网络营销现状分析
没有任何一个现有的理论可以作为进行完整的网络营销理论基础。为了深入研究网络营销的内在规律，可从其特点上分析学习，协调和发挥各个特点的作用，让网络营销的整体效益最大化。网络营销与传统营销相比具有以下特点：1.跨时空。互联网具有超越时间约束和空间限制进行信息交换的特点，使脱离时空限制达成交易成为可能。企业能有更多的时间和更大的空间进行营销，可以每周7天、每天24小时随时随地提供全球性的营销服务。2.多媒体。互联网可以传输多种媒体的信息，如文字、声音和图像等。企业能够充分发挥营销人员的创造性和能动性，使得为达成交易进行的信息交换可以以多种形式存在。3.成长性。互联网使用数量快速增长并遍及全球，使用者往往是年青人、中产阶级和知识份子。由于这部分群体购买力强且具有很强的市场影响力，因此，网络营销是一项极具开发潜力的市场渠道。4.互动性。企业可以通过电子布告栏、线上讨论广场和电子邮件等方式，以最低成本在营销全过程中对客户进行信息搜索；客户对企业产品的设计、定价及服务等一系列问题充分发表意见。这种双向互动的沟通方式使企业决策有的放矢，从根本上提高客户的满意度，保证服务质量。5.人性化。互联网上的促销是一种低成本与人性化的促销，顾客可以根据自己的需求理性非强迫性的消费，避免推销员强势推销的干扰。企业可以通过信息提供交互式交谈，与消费者建立长期良好的合作关系。
网络营销数据分析有哪些内容?
1、网络营销各渠道质量分析对比将网络营销的渠道进行细分，分别统计和分析网站PV、UV、UV占比、新增访客、用户成本、有效线索量、线索转化率。不同的渠道会有不同的人群属性，这直接影响着推广效果，最终的转换率会存在差异。2、分析连续12个月渠道质量情况以百度竞价为例，根据12个月内的数据波动情况，找到网络营销在哪个环节中可能出现了问题，防止后续环节对投放的影响。同时，由于在网络营销过程中，每一次转换率之间都是乘积的关系，只要一个环节出了问题，就会直接影响到其他环节的效果。也能够针对各环节出现的问题及时加以修正，不断优化各环节的质量，最终实现环环相扣，达到一个理想的结果。3、分析集团内部分公司之间的推广差异以百度竞价为例，通过对集团内各分公司网络推广情况进行横向比较和分析，找出存在差异的原因。我们从PV和成单量两个维度进行分析。虽然A公司的PV量不是很高，但是成单量还不错，说明A公司的销售转化能力比较强。4、分析核心关键词对营销的影响以百度竞价为例，不断优化关键词，提升关键词的排名。同时，还必须结合后续的成本分析，才能做出正确的判断和选择。成本分析以后会详细阐述，我们先来分析下关键词的优化。
销售数据分析方法有哪些?
1、对比分析：通过多种产品数据进行对比分析，这样可以实现产品功能的好坏分析。2、多维度拆解：用不同的视角去拆分、观察同一个数据指标。分析流程为启动事件分析、分析完成之后的结果、多维度拆分小结。3、漏斗观察：就是一连串想后影响的用户行为。一个个行为构成，是前一步对后一步是有影响的。4、评估渠道质量并确定投放优先级：评估产品各渠道营销情况，决定渠道投放的优先级。5、分布情况分析方法：是在一个事件不仅仅只有累计数量这么一个可以观察的指标，还可以观察这个事件在不同维度的分布来观察。6、用户留存的分析方法：分析产品用户数据，看看用户是否可以发展为长期用户。
销售分析需要哪些数据做参考？
需要的数据：1、按周、月、季度、年的分类销售数据汇总；2、月、年销售汇总数据的同比、环比分析，了解变化情况；3、计划完成情况，及未完成原因分析；4、时间序列预测未来的销售额、需求；5、客户分类管理；6、消费者消费习惯、购物模式等等内容销售分析又称销售数据分析，主要用于衡量和评估经理人员所制定的计划销售目标与实际销售之间的关系，它可以采用销售差异分析和微观销售分析两种方法。销售差异分析主要用于分析各个不同的因素对销售绩效的不同作用。如：品牌、价格、售后服务、销售策略。单款销售生命周期是指单款销售的总时间跨度以及该时间段的销售状况（一般是指正价销售期）。单款销售周期分析一般是拿一些重点的款式（订货量和库存量较多的款式）来做分析，以判断出是否缺货或产生库存压力，从而及时做出对策。单款的销售周期主要被季节和气候、款式自身销售特点、店铺内相近产品之间的竞争等三个因素所影响。对于品牌公司、省级代理商或开单一品牌多家店铺的加盟商而言，店铺之间的销售对比与货品调配能有效提升总仓的物流管理能力以及各店销售水平和解决库存能力。我们可以通过某一时间段内所选定的店铺之间的销售/库存对比分析表格来做多店之间的货品销售数据分析管理。对于销售/库存对比，一般店铺的选择是在同一区域内；在款式选择上一般是上货时间差不多。
如何精准营销数据
如何精准掌握营销数据，方法如下：1、首先必须明确产品的目标群体。定位与产品自身相匹配的消费群体，是分析消费者购买习惯和消费需求的前提，让大数据分析有用武之地。互联网时代下，人们可接触到的事物种类众多，每个人的喜好不同，个性化程度高，极具多样性。因此在寻找目标群体的过程中，要立足于各行业沉淀的数据，根据不同的标准来划分消费群体，建立用户信息的数据库，从中寻找到目标用户。2、需要掌握运用大数据分析用户需求的技术。大数据对用户使用各种应用而产生的每一条数据都加以记录，营销者可以用过分析这些数据来获取用户需求，甚至挖掘出用户也没有意识到的潜在需求。以移动游戏应用的推广为例，不同游戏玩家之间的喜好是有天差地别的，没有经过数据分析玩家喜好和使用习惯而投放的广告，往往都成为无用功。而通过分析用户数据，获取各种信息来进行精准营销，能大大提高下载率和延长留存时间。因此，提升运用大数据分析用户需求的技术，也成为许多主流广告平台的工作重点之一。3、注意广告创意与数据的相结合。现代人更喜爱个性的、新颖的广告创意，对广告的审美要求也上升到了一个新的高度。而简单粗暴、缺乏创意的广告早已不适应时代的进步，这使得营销者们对广告创意越来越重视。依照分析数据得出的消费需求与让人耳目一新的创意相结合，理性的数据加上感性的艺术，才能创造出点击率高，推广效果好的广告。在互联网时代，精准营销势在必行，这需要企业和营销者更好地定位目标人群，掌握分析大数据的技术，结合创意来进行精准营销。
大数据精准营销如何做
精准营销的实质是根据目标客户的个性化需求设计产品和服务，而大数据就是手段。大数据精准营销做法如下：1、以用户为导向。真正的营销从来都是以用户为中心的，而大数据把用户实实在在“画”在了眼前，营销者可以根据数据库内的数据构建用户画像，来了解用户消费行为习惯、以及年龄、收入等各种情况，从而对产品、用户定位、营销做出指导性的调整。2、一对一个性化营销。很多销售在推销产品时常常会遇到这样的问题：产品是一样的，但是用户的需求是各不相同的，如何把相同的产品卖给不同的用户？这就需要我们进行“一对一”个性化营销。利用大数据分析，可以构建完善的用户画像，了解消费者，从而做出精准的个性化营销。 3、深度洞察用户。深度洞察用户，挖掘用户潜在需求，是数据营销的基础。利用数据标签，可以准确获知用户的潜在消费需求。例如：我们得知一位用户曾购买过奶粉，那么我们可以得知，家里有小孩，相应的可以向他推送早教课程等适合婴幼儿的产品。洞察消费者需求后再进行投放，营销的效果将比撒网式有效且更易成交。 4、营销的科学性。实践证明，数据指导下的精准营销相对于传统营销来说更具有科学性。向用户“投其所好”，向意向客户推荐他们感兴趣的东西，远远要比毫无目标的被动式营销更具成效。大数据精准营销包含方面1、用户画像用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。具体包含以下几个维度：用户固定特征：性别，年龄，地域，教育水平，生辰八字，职业，星座。用户兴趣特征：兴趣爱好，使用APP，网站，浏览/收藏/评论内容，品牌偏好，产品偏好。用户社会特征：生活习惯，婚恋，社交/信息渠道偏好，宗教信仰，家庭成分。用户消费特征：收入状况，购买力水平，商品种类，购买渠道喜好，购买频次。用户动态特征：当下时间，需求，正在前往的地方，周边的商户，周围人群，新闻事件如何生成用户精准画像大致分成三步。2、数据细分受众在执行大数据分析的3小时内，就可以轻松完成以下的目标：精准挑选出1%的VIP顾客发送390份问卷，全部回收 问卷寄出3小时内回收35%的问卷 5天内就回收了超过目标数86%的问卷数所需时间和预算都在以往的10%以下。3、预测“预测”能够让你专注于一小群客户，而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。当我们采集和分析用户画像时，可以实现精准营销。这是最直接和最有价值的应用，广告主可以通过用户标签来发布广告给所要触达的用户。这里面又可以通过上图提到的搜索广告，展示社交广告，移动广告等多渠道的营销策略，营销分析，营销优化以及后端CRM/供应链系统打通的一站式营销优化，全面提升ROI。4、精准推荐大数据最大的价值不是事后分析，而是预测和推荐，我就拿电商举例，"精准推荐"成为大数据改变零售业的核心功能。数据整合改变了企业的营销方式，现在经验已经不是累积在人的身上，而是完全依赖消费者的行为数据去做推荐。未来，销售人员不再只是销售人员，而能以专业的数据预测，搭配人性的亲切互动推荐商品，升级成为顾问型销售。
