市场营销中的数据分析方法分析解析
销售数据分析技巧有效分析销售数据的方法
销售数据分析技巧有效分析销售数据的方法销售数据分析技巧——有效分析销售数据的方法导言：在一个日益竞争激烈的市场环境中，有效地分析销售数据对于企业的发展至关重要。
销售数据分析可以帮助企业洞察市场趋势、优化销售策略以及改进业务流程。
本文将介绍几种有效的销售数据分析技巧，帮助企业快速准确地分析销售数据，为业务增长提供支持。
一、明确分析目标在开始销售数据分析之前，明确分析目标是十分重要的。
企业需要明确希望通过销售数据分析获得什么样的信息和洞察。
例如，企业可能想要了解产品销售额、区域销售情况、客户购买行为等等。
只有明确了分析目标，才能有针对性地选择合适的分析方法和工具。
二、数据清洗与整理在进行销售数据分析之前，需要先对原始数据进行清洗与整理。
这包括去除重复数据、填充缺失值、纠正错误数据等。
确保数据的准确性和完整性可以提高后续分析的可信度和准确性。
同时，对数据进行适当的归类和整理，便于后续的可视化和统计分析。
三、数据可视化分析数据可视化是一种直观有效的分析方法。
通过图表、图形等方式将数据可视化展示，能够帮助人们更直观地理解和分析数据。
常用的数据可视化方法包括折线图、柱状图、饼图等。
通过这些图表，可以清晰地看到销售额、销售量、销售渠道等的变化趋势，从而为制定销售策略提供参考依据。
四、指标分析在销售数据分析中，指标分析是一种重要的方法。
通过计算和比较各种指标，可以评估销售绩效、找出问题和瓶颈，并制定相应的解决措施。
常用的指标包括销售增长率、市场份额、客户满意度等。
与历史数据和竞争对手数据进行对比，可以更清楚地了解企业在市场中的地位和优势。
五、趋势预测利用历史销售数据进行趋势预测是一种有效的方法，可以帮助企业做出合理的决策和规划。
通过分析销售数据的变化趋势，并运用合适的数学模型，可以对未来销售情况进行预测。
这有助于企业及时调整销售策略、合理安排生产计划，以应对市场变化。
六、关联分析关联分析是一种用于发现事物之间关系的分析方法。
如何利用数据分析进行市场营销？
如何利用数据分析进行市场营销？随着互联网的普及和移动设备的普及，企业的信息化建设已经成为了企业发展的必需品。
而其中最重要的就是数据分析，通过数据分析可以了解市场需求，调整营销策略，提高销售效果。
那么，如何利用数据分析来进行市场营销呢？本文将给出以下几个方面供大家参考：一、了解用户需求企业需要通过数据分析工具，例如大数据分析平台、营销自动化工具等，查看数据并了解用户需求。
通过用户的搜索记录、购买历史、浏览行为、社交媒体互动等数据，可以判断用户的购买偏好、品类需求、消费预算等因素，并据此设计和优化产品、服务和营销活动。
二、定位目标客户企业需要通过大数据分析平台或其他数据分析工具，将海量数据收集、整理并归纳，将数据与客户画像结合，精确定位目标受众。
这包括了解用户的地理位置、年龄、性别、收入水平、消费习惯、兴趣爱好等关键信息，从而为企业量身定制营销活动。
三、设计精准的营销活动企业可以通过大数据分析平台或其他数据分析工具，跟踪和分析不同营销渠道的效果，比较在不同营销场景下不同广告及促销方案的效果。
据此确定最优方案，并利用数据分析工具进行实时跟踪和优化，提高广告投放效果和转化率。
四、建立数据分析体系建立数据分析体系，通俗易懂地展示数据报告，让团队快速根据数据做出决策，加强数据驱动的营销决策，并不断完善优化数据量级、识别工具等，让数据更加准确有用，最终在销售数据变经营数据，进行业务增长的方向进行拓展。
五、持续优化进行数据分析的企业需要不断进行数据的优化，通过数据测试和用户反馈，不断优化产品、服务和营销活动，提供更加优质有效的用户体验，增强客户忠诚度，提高企业的营销效率。
在本文中，我们介绍了如何利用数据分析进行市场营销。
这些方法可以帮助企业定位目标客户、了解消费者需求、设计精准的营销活动、建立数据分析体系和持续优化营销方案。
通过数据的分析和整合，企业可以更加精细化地拓展市场，增加销售额和市场份额，提高客户满意度和忠诚度。
营销数据分析的方法和案例
营销数据分析的方法和案例现代社会中，市场竞争越来越激烈，每一个企业都需要精确掌握市场状况，才能在激烈的市场竞争中占据一席之地。
而营销数据分析作为一种科学严谨的方法，可以帮助企业对市场进行深度掌握，从而制定出科学有效的营销策略。
本文将就营销数据分析的方法和案例进行论述。
一、营销数据分析的概念营销数据分析指的是根据企业所获得的一系列销售数据，进行系统而科学的分析和挖掘，从而深刻了解目标市场以及潜在客户的需求，推动企业的销售工作和营销策略的改进。
营销数据分析的过程中，主要包括数据的收集、数据的清理、数据的重构和数据的统计分析等环节。
二、营销数据分析的方法1. 数据收集首先，要营销数据分析的方法，就必须要进行数据的收集。
企业在进行销售活动过程中，会获得大量销售数据，然而这些数据零散离散，无法构成完整的销售模型，因而要对数据进行整合和清洗。
2. 数据清洗数据清洗是数据分析的基础工作，对数据清洗的要求非常高。
数据清洗包括数据格式的统一，数据异常值的处理和缺失值的填充等。
数据清洗后，就可以进行后续的数据处理工作。
3. 数据重构数据重构是一种将数据从一种形式转换为另一种形式的技术方法，主要目的是为了更好地计算和分析数据。
数据重构的主要方法包括表合并、字段合并、分组、枢轴表等。
4. 数据统计分析数据统计分析是营销数据分析过程中最核心的环节，数据统计分析能够深刻揭示市场现象和规律。
统计分析的方法包括：频数分析、比例分析、协方差分析、显著性检验等。
三、营销数据分析的案例以某电商企业为例，这个电商企业主要销售女装、饰品和化妆品等商品。
1. 商品分析首先对商品的销售情况进行分析，统计商品的销售量、销售额及其同比、环比等情况。
通过商品销售情况的分析，可以发现那些商品的销售有增长、哪些商品的销售下降，以及分析出销售下降的原因，根据分析情况，决定是否调整商品结构。
2. 顾客分析通过对顾客的身份、性别、年龄等特征进行统计分析，可以得出不同类别顾客的数量和购买情况。
市场营销中的数据分析案例解析
市场营销中的数据分析案例解析市场营销是企业获得客户的关键，而数据分析则是市场营销中极为重要的一环，市场营销的成功往往离不开数据的支持和分析。
本文将介绍几个基于数据分析的市场营销案例，从中总结出数据分析在市场营销中的应用。
案例一：产品定价策略调整带来的销售增长某电商企业在推出新产品时，遇到了销售量不如预期的情况。
通过对销售数据的分析，企业发现其产品的售价较高，而同类产品中其竞争对手有不少价格相对低廉的产品，销售量有着较大优势。
考虑到市场要求以及企业自身实际情况，该电商企业最终将其产品价格调整为与竞争对手相近的价格，并成功的取得了销售增长的效果。
这个案例说明了数据分析在制定产品售价策略方面的作用。
通过数据分析，企业来了解其产品在市场上的位置，优化产品策略，从而更准确地满足消费者需求，提高企业盈利。
案例二：电商企业打造电子商务生态圈某电商企业利用其线上销售平台的广泛覆盖率和丰富的数据累积，将其定位更改为电子商务服务平台，打造电子商务生态圈。
通过与第三方企业的合作，该电商企业形成了一个可持续的电子商务生态圈，涵盖了商品生产、运输、销售等全过程。
同时，该电商企业通过对数据的精细分析，不断优化数据，提供更精准和优质的服务，进一步拓展了其电商生态圈和用户数量。
这个案例揭示了数据分析在建立电子商务生态圈方面的作用。
通过数据共享和协作，企业强化了服务化、交付化和体验化，实现了商业生态的生命周期管理。
案例三：网络舆情监测和数据分析某品牌遭受了一次负面事件，其品牌形象降低。
该企业通过舆情监测和数据分析，了解到品牌形象受到了消费者的损害和质疑，并通过调整其营销策略，重点关注品牌形象修复、公众关系策略等方面进行修复。
最终，该品牌的形象得到了恢复，客户忠诚度和品牌魅力度都得到了提高。
这个案例说明了数据分析在处理品牌危机方面的作用。
通过对舆情的高效监测和分析，企业可以及时调整和优化自己的品牌策略，从而让危机变成机会。
结论从以上案例中我们可以发现，在市场营销领域，数据分析已经成为企业选品、定价、定位、推广、竞争等方面所依赖的重要手段。
市场营销中的消费者行为研究方法与数据分析
市场营销中的消费者行为研究方法与数据分析市场营销中的消费者行为研究具有重要意义，它可以帮助企业了解消费者的需求、偏好和行为，进而制定相应的营销策略。
而在研究消费者行为时，合适的研究方法和数据分析是至关重要的。
本文将对市场营销中的消费者行为研究方法和数据分析进行探讨和分析。
一、定性研究方法定性研究方法是通过深入访谈、观察和案例研究等方式，收集和分析消费者行为相关的非数值性数据。
定性研究方法能够更好地了解消费者的态度、价值观和行为动机。
以下是几种常见的定性研究方法：1.深度访谈：通过面对面或电话访谈的方式，深入了解消费者的需求、偏好和购买决策过程。
研究人员可以通过提问、观察和记录等手段，获取消费者的真实反馈。
2.焦点小组讨论：将一组有相似特征或兴趣的消费者聚集在一起，进行集体讨论。
通过倾听他们之间的交流和互动，研究人员可以获取消费者的意见、观点和经验。
3.观察法：通过观察消费者在购物场所或使用产品时的行为和表现，了解他们的实际行为和偏好。
观察法可以直接观察和记录消费者在特定环境下的行为，从而揭示潜在的市场需求和机会。
定性研究方法的一个主要优点是可以提供详细且全面的数据，有利于深入了解消费者行为的细节和背后的原因。
然而，定性研究方法的结果难以量化，并且样本容量有限，因此不能代表整个消费者群体的行为。
二、定量研究方法定量研究方法是通过问卷调查、实验和统计分析等方式，收集和分析消费者行为相关的数值性数据。
定量研究方法能够帮助研究人员全面了解消费者行为的规律和趋势。
以下是几种常见的定量研究方法：1.问卷调查：通过编制调查问卷，并将其发送给大量的消费者，收集他们的意见、偏好和满意度等数据。
问卷调查可以量化消费者行为和态度，从而进行统计分析和比较。
2.实验研究：通过控制和操纵一些变量，观察其对消费者行为的影响。
实验研究可以帮助研究人员确定因果关系，并验证某些理论或假设。
3.大数据分析：利用互联网和电子商务平台等渠道收集大量的消费者数据，运用统计分析和数据挖掘技术，探索消费者行为的规律和趋势。
营销数据分析的方法和技巧
营销数据分析的方法和技巧随着数字化时代的到来，营销数据分析成为了现代企业营销的重要手段。
而如何正确、有效地运用数据分析进行营销，是每家企业必须要思考的问题。
本文将从营销数据分析的方法和技巧两个方面进行探讨。
一、营销数据分析的方法1、数据采集数据采集是数据分析的第一步，它可以通过各种不同的方式进行，比如问卷调查、网络搜索、竞品分析等等。
但是，不同的采集方法采集到的数据质量和数量也会有所不同，所以需要根据企业的具体情况和目的选择适合自己的数据采集方法。
2、数据清洗采集到的数据往往会存在一些问题，比如格式不统一、重复数据、缺失数据等等。
这就需要进行数据清洗，将数据整理成为有效的数据集。
此外，数据清洗还可以进行数据的去噪处理，提高数据集的准确性。
3、数据处理数据处理主要是通过统计学方法对数据进行分析和处理。
这其中包括描述性统计、推断性统计、回归分析、聚类分析等等。
通过对数据的处理，可以得到更加清晰、准确的数据模型。
4、数据可视化数据可视化是将数据处理的结果进行图表、表格等图形化展示的过程，目的是为了让数据更加直观、易懂。
通过数据可视化，不仅可以更好地理解数据，也可以更好地为企业决策提供支持。
二、营销数据分析的技巧1、数据分析的目的在进行数据分析之前，需要先确定目的。
只有明确了目的，才能有针对性地采集和处理数据。
比如，如果想要了解用户偏好，就需要收集用户行为数据;如果想要了解竞品的优劣势，就需要对竞品进行分析。
2、选择适合的数据分析工具不同的数据分析工具有不同的功能和优缺点，需要根据企业的具体情况选择适合自己的工具。
比如，当数据量较大时，使用Python进行数据分析可以提高效率和精确度；当需要进行数据可视化时，使用Tableau等工具可以更加方便的展示数据。
3、关注数据趋势数据趋势是指某一数据集在一段时间内的走势，比如随时间推移销售额的增长、产品价格的波动等等。
企业应该通过分析数据趋势，了解企业的发展趋势，并作出相应调整和决策。
市场营销中的市场调研与数据分析方法
市场营销中的市场调研与数据分析方法市场调研和数据分析是市场营销中至关重要的环节，能够帮助企业了解目标市场、消费者需求以及竞争对手情况，从而指导市场决策和营销策略的制定。
本文将介绍市场调研和数据分析的方法和技巧。
一、定性和定量数据的收集和分析在市场调研中，可以采用定性和定量的研究方法，来收集和分析有关市场和消费者的数据。
1. 定性研究方法定性研究方法主要用于了解消费者的态度、偏好和行为等方面的信息。
常见的定性研究方法包括深度访谈、焦点小组讨论和观察等。
通过这些方法，可以深入了解消费者的心理和行为背后的动机，为市场决策提供深刻的洞察。
2. 定量研究方法定量研究方法主要用于获取大量的数据，并对其进行统计和分析。
常见的定量研究方法包括问卷调查、实验设计和数据分析等。
通过这些方法，可以得到具有代表性的数据，从而量化和验证市场和消费者的特征和需求。
二、市场调研的步骤市场调研通常包括以下几个步骤：1. 确定研究目标和问题在进行市场调研之前，首先需要明确调研的目标和问题。
例如，想要了解目标市场的规模和增长趋势，或者探索消费者对产品的需求和满意度等。
2. 设计研究方法和样本根据研究目标和问题，选择合适的研究方法和样本。
例如，如果想要了解目标市场的整体特征，可以采用抽样调查的方法，并设置代表性的样本。
3. 收集和整理数据根据研究设计，进行数据的收集和整理。
这可能包括编制问卷、组织访谈和观察等。
需要确保数据的准确性和可靠性，以保证后续的分析结果可信。
4. 数据分析和解读对收集到的数据进行分析和解读。
根据研究目标和问题，可以采用合适的统计方法和软件进行数据分析，并生成结论和洞察。
5. 结果报告和应用最后，根据研究结果，编制市场调研报告，并将其应用于市场决策和营销策略的制定。
确保报告的结构清晰，内容简洁明了，以便于决策者的理解和使用。
三、数据分析的方法和技巧数据分析是市场调研的关键环节，可以通过适当的方法和技巧提取有价值的信息。
市场营销中的数据分析方法
市场营销中的数据分析方法市场营销是一门复杂且充满挑战的领域。
为了取得市场竞争的优势，企业需要依赖数据来驱动决策和实施战略。
数据分析在市场营销中起着至关重要的作用。
本文将探讨几种常用的市场营销数据分析方法，帮助企业实现更好的市场营销成果。
一、SWOT分析SWOT分析是一种常用的市场营销数据分析方法。
它分析企业的优势（Strengths）、劣势（Weaknesses）、机会（Opportunities）以及威胁（Threats）。
通过SWOT分析，企业可以了解自身的竞争优势和劣势，同时也可以抓住市场机会并应对威胁。
通过对SWOT分析的结果进行综合判断，企业可以制定出更有针对性的市场营销策略。
二、市场细分分析市场细分分析是指将市场划分为不同的细分市场，并通过分析不同细分市场的消费者群体和需求来制定营销策略。
企业可以通过市场细分分析确定目标市场，并根据不同细分市场的特点进行产品定价、促销活动以及渠道选择等策略。
市场细分分析可以帮助企业找到市场的蓝海，实现更精准的市场定位。
三、竞争分析竞争分析是指对竞争对手进行深入分析，了解其产品、定价、渠道、促销策略等，并与自身企业进行对比。
通过竞争分析，企业可以了解竞争对手的优势和劣势，并从中吸取经验教训。
竞争分析还可以帮助企业发现竞争对手的市场空白和不足之处，进而找到差异化的竞争策略。
四、用户行为分析用户行为分析是通过跟踪、记录和分析用户的行为数据来了解用户的需求、喜好和习惯。
企业可以通过用户行为分析了解用户购买的决策过程以及购买动机，并根据分析结果进行产品创新、服务优化以及个性化营销。
用户行为分析可以帮助企业更好地了解用户，提高用户满意度，从而实现市场份额的增长。
五、市场调研市场调研是一种系统收集和分析市场信息的方法。
通过市场调研，企业可以了解消费者的需求、市场的变化趋势以及竞争对手的动态。
市场调研可以通过定性和定量的方法来收集数据，包括问卷调查、访谈、焦点小组讨论等。
市场营销策划的数据分析方法
市场营销策划的数据分析方法市场营销策划是企业实施市场推广活动的重要环节，在这个过程中，数据分析方法起着至关重要的作用。
通过数据分析，企业可以深入了解消费者需求、竞争对手情况以及市场趋势，从而制定科学合理的营销策划方案。
本文将介绍市场营销策划中常用的数据分析方法，帮助企业进行有效的市场营销策划。
一、市场调研数据分析方法市场调研是为了获取市场信息而采取的一系列调查和研究活动。
在市场营销策划中，市场调研数据分析是制定策划方案的重要依据。
下面将介绍几种常用的市场调研数据分析方法。
1. SWOT分析法SWOT分析法是指对企业的优势、劣势、机会和威胁进行全面综合的分析。
通过对市场调研数据的分析，可以明确企业在市场中的竞争优势和劣势，把握市场机会，防范市场威胁，为制定营销策略提供依据。
2. 受众调研分析法受众调研分析法是指通过对目标受众进行调研，了解其需求、喜好和行为习惯，从而确定针对性的市场推广策略。
通过对受众调研数据的分析，在营销策划中可以合理划分受众群体，确定推广渠道和传播方式，提高营销效果。
二、竞争对手数据分析方法竞争对手数据分析是指对竞争对手的产品、市场份额、定价、宣传等信息进行搜集和分析，以及对竞争对手策略进行评估。
下面将介绍几种常用的竞争对手数据分析方法。
1. 五力模型分析法五力模型分析法是由著名学者波特提出的一种分析竞争环境的方法。
通过对竞争对手的潜在进入威胁、替代品威胁、买家议价能力、供应商议价能力和行业竞争程度等方面的分析，可以帮助企业评估市场的吸引力和竞争情况，从而制定针对性的市场营销策略。
2. 市场份额分析法市场份额分析法是通过对竞争对手的市场份额进行统计和比较，了解企业在市场中的地位和竞争优势。
通过对市场份额数据的分析，可以帮助企业确定自身在市场中的位置，评估市场潜力和竞争态势，进而制定市场推广策略。
三、市场趋势数据分析方法市场趋势数据分析是指通过对市场原始数据的收集和整理，分析市场的发展趋势和变化规律，为企业制定营销策划提供依据。
营销中必须了解的七大数据分析方法
营销中必须了解的七大数据分析方法在数字化营销时代，数据分析是营销工作中不可或缺的环节。
通过对数据的分析，可以洞察市场、消费者需求，进而制定营销策略，提升企业竞争力。
本文将介绍七种常用的数据分析方法，帮助企业营销人员更好地从数据中获取价值。
一、用户行为分析用户行为分析是指对用户在网站、APP等数字媒体上的行为进行收集、整理、分析的过程。
通过这种方法，我们可以了解用户使用习惯、兴趣爱好、购买行为等信息。
企业可以根据用户行为数据制定更准确、精准的营销策略，从而提高转化率和效益。
同时，通过与其他数据进行交叉分析，可以发现用户行为背后的现象和规律，为营销决策提供科学依据。
二、市场调研与分析市场调研是企业了解市场环境、分析市场趋势和预测未来发展的重要方法。
通过市场调研，企业可以对市场、产品、竞争等因素进行综合分析，找到问题所在并制定相应的解决方案。
常用的市场调研方法包括问卷调查、深度访谈、焦点小组等。
在数字化营销中，通过对调研数据的分析，企业可以更好地了解消费者需求、行为方式和购买决策过程，进而制定针对性的营销策略。
三、财务数据分析财务数据分析主要是针对企业财务方面的数据展开分析，包括预算管理、资金管理、成本分析、收益分析等。
通过财务数据分析，企业可以了解自身的财务情况和营收结构，洞察企业内部的盈利点和亏损点，为营销决策提供指导和支持，帮助企业实现财务目标。
四、SEO分析SEO分析是对企业网站在搜索引擎上的排名进行研究和优化的方法。
通过对SEO数据的分析，可以了解用户的搜索行为、有效的关键词和搜索引擎算法的变化，从而优化网站内容和结构，提高排名和流量。
此外，SEO分析还可以为企业了解竞争对手的营销策略和网站规划提供参考。
五、社交媒体分析社交媒体分析是指通过对社交媒体上的数据进行搜集、整理和分析，从而了解消费者关注的热点和话题，以及对品牌和产品的态度。
通过社交媒体分析，企业可以找到合适的渠道和方式，与消费者进行互动和沟通，提高品牌知晓度和美誉度。
市场营销分析方法
市场营销分析方法市场营销分析是企业确定市场需求、制定市场营销策略的重要环节，它通过收集、整理和分析相关的市场数据，帮助企业了解消费者需求、竞争对手情况以及市场趋势，从而制定出更准确、更有效的市场营销策略。
本文将介绍一些常用的市场营销分析方法，并分析它们的应用场景和优缺点。
一、SWOT分析法SWOT分析法是一种常用的市场营销分析工具，它通过对企业内外部环境进行综合评估，以便发现企业的优势、劣势、机会和威胁。
具体而言，SWOT分析法将市场分为四个方面进行评估，即企业的优势（Strengths）、劣势（Weaknesses）、机会（Opportunities）和威胁（Threats）。
优势和劣势是从企业内部角度考虑的，它们包括企业的品牌形象、产品质量、技术优势等。
机会和威胁则是从市场环境的角度考虑，它们包括市场趋势、竞争对手、政策变化等。
通过SWOT分析法，企业可以全面了解自身的优势和劣势，并识别市场上存在的机会和威胁，帮助企业制定相应的市场营销策略。
二、市场细分法市场细分是将整个市场划分为若干个具有共同特征的细分市场，以便企业可以更好地满足不同消费者的需求。
市场细分法可以通过不同的维度来划分市场，如地理位置、消费行为、生活方式等。
通过市场细分，企业可以更加准确地了解不同消费者群体的需求，有针对性地开展市场营销活动。
市场细分法的优点是可以让企业更好地满足消费者的需求，提高市场占有率。
然而，市场细分也存在一些困难，比如需要大量的市场调研和数据分析工作，并且细分市场之间的边界模糊，难以准确划分。
三、消费者行为分析法消费者行为分析法是通过了解消费者的购买行为、消费心理和购买决策过程，来洞察市场需求和趋势的一种方法。
企业可以通过市场调研、问卷调查和数据分析等手段，来了解消费者的购买习惯、价值观念、喜好以及他们对产品和服务的评价。
消费者行为分析法的优点是能够深入了解消费者的需求和偏好，帮助企业更好地设计产品和服务。
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。
市场营销中的数据分析方法
市场营销中的数据分析方法市场营销是企业获得商业利润的重要手段之一，在竞争激烈的商业环境中，通过数据分析来完善市场营销策略显得尤为重要。
数据分析方法可以帮助企业深入理解顾客需求，优化产品定位，提升市场竞争力。
本文将介绍市场营销中常用的数据分析方法，并探讨其应用领域和使用技巧。
一、SWOT分析法SWOT分析法是一种常用的市场营销分析工具，其英文代表了Strengths（公司优势）、Weaknesses（公司劣势）、Opportunities（市场机会）和Threats（市场威胁）四个方面。
通过对这四个方面的全面分析，企业可以清晰地了解自身的优势和劣势，掌握市场机会和威胁，从而制定相应的市场营销策略。
在进行SWOT分析时，首先需要对企业内外环境进行全面评估。
例如，通过分析公司的核心竞争力、资源配置和管理团队状况，可以确定公司的优势和劣势。
接下来，分析市场环境、竞争对手和消费者需求，找出潜在机会和威胁。
最后，结合优势、劣势、机会和威胁进行整体分析，并制定相应的市场营销策略。
二、市场细分与目标市场分析市场细分和目标市场分析是市场营销中常用的数据分析方法之一。
通过对市场进行细分，将大市场细化为小市场，进而找到目标市场。
这能够帮助企业更准确地了解顾客需求、了解市场状况，并进行精准的市场定位和营销活动。
市场细分和目标市场分析的过程通常包括三个步骤。
首先，对市场进行细分，根据消费者的不同需求、行为和特征，将市场划分为几个较小的群体。
其次，在细分的基础上，选择一个或多个目标市场，并确定目标市场的特征和需求。
最后，根据目标市场的特征，制定相应的市场营销策略和推广方案。
三、市场调研和消费者行为分析市场调研和消费者行为分析是市场营销中常用的数据收集和分析方法。
通过对市场进行调研，了解市场和顾客需求的状况，并分析消费者的行为和决策过程，企业可以更好地制定市场推广计划和产品策略。
市场调研一般包括定性研究和定量研究两种方法。
定性研究通过深入访谈、观察和焦点小组讨论等方式，获得顾客对产品的看法和意见，并了解其购买行为和决策过程。
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数据分析是指通过收集、整理和分析市场数据，以获得对市场和产品销售情况的洞察和理解。
这些数据包括消费者行为、市场趋势、竞争对手活动等。
市场营销数据分析方法的应用能够帮助企业做出战略决策，优化产品定位和营销策略，提高销售业绩和市场份额。
本文将介绍一些常用的市场营销数据分析方法，帮助企业有效利用数据资源，并推动业务增长。
1. 数据收集数据收集是市场营销数据分析的第一步，也是最为关键的一步。
在数据收集过程中，企业可以通过多种途径获取数据，包括市场调研、网络监测、社交媒体分析等。
以下是几种常用的数据收集方法：1.1 市场调研市场调研是一种主动主观的数据收集方法，通过设计问卷、访谈或观察等方式，获取有关目标市场、消费者需求和竞争对手情况的信息。
市场调研可以包括定性和定量研究，既能获取消费者对产品的认知和偏好，也能了解市场的规模、增长率等情况。
1.2 网络监测随着互联网的普及和发展，大量的市场信息被发布在网上。
企业可以通过网络监测工具，收集和分析网上用户的言论、评价和行为，获取对产品和品牌的评价和反馈。
例如，企业可以通过监测社交媒体平台，了解消费者对产品的评论和推荐，从而了解市场的口碑和声誉。
1.3 数据采集工具市场营销数据分析中，还可以利用数据采集工具收集数据。
数据采集工具可以通过网络爬虫、数据挖掘等技术，自动从网络上抓取相关数据，并进行整理和存储。
这样的数据采集工具可以大大提高数据收集的效率和准确性。
2. 数据整理和清洗在数据收集后，需要对数据进行整理和清洗，以便后续的分析和应用。
数据整理和清洗包括以下几个步骤：2.1 数据筛选和去重在数据整理过程中，首先需要对收集到的数据进行筛选和去重。
筛选是指从大量的数据中选取有价值和符合需求的数据，去重是指排除重复的数据，确保数据的唯一性和准确性。
2.2 数据标准化和转换不同来源和格式的数据可能存在差异，需要进行数据标准化和转换，以便统一数据格式和数据单位。
市场营销中的数据分析方法
市场营销中的数据分析方法市场营销是一个充满竞争的领域，成功的市场营销需要深入了解目标市场、消费者行为和市场趋势。
数据分析在市场营销中扮演着重要的角色，帮助企业洞察市场，并制定有效的市场策略。
以下将介绍几种常见的市场营销中的数据分析方法。
第一种方法是市场细分和目标市场分析。
市场细分是将整个市场划分为不同的细分市场，以便更好地了解不同细分市场的需求和特征。
数据分析可以帮助企业收集和分析消费者的行为数据、偏好和需求，并根据这些数据来识别最有潜力的目标市场。
第二种方法是竞争分析。
竞争分析可以帮助企业了解竞争对手的市场份额、定价策略、产品特点等信息。
通过数据分析，企业可以对竞争对手的市场表现进行比较，并制定相应的竞争策略。
第三种方法是趋势分析。
数据分析可以帮助企业识别市场的发展趋势，了解消费者的新兴需求和行为变化。
通过趋势分析，企业可以及时调整市场策略，满足消费者的新需求，抓住市场机遇。
第四种方法是品牌管理和营销效果评估。
数据分析可以帮助企业评估品牌的知名度和认知度，在市场中建立和维护品牌形象。
此外，数据分析还可以帮助企业评估市场营销活动的效果，确定哪些策略和渠道对品牌推广最有效。
最后一种方法是消费者行为分析。
通过数据分析，企业可以了解消费者的购买行为、消费习惯和购买意愿。
这些数据可以帮助企业更好地了解消费者的需求和喜好，有针对性地制定市场策略，提高销售转化率。
总之，数据分析在市场营销中扮演着重要的角色，通过市场细分和目标市场分析、竞争分析、趋势分析、品牌管理和营销效果评估以及消费者行为分析等方法，企业可以更好地了解市场情况和消费者需求，制定有效的市场策略，提高市场竞争力。
在市场营销中，数据分析方法对企业的决策制定和战略规划起着至关重要的作用。
通过合理应用数据分析方法，企业可以更好地洞察市场趋势、了解消费者需求、竞争对手行为等信息，从而制定出更有针对性的策略，提高市场竞争力。
其中，市场细分和目标市场分析是市场营销中最基础也最重要的数据分析方法之一。
市场营销中的数据分析方法
市场营销中的数据分析方法1.描述性分析：描述性分析是对一组数据进行汇总和展示，以帮助人们了解数据的特性和趋势。
常用的描述性分析方法包括统计指标（如均值、中位数、标准差等）和图表（如柱状图、折线图、饼图等）。
描述性分析可以帮助企业了解市场规模、产品销量、消费者特征等基本情况。
2.相关性分析：相关性分析是研究变量之间相关关系的方法，通过计算变量之间的相关系数（如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等），来评估它们之间的关联程度。
相关性分析可以帮助企业了解不同变量之间的关系，如产品价格与销量之间的关系、广告投入与销售额之间的关系等。
3.分类与聚类分析：分类与聚类分析是将数据按照其中一种规则进行分类或分组，以发现数据中的模式和规律。
分类分析是将数据划分为不同的类别，常用的方法有决策树、支持向量机等；聚类分析是将数据自动聚类为不同的组别，常用的方法有K均值聚类、层次聚类等。
这些分析方法可以帮助企业进行市场细分，发现不同细分市场的特点和需求。
4.因子分析：因子分析是通过将多个相关变量归纳为少数几个无关因子，以揭示变量背后的潜在结构和维度。
通过因子分析，可以帮助企业了解不同因素对消费者行为和市场偏好的影响，并从中提取有用的信息，用于产品定位、市场推广等决策。
5.时间序列分析：时间序列分析是对随时间变化的数据进行分析，以了解数据的趋势和周期性变化。
常用的时间序列分析方法包括趋势分析、周期性分析和季节性分析。
时间序列分析可以帮助企业了解市场销售的季节性波动、长期趋势以及事件对销售的影响。
6.假设检验：假设检验是用来验证其中一种假设是否成立的统计方法。
在市场营销中，常用的假设检验包括均值检验、方差检验、相关性检验等。
通过进行假设检验，企业可以验证针对市场现象和消费者行为的假设，以支持决策制定和市场策略的调整。
7.数据挖掘：数据挖掘是从大规模数据中寻找模式和知识的过程。
常用的数据挖掘技术包括关联规则挖掘、聚类分析、分类与预测等。
市场营销的数据分析
市场营销的数据分析数据分析在现代市场营销中起着至关重要的作用。
通过对市场数据进行深入分析，企业能够更好地了解消费者需求、竞争趋势和产品销售情况，从而做出科学合理的决策，提高市场竞争力。
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数据分析在营销决策中的应用。
一、市场营销数据分析的重要性市场营销数据分析是企业进行市场战略规划的重要依据。
通过收集和分析市场数据，企业能够及时了解消费者的需求变化、竞争者的动态以及市场趋势，从而准确判断市场机会，为企业的产品定位、定价和促销策略提供有效依据。
数据分析还可以帮助企业评估市场推广效果，发现问题并及时调整营销策略，从而提高市场竞争力和销售业绩。
二、常用的市场营销数据分析方法1. 市场调研：市场调研是获取市场数据的重要手段之一。
通过问卷调查、访谈等方式，企业可以了解消费者的购买决策因素、购买意愿、品牌偏好等信息，为企业制定营销策略提供依据。
2. 数据挖掘：数据挖掘是一种通过分析大量数据，挖掘其中隐藏模式、关联规则和趋势的技术。
企业可以通过数据挖掘技术对市场数据进行深入挖掘，发现隐藏在数据背后的商机和问题，为决策提供有力支持。
3. 统计分析：统计分析是市场营销数据分析的基础方法之一。
通过对数据的描述、统计、推断和预测等分析手段，企业可以掌握市场的整体情况、趋势和规律，为决策提供可靠的依据。
三、数据分析在市场营销中的应用1. 市场细分：通过对市场数据进行细致分析，企业可以将市场划分为不同的细分市场，并针对不同细分市场的特点制定相应的营销策略。
比如，通过对消费者购买行为数据进行分析，企业可以发现不同消费群体的偏好和需求差异，从而针对性地推出不同的产品和促销方案。
2. 产品定价：通过对市场数据和竞争对手数据进行分析，企业可以了解市场上类似产品的价格水平，从而制定合理的产品定价策略。
数据分析还可以帮助企业了解不同价格段产品的销售情况，为产品定价提供参考依据。
3. 营销推广：数据分析可以帮助企业评估不同推广渠道的效果，优化广告投放策略。
如何在市场营销中运用数据分析的方法
如何在市场营销中运用数据分析的方法在市场营销中，随着数据的快速积累和技术的飞速发展，运用数据分析的方法已经成为企业取得竞争优势和实现营销目标的重要手段。
本文将从三个方面探讨如何在市场营销中运用数据分析的方法。
一、了解客户需求和行为在市场营销中，数据分析可以帮助企业深入了解客户的需求和行为，从而更好地满足客户的需求和提供个性化的产品和服务。
首先，企业可以通过数据分析工具获取客户的基本信息，如年龄、性别、地域等，从而得出客户的整体特征和消费习惯。
其次，通过分析客户的购买记录和浏览行为，企业可以推断出客户的兴趣和偏好，进一步提供定制化的产品和服务。
数据分析方法可以利用客户留下的足迹，诸如在网站上浏览的页面、点击的广告以及购买历史记录等，根据这些数据推断客户的兴趣偏好。
比如，在电商平台上，企业可以根据客户的购买历史和浏览行为，推荐相关的产品和促销活动，以提高客户的购买转化率。
这不仅可以提升客户的满意度，还可以增加企业的销售额和市场份额。
二、优化市场推广策略市场营销的关键在于将产品和服务推向目标客户群体。
数据分析在市场推广中具有重要的作用，可以帮助企业更精确地锁定目标客户群体，并制定更有效的营销策略。
通过数据分析工具，企业可以对客户进行细分，并了解不同客户群体的特点和需求。
从而针对不同客户群体制定具有针对性的推广策略。
在运用数据分析的方法时，企业可以利用现有的市场数据进行分析，如市场调研报告、销售数据、竞争对手数据等。
通过对这些数据的整理和分析，企业可以了解市场趋势、竞争对手的策略和自身的优势劣势。
有针对性的市场推广策略可以提高企业的市场份额和品牌知名度，增加销售收益。
三、评估市场效果和ROI市场营销活动的效果评估是判断市场营销策略是否成功的关键指标之一。
数据分析方法可以帮助企业对市场营销活动的效果进行定量评估，并计算投入与产出的比例（ROI）。
在进行市场效果评估时，企业可以通过数据分析工具对市场活动的关键指标进行监控，如营销活动的曝光量、点击率、转化率等。
评价市场调研数据分析中常用的分析方法
评价市场调研数据分析中常用的分析方法市场调研数据分析是市场营销活动中不可或缺的一部分，通过对市场调研数据进行分析，可以帮助企业更好地了解消费者需求、竞争对手情报以及市场趋势，从而制定更有效的营销策略。
在市场调研数据分析中，有许多常用的分析方法可以帮助企业对数据进行更深入的了解和分析，本文将对其中常用的分析方法进行介绍和评价。
1. 描述性统计分析描述性统计分析是市场调研数据分析中最基础的方法之一，它通过对数据集进行有效的总结和描述，帮助我们更好地了解数据的整体特征。
描述性统计分析包括对数据的中心趋势（如均值、中位数、众数）、离散程度、分布形态等进行描述和分析。
通过描述性统计分析，我们可以得知数据的分布情况，进而帮助我们制定相关的营销策略。
优点：描述性统计分析简单易懂，能够帮助我们迅速了解数据的基本特征，对数据的整体情况有一个清晰的认识。
通过描述性统计分析，可以清晰地了解数据的分布情况，对市场调研数据的整体情况有一个清晰的把握。
缺点：描述性统计分析只能对数据进行简单的总结和描述，对于数据之间的相互关系以及更深层次的分析并不够充分。
描述性统计分析无法从根本上揭示数据背后的原因和机制，需要结合其他深入的分析方法进行进一步的分析。
2. 相关分析相关分析是一种用来分析两个或多个变量之间关系的方法，通过计算变量之间的相关系数，可以帮助我们了解这些变量之间的相关性强弱。
在市场调研数据分析中，相关分析通常用来分析不同变量之间的相关程度，帮助我们了解这些变量之间是否存在着相关关系，以及相关关系的强弱程度。
优点：相关分析能够帮助我们了解不同变量之间的相关性，有助于我们找出潜在的影响因素和关键变量。
相关分析可以指导我们在制定营销策略时更好地把握市场需求和变化，有助于我们更准确地预测市场的发展趋势。
缺点：相关分析不能够证明变量之间的因果关系，只能够表明它们之间的相关程度。
在进行相关分析时需要注意变量之间可能存在的混杂因素，需要进行有效的控制和分析，否则容易得出错误的结论。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
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
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 > 10/20/2018
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
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 > 10/20/2018
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）
> 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 > 10/20/2018
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。
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 > 10/20/2018
Pre-Retirement
Retirement
Age Financial Debut First Child Low Value ?? High Value ?? Wealth Accumulation Low Value ?? High Value ?? Children Independent
需求时间计划：
无
需求数据要求：
需求优先级别： 需求实施难度： 要求配合部门： 其他说明： 需求分析和定位：
21 > 10/20/2018
目前系统数据支撑。
需求级别待定。 高 业务支撑中心、市场部 区域接口人负责（刘鹏） 需求可行，可以通过逻辑回归构建模型实现，具体的建设方案需要与相关人员进行细化和确认 。
> 购买倾向预测 > 产品关联分析
16 > 10/20/2018
客户流失
• 客户流失预警
> 分品牌、高/中/低价值、主动/被动构建模型 > 分类预测数据挖掘模型 > 客户挽留流程设计
• 彩铃客户流失预警
> 分主动/捆绑构建模型 > 分类预测数据挖掘模型 > 客户挽留流程设计
• 竞争对手流失预警
> 联通用户流失预测 > 客户挽留流程设计
>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 > 10/20/2018
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
> 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 > 10/20/2018
视角一：市场营销学的理论框架
基础理论
核心概念 营销观念
需求分析 需求提出部门： 个人客户分群 提出时间： 佛山公司 每个人作为消费者其对同一种产品的具体功能需求和关注点是不同的，因此作为为用户服务的企业， 必须尽可能的考虑这些差异，发现这些存在于客户整体内部的具有不同特征或消费习惯的客户群体， 然后再根据每个群体的特征执行针对性的管理或营销策略。将这个把客户分成不同群体的过程称之为 “客户分群”。 通过对客户合理的类别划分，并对当前客户以及预期的客户群作区段分析，判断不同区段的突出 特点，对客户总体构成有准确的认识，对客户的服务和营销更具针对性。对客户分群可以达到如下目 标： 了解客户的总体构成 了解各种客户价值的客户群体特征 了解流失客户的客户群体特征 了解使用各种套餐的客户群体特征 了解各消费等级的客户群体特征 无 目前系统数据支撑。 中等 中等 业务支撑中心、市场部、数据业务中心 区域接口人负责（刘敏） 需求可行。客户分类/聚类是根据一个或多个客户属性组合把所有客户划分成不同的类，同类内的 客户具有最大的相似性，异类间的客户具有最大的差异性。 通过对客户合理的类别划分，并对当前客户以及预期的客户群作区段分析，判断不同区段的突出 特点，对客户总体构成有准确的认识，对客户的服务和营销更具针对性。 对于各种业务（新业务）可以单独进行客户的细分，也可按照各种业务的综合指标进行客户细分 ，使市场营销更具针对性。 2006-02-23
13 > 10/20/2018
客户获取
• 在大多数商业领域中，业务发展的主要指标里包括新客户的获取 能力。新客户的获取包括发现那些对你的产品不了解的客户，也 包括以前接受你的竞争对手服务的顾客。 • 客户获取中的数量方法
> 特征识别（Profiling and Penetration Analysis） > 响应模型（Response Model）
需求内容描述：
营销活动管理。通过系统分析定位目标营销的客户群，并自动生成客户群信息进行管理，通过 实时跟踪客户的营销情况进行营销策略的调整，并监控渠道销售信息。同时营销活动完成以后 进行营销活动的评估。
需求时间计划： 需求数据要求： 需求优先级别： 需求实施难度： 要求配合部门： 其他说明：
计划06年7月前完成东莞、佛山地市的推广。 目前系统数据支撑 高 较高 业务支撑中心、客户服务部 全省推广需求，刘鹏负责 属于05年的需求，已经纳入日常维护，今年需要推广。 根据省公司的统一规划安排。省公司时间规划： 1.2006年上半年完成省、市二级规划，东莞和佛山推广 2.2006年上半年完成三个事件营销
市场营销中的数据分析方法
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 > 10/20/2018
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。
• 品牌决策
> 消费者品牌选择模型
5 > 10/20/2018
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)
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 > 10/20/2018
示例：基于生命阶段的客户细分
Career Launch Independence Marriage First Home Employment Change
10 > 10/20/2018
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
需求分析和定位：
20 > 10/20/2018
KPI预测模型
需求名称： 需求提出部门： KPI预测模型 提出时间： 东莞公司 2006-02-23