数据导向精准营销案例分析

  数据网络营销工具作为实际生产和生活中的一种有效工具，通常用于指导精准营销、识别风险、优化成本等。本文通过数据分析论证了如何有效地指导精准营销。数据来源也是基于阿里巴巴天池提供的母子用户消费数据。婴儿用品信息数据集阿里云天池看山水：在用Excel分析淘宝和天猫婴儿消费信息的文章中讨论了数据清洗。这篇文章不再讨论它了。清理后的数据如下：

  这次，我们将利用Excel对数据进行可视化，探索本文中的可视化数据图，试图找出销售现象背后的深层次原因，从而指导营销策略。首先，让我们明确需要解决的问题：

  1。从风景的角度看问题是：在Excel数据可视化显示中，我们的图表显示，从2012年7月到2015年2月，商品的整体销售量随着时间的推移逐渐增加。销售增长的具体原因是什么？如何保持销量的增长趋势？深入分析应采取何种营销策略来保持商品销售的持续增长趋势。如何针对不同性别的宝宝制定销售策略？在用Excel进行数据可视化的过程中，我们得出结论：男生和女生在消费偏好上存在差异，如何利用这些差异进行有针对性的营销。如何针对不同年龄的宝宝制定销售策略？

  看风景：在Excel数据的可视化显示中，我们得出不同年龄段婴儿的消费偏好存在差异的结论，如何利用这一差异进行有针对性的营销。二是分析销售增长的原因。我们从新用户销售增长和旧用户销售增长两个维度来分析销售增长。

  关于老用户销量是否有所增长。我们计算了表1中重复购买产品的用户数。通过构建pivot表，我们发现重复购买产品的用户总数为25，用户总数为29944。老用户的再购买率为0.08%，非常低。因此，销量的增长主要是由于新用户的出现。在25位重新购买的老客户中，购买商品总数为90件，占全部商品销售额的0.12%，平均为3.6件，中位数为2件。由于老用户再购买率低、购买商品数量少，我们认为老用户再购买并不是销量增长的关键因素。下表显示了购买商品的总数和平均数量：

  分析旧用户重新购买的原因。如果没有具体的商品名称、客户单价等数据，我们推断主要产品是母婴产品，奶瓶、服装、婴儿车等随着孩子的成长将不再需要，因此老用户的回购和再购买需求不会出现多次。因此，母婴产品的销量主要与新用户有关。对于新用户的销量是否增加，我们从表1中剔除了老用户第二次购买的记录，得到表3：分析新用户数量和购买量对销量的增长情况。从2012年第三季度到2015年第一季度，我们可以看到，新用户数量和各季度销售总额的总体趋势如下：

自2012年第三季度以来，我们看到新用户数量和商品销售量都有所增加。在2015年第一季度，下降是由于2015年第一季度数据不完整，而不是实际下降。由于商品客户单价未知，新用户增加，商品销售增加，我们初步判断两个指标是相关的，通过Excel计算两个指标的相关系数，并得出以下结论：

  因此我们可以得出结论：新用户的数量与商品销售呈正相关，新用户的增长促进了商品销售的增长。接下来，我们将继续分析新用户平均购买商品数量与商品销售量之间的关系。首先，随着时间的推移，平均购买商品数量的趋势图如下：

  我们可以看到，平均购买商品数量有所增加，但波动相对较大。我们可以计算