数据分析

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在产品的整个寿命周期,包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程,以提升有效性。例如J.开普勒通过分析行星角位置的观测数据,找出了行星运动规律。又如,一个企业的领导人要通过市场调查,分析所得数据以判定市场动向,从而制定合适的生产及销售计划。因此数据分析有极广泛的应用范围。


网络营销


对网络营销的意义


在中国,尽管网络营销的概念很火,但网络营销的效率低于一些发达国家也是事实。无论是门户广告、搜索引擎广告,还是广告联盟,从行业平均转化率上看,都要低于国外较为成熟国家的水平。据估计,国内的Bounce rate(蹦失率,即用户只浏览第一页即离开的比例)介于90%~99%之间,而欧美的Bounce rate则是70%左右。


诚然,国内的网络营销环境处于发展之中,环境不那么尽如人意,但中国互联网络信息中心分析师孙秀秀认为,出现这种情况的很多责任在投放广告的企业方,在于对营销背后的数据分析工作的不重视,没有精确定位有效的客户群,导致大量的展示给了不相关的网民。

通常,广告投放前的数据分析可以分为两步走。第一步:描述目标群体。比如,目标群体是18~25岁,上网购物的年轻女性。第二步:描述此群体的网络活动轨迹。


也就是说,知道目标客户群上什么网站、做什么事、在什么时间地点能够找到他非常重要。实际上,论覆盖面,网络营销还远远赶不上传统媒体。2009年底中国的互联网普及率为28.9%,而同期中国电视的普及率却已经超过80%。但是,仍旧有很多有远见的企业选择网络营销。其中的一个重要原因是,网络营销的全过程都可以被追踪到,通过数据分析可以随时调整投放方式。