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。

营销数据分析大多时候下就是销售数据分析，可以这样处理：整理好销售中需要关注的数据维度，将其做成可视化仪表盘，定期更新数据就行，销售数据主要包括这些维度：

1、销售外勤管理

作为一个小领导，每天都要看下属的客户拜访情况，团队的成员会在协同软件上详细记录自己的拜访的情况，包括客户名称、行业和具体情况 ，由我来做汇总工作。

团队拜访情况：观察折线图，发现有明显下降的趋势，询问负责人，及时做出调整。

客户拜访情况：通过下属记录的明细数据了解每个客户拜访次数，拜访三次左右的客户会督促他们重点跟进一下；拜访了五次以上却没有签单的客户，了解原因，考虑是否放弃。

客户行业分类：拜访和签单客户中，哪个行业居多也是莓菌关注的指标，根据实际情况及时调整销售策略，重点攻占成交率高的行业客户。

2、销售业绩管理

作为公司的销售，给公司带来实际的收益是老板最愿意看到的，而如何管理好每个销售，是至关重要的。对于销售业绩的管理，同样也是通过数据直观的了解并及时调整方向，这样老板能直观了解数据情况。

销售排名：优秀的销售都喜欢拼第一，所以销售龙虎榜尤为重要，每天莓菌会通过实际业绩排名对前三名员工给予相应的奖励，老板也会通过排行榜了解各部门业绩情况。

客户排行榜：客户方面也会做成交额汇总，因为大客户是需要定期维护的。对于有些大客户，成交额下降可以提醒我们及时做好补救。

库存管理：对于销售而言，了解公司库存会节约很大的成本，因为一旦缺货就会影响正常的交付时间。通过图表来了解产品销售情况，哪些产品卖的好一目了然。

这些数据都是销售比较关注的数据，可以在BDP个人版上做好可视化图表，然后直接通过“分享”直接将数据结果分享给Boss。而且每周在BDP上追加数据（要是是直连数据库或第三方平台数据，那数据都不需要追加，数据是自动更新的），省事很多很多，数据结果图表也就更新了，分析效率提高了很多！

数据化营销是什么 ？

数据化营销 (Digital Marketing) 是基于多平台的大量数据，依托大数据技术的基础上，应用于互联网广告行业的营销方式。数据化营销的核心在于让网络广告在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，投给合适的人。

数据化营销衍生于互联网行业，又作用于互联网行业。依托多平台的大数据采集，以及大数据技术的分析与预测能力，能够使广告更加精准有效，给品牌企业带来更高的投资回报率。--来源于百度百科  

简单来说就先是要有数据源（数据来源于不同的平台和设备），之后通过数据技术对数据进行采集和清洗，进而对分析数据，通过分析结果为品牌制定营销决策，从而帮助提升营销的效率；而如何去提升效率，则是通过数据分析结果，在合适的时间，合适的渠道，用合适的产品加以合适的文案素材推给合适的消费者。

营销为什么要进行数字化  

（1）营销资源从量变到质变：在传统的时代，营销渠道是非常狭窄的，无非就是报纸、电视、线下热门商圈、大型商超等；而现在随着互联网和各种智能设备的崛起，品牌主的营销资源已经从量变到质变了，各种社交媒体内容呈现爆发式增长，数据量也是从G到T甚至到了P，那如何更好的管理这些资源，则需要通过技术手段对手上的资源进行整合。

（2）数据营销目前也被关联到了企业的数字化转型，通过利用数字化转型可以更好地帮助提升企业的运营效率，数字化不仅会服务营销本身，也会去服务企业运营的各个场景，如企业数据管理、知识资产管理、财务管理、客户管理等业务场景，而数据营销已成为了数字化转型的切入口。

数据化营销的特点  

在大数据时代，消费者日常生活中的每一个行为和足迹都是有价值的，将消费者在不同的设备和平台上的个人数据和行为轨迹记录下来，会产生大量的数据，而通过这些数据进行分析，能实现真正意义上的数据营销。数据化营销会有几大特点：

（1）多平台的数据采集：数据来源是多平台的，除了我们在互联网上的数据外，还有像智能家居、可穿戴设备、智能显示屏、POS机/xyk等一切能跟消费者发生关系的数据。

（2）时效性强：大数据营销具有很强的时效性，消费者的购买行为和购买方式非常容易在短时间内就发生变化，大数据营销会通过技术手段了解消费者，并及时响应消费者的需求，精准且及时地对目标消费者推送广告。

（3）个性化营销：营销方式产生了很大的变化，广告主的营销理念从媒体导向向受众导向转变，从以前的买广告位置到现在的买消费者，如今广告主是以消费者为导向进行广告营销，而通过大数据技术可让他们知晓目标消费者身处何方，关注着什么位置以及想要获取怎样的信息，从而可以根据不同消费者的特征去进行个性化的营销。

（4）关联性：数据化营销的还有一个重要特点是，可以分析消费者看过的广告与广告之间的关联性，也可以去分析消费者购买的上下游关系。由于在数据采集过程中可快速得知目标消费者关注的内容以及可知道目标消费者身在何处、买了什么，那么则可以对消费者的各种信息进行多维度的关联交叉分析，如可以通过分析消费者我们发现消费者除了买了A商品也买了B商品，这样则可以建议两个商品关联搭配组合销售，可以更好地促进商品的购买，也可以提高购买客单价。通过这样的关联性分析，可以帮助营销人员发现消费者的消费规律，从而更好制定营销决策。

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