創新互聯告訴您數據之于營銷人的意義已經無須贅述。但現實問題是，面對各種復雜難懂的“大數據”概念，我們如何才能抓住關鍵，在最短的時間里建立起對數據分析的感性認識?如何通過系統認知在工作中逐漸培養起數據思維?

1、營銷人不得不面對的行業趨勢

Holmes Report 2016年全球傳播報告指出，無論在公關公司還是企業內部的公關部，數據分析已經成為了繼文案、策略、溝通的第四大技能。

希望這篇文章能培養大家的數據思維能力和意識，掌握一些營銷場景下的數據常識，了解數據分析的四步流程，相信對你以后的工作會有所幫助。

2、為什么要注重數據分析?

為什么學會數據分析對我們來說很重要?

有效避免拍腦袋，主觀臆斷;

為決策提供支撐，使我們的結論更能說服人，說服客戶;

解釋過去，預測未來。

當談到數據解決問題時，我們說：“如果你不能量化它，你就不能理解它，如果不理解就不能控制它，不能控制也就不能改變它”。數據無處不在，每個人都面臨著如何有效地吸收、理解和利用數據的挑戰。那些能夠有效利用資源從數據中提煉信息、發現知識的人，最終往往成為各行各業的強者。

3、數據在營銷領域的發展歷程

首先我們來回顧一下營銷的發展史。營銷主要經歷了三個發展階段。第一個是20世紀50年代初產生的4P理論，4P理論是伴隨著營銷組合的出現而出現的，以產品、價格、渠道和促銷為核心。4P理論可以很好的幫我們了解一個公司整體的運營狀況。后來到了20世紀末出現了4C，4C是以顧客、溝通、便利和成本為核心的，到了21世紀初，菲利普·科特勒又提出一個新的概念，就是我們已經屬于營銷3.0時代，一個“以人為中心”的時代。“人”的概念是指圍繞在品牌周邊的所有角色，既包括了品牌的真實用戶和潛在客戶，也包括了在品牌的傳播當中非常重要的自媒體、KOL、粉絲等，當然也包括了品牌的從業者、員工和合作伙伴。

對于這些“人”的分析洞察和數據挖掘，在方法論上也經歷了三個發展階段。第一個階段是傳統調研。傳統調研是以調研問卷和焦點小組訪問的形式為主的。主要特點是樣本量比較少，受調研者的主觀判斷和經驗所限，在信息上會有一些缺失。后來隨著社交媒體的蓬勃發展出現了社會化聆聽的方法。社會化聆聽的一個主要特點就是數據量大，對于挖掘用戶原生需求和內容是一個很好的渠道。而現在我們則步入了大數據時代。特點是數據海量，多樣化的數據源，可以支持多維度多平臺的縱深分析。

4、數據分析四步流程

究竟數據分析這塊應該怎么來做呢?

簡單來說分四步：第一步明確目標，第二步數據獲取，第三步數據洞察，最后結果輸出。我想強調一下明確目標這步，因為我們在拿到客戶的brief之后，首先需要去理解和轉化brief的內容，然后再進行后續的工作。明確目標對大家而言不僅僅是需要去理解brief本身的內容，更重要的是要知道背后的background information。第二數據獲取，就是告訴大家目前在營銷行業對數據的一些常規分類方法。第三和第四步會結合具體的案例來講。

1、明確目標

好的問題使我們離答案更近一步，同理，壞的問題可以使我們離答案更遠一步，甚至不止一步。來看一下有哪些值得我們去了解的背景信息。首先你要知道客戶所處的行業以及行業趨勢是什么，面臨的主要問題和挑戰是什么。第二是和你對接的客戶屬于企業當中的什么角色，是市場部還是公關部?還是其他部門?KPI是什么?第三，過去的一段時間你幫助這個客戶解決過什么樣的問題，以此試圖了解他產生這次需求的動機。

除了我們要知道需求的背景之外，我們自己還需要培養數字化的思維方法，說白了就是你需要對數據有敏感性。

舉個例子，比如說客戶要做一輪傳播，需要找一些自媒體。我們拿到這個需求之后，在腦子當中就需要有意識去想我可以獲取什么樣的數據，需要從什么方向和維度去結構化這些數據，以及最后想達到的效果是什么。比如說這個case，就需要知道我們要reach什么樣的受眾，這些受眾有什么特點，以及我通過什么樣的數據可以判斷受眾最關注的自媒體帳號是什么，最后還要思考篩選的機制大概是什么樣的。這個過程要求大家的左腦和右腦同時運轉，一邊是發散性的思維，一邊是結構化的邏輯思維過程。

剛剛說的都是從自身出發的，再換一個角度來看一下從客戶角度怎么看問題。客戶的角色不同，他們對數據的理解以及價值的發現也是不一樣的。比如說市場、銷售、CRM部門，他們更多的可能是對用戶畫像，對用戶細分更感興趣;研究部門或者是產品部門對用戶的口碑，用戶的UGC內容更感興趣，因為他們通常想要去了解用戶對品牌、對活動、以及對產品和服務的真實反饋是什么;最后對于公關或者是媒介部門來說，更多的需要去了解媒介的情況：用什么媒體什么渠道可以獲得最好的效果等等。

2、數據獲取

首先我們認識一下用戶標識。用戶標識也叫用戶ID，相當于數據分析的一把鑰匙。通過用戶標識可以進行用戶數據匹配和數據打通。目前平臺碎片化和渠道碎片化，用戶標識在不同平臺和不同渠道上都是不一樣的。目前業內采用比較多的方式，PC端是使用cookies，移動端使用手機唯一識別碼，在蘋果手機上稱為IDFA，在安卓機上叫IMEI號，這個號是唯一不變的。不論你的手機有什么樣的操作更新或者安裝了什么APP都不影響設備號。所以可以通過這個設備號去精準地定位到我們的用戶。對APP的識別有另外一個方法就是SDK。除了這些還有用戶的其他身份，比如說用戶的手機號，電子郵箱，社交ID，比如說微博號微信號，這些都是作為用戶標識的方法。

剛剛說了用戶標識，接下來我們來看一下用戶數據這塊。用戶數據的分類方法有很多種，一種方式可以從靜態數據和動態數據兩個概念來分。靜態數據是指在一段時間內不會輕易發生改變的數據，動態數據是會實時改變的。我們對用戶的分類大概可以分為自然特性、社會特性、偏好特性和消費特征。其中自然和社會特性數據是靜態數據，偏好和消費特征是動態數據。

除了用戶數據另外還有渠道數據，包括信息的渠道和購買渠道。信息就是包括了社交媒體平臺，新聞資訊平臺的數據。購買就是指購買渠道的數據，比如電商、官網、賣場數據等。

數據按照所有者和來源又可以分為兩大塊：一方面是我們說的一手數據，就是企業和品牌所擁有的數據。最典型的體現為CRM數據。另一方面是第三方數據，大部分的第三方數據都是開放和公開數據，當然也有一些數據交換和數據合作得到的加密數據。

3、數據在營銷中的使用場景

第三步數據洞察和第四步結果輸出將結合案例給大家講。在講案例之前我們可以先來看一看，數據在整個營銷當中，最經常會遇到的使用場景，基本所有的營銷問題都可以歸納為三類，就是關于“Who、What、Where”的問題。Who可以理解為TA是誰，What就是去了解這些用戶的原生內容，就是我們說的UGC(User Generated Content)。UGC口碑引申出來的就是對品牌、服務、產品的整體反饋。我們可以基于此為企業不同業務單元提供不一樣的建議和策略。Where是通過哪些媒體渠道和觸點，可以最好地reach到用戶。

WHO

首先我們來看一下用戶畫像。到底什么是用戶畫像呢，其實說白了就是給用戶打標簽的過程和最后輸出結論。我們現在對用戶畫像標簽的體系架構無非就是這么幾大類，包括人口屬性，社會屬性，興趣偏好、行為習慣和心理學屬性。那這么五大類的標簽建完之后有什么意義呢?我們可以重點看一下上面的分析指標，他們體現了標簽能夠產生的價值。

通過人口屬性可以去做用戶的不同代際細分，比如分別針對80后、90后、95后、00后提供不同的人群細分和描摹。還可以對受眾按照標簽細分，比如說按性別或者地域或者消費水平去做細分。社會學屬性使我們可以去分析用戶的社會形態，他們的life style是什么樣的，家庭生命周期是什么樣的，有什么樣的生活大事件和他們所處的社會階層。興趣偏好這塊我們可以分析用戶對品牌的美譽度和對品牌的好感度，以及他們的興趣圖譜和購物的偏好。行為習慣這塊用的最多的就是觸媒習慣，觸媒習慣包括線上和線下的觸媒。還有一些網購行為習慣，比如說消費的金額、頻次、流入流出的情況等。心理學這塊一般來說要通過傳統調研的形式，來進一步挖掘用戶的三觀和想法。

用戶畫像是源于企業對用戶認知的渴求，用戶畫像無非就是對這兩類人。一類是現有用戶，一類是潛在用戶。對這兩類人群畫像，一般可以通過什么樣的分析維度呢?可以列舉三個維度：

用戶群劃分：對于已有的用戶集合，可以根據不用標簽將用戶聚類為不用的用戶群，針對不用的用戶群采取不用的營銷措施，或者將營銷資源放在主要用戶群上。

用戶興趣分析：通過用戶畫像，可以知道用戶喜歡什么，偏好什么樣的產品，從而將用戶興趣納入到需求之中改進產品或服務。

用戶消費分析：能夠了解用戶消費層次，消費能力及潛在消費能力，愿意為什么樣的產品或服務付費，取得消費突破點，增加銷售額。

其實說白了，所有的這些維度最后都是做精準營銷的。因為我們都知道現在數據很泛濫，每個用戶身上每天都會接收海量的信息。其實現在用戶對于他不關心的數據也好信息也好是非常排斥的，我不知道大家是不是這樣，就是對于我不想看到的東西，是不會仔細去看的。信息太過泛濫，因此用戶都已經習慣性的選擇抗拒不關注的信息，故只有了解用戶之后按時按需按人將自己的信息從廣告轉化為有用咨詢，才能取得較好的用戶轉化率。

案例-跑車潛客人群畫像

首先第一個用戶畫像的案例是對潛在客戶的畫像。這個是一個汽車品牌的Case，作為某高端知名跑車2016 Digital推廣全案中的一環，建立跑車潛客的用戶畫像，為進一步溝通接觸建立依據，構建數字化營銷閉環。當時客戶的需求就是通過數據首先來建立對跑車潛客的描摹和畫像，然后基于這個用戶畫像之后，再來導出后續的整個2016年數字化營銷的各種傳播和執行。

我們跟客戶溝通最后選定了四類用戶作為我們跑車潛客的細分人士。一類是超跑人士，就是SCC相關的人士，他們在微博平臺上是非常活躍的一批人。然后就是胡潤百富榜類有錢人，還有就是IT新貴，也就是成功的創業人士，還有就是名人明星。我們通過某些標簽的篩選去圈定了幾百人的樣本，然后建立了一個跑車潛客人群的數據庫，再去獲取他們在社交平臺上的公開信息。最后通過畫像我們輸出相關結論。首先，對于跑車潛客來說，男性占到了大概80%左右，30歲以下的人群也超過了三成，而且有不斷擴大的趨勢。另外就是年輕的消費群體，他們對車的概念已經逐步的脫離了之前所謂資產的概念，而更多的是有個性化和時尚化的需求。他們和以往一些消費者也有很大的不同，他們在社交、網購、還有知識獲取這些渠道都有很大的轉變。

這個Case我們可以從方法論上做一個總結，就是如何來獲解潛客的畫像。主要三種方法，第一種方法是最優方法，即結合品牌自有的CRM數據匹配以各種社交數據，得出的畫像可以說是最精準的人群畫像。第二種方法是通過典型用戶的一些典型的標簽和典型的屬性去找到這群人，可以稱之為是模糊人群畫像，前面講的案例就是采用這種方法。第三種方法，直接用品牌自有的粉絲，或者是競品的粉絲作為我們分析的對象。這個方法的前提還需要我們事先進行預處理，需要依據粉絲質量對其進行預處理，建立識別和定位潛客的機制，才能實現精準人群畫像。

WHAT

案例-汽車售后用戶口碑洞察

我們來看What部分的Case，這里主要是基于對用戶的原生內容、用戶口碑、用戶UGC內容的深入分析和挖掘所產生的價值。這個Case也是for汽車品牌，該部門希望通過數據分析和方案幫助他們去指導如何做售后相關的活動，指導他們為不同的人群做售后活動，并預防流失客戶。

具體來說，因為可能大家都知道，汽車品牌每年的revenue當中，一大塊是新車銷售，另外還有一大塊是車的維修和保養。所以車的售后和后市場這一塊對車品牌來說是非常重要的利潤構成。同時因為有些車主他們在過保之后可能就不會再去4S店做車的維修保養了，因為費用比較高以及其他一些原因。他們可能會選擇其他的渠道。所以品牌方非常希望能夠知道通過什么樣的機制去穩定和贏回這些客戶，以及業內同行業的競品，他們有哪些活動，哪些機制是我們沒有考慮到的，有借鑒意義的。

我們是怎么做的呢?通過社會化聆聽的方式，首先我們對車主進行一個細分，細分的方法就是我們來判斷他是什么樣的客戶。然后對不同的車主再去做進一步的分析。我們通過制定細化的分析維度，來分析和評估出哪些因素會對用戶的最終選擇和決策構成影響，以及構成多大的影響。并通過數據將這些關鍵因素量化出來，形成最終的活動策略和優化建議。

我們再來總結一下這個Case的四步，明確目的就是要贏回已流失的消費者，并且對我們的售后活動進行進一步的優化，我們采用的數據主要是社交媒體的數據，建立了用戶細分的數據庫，而且也建立了主要汽車競品的售后活動的數據庫，做更具體的行業間橫向benchmark對比，才能知道究竟好在哪兒不好在哪兒。再基于用戶滿意度的聆聽、需求的挖掘以及最后活動效果的反饋模型進行結論輸出。

WHERE

最后一塊是WHERE部分，WHERE可以理解為媒介觸點。無論做線上線下的傳播，無論通過什么方式做傳播、營銷都需要找KOL，因為你要去擴大品牌曝光和awareness。尤其是當下這個網紅時代，過去都叫意見領袖。現在我們好像很少用這樣的叫法，取而代之叫網紅、段子手、大號、大V，但其實都是一回事兒。

本文題目：營銷人如何搞定工作中的數據分析？
文章地址：http://m.newbst.com/news2/163402.html

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