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網絡營銷中常用的幾種數據分析方法


數據分析復盤是推動網絡營銷推廣運營活動的常見方法之一,而今天我們就一起來了解一下,網絡營銷中常用的幾種數據分析方法都有哪些。

網絡營銷中常用的幾種數據分析方法

實時分析

實踐證明,實時分析可立即反饋營銷活動的成果。由于社交媒體和通信技術的普及,實時營銷將被應用得越來越廣泛。

高效的實時數據可以為公司帶來可觀的增長。

實時算法主要處理兩組數據:客戶數據和運營數據??蛻魯祿啥聪た蛻舻男枨?,偏好和需求。運營數據反映了客戶做出的各種交易,動作和決策。實時數據分析的應用為營銷活動帶來了效率,速度和高性能。

預測分析

目前,即使對于中型公司,數據也很容易獲取和使用。預測分析是統計和機器學習算法的應用,以概率預測未來。在市場營銷中預測分析的機會很多。

可能可以作用于以下幾個方向:

客戶行為的預測分析

客戶的購買力預測

熱銷產品預測

智能推薦

智能推薦是功能強大的工具,旨在為客戶提供個性化的體驗和較高的滿意度。

智能推薦是將產品與客戶的偏好與他或她喜歡的功能等相匹配。為此,智能推薦通常使用以下模型和算法:回歸,決策樹,K近鄰,神經網絡等。

在電商中智能推薦將作為做主要的營銷手段。

購物籃分析

購物籃分析就是通過購物籃子所顯示的信息來研究顧客的購買行為。

主要的目的在于找出什么樣的東西應該放在一起。

藉由顧客的購買行為來了解是什么樣的顧客以及這些顧客為什么買這些產品,找出相關的聯想規則,企業藉由這些規則的挖掘獲得利益與建立競爭優勢。

舉例來說,_零售店可藉由此分析改變置物架上的商品排列或是設計吸引客戶的商業套餐_等等。

而且,購物籃分析可以顯著提高營銷信息的效率。除了營銷信息的類型之外,無論是直接報價,電子郵件,社交媒體,電話還是新聞通訊,您都可以提供適合特定客戶的產品。

用戶價值

RFM是互聯網行業常見的客戶價值指標分級,根據近的購買時間,購買的頻率和購買金額這三個維度將客戶分為8類,對于重要價值客戶是要做好重點維護的,對于一些潛力客戶要做好激活,對于快要流失客戶要做好挽留,重要的是需要根據客戶的價值分類對各類客戶做好不同的舉措,實現客戶價值實現的大利益化。

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