数据导向精准营销案例分析

  数据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。数据来源仍基于阿里巴巴天池提供的母婴用户消费数据。婴儿用品信息数据集阿里云天池看风景：本文讨论了利用Excel对淘宝、天猫的消费信息进行分析的数据清理。清理后的数据如下：

本次，我们将利用Excel对数据进行可视化，探索本文的可视化数据图表，试图找出销售现象背后的深层次原因，从而指导企业的营销策略。首先，我们来澄清一下需要解决的问题：

1。理清看风景的问题

：在Excel数据可视化中，我们发现从2012年7月到2015年2月，商品的总销售量随着时间的推移而增加。销售增长的具体原因是什么？如何保持销售增长的趋势？

  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。

3？

看风景：在Excel的数据可视化中，我们得出了男孩和女孩的消费偏好存在差异的结论，那么如何利用这种差异进行有针对性的营销。

4？

看风景：在Excel的数据可视化中，我们得出不同年龄段婴儿的消费偏好存在差异的结论，那么如何利用这种差异进行有针对性的营销。第二，分析销量增长的原因。我们分析了新用户和老用户的销售增长情况。

关于普通用户的销量是否有所增长。我们在表1中计算了重复购买用户的数量。通过构建透视表，我们发现有25个重复购买用户，共计29944个用户，老用户的回购率为0.08%，非常低。因此，商品销售的增长主要得益于新用户。在已经重新购买的25位老用户中，购买商品总数为90件，占全部产品总销售额的0.12%，平均为3.6件，中位数为2件。由于老用户回购率较低，购买商品数量较少，我们认为老用户的回购并不是销量增长的关键因素。购买商品的总数和平均数量如下：

分析老用户回购的原因。在没有具体商品名称、客户价格等数据的情况下，我们推断，随着孩子的成长，不再需要的主要是母婴用品、婴儿奶瓶、衣服、婴儿车等物品，因此老用户的回购和回购需求不会多次出现。因此，母婴产品的销量主要与新用户有关。

  对于新用户的销售量是否增加，我们将老用户第二次购买的记录从表1的商品购买中剔除，得到表3中的新用户购买商品表：

  分析新用户的数量以及购买量对销售增长的影响。从2012年第三季度到2015年第一季度，各季度新增用户数量和商品销售量的总体趋势图如下：

自2012年第三季度以来，我们看到新用户数量和商品销售的增长。2015年第一季度的下降是由于2015年第一季度的数据不完整，而不是实际下降。

  由于商品单价未知，新用户数量增加，商品销售量也随之增加。我们初步判断这两个指标是相关的。通过Excel对两个指标的相关系数进行计算，得到如下结论：

由此可以得出新用户数与商品销量呈正相关，新用户的增长促进了销售量的增长。接下来，我们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，商品平均采购量随时间的波动趋势如下：

我们可以看到商品的平均采购量有所增加，但波动幅度也比较大。计算