结果。
5W1H分析法的原理是从多个维度全面地了解问题，并找出解决问题的途径。
在PPT中，可以使用一个表格来列出这几个问题，并在下方写出对应的分析结果，使整个分析过程更加清晰明了。
四、鱼骨图分析法鱼骨图分析法，也叫做因果图分析法，是一种用于分析问题原因和解决方案的方法。
鱼骨图将问题放在图表的头部，然后从主要原因开始画出支线，最终形成鱼骨的形状。
在每个支线上，可以进一步细分原因，使问题的分析更加具体和全面。
在PPT中，可以使用一个鱼骨图的模板来呈现问题分析的结果，以及可能的解决方案。
五、关联分析法关联分析法，也叫做关联规则挖掘，是一种用于发现数据中隐藏关联关系的方法。
关联分析法的原理是通过挖掘大量的数据，并找出其中的频繁项集和关联规则，来揭示不同数据之间的关系。
市场营销ppt课件
06
数字营销趋势及实践
数字营销概念及优势
数字营销定义
通过数字渠道（如搜索引擎、社交媒体、电子邮件等）进行品牌推广、产品销售和客户关系管理的营销活动。
数字营销优势
覆盖广泛、定位精准、互动性强、成本效益高、数据可追踪和分析等。
数字营销策略制定与实施
目标市场分析
了解目标客户群体特征、需求和偏好，为营销策略制定提 供依据。
数据驱动营销效果评估
数据收集与整理
通过网站分析工具、社交媒体平 台等收集营销活动相关数据，并
进行整理和分析。
关键指标分析
关注关键指标如点击率、转化率、 曝光量等，评估营销活动效果和投 资回报率（ROI）。
数据驱动优化
根据数据分析结果，调整营销策略 和活动执行方式，以提高营销效果 和降低成本。
07
04
营销组合策略制定与实施
产品策略：创新与满足需求
产品创新
通过研发新技术、新材料、新工艺，创造全新产 品满足消费者需求。
品质保证
建立完善的质量控制体系，确保产品质量可靠， 提升消费者满意度。
拓展产品线
针对消费者不同需求，开发多种规格、型号的产 品，满足市场多样化需求。
定制化服务
提供个性化定制服务，满足消费者特殊需求，提 升产品附加值。
案例分析与讨论
成功案例分享与启示
案例一
某快消品公司通过精准定 位和市场推广，实现了销 售额的大幅增长。
案例二
一家互联网公司通过创新 的产品和独特的营销策略 ，快速占领了市场份额。
启示
成功的市场营销需要深入 了解目标受众，制定有针 对性的策略，并注重执行 和持续优化。
失败案例剖析与教训
案例一
某餐饮企业因盲目扩张和定位不 清，导致资金链断裂，最终破产
市场营销数据的收集与分析方法
市场营销数据的收集与分析方法市场营销数据的收集与分析是企业进行市场营销活动的重要环节，通过深入了解市场的需求和消费者的购买行为，企业可以制定更加准确的市场营销策略，提高销售额和市场份额。
本文将介绍市场营销数据的收集与分析方法，帮助企业更好地进行市场营销。
一、数据收集方法1. 定量数据收集：通过数量化的方式获得数据。
常见的方法包括市场调查问卷、在线调研、销售数据、消费者购买行为数据等。
2. 定性数据收集：通过描述性的方式获得数据。
常见的方法包括深度访谈、焦点小组讨论、市场观察等。
3. 外部数据收集：通过收集外部数据来了解市场环境和竞争对手的情况。
常见的外部数据包括行业报告、市场研究报告、新闻、社交媒体数据等。
二、数据分析方法1. 描述性分析：通过整理、总结和描述数据的特征和变化趋势，以便更好地理解数据。
常见的描述性分析方法包括统计量计算、表格和图表制作等。
2. 频数分析：通过计算和描述数据的分布频率和占比，揭示数据的规律和特征。
常见的频数分析方法包括直方图、饼图等。
3. 相关性分析：通过分析不同因素之间的关系，了解它们之间的相互作用对市场营销活动的影响。
常见的相关性分析方法包括相关系数计算、散点图制作等。
4. 统计建模分析：通过数学模型和统计方法，预测市场营销活动的结果。
常见的统计建模分析方法包括回归分析、时间序列分析、聚类分析等。
5. 文本分析：通过对大量文本数据的处理和分析，了解消费者对产品和品牌的评价和意见。
常见的文本分析方法包括情感分析、关键词提取等。
三、数据收集与分析步骤1.明确目标：明确市场营销数据收集与分析的目标，如了解消费者需求、评估市场竞争力等。
2.确定数据收集方法：根据目标选择合适的数据收集方法，选择定量还是定性的数据收集方式，确定调查问卷设计或访谈提纲等。
3.收集数据：根据选择的数据收集方法进行数据收集，如实施调查问卷、进行访谈等，并确保数据的准确性和完整性。
4.整理与清洗数据：对收集来的数据进行整理和清洗，剔除异常值和重复数据，确保数据的可靠性和准确性。
市场营销ppt
机遇(Opportunities)
SWOT分析
S
W
O
T
营销目标和任务分解
2
销售目标
区域拓展目标
执行时间表
任务分解
推广目标
销售目标
拓展范围
西南、ห้องสมุดไป่ตู้中、华南、北京和沿海地带
拓展量度
以2级城市及省会为主，县城为辅。
上海
广州
成都
10%
业务覆盖范围
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北京
20%
50%
20%
市场状况
品牌影响力
通过系统性的品牌推广和终端促销工作，使品牌在行业内具有相当的影响力
知名度
在推广的区域内具有较高的品牌知名度和美誉度。
渠道通畅
分销渠道通畅，终端铺货率达到A类终端80%、B类终端90%以上。
市场占有率
市场占有率跻身某某行业内前30名。
推广目标
开营销动员会，安排部署各单位营销工作。
D、促销小姐及常规促销活动：47%原则；在较大潜力的商超投放，加强促销小姐的管理与培训，实现效益最大化；
电视广告
15.5%
F、其它手段：4.5%
促销策略
推广手段组合
营销费用和预算
4
营销预算
费用分配
营销费用
费用项目
资金投入（万元）
备注说明
客户支持
310万
1、新店开业支持30万
2、重点市场支持180万
市场营销方案
请输入您的部门\机构名称
汇报人：
20XX
LOGO
市场数据分析PPT模板
8月
项目进展情况
02
02
项目进展情况
27%
30%
23%
20%
项目情况请这里输入你要表达的文字内容和详细信息，主要阐述你的观点和想要跟进的内容标题以及数据信息。
01
成果展示无需多的修饰词藻，以免产生歧义。请这里输入你要表达的文字内容和详细信息，主要阐述你的观点和想要跟进的内容标题以及数据信息。字数在200以内，简洁明了，阐述问题客观事实，无需多的修饰词藻，以免产生歧义。
REPORT
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01
部门工作汇报
01
02
03
04
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“市场营销”数据分析
“市场营销”数据分析随着社会的不断发展和进步，市场营销的重要性越来越受到企业的重视。
对于企业而言，如果想要在激烈的市场竞争中立于不败之地，就必须不断研究市场情况，了解顾客需求，提供满足顾客需求的产品或服务。
在市场营销中，数据分析成为了一种重要的手段，因为它能够从海量的数据中找到规律，为企业决策提供有价值的参考。
一、市场营销数据分析的作用1. 提供数据支持企业的决策需要有数据支撑，市场营销数据分析提供了这种支撑。
企业可以通过各种数据分析工具，对市场、顾客等各种数据进行收集、整理、分析，深入了解细分市场的需求和购买决策，通过总结规律，找到适应市场的策略，以提供目标市场所需要的产品和服务。
2. 确定营销趋势市场营销数据分析可以帮助企业了解当前的市场情况，包括市场走向和趋势，有效提现消费者的需求，同时通过对竞争对手的分析，为企业决策提供有力的参考。
3.引导企业发展战略市场营销数据分析不仅提供了数据支持，而且为企业决策提供方向性的指导，分析的结果可以有效地识别当前营销策略的优劣点，通过比较和分析得出适合企业实际的发展方向。
通过数据分析可以识别不同的消费者所面临的不同需求，并确定如何确保企业产品或服务满足相关需求。
二、市场营销数据分析的方法1.问卷调查问卷调查是市场营销数据分析中最常用和最简单的方法之一。
可以通过实地调查或在线调查的方式，从顾客和潜在顾客群中获取数据，从而更好地确定用户需求和偏好。
通过对大量数据分析和比较，可以得出适应客户需求和偏好的产品和服务。
2.数据挖掘数据挖掘是在大量数据中寻找或发现有价值的信息的过程。
通过对数据进行切片、分析、处理和建模，从而发现其中的隐藏信息。
数据挖掘可以发掘出隐蔽的需求和趋势，对市场营销决策产生重要的影响。
3.可视化分析可视化分析将数据可视化，将抽象的数据呈现为图表或图像，便于快速理解和分析。
通过可视化分析，可将数据变得更直观和清晰，减少数据分析过程中的误解和偏差。
如何进行市场营销的数据分析
如何进行市场营销的数据分析市场营销是企业实现业务增长和市场竞争的核心手段之一，而数据分析在市场营销中起着至关重要的作用。
通过数据分析，企业可以深入了解市场需求、消费者行为以及竞争对手情报，从而为决策提供科学依据。
本文将介绍如何进行市场营销的数据分析，并提供一些实用的方法和工具。
一、确定分析目标在进行市场营销数据分析之前，首先需要明确分析的目标。
例如，是否想了解市场的规模和增长趋势，评估产品或服务的市场份额，了解消费者的购买偏好，分析竞争对手的市场策略等。
明确分析目标有助于提高数据采集的针对性，确保后续分析的有效性和准确性。
二、数据采集和整理数据采集是进行市场营销数据分析的基础。
可以通过多种方法获取数据，包括市场调研、用户调查、销售数据、竞争对手信息、社交媒体数据等。
数据的来源和种类多样化，需要根据不同的分析目标选择适当的数据来源。
在数据采集过程中，还需要注意数据的准确性和完整性。
保证数据的采集方法科学合理，并尽可能避免数据的误差和偏差。
同时，将采集到的数据进行整理和清洗，剔除异常值和重复数据，以提高后续分析的准确性和可靠性。
三、数据分析方法针对不同的市场营销问题，可以采用多种不同的数据分析方法。
以下是一些常用的数据分析方法和工具：1. 描述性统计分析：可以通过计算平均值、中位数、标准差等指标，来描述市场规模、消费者人群特征和行为习惯等。
2. 趋势分析：通过分析历史数据的变化趋势，来预测市场的发展方向和潜在机会。
可以使用线性回归、时间序列分析等方法。
3. 相关性分析：通过分析不同变量之间的相关性，来了解市场的因果关系和影响因素。
可以使用相关系数、卡方检验等方法。
4. 分群分析：通过将市场分为不同的群体，来了解不同群体的特征和需求。
可以使用聚类分析、因子分析等方法。
5. 假设检验：通过设置假设并进行统计检验，来验证市场营销策略的有效性和可行性。
可以使用t检验、方差分析等方法。
四、数据可视化工具数据可视化是数据分析过程中不可或缺的一步，通过图表、地图等形式将数据呈现出来，使人们更直观地理解和使用数据。
市场营销数据分析
市场营销数据分析市场营销数据分析是一项重要的业务活动，它通过对市场数据的收集、整理和分析，为企业制定有效的市场推广策略提供依据。
本文将介绍市场营销数据分析的重要性、常用的数据分析方法以及如何利用分析结果做出决策。
一、市场营销数据分析的重要性市场营销数据分析对企业的业务发展至关重要。
通过对市场数据的分析，企业能够深入了解客户群体的需求和偏好，把握市场趋势，抢占竞争优势。
同时，数据分析也可以帮助企业评估营销活动的效果，优化资源配置，提高市场运营的效率和收益。
二、常用的数据分析方法1. SWOT分析SWOT分析是对企业内外部环境进行全面评估和分析的方法。
通过分析企业的优势（Strengths）、劣势（Weaknesses）、机会（Opportunities）和威胁（Threats），可以明确企业的竞争优势和不足之处，为制定营销策略提供依据。
2. PESTEL分析PESTEL分析是对宏观环境因素进行分析的方法。
它包括政治（Political）、经济（Economic）、社会（Social）、技术（Technological）、环境（Environmental）和法律（Legal）六方面的因素。
通过对这些因素的分析，企业可以了解外部环境的变化趋势，以及这些因素对企业的影响，从而制定相应的市场营销策略。
3. 客户分群分析客户分群分析是将客户按照一定的标准分成不同的群体，并对每个群体进行详细分析的方法。
通过对不同群体的需求、购买习惯、偏好等进行分析，企业可以根据不同群体的特点，制定差异化的市场推广策略，提高营销活动的效果。
4. 市场份额分析市场份额分析是评估企业在市场中所占比例的方法。
通过比较企业与竞争对手在市场中的份额大小，可以了解企业的市场地位和竞争力。
企业可以根据市场份额的变化趋势，调整自身的营销策略，保持或提升在市场中的竞争优势。
三、利用分析结果做出决策市场营销数据分析的目的是为企业决策提供支持。
在分析完数据后，企业需要将分析结果转化为具体的决策行动。
市场营销数据分析的技巧与方法
市场营销数据分析的技巧与方法市场营销数据分析是现代企业非常重要的一项工作，通过对市场数据的深入分析，企业可以了解市场需求、竞争格局、消费者行为等重要信息，从而为决策提供战略指导。
本文将介绍市场营销数据分析的技巧和方法，以帮助企业更好地利用数据来指导市场营销活动。
一、数据收集和整理市场营销数据分析的第一步是收集和整理数据。
数据来源可以包括市场调研、消费者调查、销售数据、竞争对手信息等。
在收集数据时，要确保数据的准确性和可靠性，并根据不同的需求选择合适的数据收集手段，如问卷调查、采购数据记录等。
在整理数据时，可以借助数据分析工具如Excel或SPSS等进行数据清洗和整合。
清洗数据是为了去除重复数据、异常值和缺失值，保证数据的准确性和一致性。
整合数据是将不同来源的数据汇总到一个文件中，以便后续的分析和比较。
二、数据分析方法1. 描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行整体描述和总结的方法，目的是了解数据的基本特征。
常用的描述性统计分析方法包括频数分析、均值分析、中位数分析等。
通过这些方法，可以了解市场的规模、竞争对手的市场份额、消费者的购买偏好等重要信息。
2. 相关性分析相关性分析是研究不同变量之间关系的方法，可以帮助企业发现变量之间的相互影响和依赖关系。
常用的相关性分析方法包括相关系数分析、散点图分析等。
通过这些方法，可以了解市场销售与市场推广投入之间的关系、产品价格与销售数量之间的关系等。
3. 回归分析回归分析是一种研究因果关系的方法，通过建立数学模型来衡量变量之间的影响程度。
回归分析可以帮助企业找出对销售额最重要的影响因素，并预测销售额的变化趋势。
常用的回归分析方法包括线性回归、逻辑回归等。
4. 群组分析群组分析是将数据中的样本按照某种特定的标准进行分类，从而找到不同群组之间的差异和相似之处。
群组分析可以帮助企业划分目标市场、定位产品和促销策略。
常用的群组分析方法包括聚类分析、因子分析等。
三、数据可视化数据可视化是将分析结果以图表的形式展示出来，以便更直观地理解和传达数据。
市场营销中的市场营销数据的收集与分析
市场营销中的市场营销数据的收集与分析市场营销是企业获得市场份额和利润的关键活动，而市场营销数据的收集与分析则是支持企业制定有效的市场营销策略的基础。
本文将探讨市场营销中的市场营销数据的收集与分析的重要性以及如何进行有效的数据收集与分析。
一、市场营销数据的收集1. 定义数据需求在开始收集市场营销数据之前，企业需要明确自己的数据需求。
数据需求包括了解目标市场、了解竞争对手、了解目标消费者等。
只有明确了数据需求，企业才能有针对性地进行数据收集。
2. 选择合适的数据收集方法市场营销数据的收集可以通过主动和被动两种方式进行。
主动数据收集包括市场调研、问卷调查、深度访谈等，这些方法能够主动获取需要的数据；被动数据收集包括购买市场研究报告、分析竞争对手的营销活动等，这些方法可以通过分析已有数据来得到有用的信息。
3. 数据收集的工具和技术在市场营销数据的收集过程中，有一些工具和技术可以帮助企业更加高效地进行数据收集。
例如，使用在线调查工具可以快速收集大量数据；使用数据分析软件可以对数据进行处理和分析。
二、市场营销数据的分析1. 数据清洗和整理在进行市场营销数据分析之前，需要对数据进行清洗和整理，以保证数据的准确性和一致性。
数据清洗涉及到删除重复数据、修正错误数据等；数据整理则包括对数据进行归纳总结、分类整理等。
2. 数据可视化使用数据可视化工具可以将庞大的数据转化为更加直观和易于理解的图表、图像或地图等形式。
数据可视化有助于快速把握数据的关键信息，帮助决策者进行更加准确和快速的决策。
3. 数据分析和解读对市场营销数据进行分析可以帮助企业理解市场趋势、了解消费者需求、评估竞争对手等。
数据分析方法包括统计分析、数据挖掘、市场模型等。
通过数据分析，企业可以发现潜在的市场机会和问题，并制定相应的市场营销策略。
三、市场营销数据的应用1. 产品定位和市场划分通过收集和分析市场营销数据，企业可以了解目标市场的特征和需求，进而确定产品的定位和市场划分。
市场营销数据分析方法
市场营销数据分析方法引言：市场营销是企业发展的重要手段之一，通过分析市场营销数据，可以为企业制定科学的营销策略提供依据。
本文将探讨市场营销数据分析的方法。
一、市场调研市场调研是市场营销数据分析的前提和基础，它包括定性和定量研究两种方法。
定性研究通过深入访谈、焦点小组等方式，获取消费者的意见和需求，为企业提供决策参考。
定量研究则通过问卷调查等方式统计数据，并进行数据分析，为企业提供准确的市场数据支持。
二、数据收集数据收集是市场营销数据分析的第一步，通过不同的渠道和途径收集各类市场数据，包括销售数据、消费者行为数据、竞争对手数据等。
数据的准确性和完整性对市场分析的结果有重要影响，因此在数据收集过程中需要注意数据的来源和可信度。
三、数据清洗数据清洗是对收集到的数据进行预处理的重要环节，包括去除重复数据、纠正错误数据、填补缺失数据等工作。
只有保证数据的准确性和一致性，才能进行后续的数据分析工作。
四、数据可视化数据可视化是市场营销数据分析的有效手段之一，通过图表、折线图、柱状图等方式展示数据，使数据更加直观、易于理解。
数据可视化可以帮助企业发现数据间的关联关系，提升数据分析的效果。
五、数据分析数据分析是市场营销数据分析的核心环节，通过统计学方法和数据挖掘技术对数据进行分析并提取有用信息。
常用的数据分析方法包括描述性统计分析、因子分析、聚类分析等。
通过数据分析，企业可以了解市场状况、竞争对手情况，为制定营销策略提供依据。
六、市场细分市场细分是根据市场需求和消费者特征将市场划分为不同的细分市场，通过对细分市场进行深入研究，企业可以更好地满足不同消费者的需求，制定差异化的营销策略。
市场细分是市场营销数据分析的重要应用之一。
七、竞争对手分析竞争对手分析是通过对竞争对手的市场份额、产品特点、营销策略等进行数据分析，了解竞争对手的优势和劣势，并根据分析结果制定相应的应对策略。
竞争对手分析是市场营销数据分析的重要组成部分。
市场营销数据分析
市场营销数据分析市场营销数据分析在如今竞争激烈的商业环境中扮演着重要的角色。
通过深入研究和分析数据，企业可以更好地了解市场趋势、优化市场营销策略并提高业绩。
本文将探讨市场营销数据分析的重要性、常用的分析方法以及如何利用数据分析来优化市场营销策略。
一、市场营销数据分析的重要性市场营销数据分析是一项关键工具，能够帮助企业了解市场需求、竞争对手以及消费者偏好。
通过对大量数据进行分析，企业可以获得有关产品销售趋势、消费者行为等重要信息，从而制定更准确的营销策略。
首先，数据分析可以帮助企业识别市场趋势和机会。
通过收集和分析市场数据，企业可以获得关于市场规模、增长速度和未来发展趋势的信息。
这可以帮助企业预测市场变化，并及时调整策略以适应市场需求。
其次，通过分析竞争对手的数据，企业可以了解其市场份额、产品定价和宣传策略等重要信息。
这些信息可以帮助企业评估自己在市场中的竞争力，并制定相应的竞争策略。
最后，市场营销数据分析还可以帮助企业了解消费者需求和行为。
通过分析消费者购买数据、消费习惯和偏好，企业可以更好地满足消费者的需求，并开发出更具吸引力的产品和服务。
二、常用的市场营销数据分析方法在进行市场营销数据分析时，有许多方法和技术可供选择。
以下是一些常用的数据分析方法：1. 描述性分析：描述性分析是最基本的数据分析方法之一。
它通过总结和展示数据的基本特征，如平均值、中位数、标准差等，来帮助企业了解数据的分布情况。
2. 相关性分析：相关性分析用于评估两个或多个变量之间的关系。
通过计算相关系数，企业可以确定变量之间的相关性程度。
这可以帮助企业了解不同变量对销售业绩的影响，并找出关键因素。
3. 预测分析：预测分析用于预测未来发展趋势和销售业绩。
通过使用历史数据和趋势分析方法，企业可以预测出未来的销售量和市场需求等关键指标。
4. 分群分析：分群分析将数据分成不同的群组，以帮助企业了解不同消费者群体的特征和偏好。
通过分析不同群组的差异，企业可以有针对性地开展市场推广活动。
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战略理论
管理理论
策略理论
产品策略 定价策略 分销策略 促销策略
营销计划 营销组织 营销控制 营销审计
4 > 2/17/2019
视角一示例：市场营销中的产品决策
• 产品定位
> 定位图分析（感知定位图、偏好定位图等）
• 新产品扩散与产品生命周期管理
> 巴斯模型（BASS Model） > 生长曲线模型（Growth Curve Model）
视角二示例：理解客户与市场
• 市场购买行为
> 消费者购买行为模型 > 消费者品牌选择模型
• 市场需求测量
> 市场需求预测模型
• 市场细分
7 > 2/17/2019
客户生命周期与市场营销策略
• 客户生命周期 • 客户价值
•阶段A •（Acquisition） •客户获取
•阶段B： •（Build-up） •客户提升
市场营销中的数据分析方法
1 > 2/17/2019
报告内容
原理篇
客户关系管理中的数量方法
方法篇
数据分析方法概论 统计分析方法 数据挖掘分析方法
工具篇
常用数据分析工具简介
总结
基本结论
2 > 2/17/2019
市场营销中的数量决策问题
• 传统的纯粹定性描述方法已远远不能满足现代市场营销实践的需 要，为了体现市场营销学本身的科学性和对企业实践的指导性， 数据分析理论与方法在市场营销学中占有越来越重要的地位。
资源管理与运营 (应用, 计算与网络)
供应链开发与管理
供应商/合作伙伴关系管理
企业管理
战略与 企业 规划
财务与资产 管理
品牌管理, 市场研究 & 广告
人力资源 管理
股东与外部 关系管理
研究与 开发, 技术 获取
灾难恢复, 安全 & 欺诈管理
企业质量管理 管理,过程与 IT规划 & 架构
6 > 2/17/2019
10 > 2/17/2019
示例：基于价值的客户细分（中价值客户）
80 70 60 50 40 30 20 10 0 -10 -20 -30
Profit $
中间层代表了客户的大多数. 他们利润较薄（ thin margins）但容量巨大（high volume）.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
客户风险
•避免向具有信用风险的客户进行交叉销售 客户获取 •识别低价值客户并积极地在获取过程中避免与这类客户发生接触
12 > 2/17/2019
示例：基于生命阶段的客户细分
Career Launch Independence Marriage First Home Employment Change
>如何赢回 客户？
•
多种分析主 题在不同时 期应用
>客户获取 >市场细分与产 品定位 >目标客户特征 识别
>刺激需求 >提升销售
>交叉销售 >目标营销
>客户保持 >生存分析 >客户风险
>客户挽留
8 > 2/17/2019
客户细分
• 细分是指将一个大的消费群体划分成一个个细分群的动作，同属 于一个细分群的消费者彼此相似，而隶属于不同细分群的消费者 被视为不同。细分的目的可以让管理者从一个比较高的层次上“ 鸟瞰”整个数据库中的数据，从而可以用不同的方法对待处于不 同细分群众的客户，提供相对个性化的服务。 • 客户细分的目的
• 品牌决策
> 消费者品牌选择模型
5 > 2/17/2019
视角二示例：电信业业务流程视图（eTOM）
客户
战略, 基础设施 & 产品
战略与 承诺 基础设施 生命周期 管理 产品 周期 管理
运营
运营 支撑与 就绪 客户关系管理 实施 保障 计费
营销 & 产品提供管理
服务开发与管理
服务管理与运营
资源开发与管理 (应用, 计算与网络)
•阶段C： •(Climax) •客户成熟
•阶段D： •(Decline) •客户衰退
•阶段E： •(Exit) •客户离网
•
在不同生命 周期阶段需 考虑不同问 题
>如何发现并获 取潜在客户？
>如何把客 户培养成高 价值客户？
>如何使客户 使用新电信产 品? >如何培养顾 客忠诚度？
>如何延长客户 “生命周期”？
示例：基于价值的客户细分（低价值客户）
80 70 60 50 40 30 20 10 0 -10 -20 -30
Profit $
尽管数量很少 (10% to 20%) 但他们消除了很 大一部分的利润.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
营销策略 改变定价 •识别与负利润相关的定价策略与行为, 鼓励服务使用与目标定价以增加或引入由服务改变 而带来的可能收入
> 更好的了解客户结构 > 改善客户管理与沟通 > 增加客户贡献度
• 客户细分中的数量方法
> 聚类分析 > 卡方自动交互检测（CHAID）
9 > 2/17/2019
示例：基于价值的客户细分（高价值客户）
80 70 60 50 40 30 20 10 0 -10 -20 -30
经常地, 头20%的客户贡献了将近100% 的整体利润. 这些客户对CRM策略开发是 至关重要的。
Pre-Retirement
Retirement
Age Financial Debut First Child Low Value ?? High Value ?? Wealth Accumulation Low Value ?? High Value ?? Children Independent
营销策略 定价与行为改变 •识别服务机会 – 增强可能的定价 •结构性定价以鼓励改善收益性的行为 交叉销售 •利用预测模型识别具有潜在价值的客户 •利用事件营销与关系营销策略去增加产品的持有量 渠道与服务的效率 •识别高成本/低回报的渠道并重新部署或调整结构 •定位高成本业务流程以流线化或渠道迁移
11 > 2/17/2019
> 理论上－>计量市场营销学的出现 > 理念上－>数据库营销、关系营销的兴起 > 实务上－>数据挖掘技术在客户关系管理中的应用
• 探察数量决策问题的两个视角
> 理论上的框架要素 > 实务上的业务流程
3 > 2/17/2019
视角一：市场营销学的理论框架
基础理论
核心概念场定位
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Profit $
营销策略 客户保持 •基于奖赏及高成本事件驱动的保持策略 •专注的, 区分优先级的Call center支持 客户获取 •刻画子分群的特征 •建立跟踪系统（tracking systems）以从价值的角度监控新来的客户 交叉销售 •对高价值客户进行交叉销售会产生更大的收益