怎样的零售数据分析工具有助于精准营销？

要做精准营销，首先要更懂消费者，直接点说就是要知道消费者喜欢哪些品类的商品，能够接受哪个价位等信息。这就要求零售数据分析必须要足够深入详细。同时由于市场变化快，很多类型的产品更新换代快，这就要求零售数据分析要足够快，能够及时分析展现数据变化趋势。要满足以上条件，就得用智能高效、灵活按需分析的BI商业智能数据分析功能，俗称BI工具。

有多灵活？——按需分析

用户一键上传数据源后，即可根据分析需求灵活运用智能分析功能、数据可视化图表来制作 零售数据可视化分析 报表。报表发布后，报表浏览者们可以在任意时间、终端上进行自助式数据分析，比如修改汇总、行维度，切换到不同的维度去分析数据。

有多高效？——秒分析

数据量多也好，少也好，从 *** 作到展现仅需数秒。

不管是在报表制作过程，还是在任意终端上自助分析，奥威BI工具都能秒响应、秒分析，在数秒后将分析结果直接展现出来。

有多深入详细？——层层挖掘分析

典型的如智能钻取功能：突破数据分析模型限制，在任意报表间自由穿透钻取，甚至能直接钻取到具体的数据明细。除此之外，还有多图联动功能，只需一个单击，立即联动多个不同主题的分析图表围绕同一系列数据展开分析等。

在这样智能高效、灵活按需分析的BI工具的辅助下，零售企业能够随时紧跟市场变化，把握消费喜好，根据用户需求合理安排商品销售架构、制定营销策略，提升销售额、降低成本。

关于 奥威BI工具 的零售数据分析到底有能有多灵活、多高效、多深入的问题，大家也前往奥威软件的demo平台，体验自助式零售数据分析，在同一张报表上秒切换不同维度展开分析，或修改筛选条件、使用智能钻取等功能按需分析。

下面我为你准备的关于市场营销的论文，欢迎阅读借鉴，希望对大家有帮助。

一、数据分析时代演变历程

(一)数据1.0时代

数据分析出现在新的计算技术实现以后，分析1.0时代又称为商业智能时代。它通过客观分析和深入理解商业现象，取缔在决策中仅凭直觉和过时的市场调研报告，帮助管理者理性化和最大化依据事实作出决策。首次在计算机的帮助下将生产、客户交互、市场等数据录入数据库并且整合分析。但是由于发展的局限性对数据的使用更多的是准备数据，很少时间用在分析数据上。

(二)数据2.0时代

2.0时代开始于2005年，与分析1.0要求的公司能力不同，新时达要求数量分析师具备超强的分析数据能力，数据也不是只来源于公司内部，更多的来自公司外部、互联网、传感器和各种公开发布的数据。比如领英公司，充分运用数据分析抢占先机，开发出令人印象深刻的数据服务。

(三)数据3.0时代

又称为富化数据的产品时代。分析3.0时代来临的标准是各行业大公司纷纷介入。公司可以很好的分析数据，指导合适的商业决策。但是必须承认，随着数据的越来越大，更新速度越来越快，在带来发展机遇的同时，也带来诸多挑战。如何商业化地利用这次变革是亟待面对的课题。

二、大数据营销的本质

随着顾客主导逻辑时代的到来以及互联网电商等多渠道购物方式的出现，顾客角色和需求发生了转变，世界正在被感知化、互联化和智能化。大数据时代的到来，个人的行为不仅能够被量化搜集、预测，而且顾客的个人观点很可能改变商业世界和社会的运行。由此，一个个性化顾客主导商业需求的时代已然到来，大数据冲击下，市场营销引领的企业变革初见端倪。

(一)大数据时代消费者成为市场营销的主宰者

传统的市场营销过程是通过市场调研，采集目前市场的信息帮助企业研发、生产、营销和推广。但是在大数据以及社会化媒体盛行的今天，这种营销模式便黯然失色。今天的消费者已然成为了市场营销的主宰者，他们会主动搜寻商品信息，货比三家，严格筛选。他们由之前的注重使用价值到更加注重消费整个过程中的体验价值和情境价值。甚至企业品牌形象的塑造也不再是企业单一宣传，虚拟社区以及购物网站等的口碑开始影响消费者的购买行为。更有甚者，消费者通过在社交媒体等渠道表达个人的需求已经成为影响企业产品设计、研发、生产和销售的重要因素。

(二)大数据时代企业精准营销成为可能

在大数据时代下，技术的发展大大超过了企业的想象。搜集非结构化的信息已经成为一种可能，大数据不单单仅能了解细分市场的可能，更通过真正个性化洞察精确到每个顾客。通过数据的挖掘和深入分析，企业可以掌握有价值的信息帮助企业发现顾客思维模式、消费行为模式。尤其在今天顾客为了彰显个性，有着独特的消费倾向。相对于忠诚于某个品牌，顾客更忠诚与给自己的定位。如果企业的品牌不能最大化地实现客户价值，那么即使是再惠顾也难以保证顾客的持续性。并且，企业不能奢望对顾客进行归类，因为每个顾客的需求都有差别。正是如此，大数据分析才能更好地把握顾客的消费行为和偏好，为企业精准营销出谋划策。

(三)大数据时代企业营销理念――“充分以顾客为中心创造价值”

传统的营销和战略的观点认为，大规模生产意味着标准化生产方式，无个性化可言。定制化生产意味着个性化生产，但是只是小规模定制。说到底，大规模生产与定制化无法结合。但是在今天，大数据分析的营销和销售解决的是大规模生产和顾客个性化需求之间的矛盾。使大企业拥有传统小便利店的一对一顾客关系管理，以即时工具和个性化推荐使得大企业实现与顾客的实时沟通等。

三、基于数据营销案例研究――京东

京东是最大的自营式电商企业。其中的京东商城，涵盖服装、化妆品、日用品、生鲜、电脑数码等多个品类。在整个手机零售商行业里，京东无论是在销售额还是销售量都占到市场份额一半的规模。之所以占据这样的优势地位，得益于大数据的应用，即京东的JD Phone的计划。

JD Phone计划是依据京东的大数据和综合服务的能力，以用户为中心整合产业链的优质资源并联合厂商打造用户期待的产品和服务体验。京东在销售的过程中，通过对大数据的分析，内部研究出一种称为产品画像的模型。这个模型通过综合在京东网站购物消费者的信息，例如：年龄、性别、喜好等类别的信息，然后进行深入分析。根据分析结果结合不同的消费者便有诸如线上的程序化购买、精准的点击等营销手段，有效的帮助京东实现精准的营销推送。不仅如此，通过对于后续用户购物完成的售后数据分析，精确的分析商品的不足之处或者消费者的直接需求。数据3.0时代的一个特征便是企业不在单纯的在企业内部分析数据，而是共享实现价值共创。所以，京东把这些数据用于与上游供应商进行定期的交流，间接促进生产厂商与消费者沟通，了解市场的需求，指导下一次产品的市场定位。总的来说，这个计划是通过京东销售和售后环节的大数据分析，一方面指导自身精准营销，另一方面，影响供应商产品定位和企业规划，最终为消费者提供满足他们需求的个性化产品。

四、大数据营销的策略分析

(一)数据分析要树立以人为本的思维

“以人为本”体现在两个方面，一方面是数据分析以客户为本，切实分析客户的需求，用数据分析指导下一次的产品设计、生产和市场营销。另一方面，以人为本体现在对用户数据的保密性和合理化应用。切实维护好大数据和互联网背景下隐私保护的问题，使得信息技术良性发展。

(二)正确处理海量数据与核心数据的矛盾

大数据具有数据量大、类型繁多、价值密度低和速度快时效高的特点。所以在众多海量的数据中，只有反映消费者行为和市场需求的信息才是企业所需要的。不必要的数据分析只会影响企业做出正确的决策。鉴于此，首先企业需要明确核心数据的标准其次企业要及时进行核心数据的归档最后要有专业的数据分析专业队数据进行分析，得出科学合理的结果以指导实践。

(三)整合价值链以共享数据的方式实现价值创造

几天前，午饭期间，通过微信群一群朋友闲聊中，来了一场没有固定目的地的旅行，在路上一起研究目的地、吃饭、住宾馆感觉到很多的惊喜在其中。

生活中的惊喜是不间断的，然而把这种惊喜放在充满竞争的科技世界中，那是不现实的。

在营销的世界里，即使有充分的研究而形成的方案，也有可能让你的商业计划处于危险领域。在没有经过市场调研、数据甄选和数据分析之前就开始进军营销之路，这样你会被带入一个危险地带，从而驾驭不了，如果没有市场研究、数据分析和战略安排，就永远不应该进行市场开发或营销。

大数据时代，人们已经习惯运用数据，已经很确定的说“数字从不撒谎”，当我们进去市场领域时，在对话、看报告、写方案、结果预测等方面主要靠的就是数字。营销策略的主要因素之一应该就是数据或者数据分析了，即使在有保障的数据驱动下也有可能失败，但清楚的是在非数据驱动下策略几乎肯定是要急转直下的！

通过数据化，你可以把数据分析放在受众、竞争对手分析、市场战略和业务需求中进行分析，交叉引用，对该行业感兴趣的用户数量，归类用户的列表，分析工作模式和行为，数据越精通，对受众的了解就越多，你就会发现在朝着正确的方向前行，从而简化效率、提升效果并创建只有数据分析才能创建的洞察力。

过去几年数据的指数增长是一个不容忽视的事实。印度在一年内产生的数字数据非常庞大。由于互联网使用，社交网络和消费者智能手机的持续增长，技术成本下降，数字化等因素的推动，该国在2012年至2020年间的数字信息份额预计将增长23倍。

当然仅仅数据积累是不够的，就国内而言，大部分公司是不可能拥有可靠的信息数据，可能掌握的只是最基本的问题以及一些可看见性的基础数据表，所以现在出现了很多卖数据的企业，而这些数据需要付出一些对等或者较高代价才能得到，从而可以看出现在大数据市场的前景化，因为这关系到指令的对错、企业的未来，行业的前景。

成功利用大数据，诀窍并不在于获取大量数据，而是知道怎么运用数据，分析数据从而得到数据中看不见的部分，它是关于连接客户、关乎企业发展、关系整个市场变动的方向针。善于利用数据，你会发现其实整合市场都在你眼前，so：每个企业都至少需要一个CPDA数据分析师，他（她）的存在可能会影响到整个企业的发展；可能在跟竞品对垒时，起到至关重要的作用；可能在市场前景萎靡前已经所有察觉；可能在产品营销过程中找出问题所在；可能……

有太多的可能，在不可预估未来情况下，数据分析将是非常牢靠的预测，数据分析的结果也是决策的根基。

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