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商务数据分析与应用,教你如何应对不同领域难题

作者:FineBI

发布时间:2023.12.14

浏览次数:516 次浏览

随着信息化时代的到来,大数据渗透到人们生活的方方面面,悄然改变着人们的生活,随着各行各业的发展,数据量呈指数级增长,数据金矿的挖掘成为现代商家的主要战场,商务数据分析有利于企业实现精准决策和提升抗风险能力。本文主要介绍什么是商务数据分析,商务数据分析作用是什么以及商务数据分析的具体案例。

一、什么是商务数据分析?

商务数据是企业进行商务活动时产生的行为数据和商业数据。行为数据能够反映客户行为,如客户访问情况、客户浏览情况等;商业数据能够反映企业运营状况,如企业产品交易量、企业投资回报率等。

商务数据分析则是指运用有效的方法和工具收集、处理数据并获取信息的过程。其目的是从杂乱无章的数据中提炼出有用数据,用于研究指标的内在规律和特点,指导企业运营和优化。

二、商务数据分析的作用与价值

1.优化产品市场定位

市场定位对电商行业的市场开拓非常重要。市场定位需要有足够的数据来供电商行业研究人员进行分析和判断,数据的收集整理就成为分析过程中最关键的一步。在互联网时代,借助数据挖掘和信息采集技术,不仅能给研究人员提供足够的样本量和数据信息,还能够建立基于大数据的数学模型,并对企业未来的市场进行预测。

2.管理客户关系

在电商行业市场营销工作中,无论是产品、渠道、价格,还是顾客,每一项工作都与大数据的采集和分析息息相关。在电商行业市场营销工作中,对外通过获取数据并加以统计分析来充分了解市场信息,掌握竞争者的商情和动态,知晓产品在竞争群中所处的市场地位,达到“知己知彼,百战不殆”的目的;对内企业通过积累和挖掘电商行业消费者数据,有助于分析顾客的消费行为和价值取向,便于更好地为消费者服务和形成忠诚顾客。

3.助力企业收益管理

收益管理是起源于20世纪80年代的一种谋求收入最大化的新经营管理技术,意在把合适的产品或服务在合适的时间内以合适的价格通过合适的销售渠道出售给合适的顾客,最终实现企业收益最大化目标。要达到收益管理的目标,需求预测、细分市场和敏感度分析3个重要环节缺一不可,而推进这3个环节的就是大数据。

4.挖掘用户需求

竞争的本质不在于将产品原有属性进行优化,而是为了创造产品的新属性,满足用户需求是前提,但创造用户新需求才是行业革命的必要条件。随着网络社交媒体的技术发展,在论坛、微博、微信、点评网、评论版上,无数的网络评论形成了交互性的大数据,其中蕴藏着巨大的电商行业需求开发价值,通过这些数据挖掘用户需求,能够改良企业的产品,提升用户体验。

三、商务数据分析价值场景

商务数据分析可以应用在各个方面,包括但不限于以下几个方面:

  1. 销售与市场营销分析:通过对销售数据和市场营销活动数据的分析,可以洞察市场趋势、消费者行为以及产品销售情况,从而制定更有效的销售策略和市场推广计划。
  2. 客户关系管理分析:通过对客户数据的分析,可以识别出高价值客户、理解客户需求、预测客户流失风险,并针对性地进行客户维护和服务提升。
  3. 财务分析与预测:通过对财务数据的分析,可以评估企业的财务健康状况,发现盈利点和成本控制机会,并预测未来的财务表现。
  4. 运营优化分析:通过对供应链、生产和运输等环节的数据进行分析,可以提高效率、降低成本,并优化物流和库存管理。
  5. 人力资源管理分析:通过对员工绩效、离职率、培训成效等数据的分析,可以优化人才招聘、人员配置和绩效评估,提高人力资源管理效果。
  6. 市场竞争分析:通过对竞争对手和市场环境的数据分析,可以了解竞争对手的策略和市场动态,为企业制定竞争策略提供依据。

接下来我将利用FineBI里的3个具体案例来为大家讲解商务数据分析在各个领域的应用:

1.销售与市场营销分析

1)分析思路

按照SWOT的模型思路去做分析,即由外到内,由整体到局部的分析:

A、活动前后的对比分析

  • 对比活动前后的整体情况(包括来客数、销量、销售、报损)
  • 活动期内的时段对比分析

B、从门店维度的分析(包括活动前后对比,还有活动期间分析)

  • 各门店活动前后的对比
  • 各门店的销售趋势解读

C、在活动期内从物料维度分析

  • 活动对非活动类别产品的影响(即活动支持度)
  • 晚间入库报损率明细,晚间入库与报损关系
  • 活动物料的支持度分析

2)可视化报告

商务数据分析中的销售与市场营销分析的可视化报告

2.客户关系管理分析

1)分析思路

  • 客户分类和细分:分析客户群体,将客户进行分类和细分,以便更好地理解他们的需求、价值和行为模式。可以考虑使用RFM模型(最近一次购买时间、购买频率、消费金额)或者其他相关模型来对客户进行分类。
  • 客户生命周期价值分析:了解不同客户在其整个与公司合作期间所带来的价值,以便合理分配资源和制定个性化的客户管理策略。
  • 客户满意度和忠诚度分析:通过调研、反馈和数据分析,评估客户对产品和服务的满意度,并测量客户的忠诚度水平。这有助于发现改进点和提升客户忠诚度的机会。

2)可视化报告

商务数据分析中的客户关系管理分析的可视化报告

3.人力资源管理分析

1)分析思路

数据指标

  • 招聘:渠道,质量,成本;
  • 培训:参与、产出;
  • 薪酬:偏差度、结构等。

描述分析

  • 哪些招聘渠道的表现较好,招聘质量如何,怎样选择招聘成本最优?
  • 培训的参与情况怎样,培训质量如何,产出怎样,什么原因造成的?
  • 企业薪酬变化和结构怎样,员工薪酬外部竞争性和内部公平性如何?

2)可视化报告

商务数据分析中的人力资源管理分析的可视化报告

四、结语

综上所述,商务数据分析在当今商业环境中扮演着至关重要的角色。通过对大量数据进行深入挖掘和分析,企业能够更好地了解市场趋势、客户需求和竞争对手动态,从而更加精准地制定商业策略和决策,提升企业竞争力和市场份额。同时,随着人工智能、机器学习等技术的不断发展,商务数据分析也将迎来更为广阔的应用前景。我们相信,在未来,商务数据分析将成为企业战略中不可或缺的一环,助力企业实现更加长远、稳健的发展目标。

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