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专业数据化分析

发表日期:2018-08-07 16:10文章编辑:admin浏览次数: 标签:    

       商业的发展离不开数据的指导。在网络普及之前,实体店铺想要得到较为全面的店铺、商圈数据都是比较困难的,例如我们熟知的肯德基、麦当劳这样的快餐巨头,它们在店面规划的过程中,会对城市商圈、聚客点的分布进行周密统计,其中就涉及大量的数据搜集和分析工作(从商业原理上来说,实体店和商业网站的经营本质上是一致的,实体商圈如同网络营销的渠道,人流的汇集程度就如同我们定义的UV)。对于实体店铺来说,这些数据很长时间以来都是“人肉”统计为主。很多商家缺乏专业的分析人员,就出现了由第三方咨询公司来承担分析报告制作工作的情况。由于数据的获得成本较高,因此制约了实体店铺对数据的利用。
 
       在电子商务、网络产品方面,数据的利用非常广泛。从营销层面来说,数据使得营销目的更加明确,由于数据可追踪、可回溯、可优化的特点,直接作用到业务各节点,从而造就了以数据为核心的营销闭环,这样使得运营者可以便捷地以数据为核心收集资料、分析数据,从而优化营销流程、提升营销效果。
 
       数据化营销是指用科学的方法对收集来的运营数据、推广数据进行分析,通过对数据的分析研究,提取有用信息进而形成结论,帮助运营人员作出判断,提高运营效率。一般来说,经营出色的实体店铺都运用了数据化营销的思维。例如很多服装店铺会对每年的畅销款式、销售数据进行统计整理,用以预计下一年度的畅销款式,并辅助选款。但是这还远没有达到数据化营销的效果。
 
       数据化营销可以帮助网站建立立体的数据模型,从推广、运营、交易、用户等全流程环节优化。以推广为例,从推广平台、渠道质量、流量分析,到用户偏好、属性、行为分析等帮助企业打造强势营销效果。
 
       数据化营销分为三个步骤。
 
       第一步:收集数据。所谓“巧妇难为无米炊”,在进行数据分析之前,需对数据进行收集整理。其中包括三个内容:
       第一是推广数据。SEM、DSP、微信、微博、新媒体等推广数据是数据化营销的重点方向,并且要了解渠道特点、流量质量、展现量、点击率、渠道转化率等。
       第二是运营数据。运营数据更多是由站内数据组成,如交易、访客、流量来源、全站转化率、活动、促销数据等。
       第三是用户数据。用户数据包括注册会员数、新老访客占比、用户属性等。这些数据的收集可以通过数据埋点、第三方统计工具(百度统计、Gooogle4Analytics4等)获得。
 
       第二步:数据分析。下面这些情况你遇到过吗?很多新人对数据分析的认识或许是这样的,从百度统计获取统计代码之后,放入网站首页。然后,就没有然后了。以后也就看看网站的流量、访客情况。上级需要时就把数据导出整理一番。还有一些朋友,刚开始接触数据会觉得很新鲜,一段时间后,又会感到面对庞杂的数据无从下手。或者上级要求提升ROI(投资回报率),但是却不知道ROI该如何提升,是优化点击率?还是优化转化率?正确的优化切入点在哪里?以上这些状况的发生,核心在于你不具备数据的本能,数据的本能会告诉你,做数据化营销一定要有目的地去分析,并且运用合理的步骤,使用科学的方法分析。否则就如无头苍蝇乱撞。
 
       第三步:广告投放。完成数据分析后,根据数据分析的结论。调整推广方向、改进操作思路、优化广告物料,重新进行广告投放。同时注意搜集广告投放中获得的数据,实时分析改进。数据化营销是一个长期的工作,也是一个循序渐进的过程,需要运营推广人员根据市场环境的变化长期跟踪和优化。
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日期:2018-08-07 浏览次数:165