如何用销售数据进行品牌分析

如何用销售数据进行品牌分析
如何用销售数据进行品牌分析

如何用销售数据进行品牌分析

讲师:纪浩然

品牌分析的内容包括三部分:生命周期评价、品牌的价值评估、品牌的受众分析。

一、品牌生命周期分析

从品牌的角度来讲,品牌的成熟期非常长。

图1 品牌的生命周期

如图1所示,品牌的生命周期主要是四个阶段:

1.导入期

品牌处于导入期时,销量增长缓慢且不规律,忽高忽低,这对品牌经理或

者策划部的人是一个调整。同时,可能会出现突发事件。

品牌的美誉度、知名度需要时间慢慢积累,积累到一定程度以后,它是一个不规则的过程,可能会突然上升。

2.成长期

品牌在成长期时,销售量拉伸的速度会比较快,但成长到一定程度以后就会进入到成熟期。

3.成熟期

品牌进入到成熟期以后,企业肯定想一直维持下去,但是到了一定的情况以后,如新产品、新品牌出现或者是由于竞争太激烈,会慢慢地步入衰退期。

4.衰退期

实际上,很多产品不会经历这四个阶段,因为它不是很机械的每个阶段都出现。行业不同、产品不同,它的变动规律也比较大。

二、波士顿矩阵分析法

1.波士顿矩阵分析法指标

波士顿矩阵分析法的指标包括:

第一,市场份额增长率;

第二,相对市场占有率,即相对于最大竞品的占有率的比值。

图2 某品牌市场占有率(一)

如图2所示,假如某品牌的市场占有率是20%,那么其相对市场占有率为1.33(20%÷15%)。

图3 某品牌市场占有率(二)

如图3所示,假如某品牌的市场占有率是15%,那么其相对市场占有率为0.5(30%÷15%)。

图4 市场增长率与相对市场占有率

如图4所示,纵轴为市场占有率,通常按10%画中轴线,这是因为中国的行业平均利润率是13%~15%,人们一般认为这个市场占有率增长10%以下的是增长比较慢的,增长10%以上是增长比较快的;横向的相对市场占有率,一般来说是从小到大。

2.波士顿矩阵分析法类型

金牛类

如果某品牌比最大的竞争对手要强,但是增长比较慢,这种产品对企业来说就是贡献现金的,把它叫做金牛类的产品。

瘦狗类

产品市场占有率比较低,打不过竞争对手,增长又很缓慢,把它叫做瘦狗类的产品。

问题类

从品牌角度来讲,问题类产品打不过竞争对手,但增长很快,类似于市场上

经常出现的马太效应。马太效应就是越强就越强、越弱就越弱。问题类的品牌多数出现在市场总规模快速增长的市场中。

明星类

明星类的产品是双高,就是比竞争对手要强、增长速度也比较快。

从一般意义上讲,品牌的转化规律是:金牛类的产品,一般来说,成熟期掉下来就变成了衰退期,衰退期就变成了瘦狗类产品;明星类产品,增长速度下来以后,就变成现金流产品,所以企业从品牌培育的角度来说,一般想把明星类产品培育成摇钱树。从品牌分析角度来讲,如果能把问题类的产品把得很准,就是确实有本事做;对金牛类的主要策略是延保,就是延长品牌的成熟期;对于明星类的产品来讲,一般来说是大力投入,投入到它掉下来,掉下来以后变成摇钱树;对于瘦狗类的产品,一般来说是让其自生自灭。

三、常用基本参数

1.方差和标准差

标准差就是方差的平方根。

方差反映的是数据波动的情况。Excel里面的STDEV函数就是计算方差的。在平均值一样的情况下,方差不同,它们的数据的特征不同。

(关于方差反映数据波动情况的案例详见视频)

2.置信度

置信度是指特定个体对待特定命题真实性的相信程度。

也就是说,从数据分析角度来讲,要比较严谨,即一个命题要成立,必须大于一定的抽样比例,低于这个比例,命题就不成立。

3.假设检验

图5 假设检验

如图5所示,先假设刚认识某人,对其印象颇好;然后与其打交道,打交道的过程是检验,如果检验此人不好,就敬而远之,修正自己的假设;如果检验此人好,就多打交道,不必修正。

4.R平方

销售回归中有一个很重要的参数,叫R平方,显示为R2。R平方的值直接决定了回归的质量,也就是说做这个模型的质量。R平方值是一个0~1的小数值。通常情况下,做这个回归,希望这个R平方是在0.7以上,这样数据做出来的回归的质量会比较好。

四、LOGISTIC回归

在品牌分析中,LOGISTIC回归叫做品牌的受众分析。

图6 LOGISTIC回归分析模型

LOGISTIC回归分两种:

第一,0、1回归。即品牌买还是不买,买就是1、不买就是0。通过这个回归,可以找出影响品牌选择的因素。

第二,多品牌回归。即这个品牌多于2,然后去做分析时,要两两比较进行品牌对比分析。

品牌的两两比较不能统一地去做,所选择的品牌完全取决于业务分析的需求,不是与最好比,而是与标杆企业、标杆品牌去比、做分析。

(关于多元回归分析的案例详见视频)

图7 LOGISTIC回归分析

图8 LOGISTIC回归分析

销售数据分析

前言 营销总经理这个职位压力大而且没有安全感——天气变化、竞品动态、本品产品质量、公司的战略方向、费用投入、经销商的突然变化、行业动荡、上游采购成本等等诸多因素影响业绩。营销行业没有常胜将军,但是这个行业以成败论英雄。 营销总经理这个职位事情多而且杂乱琐碎:营销总经理要遥控管理庞大的营销团队,服务于全国几千万家经销商和终端。工作千头万绪,哪怕每天干25个小时,工作还是俄罗斯方块一样堆积。 压力和杂务干扰之下,就容易迷失,做营销总经理需要热情、能力、经验、更需要固化的可复制的工作模型,帮助自己脱身庶务,联系市场实际,提升管理绩效。 营销总经理工作模型一:数据分析模型 一、营销总经理数据分析流程概述 数据分析好像“业绩体检报告”,告诉营销总经理哪里有问题。营销总经理要每天按照固定的数据分析模型对当日发货量、累计业绩进度、发货客户数、发货品项数、产品结构、区域结构等关键指标进行全方位多维次的实时监控。随时关注整体业绩达成的数量和质量。 如果公司整体业绩分析没问题就下延看区域业绩有没问题,没问题就结束分析。如果公司整体业绩有问题;就要思考有没有特殊原因——比如:天气下雨造成三天发货量下滑,天晴后业绩会恢复。公司上半月集中力量乡镇市场压货,所以低价产品业绩上升高价产品业绩下滑是计划内正常现象。如果没有特殊原因,确实属于业绩异常,就要立刻从这个指标着手深度分析:通常是从产品、区域、客户三条主线来研究。发现问题产品(哪个产品需要重点管理)、发现问题区域(哪个区域需要重点巡查)、发现问题客户(哪个重点零售ka系统重点经销商的业绩不正常)。除非问题非常严重,一般营销总经理的数据分析下延到直接下级(大区或者省区层面)即可,然后要求问题区域的大区经理做出解释,拿出整改方案。大区省区经理再做区域内数据分析,寻找问题产品、问题片区和问题经销商。 数据分析得出结论就找到了管理重点,接下来营销总经理要采取针对性有的放失的管理动作——比如立刻去巡检重点问题区域、要求问题区域限期改善、更改当月的促销投入或者产品价格、设立新的工作任务(比如乡镇铺货)等等,整个分析流程图示如下:

2020年淘宝数据分析报告模板

导语:主要分析本月毛利率、毛利额情况,与去年同期对比情况,以下为大家介绍淘宝数据分析报告模板文章,欢迎大家阅读参考!淘宝数据分析,实际是电商数据分析,归结到底还是零售数据分析,给你一些分析的思路,权当做抛砖引玉。 总体来说可以分为商品分析、客户分析、地区分析、时间分析四大维度(参考数据雷达的分析思路)。在这里我重点说商品分析。 1、销售状况分析:主要分析本月销售情况、本月销售指标完成情况、与去年(或上月)同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势、实际销售与计划的差距。 2、销售毛利分析:主要分析本月毛利率、毛利额情况,与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比毛利状况,以及是否在商品毛利方面存在不足。 3、营运可控费用分析:主要是本月各项费用明细分析、与去年同期对比情况,有无节约控制成本费用。这里的各项费用是指:员工成本、能耗、物料及办公用品费用、维修费用、存货损耗、日常营运费用(包括电话费、交通费、垃圾费等),通过这组数据的分析可以清楚的知道门店营运可控费用的列支,是否有同比异常的费用发生、有无可以节约的费用空间。 4、橱窗效率:主要是本月橱窗效率情况、与去年同期对比。“日均橱窗效率”是指“日均每个橱窗平均销售额”,即:日均橱窗商品销售金额/橱窗个数。 5、人均劳效(人效):主要是本月人均劳效情况、与去年同期对比。“本月人均劳效”计算方法:本月销售金额/本月总营业人数。 6、盘点损耗率分析:主要是门店盘点结果简要分析,通过分析及时发现商品进、销、存各个环节存在的问题。该指标指标仅对大店或销量日均100以上店铺适用。 7、库存分析:主要是本月平均商品库存、库存结构、库龄情况、周转天数,与去年同期对比分析。通过该组数据的分析可以看出库存是否出现异常,

商品销售数据分析

页眉 2商品分析模型 3商品分析的销售指标分析 二、什么是商品分析 2.1定义 商品分析的主要数据来自销售数据和商品基础数据,从而产生以分析结构为主线的分析思路。主要分析数据有商品的类别结构、品牌结构、价格结构、毛利结构、结算方式结构、产地结构等,从而产生商品广度、商品深度、商品淘汰率、商品引进率、商品置换率、重点商品、畅销商品、滞销商品、季节商品等多种指标。通过对这些指标的分析来指导企业商品结构的调整,加强所营商品的竞争能力和合理配置。 2.2商品分析模型 商品数据分析对企业信息化越来越重要。业务系统给我们提供了大量的数据,但如何利用这些数据进行分析,并得到有价值的结果来指导企业的经营活动,是摆在所有企业面前的、需要不断探索的课题。商品分析也就是依据业务系统提供的数据进行相关的项目分析进而产生有价值的结果来指导企业经营活动的工作。 首先需要确定零售企业在销售数据分析过程中适用的维度、指标和分析方法,在日常商品分析当中,需要做的就是将三者关联起来构造一个分析模型,依据分析模型得到有价值的结果。 要建立一个分析模型,有三个构成因素,即:维度、指标和分析方法。维度指明了我们要从什么样的角度进行分析,也就是分析哪方面的内容,比如商品、客户等。指标指明了我们对于这个维度所要进行分析的点,比如数量、周转率、连带率、售罄率、毛利率等。分析方法指明了我们用什么样的方法去分析处理这个维度的指标。 (一)、销售数据之维度 页眉 1、商品

商品是零售分析的最细维度之一,大部分的指标都依附商品来做明细的记 录,同时很多维度也是通过商品进行交叉分析。 2、客户 客户是销售对象,包括会员。客户所在地和区域有关联。 3、区域 区域是地理位置。从全球视角看:洲---国家---区;从国家视角看:区——省/市——县/区一镇/乡/村,一般按正式行政单位划分。 4、时间 时间是进行数据分析非常重要的维度,分析的角度有公历角度和农历角度。其中,公历角度:年一一季度一一月一一日一一时段(每2小时为一个段);星期、公历节假日。农历角度:年节气日时刻;农历节假日。 (二)、销售数据之指标 1、销售数量:客户消费的商品的数量。 2、含税销售额:客户购买商品所支付的金额。 3、毛利:毛利=实际销售额一成本。 4、净利:利=去税销售额—去税成本。 5、毛利率:销售毛利率是毛利占销售收入的百分比,也简称为毛利率,其 中毛利是销售收入与销售成本的差。 毛利率=(毛利/实际销售额)X100%。 6、周转率:周转率和统计的时间段有关。 周转率=(销售吊牌额/库存金额)X100%。 7、促销次数 促销次数有宏观概念上的,也有微观概念上的。宏观上,是指一个销售单位中一段时间内发动促销的次数,或某个供应商的商品在一段时间内参与促销的次数;微观层面上,是表示一个单品在一段时间内参与促销的次数。 &交易次数:客户在POS点上支付一笔交易记录作为一次交易。 9、客单价:客户在一次交易中支付的金额总和称为客单价。 客单价=销售额/交易次数 页眉 10、周转天数:周转天数越长,表示经营效率越低或存货管理越差;周转天数

2017年内衣行业大数据报告简介内衣品牌大数据分析

2017年内衣行业大数据报告简介,内衣品牌大数据分析 2017年内衣行业大数据报告 【报告类型】网络大数据调研、行业/市场研究报告 【交付时间】提供预订,目录供参考(下单后15-20天内交付) 【报告定价】¥5000.00(共五部分) 【发布机构】中国互联网大数据研究院(ICIBD)、鹿豹座数据研究院 【报告格式】WORD/PDF/PPT版(限一份) 【报告特征】数据客观、准确实用、便捷易懂、图文演示 【售后服务】1年2版,目录范围之内提供1次内容补充/数据更新。 【联系单位】鹿豹座平台/ 怒蛙网络 【工作时间】周一至周六(早08:30——晚18:00) 数据来源与研究方法: 1、中国互联网信息中心(CNNIC)、中国互联网协会等互联网权威机构的数据与资料; 2、国家统计局、海关总署、国家发改委、工商总局等政府部门和官方机构的数据与资料; 3、行业协会、行业内相关平台获取最新的一手市场资料; 4、搜索引擎大数据、电商大数据、权威平台大数据等互联网巨头提供的大数据资料; 5、中国互联网大数据研究院(ICIBD)对内衣产品长期监测采集的数据资料; 6、研究院与数据中心专家通过小组讨论、桌面研究等方法对核心数据和观点进行反复论证; 7、内衣行业公开信息,行业资深专家公开发表的观点; 8、内衣业内大型企业及上、下游企业的季报、年报和其它公开信息; 9、各类期刊数据库、图书馆、科研院所、高等院校的文献资料; 10、对内衣行业的重要数据指标进行连续性对比,反映行业发展趋势。 数据报告目录: 第一章内衣行业分析 1.1内衣概述 1.1.1内衣的定义 1.1.2内衣的分类 1.1.3内衣的特点 1.2中国内衣行业发展环境分析 1.2.1宏观经济环境 1.2.2产业政策环境 1.2.3市场消费环境 1.2.41内衣行业环境 1.3内衣行业发展分析 1.3.1中国内衣发展历程 1.3.2国内外内衣品牌概况 1.3.3内衣行业发展现状 1.3.4内衣行业存在的问题 1.3.5内衣行业发展趋势

超市销售数据分析完整版

超市销售数据分析标准化管理处编码[BBX968T-XBB8968-NNJ668-MM9N]

超市销售数据分析主要从以下几方面入手: 销售额分析? 从每日的销售额在本周总销售额中所占的比率,看出一周中销售是好的时间段在哪几天,这样有助于安排门店员工的工作与休息,但是也须在分析报表的同时,注意一些特殊的日子,如节假日、突发性的集团购买、发工资日(主要是在大型厂矿机关的门店,销售主要来自于此)。大部分在周五、六、日三天的销售要高于其他时段,故应该在繁忙时段到来前,备足商品,并减少员工休假,以增加服务人员等举措 毛利率分析? 从毛利率可以看出超市每日的毛利率和各部门毛利率的高低。现在大型卖场的综合毛利率在13~18%,标准超市的毛利率在16~20%,便利店的毛利率可能会在22%左右。其实综合毛利率的高低也不是一成不变的,它会随着节假日的到来而随之提升。一般来说,节假日时,高毛利的商品会有较大提高,从而对门店的毛利有一定的补充,这样就有助于超市的管理人员合理补货和安排利润计划。 贡献毛利率分析 部门的贡献毛利率由高到低的排列可以看出,一般的排列为:文具、塑料五金、针织品、休闲食品、曰化、烟酒、肉食、副食品、粮油。管理者由此可以逐步调整单品价位和普通商品与利润商品的结构,促使其在综合毛利贡献率上减少差距。对于贡献毛利率较高的部门应加大要货的力度,对于贡献毛利率较低的商品部门应加大调整力度,了解目标顾客群的消费需求。例如:肉食品会因夏季的到来而销售下滑.就应通过增加夏季的畅销品来转移定位。某一部门可能会因利润商品的断货,而使整个部门的贡献毛利率下滑(有时即使是销售额不变,但是利润率却下滑很多),这就要求超市根据自身的情况,重视利润商品的库存,合理提出要货需求单以便配送中心配送。 提高毛利率 如果一周的毛利率低于预计指标,就可以对各部门的毛利率和销售构成比进行人为调整。例如:一周的整体毛利率为13%,低于预计毛利率15%,而其中休闲食品的销售构成为13.71%,但是毛利率为11%,为了提高总体毛利率,就可以增加休闲食品的品种和

2017年农业机械行业大数据报告简介-农业机械品牌数据分析

2017年农业机械行业大数据报告简介农业机械品牌数据分析 农业机械是发展现代农业的重要物质基础,农业机械化是农业现代化的重要标志。当前,我国正处于从传统农业向现代农业转变的关键时期,加快推进农业机械化和农机工业发展,对于提高农业装备水平、改善农业生产条件、增强农业综合生产能力、拉动农村消费需求等具有重要意义。随着国家产业政策的支持、农民人均收入的增长以及农业生产方式的转变,我国农机行业发展态势良好。 【报告类型】网络大数据调研、行业/市场研究报告

【交付时间】7-10个工作日,提供预订,目录供参考 【发布机构】中国互联网大数据研究院(ICIBD)、鹿豹座数据研究院 【报告格式】PDF/PPT版(限一份) 【报告特征】数据客观、准确实用、便捷易懂、图文演示 【售后服务】1年2版,目录范围之内提供1次内容补充/数据更新。 【联系单位】鹿豹座平台 / 怒蛙网络 【工作时间】周一至周六(早08:30——晚18:00) 数据来源与研究方法: 1、中国互联网信息中心(CNNIC)、中国互联网协会等互联网权威机构的数据与资料; 2、国家统计局、海关总署、国家发改委、工商总局等政府部门和官方机构的数据与资料; 3、行业协会、行业内相关平台获取最新的一手市场资料; 4、搜索引擎大数据、电商大数据、权威平台大数据等互联网巨头提供的大数据资料; 5、中国互联网大数据研究院(ICIBD)对农业机械产品长期监测采集的数据资料;

6、研究院与数据中心专家通过小组讨论、桌面研究等方法对核心数据和观点进行反复论证; 7、农业机械行业公开信息,行业资深专家公开发表的观点; 8、农业机械业内大型企业及上、下游企业的季报、年报和其它公开信息; 9、各类期刊数据库、图书馆、科研院所、高等院校的文献资料; 10、对行业的重要数据指标进行连续性对比,反映行业发展趋势。 数据报告目录: 第一章农业机械行业分析 1.1农业机械行业概述 1.1.1农业机械行业的定义 1.1.2农业机械行业的分类 1.1.3农业机械行业的特点 1.2中国农业机械行业发展环境分析 1.2.1宏观经济环境 1.2.2产业政策环境

大数据的品牌域名分析报告

“大数据”品牌域名分析报告 尊敬的用户: 随着经济全球化的深入发展,各市场领域的竞争已逐渐表现为品牌竞争。根据中国互联网络信息中心(CNNIC)公布的最新数据显示,中国网民规模已达8.02亿,互联网普及率57.7%。而网民规模增长的推动力正是由于互联网商业模式的不断创新以及线上线下服务融合的加速,因此,互联网时代的到来也意味着网络品牌标识的价值提升。习总书记不断强调知识产权战略的重要性,同时每年5月10日“中国品牌日”的确立也标志着品牌建设与保护已经刻不容缓。 根据您查询的“大数据”品牌,大数据的品牌域名分析报告如下: 目录 一、品牌域名注册建站分析 1、品牌域名注册分析 二、品牌域名概况 1、知名品牌案例 1.1 知名品牌域名持有案例 1.2 知名品牌域名回购案例 2、大数据品牌域名匹配列表 3、大数据品牌域名注册情况及获取建议 三、品牌域名的安全风险分析 1、风险因素 1.1 TYPO域名 1.2 企业品牌保护意识 2、安全隐患 四、品牌域名保护 1、基础保护 2、进阶保护 3、全面保护 正文 一、品牌域名注册建站分析 1、品牌域名注册分析 1.1 大数据品牌域名注册分析 大数据品牌域名总数量已注册未注册

660 大数据品牌域名总数量已注册未注册 1.2 大数据品牌域名所有人汇总分析 所有人相关数量域名总量 阎叔衡14 财佰通科技有限公司16 上海兰氏文化传播有限公司14 shang hai lan shi wen hua chuan bo you xian gong si10 He QingHua123 二、品牌域名概况 互联网时代,域名的价值不言而喻。截止到2018年第一季度末,全球域名保有量达3.43亿,同比增长2.76%,环比增长0.38%。中国域名保有量稳步增长,达4949万。其中中文域名.中国增长明显,季度增长约55万。域名是属于企业的宝贵无形资产,一旦与品牌有关的域名被滥用,对于企业的声誉或者流量都会造成巨大损失。 1、知名品牌案例 由于域名本身属于知识产权的一种,自身具有独立性和唯一性,以及先得原则,再加上商标、商号、名称在不同领域可同时存在的特性,尽可能地使用和企业品牌或其他商业标识相一致的域名是网络品牌的保护基础。 1.1 知名品牌域名持有案例 企业品牌商号、商标官网域名品牌域名淘宝淘宝/taobao https://www.360docs.net/doc/a5959121.html, https://www.360docs.net/doc/a5959121.html, 百度百度/baidu https://www.360docs.net/doc/a5959121.html, https://www.360docs.net/doc/a5959121.html, 海尔海尔/haier https://www.360docs.net/doc/a5959121.html, https://www.360docs.net/doc/a5959121.html, 福特福特/ford https://www.360docs.net/doc/a5959121.html, https://www.360docs.net/doc/a5959121.html, google google https://www.360docs.net/doc/a5959121.html, https://www.360docs.net/doc/a5959121.html, apple apple https://www.360docs.net/doc/a5959121.html, https://www.360docs.net/doc/a5959121.html, 1.2 知名品牌域名回购案例 品牌品牌域名品牌域名购入价格购入时间 https://www.360docs.net/doc/a5959121.html,人民币:1亿2015年2月 京东https://www.360docs.net/doc/a5959121.html,人民币:3000万2013年3月 小米https://www.360docs.net/doc/a5959121.html,人民币:2240万2014年4月 唯品会https://www.360docs.net/doc/a5959121.html,人民币:1200万2013年10月 新浪https://www.360docs.net/doc/a5959121.html,人民币:800万2011年2月 注:以上数据来源于新闻报道,仅供参考。 例:在使用https://www.360docs.net/doc/a5959121.html,之前,京东一直使用https://www.360docs.net/doc/a5959121.html,,很多人一度把京东和360混为一谈。因此为了自身品牌建设,京东于2014年斥巨资3000万购买https://www.360docs.net/doc/a5959121.html,两字母短域名,从而更好地将流量引入京东,同时也树立了京东品牌,可以说https://www.360docs.net/doc/a5959121.html,的域名帮助京东节省了数亿元的流量推广。 由此可见,品牌域名不仅是品牌资产的重要组成部分,还能起到保护品牌的重要作用,同时提升品牌价值。 2、大数据品牌域名匹配列表 大数据品牌匹配如下品牌域名列表: 域名类型品牌域名说明 .com 大数据.com 目前国际最广泛流行的通用域名格式,含义为公司,现全球的用户超过1.1亿个。https://www.360docs.net/doc/a5959121.html, .cn https://www.360docs.net/doc/a5959121.html, 全球唯一由中国管理的英文国际顶级域名,是中国企业自己的互联网标识,体现文化认 同、自身价值和定位。 大数据.cn

企业经营分析主要指标

企业经营分析主要指标 几年经营下来,大家一定很关心自己的业绩,我们可以通过市场角度、财务角度和综合绩效评价等方面对企业的经营进行分析,从而揭示企业经营中的问题,以及提供创造价值途径。 利用学习过的财务管理知识对企业的经营状况进行分析。分析可从以下方面展开。 1企业筹资分析 1)企业筹资分析的意义:企业筹资分析有利于保证生产经营顺利进行;有利于降低企业筹资成本;有利于权衡收益与风险。 2)企业筹资成本分析。企业筹资成本是指企业因获取和使用资金而付出的代价或费用,它包括筹资费用和资金使用费用两部分。 企业筹资总成本=企业筹资费用+资金使用费用 企业筹资成本或单位资金成本(资金成本率)能够综合说明企业资金筹集的效益状况,通常资金成本率越低,说明企业筹资效益越好,反之,资金成本率越高,则说明筹资效益越差。 3)企业筹资结构分析。通过筹资结构分析,可以促使企业筹资结构优化,改善企业财务状况,提高企业承担财务风险的能力,降低企业的筹资成本。 企业负债筹资结构分析 一般认为该指标为50%比较正常,超过100%为企业破产的警界线。 一般说,在全部负债构成率正常情况下,流动负债构成率不应太高,否则企业短期偿债 能力可能会受到影响。 一般说,在全部负债构成率合理的情况下,长期负债构成率较高,对企业生产经营是有利的,因为给缓解企业短期负债的压力。对企业负债筹资结构分析,不仅可从静态角度分析各项同结构的合理程度,而且还可以从动态的角度比较各项负债结构情况或变动趋势。 企业所有者权益筹资结构分析 资本的多少反映企业所有者权益的大小,决定了企业资金实力的强弱。因此,一般地说, 资金使用费用单位资金成本=筹资金额-筹资费用 =?∑ 某筹资方式成本该筹资方式筹资额综合资金成本各筹资方式筹资总额=100%?全部负债全部负债构成率全部资产=100%?流动负债流动负债构成率全部负债 =100%() ?所有者权益所有者权益构成率全部资金或资产=100%?长期负债长期负债构成率全部负债

中国电商行业大数据分析报告

2016年中国电商行业大数据分析报告

研究背景:放眼当下,恰逢互联网购物的大好时代,在国家信息网络战略实施、几大移动运营商快速发展、各大电商网络平台百花齐放的大背景下,年轻消费群体购买力突飞猛进,网上零售市场份额不断提升,网购渗透率正逐年增加。中商产业研究院预计,到2016年,我国网上零售额将突破5万亿,占社会消费品零售总额的%,网购用户渗透率达到%。 2014-2020年中国网上零售额规模情况 数据来源:国家统计局、中商产业研究院 2014-2020年中国网购渗透率情况

数据来源:国家统计局、中商产业研究院休闲食品电商 1、产业综述 2、发展现状

随着经济的发展和消费水平的提高,休闲食品正在逐渐升级成为百姓日常的必需消费品。现阶段,我国休闲食品电商三足鼎立格局初现,龙头优势明显。三只松鼠、百草味、良品铺子已牢牢占据了休闲食品电商前三,其他品牌竞争难度加大。 3、市场规模 中国经济快速发展,居民生活水平和消费能力不断提高,消费习惯也随之改变。从吃饱到吃好,消费者对食品的需求和兴趣从必须消费品逐渐向可选消费品转移,零食不再是儿童、青少年的专属,不再和不健康划上等号,和正餐之间的界限也日渐模糊。因此,休闲食品线上销售规模也在逐年增长,2015年,我国休闲食品电商销售规模约为450亿元。 2014-2020年中国休闲食品电商市场交易规模 数据来源:中商产业研究院 4、消费特点

女性消费者是绝对购买主力:休闲零食消费在性别的差异性放点明显,女性消费者是绝对购买主力。根据尼尔森,在全球范围内,女性比男性消费更多零食且女性对葛洪零食的消费意愿高于男性。根据易观智库,女性消费者不仅在购买人数上超过男性消费者(购买力%%)。 80后、90后为零食网购主力:从休闲零食网购消费者年龄分布来看,28-38岁消费者占比%,18-28岁消费者占比%,年轻人成为绝对多数。80后基本步入职场,消费能力也已承受。即将进入社会的90后,消费更具冲动型、超前性,见识未来的生力军。 白领为零食电商消费的主要人群:休闲零食电商的手中人群职业分布较广,不仅有白领人士、事业机关人员,还有自由职业者,家庭主妇及退休人员等。因此,市场对食品电商的产品需求多元化,长尾效应明显。其中,白领人士是零食电商的最主要消费者(47%),性价比高、有个性有腔调、方便快捷是他们的诉求特征。 生鲜电商 1、产业综述

电商2015年运营大数据分析

电商2015年运营大数据分析 一、代运营商基本情况汇总 从事淘宝运营服务的服务商大约1500多家,其中,天猫平台聚集了大约400家运营服务商,主要来源于上海、浙江和广东,而福建、北京次之,为大约2000家天猫店铺提供运营服务。运营服务商达成的交易额,按照店铺数量平均,约为天猫店铺整体平均值的2倍;按照服务商数量平均的交易额均值,约为9.6倍。目前,从业人员大约3万人,20%为专业店铺运营人员。42%的服务商选择聚焦优势类目发展。 按照品牌商对于供应链整合的不同需求,运营服务商可以分为流程型、运营型和技术型。 未来,专业服务市场的专业化发展将推动运营服务市场的规范化。 二、天猫代运营商分布情况汇总 上海86家 广东70家 浙江81家 江苏16家 北京26家 福建28家,厦门12家 其他57家 三、代运营商创始人背景和团队现状

①大卖家背景:包括经营过卖家店铺(或独立B2C网站),或者有全面负责卖家店铺运营的经验。 ②传统服务背景包括:包括线下贸易背景,以及传统企业的运营、管理以及投资等背景。 ③IT以互联网从业背景(简称IT互):包括IT技术背景,广告公司从业(含网络推广),以及电子商务公司的渠道转型 四、天猫核心类目分布情况汇总 五、人员结构比例不同,服务效率也不同。 运营能力和技术能力说明服务效率差异: 具备整体托管能力的运营服务商,以运营团队为核心打造“端到端”流程。然而,自建系统(技术和仓储人员占30%以上)推动了运营服务商的服务规模扩大,立足于平台的精细化运营,从数据的视角,运营服务商的核心能力源于平台层、中间件层和商务层。目前从业人员约3万人,运营人员占20%。 六、在五个专业服务环节有不同程度的外包? 运营服务商与专业服务不同:运营服务基于开放平台,制定和执行店铺的经营策略。专业服务围绕供应链节点的经营策略提供专业化服务。 专业服务外包: 目前,营销推广和视觉设计仍是运营服务的核心能力,运营服务商将IT系统、仓储和客服等环节进行不同程度的外包。

营销数据分析报告

营销数据分析报告 Document number:NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT

2017—2018学年第一学期期末考试 《营销数据分析》实践考核 娇源直销店数据分析报告 项目名称:娇源直销店数据分析报告 专业:电子商务 学号: 姓名:刘娇 任课教师:黄艳 2017年12月30日 考核项目及要求 项目:娇源直销店数据分析报告 1.考核要点 (1) 掌握营销数据的收集方法; (2) 掌握常用的数据分析方法; (3) 掌握根据实际数据对网店(网站)进行营销数据分析的能力与方法; (4) 掌握对同类网店(网站)及所在行业进行对比分析的能力与方法。2.作品要求

学生根据自己选择的真实网店(网站)进行详细分析,收集数据并整理数据,对网店(网站)各个方面进行具体数据分析,并撰写完整的数据分析报告。 目录

1.运营基本概况 我的店铺换过两次产品,第一次我在阿里巴巴上选择的产品是笔记本,一直没有销量,于是就更换了产品,现在选用的是深圳市娇源生活用品有限公司,它是一家从事保健用品、化妆品、日用百货、电子产品的公司,拥有自己的品牌以及网站,而且价格是全网统一,我申请成为了分销商。 现在我淘宝店铺名称为娇源直销店,主营产品为美容美体仪器以及保健用品,现在店铺内有22个产品,现在所处行业层级是第一层级,店铺的地址 2.主体分析 流量分析 从图2-1-1可以看到近30天店铺流量,与前一个月相比,访客数下降了%,商品的访客数下降了%,跳失率下降了%,转化率上升了%。从图中数据可以反映出,店铺流量主要受PC端的影响,下降幅度较大,而且后期也没有上升的趋势,初步判断可能是PC端的某个引流渠道有异常。从整体上看,访客数的下降,以及对商品浏览量的下降主要是因为推广的力度大大下降了,跳失率的下降以及转化率的上升可能是因为双十二的促销活动,加入了双十二的促销活动以及对店铺产品搞得活动,再者就是加入了淘宝客的推广,吸引了访客浏览下单。PC端的淘宝免费下单转化率偏低,主要是淘宝搜索的下单转化率低,这直接证明了淘宝搜索的转化率影响到了全店的转化率,而且PC端淘宝免费流量占比最大,也直接反映出淘宝免费这个流量渠道的转化率严重影响到全店的转化率。 图2-1-1 流量概况 通过对店铺流量途径的分析,可以总结访客进入店铺的主要路径有以下几个: 针对上述对流量的分析以及流量入口分析,我们可以将流量来源进行细分然后分别针对不同的流量来源做出不同的管理计划。

品高大数据分析-案例

1.1.1中国移动南方基地经分云应用子系统建设项目 1.1.1.1项目概述 中国移动通信集团广东有限公司为了充分贯彻集团公司关于“做到同行业乃至服务业中的高质量低成本的典范”的要求,探索经营分析系统下一步的技术发展路线,在经营分析系统中利用云计算技术处理非结构化数据、互联网海量数据,提升数据处理的效率,降低处理成本,同时为后续南方基地多省份入驻后数据处理提供前瞻性的实例。 1.1.1.2项目目标 要想准确的挖掘出用户的行为模式,需要进行如下几步工作: 1、将海量的用户访问日志每天定时从生产数据库中导出以及进行分析; 2、因为用户日志数量巨大(每天产生100G以上),而数据分析需要长时间 的日志数据,因此需要分布式文件系统来保存和管理数据。需要分布式 计算平台,来并行分析处理这些海量数据。 3、网页内容和数据也非常多,需要能过机器进行网页内容的自动分类处理, 同时需要分布式文件系统来保存数据,需要分布式计算平台来并行计算 实现网页自动分类。 4、网络用户行为的分析,需要从终端、时间、访问网页内容、时长、品牌 等多维度进行分析,因此需要通过数据挖掘工具,构建数据挖掘模型, 以便更准确的得出用户的行为模式,并得出用户的兴趣、购买力、潜在 需求等。 通过上面的分析我们本项的成功需要完成以下目标: 1、搭建并行计算云平台,以支撑大数据处理、网页分类计算以及海量数据 存储和管理; 2、实现ETL工具,以便自动从生产系统获取访问日志,并将日志导入到并行 计算平台,处理完成后将处理结果再导入到关系数据库; 3、实现网络爬虫,定时自动将移动互联网的网页爬取下来,并对网页的网 页进行去噪音处理,然后将支噪音的纯文本保存;

EXCEL 案例食品公司销售分析

Excel案例食品公司销售分析 问题描述: 某食品公司主要经营几类干货的零售和批发业务,几类干货均有零售指导价,即销售单价,批发价根据购买数量的多少有相应的折扣。该公司销售部使用 Excel软件对销售情况进行管理,每月将销售数据记录在销售记录表中,如下图所示。请你帮助公司销售部对各类干货的销售记录进行计算和统计,完成下列操作: 1、按照下图表格中的内容,在EXCEL中将该表严格按照原表要求建立。 2、将“销售记录表”中的“销售单价”和“折扣”列的数据补充完整。要求:使用VLOOKUP 和IF函数完成,具体操作如下: (1) “销售单价”列的计算。 在销售记录表中单击单元格 F13 ,输入计算公式: “=VLOOKUP(A13,$F$3:$G$9,2,FALSE)”,按回车键。该公式的含义为:在单元格区域“F3:G9” 即在“销售价格表”中查找单元格 A13 中商品名称所对应的销售单价。第3个参数“2”表示返回“销售价格表”中的第 2 列的值。 使用填充柄“+”下拉至单元格 F30,即可完成所有商品销售单价的计算。 (2) “折扣”列的计算。 在销售记录表中单击单元格 G13 ,输入计算公式: “=IF(E13<$A$4,$B$3,IF(E13<$A$5,$B$4,IF(E13<$A$6,$B$5,$B$6)))”,按回车键。该公式的含义为:如果单元格 E13 中商品销售数量小于“销售折扣表”中单元格 A4所对应的数量,则返回单元格 B3中的折扣率值;否则再将 E13与 A5 比较,如果小于A5的值则返回 B4的值;否则再将 E13 与A6比较,如果小于A6则返回 B5的值,否则返回 B6的值。 使用填充柄“+”下拉至单元格 G30,即可完成所有商品销售折扣的计算。 3、利用公式,计算出“销售记录表”的“销售金额”列的值。公式为:=(销售单价*销售数量)*(1- 折扣)。

大数据分析案例

大数据分析案例 一:大数据分析在商业上的应用 1、体育赛事预测 世界杯期间,谷歌、百度、微软和高盛等公司都推出了比赛结果预测平台。百度预测结果最为亮眼,预测全程64场比赛,准确率为67%,进入淘汰赛后准确率为94%。现在互联网公司取代章鱼保罗试水赛事预测也意味着未来的体育赛事会被大数据预测所掌控。 “在百度对世界杯的预测中,我们一共考虑了团队实力、主场优势、最近表现、世界杯整体表现和博彩公司的赔率等五个因素,这些数据的来源基本都是互联网,随后我们再利用一个由搜索专家设计的机器学习模型来对这些数据进行汇总和分析,进而做出预测结果。”---百度北京大数据实验室的负责人张桐 2、股票市场预测 去年英国华威商学院和美国波士顿大学物理系的研究发现,用户通过谷歌搜索的金融关键词或许可以金融市场的走向,相应的投资战略收益高达326%。此前则有专家尝试通过Twitter博文情绪来预测股市波动。 理论上来讲股市预测更加适合美国。中国股票市场无法做到双向盈利,只有股票涨才能盈利,这会吸引一些游资利用信息不对称等情况人为改变股票市场规律,因此中国股市没有相对稳定的规律则很难被预测,且一些对结果产生决定性影响的变量数据根本无法被监控。 和传统量化投资类似,大数据投资也是依靠模型,但模型里的数据变量几何倍地增加了,在原有的金融结构化数据基础上,增加了社交言论、地理信息、卫星监测等非结构化数据,

并且将这些非结构化数据进行量化,从而让模型可以吸收。 由于大数据模型对成本要求极高,业内人士认为,大数据将成为共享平台化的服务,数据和技术相当于食材和锅,基金经理和分析师可以通过平台制作自己的策略。 3、市场物价预测 CPI表征已经发生的物价浮动情况,但统计局数据并不权威。但大数据则可能帮助人们了解未来物价走向,提前预知通货膨胀或经济危机。最典型的案例莫过于马云通过阿里B2B 大数据提前知晓亚洲金融危机,当然这是阿里数据团队的功劳。 4、用户行为预测 基于用户搜索行为、浏览行为、评论历史和个人资料等数据,互联网业务可以洞察消费者的整体需求,进而进行针对性的产品生产、改进和营销。《纸牌屋》选择演员和剧情、百度基于用户喜好进行精准广告营销、阿里根据天猫用户特征包下生产线定制产品、亚马逊预测用户点击行为提前发货均是受益于互联网用户行为预测。 购买前的行为信息,可以深度地反映出潜在客户的购买心理和购买意向:例如,客户A 连续浏览了5 款电视机,其中4 款来自国内品牌S,1 款来自国外品牌T;4 款为LED 技术,1 款为LCD 技术;5 款的价格分别为4599 元、5199 元、5499 元、5999 元、7999 元;这些行为某种程度上反映了客户A 对品牌认可度及倾向性,如偏向国产品牌、中等价位的LED 电视。而客户B 连续浏览了6 款电视机,其中2 款是国外品牌T,2 款是另一国外品牌V,2 款是国产品牌S;4 款为LED 技术,2 款为LCD 技术;6 款的价格分别为5999 元、7999 元、8300 元、9200 元、9999 元、11050 元;类似地,这些行为某种程度上反映了客户B 对品牌认可度及倾向性,如偏向进口品牌、高价位的LED 电视等。

市场营销数据分析计算公式

市场营销数据分析计算 公式 Document number:NOCG-YUNOO-BUYTT-UU986-1986UT

市场营销数据分析计算公式 产品分析工具 新产品认可度 产品生命周期PLC(ProductLifeCycle):开发、引进、成长、成熟、衰退新产品上市速度 产品盈利率工具 存货周转率 价格决策工具 产品价格弹性工具 目标收益率工具 消费者剩余占有率工具 PSM价格敏感度测试工具 PSM(PriceSensitivityMeasurement)价格敏感度分析方法 定价工具

价格稳定度测量工具 渠道决策工具 促销决策工具 促销费用效用测试工具 目标销售额增长达成率 目标利润达成率 特价品促销带动率 付现率计算工具 返券回馈率计算工具 联合促销对比率 品牌管理工具 品牌忠诚度测试工具 品牌偏好度绩效工具 品牌认知度 品牌美誉度 英特公司的品牌价值估价法模型

Y&R品牌资产标量 USP理论及其应用 USP(uniquesellingproposition) 沃尔夫PFA购买率评估模型 斯塔齐NETAPPS评估模型 AEI(广告效果指数,AdvertisingEffectivenessIndex)指数模型 CSP(CommunicationSpectraPattern)传播幅度形态模型 直复DM有效性工具 网络投放效果测试工具 网络广告点击率 网络广告转化率 广告平均浏览时间 STARCH法 广告费用增销额 顾客回馈分析工具

退出率与提价关系工具 KANO模型 四分图模型 顾客延伸率 用户满意度CSI(customersatisfactionindex)模型 营销评价工具 9S模型 整合营销传播IMC(IntegratedMarketingCommunication)的核心思想是将与企业进行市场营销有关的一切传播活动一元化。 供应商感知模型(SupplierPerceptionModel) 销售量比较评价法 商圈饱和度工具

大大数据可视化分析报告平台介绍

大数据可视化分析平台 一、背景与目标 基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境,以基础信息资源库(人口库、法人库、宏观经济、地理库)为基础,建设融合业务展示系统,提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角,实现数据信息资源融合服务与创新服务,通过系统达到及时了解本市发展的综合情况,及时掌握发展动态,为政策拟定提供依据。 充分运用云计算、大数据等信息技术,建设融合分析平台、展示平台,整合现有数据资源,结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力,以人口、法人、地理,人口与地理,法人与地理,实现基础展示与分析,融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析,为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。 二、政务大数据平台 1、数据采集和交换需求:通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚,将分散的数据进行物理集中和整合管理,为实现对数据的分析提供数据支撑。将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同,提供统一和集中的数据交互共享服务。包括数据交换、共享和ETL等功能。 2、海量数据存储管理需求:大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大,数据类型繁杂,数据需要持久化的存储和访问。不论是结构化数据、半结构化数据,还是非结构化数据,经过数据存储引擎进行建模后,持久化保存在存储系统上。存储系统要具备

高可靠性、快速查询能力。 3、数据计算分析需求:包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。随着数据量的不断增加,需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力,支撑不断增长的数据量,满足未来政务各类业务工作的发展需要,确保业务系统的不间断且有效地工作。 4、数据关联集中需求:对集中存储在数据管理平台的数据,通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联,即:通过分析数据间的业务关系,建立关键数据之间的关联关系,将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合,以形成基础库、业务库、知识库等数据集。 5、应用开发需求:依靠集中数据集,快速开发创新应用,支撑实际分析业务需要。 6、大数据分析挖掘需求:通过对海量的政务业务大数据进行分析与挖掘,辅助政务决策,提供资源配置分析优化等辅助决策功能,促进民生的发展。

销售数据分析销售业绩

影响店铺销售业绩之销售数据分析 在企业的经营管理过程中,会产生大量的与营销有关的数据信息,这些数据信息是企业研究市场营销规律,制定生产、销售、促销计划,调整经营措施的基本依据。随着资讯科技的发展,企业对营销数据的归集、整理、分析能力将不断增强。某些经营理念好的品牌已经对所有终端店铺安装了专业的服装销售软件并进行联网,在公司营销中心还配备了专业的数据分析员进行及时的数据分析并做出对策。Excel软件也有着强大的数据分析功能。相反,更多的品牌公司及加盟商连最基本的销售数据(如日报表、月报表等)都没有,甚至上月销售多少都不知道,有些是有数据却仅仅作为摆设,并没有去作以分析和应用。加强营销数据的采集与管理,并进行合理、正确、有效的实时性分析,有助于服装品牌和店铺逐渐克服经验营销导致的局限性或对经验营销者的过度依赖性,形成科学营销的新理念,提升品牌和店铺的市场认识能力、市场管理能力和市场适应能力。 一、店铺销售数据分析的作用。 1、有助于正确、快速的做出市场决策。 服装生意有着流行趋势变化快、销售时段相对较短的特点。在服装营销的过程中,只有及时掌握了服装销售及市场顾客需求情况及其变化规律,才能根据消费者对营销方案的反应,迅速调整产品组合及库存能力,调整产品价格能力、改变促销策略,抓住商机,提高商品周转速度,减少商品积压。 2、有助于及时了解营销计划的执行结果。 详细全面的销售计划是服装企业经营成功的保证,而对销售计划执行结果的分析是调整销售计划、确保销售计划顺利实现的重要措施。通过对服装销售数据的分析,可及时反映销售计划完成的情况,有助于营业人员分析销售过程中存在的问题,为提高销售业绩及服务水平提供依据和对策。 3、有助于提高服装企业营销系统运行的效率。 数据的管理与交流是服装企业系统正常运作的标志。服装营销经营过程中的每一个环节都是通过数据的管理和交流而融为一体的,缺少数据管理和交流,往往会出现经营失控,如货品丢失等。而店与店之间的数据交流的缺乏,更会导致交流信息的不准确性和相互间的货品信息、管理信息的闭塞与货品调配的凝滞。 二、单店货品销售数据分析。 1、畅滞消款分析。 畅滞消款分析是单店货品销售数据分析中最简单、最直观、也是最重要的数据因素之一。畅消款即在一定时间内销量较大的款式,而滞消款则相反,是指在一定时间内销量较小的款式。款式的畅滞消程度主要跟各款式的可支配库存数(即原订货加上可以补上的货品数量的总和)有关,比如某款销售非常好,但当初订货非常少,也无法补的到货,这样在很短的时间内就销售完了,其总销售数量并不大,那么也不能算是畅消款,因为该款对店铺的利润贡献率不大。在畅滞消款的分析上,从时间上一般按每周、每月、每季;从款式上一般按整体款式和各类别款式来分。畅滞消款式的分析首先可以提高"订货的审美观"和对所操作"品牌风格定位"的更准确把握,多次的畅滞消款分析对订货时对各款式的审美判断能力会大有帮助;畅滞消款式的分析对各款式的补货判断会有较大帮助,在对相同类别的款式的销售进行对比后,再结合库存,可以判断出需要补货的量,以快速补货,可以减少因缺货而带来的损失,并能提高单款的利润贡献率;畅滞消款分析还可以查验陈列、导购推介的程度,如某款订货数量较多,销售却较少的情况下,则首先应检查该款的陈列是否在重点位置、导购是否重点去推介该款;畅滞消款分析可以及时、准确对滞消款进行促销,以加速资金回拢、减少库存带来的损失。 2、单款销售生命周期分析。

知名企业销售数据分析案例

知名企业销售数据分析案例 讲师:纪浩然 一、广东移动数据分析 图1 广东移动数据模型(2006年)

如图1所示,2006年,广东移动在后台做支撑时,做了几个模型:业务分群、产品关联、彩信和彩铃的增量。在彩信和彩铃产品中,用到了LOGISTIC回归,如图2、图3所示: 图2 数据挖掘分析的整个过程 图3 数据挖掘分析的纬度 其中,客户预警就是感觉客户要流失,然后去关怀他。

图4 客户群聚类分析 如图4所示,在做客户分群中用了聚类,它把广东移动的客户分成了九个群,这就是用多维度的数据去做聚类。 图5 关联分析 图5是对数据进行关联分析,因为其数据业务很多,所以把数据业务用来做关联,做好关联以后做套餐、捆绑销售。

图6 销售模式 如图6所示,在彩铃、彩信的销售模型上做的是逻辑回归。做Logistic回归就是把这些数据总结出来,如半年之内是否用过彩信、当月网内主叫时长占比等指标,抓住这些因素就可以做推销,这就是精细化管理。 同样彩铃也是用Logistic回归,抓住影响因素,如图7所示: 图7 彩铃业务Logistic回归分析

图8 营销效率对比 移动管理是非常严谨的,全部是KPI管理、靠数字说话,移动的员工分A类、B 类、C类,A类员工是有编制的,待遇比B类员工要好很多,B类员工升A类员工就 体现在KPI考核上。 图9 实施精确营销前后的收入对比 二、淘宝网数据分析

淘宝网数据分析的特点包括: 1.庞大的指标体系 淘宝网的指标体系非常庞大,包括包括流量、转化率、客单价等,据不完全统计,指标达到200多,还在不断增长。 2.分析目标务实并且分散 淘宝网数据的分析目标非常务实但是很分散,比如,做淘宝页面的装修,就是去分析什么主题、页面装修会带来更多的网销量。 3.分析工具简单实用 淘宝网数据的分析工具目前还是以Excel为主,但是其机器的性能非常强大,其分析工具就是两个:Excel、VBA。 4.以报表工具为客户提供业务支撑 淘宝的RFM分析,就是最近一次的购买时间、现在购买的频率以及购买的金额大小三个因素会直接影响客户再次购买的概率。

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