数据导向精准营销案例分析
- 2020-09-25 09:16:06
数据互联网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
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