[数据分析案例]某企业2021年重点营销品类报告及如何精准营销

一、案例背景

近几年电商行业整体的技术升级,“货品”从被动等待搜索和购买,变成主动寻找目标用户。这种变化你也可以视为电商的底层逻辑变化了,从以前的以“货”为中心,变成以“人”为中心。这背后的主要助推剂不是别的,正是数据分析。通过对商品、用户、平台海量数据的深度分析,平台、商家就能知道什么样的商品容易卖给什么样的人,哪一类商品更受欢迎,从而对症下药,实现精准营销。而这个过程中,数据分析师扮演了极为重要的角色。

现在,作为数据分析师,要完成一家国内乳企的任务,需要根据现有数据进行分析,确定企业未来一年的营销品类重点,并通过消费者分析为企业的精准营销提出建议。

二、案例任务

1. 该公司应该重点营销哪些品类的产品?

– 从销售同比增长率和市场占有率两个关键维度进行划分(使用对比分析法按照先比整体再比局部、先比差距再比变化)

-根据销售同比增长率和市场占有率找出明星产品和潜力产品(绘制矩阵图,矩阵分析法找到优先级高的产品)

2. 针对不同品类的产品,如何实现精准营销?

– 不同品类的用户画像是什么样的?(分析不同维度的用户画像)

– 不同品类的消费者中,哪些是高价值用户?(根据转化率和人均消费绘制矩阵图,找出高价值用户)

-总结每个品类各个维度的用户画像,实现精准营销

三、案例脑图梳理

[数据分析案例]某企业2021年重点营销品类报告及如何精准营销

四、数据分析

1、如何找出明星产品和潜力产品

-矩阵分析法目的就是找到优先级最高的任务

-从产品的销售额同比和销售额占比情况入手,使用两个维度的均值用矩阵分析绘制清晰地矩阵图

-明星品类:同比和占比均高于平均值(第一象限)

-潜力品类:同比高于均值、占比没有高于整体均值,由于现在增长速度非常快,未来潜力无限,是一个非常重要的增长点(第二象限)

2、如何绘制不同属性的用户画像

-目的:需要描述各个品类的用户属性特征、对比不同品类用户属性的差异

-把每个品类不同用户结构数据加工成占比形式呈现,就能清晰看出同一品类不同用户结构的差异

-要对比不同品类用户属性的差异需要使用百分比堆积柱形图,表示该品类总体是100%,该品类下的各个不同用户结构占比组成这个100%,这样就便于不同品类之前进行对比用户属性的差异了

3、如何找出不同人群的消费偏好

-用策略人群数据同一人群不同品类的购买人数加工成占比,就可以看到该人群不同品类的消费占比情况

-把所有人群的占比数据绘制柱形图,就可以看到不同人群对于不同品类的消费偏好情况

4、如何找出不同品类消费者中,哪些人群是高价值用户

-用转化率和人均消费均值绘制矩阵图,找到每种产品中的明星用户和潜力用户,就是每种品类的高价值用户

-明星用户:转化率和人均消费都高于均值,这类用户各方面都比较优质,所以是明星用户(第一象限)

-潜力用户:人均消费高于均值,转化率低于平均值,就是潜力用户。这类用户转化率虽然低,但是人均消费高,通过活动可以提高转化率,有很大的挖掘空间(第二象限)

5、不同品类乳品中,如何实现精准营销

-总结每个品类各个维度的用户画像,从性别、年龄、地域、人生阶段、月消费水平等入手绘制每个品类精准的用户画像,实现精准营销

五、汇报报告

[数据分析案例]某企业2021年重点营销品类报告及如何精准营销

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六、总结

根据销售额占比和同比情况来看,未来一年应该重点发力的品类是酸奶和高端纯牛奶。

高端纯牛奶用户画像:

女性、25-39岁、1-2线城市、月均消费:2000-5999元、已婚已育阶段、省份集中(广东、北京、上海、浙江、山东)、主要人群(资深白领、新锐白领)。

酸奶用户画像:

女性、18-34岁、2-3线城市、月均消费:1500-2999元、已婚已育、单身、省份集中(广东、江苏、浙江、湖北、北京)、主要人群(新锐白领、Z时代人群、都市蓝领、小镇青年)。

写在最后:

数据分析我也是个菜鸟,只是喜欢而已,以后有志于从事这方面的工作,我的一些经验就是:先明确任务要求——根据任务绘制脑图——然后任务如何进行分析(包括分析方法、数据维度筛选、图表呈现等)——根据分析结果形成报告——汇报报告进行美化——方案执行——定期复盘看下结果是否达到预期等,这个分析过程就结束了。

关于如何选用分析方法就是发现问题(对比分析)——拆解问题(拆解分析)——验证问题(相关分析、用户行为轨迹分析法、矩阵分析法):

[数据分析案例]某企业2021年重点营销品类报告及如何精准营销

作者:喵小北sarah

链接:https://www.jianshu.com/p/14e9af0ae4d2

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