1. 精准营销需要哪些数据利用这些数据怎么做精准营销。
如何确定目标消费人群？
传统市调——耗时、耗人力、成本高、样本数量有限，且存在受访者隐藏真实想法的可能。
社交媒体大数据——符合用户沟通和线上行为习惯，无需人力、数据可自动全天候采集，数据量和分析维度更丰富、更客观、可信度更高 。
传统的用户数据收集有以下挑战：
01 线上、线下顾客体验触点繁多，碎片化的信息分散于企业各部门，无法利用整合数据快速了解消费需求和顾客体验，赋能管理决策。
02 传统调研样本量小，执行周期长，统计结果往往滞后于消费趋势，难以转化为可执行洞察来赋能产品创新和营销增长。
03 市场情报数据源单薄，难以应付快速演化的市场竞争格局，缺乏统一的工具进行竞品对标，无法做到知己知彼。
所以，如何全面了解目标人群，标签和分析
基于实时大数据和机器学习算法的消费体验洞察，是真正“以消费者为核心”组织企业资源配 置的有效解决方案。消费体验洞察能够帮助企业快速采集和理解消费者需求、产品口碑、竞品动态、 新品趋势和消费热点，进而驱动营销、研发、顾客体验、零售运营等职能部门的专业人士把握商业机遇，敏捷应对快速变化中的消费市场。
2. 数据在营销中的应用有哪些
随着互联网的发展，大数据技术、AI算法技术应用越加普及。大数据在营销中的应用也专越加属广泛。例如，1.对用户个体特征与行为的分析，例如MobTech企业覆盖138亿+设备，自有数据庞大，利用自有数据与第一方数据匹配，帮助企业做精准的用户画像和标签补充，进而通过数据分析进行广告与营销信息的精准推送，现在的RTB广告等应用则向我们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的是大数据支撑。MobTech用户标签维度达到6000+，覆盖性别、年龄段、收入水平预估、消费倾向、媒介使用倾向等，精细化描述用户的各维度数据。
3. 房企想要做营销决策，需要哪些数据分析
如果是针对商品住宅的营销决策，肯定是要了解住宅市场供、需量、价结构及区域特征，字段包括区域、物业类型、年份、房源量、认购量、认购率、摇号数、中签率等信息，这些数据可以在添玑数据的克而瑞系统上找到，根据这些信息，汇总、分析后再来决定营销打法，有的放矢，可以更加高效。
4. 销售数据分析指标有哪些
1、售罄率
计算公式：售罄率=(一个周期内)销售件数/进货件数
售罄率是指一定时间段某种货品的销售占总进货的比例，是根据一批进货销售多少比例才能收回销售成本和费用的一个考核指标，便于确定货品销售到何种程度可以进行折扣销售清仓处理的一个合理尺度。
2、库存周转率
计算公式：存货周转率=(一个周期内)销售货品成本/存货成本
库存天数=365天÷商品周转率
存货周转率是对流动资产周转率的补充说明,是衡量企业销售能力及存货管理水平的综合性指标。它是销售成本与平均存货的比率。
3、库销比
计算公式：库销比=(一个周期内)本期进货量/期末库存
是一个检测库存量是否合理的指标,如月库销比,年平均库销比等,计算方法:月库销比,月平均库存量/月销售额年平均库销比, 年平均库存量/年销售额,比率高说明库存量过大,销售不畅,过低则可能是生产跟不上。
4、存销比
计算公式：存销比=(一个周期内)库存/周期内日均销量
存销比是指在一个周期内，商品库存与周期内日均销量的比值，是用天数来反映商品即时库存状况的相对数。而更为精确的法则是使用日均库存和日均销售的数据来计算，从而反映当前的库存销售比例。
5、销售增长率
计算公式：销售增长率=(一周期内)销售金额或数量/(上一周期)销售金额或数量-1%
类似：环比增长率=(报告期-基期)/基期×100%
销售增长率是企业本年销售收入增长额同上年销售收入总额之比。本年销售增长额为本年销售收入减去上年销售收入的差额，它是分析企业成长状况和发展能力的基本指标。
6、销售毛利率
计算公式：销售毛利率=实现毛利额/实现销售额*100%
销售毛利率是毛利占销售净值的百分比，通常称为毛利率。销售毛利是销售净额与销售成本的差额，如果销售毛利率很低，表明企业没有足够多的毛利额，补偿期间费用后的盈利水平就不会高;也可能无法弥补期间费用，出现亏损局面。通过本指标可预测企业盈利能力。
7、老顾客贡献率
以销售额为例，计算公式=老顾客贡献的销售额/总体顾客的销售额 x 100%，分子分母也可以换成企业关心的其他指标，比如订单数、利润等。
8、品类支持率
计算公式：品类支持率=某品类销售数或金额÷全品类销售数或金额×100%
反应该品类对整体的贡献程度，越大说明对整体的贡献越大。
9、客单价
计算公式：客单价=总销售金额÷总销售客户数
是指店铺每一个顾客平均购买商品的金额，也即是平均交易金额。
10、坪效
计算公式： 平效 = 销售业绩÷店铺面积。
就是指终端卖场1平米的效率，一般是作为评估卖场实力的一个重要标准。
11、 交叉比率
计算公式： 交叉比率=毛利率×周转率
交叉比率通常以每季为计算周期，交叉比率低的优先淘汰商品。交叉比率数值愈大愈好，因它同时兼顾商品的毛利率及周转率，其数值愈大，表示毛利率高且周转又快。
5. 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
以网络竞价为例，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
以网络竞价为例，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
以网络竞价为例，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。
6. 简述视觉营销四大数据指标有哪些
视觉营销四大数据指标有：
1、网店流量网店流量是指网店的访问量，简而言之就是光顾网店的人数，网店流量决定着网店的排名，排名靠前的店铺销售量会更大。然而引导网店自然流量的主要因素就是视觉营销，视觉营销的好坏决定了网店自然流量的多少，进而影响网店的排名。
2、客单价网店的客单价是指进入网店的每一个顾客平均购买商品的金额，客单价也就是平均交易金额。客单价的计算公式是：客单价=销售总额÷顾客总数。除了引导自然流量，提高客单价也很重要，这就需要在店铺装修布局上给顾客更好的视觉体验，成功地进行视觉营销，不浪费任何流量。
3、转化率网店的转化率，就是所有到达店铺并产生购买行为的人数和所有到达店铺的人数的比率。转化率的计算公式是：转化率=(产生购买行为的客户人数/所有到达店铺的访客人数)x100%。
4、提高转化率是网店推广的核心，而视觉营销又是影响转化率的重要因素。
7. 营销数据有哪些
营销环境分析数据，消费者分析数据，
竞争对手分析数据，销售渠道分析数据，
市场潜力与销售预测分析数据，营销战略分析数据，
确定目标市场数据， 确定营销目标数据，
营销定位战略数据， 品牌战略数据
产品策略数据， 服务策略数据
定价策略数据， 渠道策略数据
广告策略数据， 公关策略数据
促销策略数据，营销组织、控制与评估数据