1. 精準營銷需要哪些數據利用這些數據怎麼做精準營銷。
如何確定目標消費人群？
傳統市調——耗時、耗人力、成本高、樣本數量有限，且存在受訪者隱藏真實想法的可能。
社交媒體大數據——符合用戶溝通和線上行為習慣，無需人力、數據可自動全天候採集，數據量和分析維度更豐富、更客觀、可信度更高 。
傳統的用戶數據收集有以下挑戰：
01 線上、線下顧客體驗觸點繁多，碎片化的信息分散於企業各部門，無法利用整合數據快速了解消費需求和顧客體驗，賦能管理決策。
02 傳統調研樣本量小，執行周期長，統計結果往往滯後於消費趨勢，難以轉化為可執行洞察來賦能產品創新和營銷增長。
03 市場情報數據源單薄，難以應付快速演化的市場競爭格局，缺乏統一的工具進行競品對標，無法做到知己知彼。
所以，如何全面了解目標人群，標簽和分析
基於實時大數據和機器學習演算法的消費體驗洞察，是真正「以消費者為核心」組織企業資源配 置的有效解決方案。消費體驗洞察能夠幫助企業快速採集和理解消費者需求、產品口碑、競品動態、 新品趨勢和消費熱點，進而驅動營銷、研發、顧客體驗、零售運營等職能部門的專業人士把握商業機遇，敏捷應對快速變化中的消費市場。
2. 數據在營銷中的應用有哪些
隨著互聯網的發展，大數據技術、AI演算法技術應用越加普及。大數據在營銷中的應用也專越加屬廣泛。例如，1.對用戶個體特徵與行為的分析，例如MobTech企業覆蓋138億+設備，自有數據龐大，利用自有數據與第一方數據匹配，幫助企業做精準的用戶畫像和標簽補充，進而通過數據分析進行廣告與營銷信息的精準推送，現在的RTB廣告等應用則向我們展示了比以前更好的精準性，而其背後靠的是大數據支撐。MobTech用戶標簽維度達到6000+，覆蓋性別、年齡段、收入水平預估、消費傾向、媒介使用傾向等，精細化描述用戶的各維度數據。
3. 房企想要做營銷決策，需要哪些數據分析
如果是針對商品住宅的營銷決策，肯定是要了解住宅市場供、需量、價結構及區域特徵，欄位包括區域、物業類型、年份、房源量、認購量、認購率、搖號數、中簽率等信息，這些數據可以在添璣數據的克而瑞系統上找到，根據這些信息，匯總、分析後再來決定營銷打法，有的放矢，可以更加高效。
4. 銷售數據分析指標有哪些
1、售罄率
計算公式：售罄率=(一個周期內)銷售件數/進貨件數
售罄率是指一定時間段某種貨品的銷售占總進貨的比例，是根據一批進貨銷售多少比例才能收回銷售成本和費用的一個考核指標，便於確定貨品銷售到何種程度可以進行折扣銷售清倉處理的一個合理尺度。
2、庫存周轉率
計算公式：存貨周轉率=(一個周期內)銷售貨品成本/存貨成本
庫存天數=365天÷商品周轉率
存貨周轉率是對流動資產周轉率的補充說明,是衡量企業銷售能力及存貨管理水平的綜合性指標。它是銷售成本與平均存貨的比率。
3、庫銷比
計算公式：庫銷比=(一個周期內)本期進貨量/期末庫存
是一個檢測庫存量是否合理的指標,如月庫銷比,年平均庫銷比等,計算方法:月庫銷比,月平均庫存量/月銷售額年平均庫銷比, 年平均庫存量/年銷售額,比率高說明庫存量過大,銷售不暢,過低則可能是生產跟不上。
4、存銷比
計算公式：存銷比=(一個周期內)庫存/周期內日均銷量
存銷比是指在一個周期內，商品庫存與周期內日均銷量的比值，是用天數來反映商品即時庫存狀況的相對數。而更為精確的法則是使用日均庫存和日均銷售的數據來計算，從而反映當前的庫存銷售比例。
5、銷售增長率
計算公式：銷售增長率=(一周期內)銷售金額或數量/(上一周期)銷售金額或數量-1%
類似：環比增長率=(報告期-基期)/基期×100%
銷售增長率是企業本年銷售收入增長額同上年銷售收入總額之比。本年銷售增長額為本年銷售收入減去上年銷售收入的差額，它是分析企業成長狀況和發展能力的基本指標。
6、銷售毛利率
計算公式：銷售毛利率=實現毛利額/實現銷售額*100%
銷售毛利率是毛利占銷售凈值的百分比，通常稱為毛利率。銷售毛利是銷售凈額與銷售成本的差額，如果銷售毛利率很低，表明企業沒有足夠多的毛利額，補償期間費用後的盈利水平就不會高;也可能無法彌補期間費用，出現虧損局面。通過本指標可預測企業盈利能力。
7、老顧客貢獻率
以銷售額為例，計算公式=老顧客貢獻的銷售額/總體顧客的銷售額 x 100%，分子分母也可以換成企業關心的其他指標，比如訂單數、利潤等。
8、品類支持率
計算公式：品類支持率=某品類銷售數或金額÷全品類銷售數或金額×100%
反應該品類對整體的貢獻程度，越大說明對整體的貢獻越大。
9、客單價
計算公式：客單價=總銷售金額÷總銷售客戶數
是指店鋪每一個顧客平均購買商品的金額，也即是平均交易金額。
10、坪效
計算公式： 平效 = 銷售業績÷店鋪面積。
就是指終端賣場1平米的效率，一般是作為評估賣場實力的一個重要標准。
11、 交叉比率
計算公式： 交叉比率=毛利率×周轉率
交叉比率通常以每季為計算周期，交叉比率低的優先淘汰商品。交叉比率數值愈大愈好，因它同時兼顧商品的毛利率及周轉率，其數值愈大，表示毛利率高且周轉又快。
5. 網路營銷數據分析有哪些內容
1、網路營銷各渠道質量分析對比
將網路營銷的渠道進行細分，分別統計和分析網站PV、UV、UV佔比、新增訪客、用戶成本、有效線索量、線索轉化率。不同的渠道會有不同的人群屬性，這直接影響著推廣效果，最終的轉換率會存在差異。
2、分析連續12個月渠道質量情況
以網路競價為例，根據12個月內的數據波動情況，找到網路營銷在哪個環節中可能出現了問題，防止後續環節對投放的影響。同時，由於在網路營銷過程中，每一次轉換率之間都是乘積的關系，只要一個環節出了問題，就會直接影響到其他環節的效果。也能夠針對各環節出現的問題及時加以修正，不斷優化各環節的質量，最終實現環環相扣，達到一個理想的結果。
3、分析集團內部分公司之間的推廣差異
以網路競價為例，通過對集團內各分公司網路推廣情況進行橫向比較和分析，找出存在差異的原因。我們從PV和成單量兩個維度進行分析。雖然A公司的PV量不是很高，但是成單量還不錯，說明A公司的銷售轉化能力比較強。
4、分析核心關鍵詞對營銷的影響
以網路競價為例，不斷優化關鍵詞，提升關鍵詞的排名。同時，還必須結合後續的成本分析，才能做出正確的判斷和選擇。成本分析以後會詳細闡述，我們先來分析下關鍵詞的優化。
6. 簡述視覺營銷四大數據指標有哪些
視覺營銷四大數據指標有：
1、網店流量網店流量是指網店的訪問量，簡而言之就是光顧網店的人數，網店流量決定著網店的排名，排名靠前的店鋪銷售量會更大。然而引導網店自然流量的主要因素就是視覺營銷，視覺營銷的好壞決定了網店自然流量的多少，進而影響網店的排名。
2、客單價網店的客單價是指進入網店的每一個顧客平均購買商品的金額，客單價也就是平均交易金額。客單價的計算公式是：客單價=銷售總額÷顧客總數。除了引導自然流量，提高客單價也很重要，這就需要在店鋪裝修布局上給顧客更好的視覺體驗，成功地進行視覺營銷，不浪費任何流量。
3、轉化率網店的轉化率，就是所有到達店鋪並產生購買行為的人數和所有到達店鋪的人數的比率。轉化率的計算公式是：轉化率=(產生購買行為的客戶人數/所有到達店鋪的訪客人數)x100%。
4、提高轉化率是網店推廣的核心，而視覺營銷又是影響轉化率的重要因素。
7. 營銷數據有哪些
營銷環境分析數據，消費者分析數據，
競爭對手分析數據，銷售渠道分析數據，
市場潛力與銷售預測分析數據，營銷戰略分析數據，
確定目標市場數據， 確定營銷目標數據，
營銷定位戰略數據， 品牌戰略數據
產品策略數據， 服務策略數據
定價策略數據， 渠道策略數據
廣告策略數據， 公關策略數據
促銷策略數據，營銷組織、控制與評估數據