淺談數據分析和挖掘對商品營銷工作的指導

侯永利

摘 ?要：隨著信息化技術與商品營銷業務結合日趨緊密，各企業擁有大量的商品購銷、客戶和商品品牌等數據信息，利用好這些信息，既能夠為商品購銷和品牌管理提供數據支持，又能夠提升客戶對企業的依賴性和忠誠度。

本文詳細論述：分析和挖掘銷售數據和客戶數據，提升服務客戶服務水平，進而提升客戶忠誠度;分析和挖掘商品銷售數據和購進數據，提升品牌管理水平，為商品銷售的發展方向提供理論支撐。

關鍵詞：數據分析和挖掘;提升服務水平;提升品牌管理水平

一、引言

隨著信息化技術與商品營銷業務結合日趨緊密，各企業擁有大量的商品購銷、客戶和商品品牌等數據信息，利用好這些信息，既能夠為商品購銷和品牌管理提供數據支持，又能夠提升客戶對企業的依賴性和忠誠度。

本文通過使用專業的數據分析軟件，通過數據分類、回歸分析、關聯規則、偏差分析等數據分析方法，對商品購銷、客戶和品牌等數據進行分析挖掘，最終得到對服務客戶和品牌管理工作有意義的結論。

二、通過數據分析和挖掘指導商品營銷工作

（一）數據分析和挖掘對提升服務客戶水平的指導

（1）提升客戶服務水平的意義

提升客戶服務水平，是每個企業長遠發展的重要戰略，信息化技術是提升客戶服務水品的一把利器，用好它就能高效、精準的為客戶經理甚至是終端客戶服務，全面推進信息化與客戶服務的融合是未來發展的必然趨勢。

（2）依托數據分析和挖掘提升客戶服務水平

一是通過對銷售數據和客戶數據的分析和挖掘，得出客戶環比銷售分析、銷售結構分析等能夠指導走訪客戶的有效結論。既能使客戶經理脫離繁瑣的數據計算工作，將個人精力投入到客戶服務之中;又便于客戶經理針對不同類型的客戶提供差異化服務。

二是由于客戶從市場中得到的數據比較片面、零亂，這些信息無法對客戶自身經營形成有效的指導，這就需要企業結合自身擁有的資源優勢、數據優勢和對發展的了解程度，對客戶進行商品銷售進行指導。例如針對處于棚戶區改造搬遷戶聚居區域的客戶，應該購進價位較低但流轉快的中低價位商品，而不是盲目的購進中高檔商品。

三是實現上述結果，最重要的一個環節就是通過信息化手段給客戶經理提供足夠的數據支撐，這類數據包括三個方面的數據：一是客戶所在商圈的商品銷售情況，二是企業的商品銷售發展趨勢，三是國家宏觀經濟政策對企業銷售的影響。這三類數據的核心是企業的銷售數據，三類數據的不同點在于是使用不同的分析維度。

（二）數據分析和挖掘對促進品牌管理的指導

（1）提升品牌管理水平的意義

商品品牌管理是商品銷售管理的重要環節。利用數據分析挖掘技術，分析商品品牌銷售情況，管理商品品牌生命周期，預測商品品牌銷售趨勢，制定商品品牌發展戰略，規劃商品品牌銷售方向，對做好商品銷售工作有著極其重大的意義。

（2）依托數據分析和挖掘提升商品品牌生命周期管理

商品品牌的生命周期包括新品期、品牌成長期、品牌成熟期和品牌衰退期四個階段，利用數據分析工具，對多個品牌歷史數據和購進數據的匯總、分析建立商品品牌生命周期分析模型。該模型通過分析單一品牌的歷史銷售數據和購進數據，得出品牌所處產品生命周期的具體階段。再依據品牌所處的階段，建立數據分析模型，得出銷售數據分析結果，進而有針對性地制定營銷策略：

新品期要結合與其價位品質相似品牌的歷史銷售數據，制定積極的促銷方案，并對新品期商品品牌的銷售數據給予充分關注。

品牌成長期要分析其在新品期的銷售數據，了解消費者對該品牌的認知和定位，歸納總結出影響該品牌銷量的主要指標，結合該類指標制定適合的營銷策略。

品牌成熟期重點關注品牌銷售趨勢，及時分析品牌的銷量、毛利率、貢獻率等重要指標，一旦發現處于成熟品牌的商品的關鍵性指標出現邊際效益遞減現象，就要及時分析原因，采取有效措施，如果仍然不能解決邊際效益遞減的問題，就要盡早培育替代商品品牌，以免出現空檔影響商品營銷工作。

品牌衰退期關鍵是提前做好品牌退出計劃，依據銷售情況和庫存情況，通過對商品在銷期間的銷量利潤情況分析，得出合適的促銷政策，及時處理衰退品牌剩余庫存。在品牌完全退出市場后要全面分析該品牌在產品全生命周期的銷售情況，為今后品牌發展提供經驗。

（3）依托數據分析和挖掘提升品牌管理水平

一是通過對現有銷售數據和購進數據的分析和挖掘，得出品牌盈利能力、品牌引入退出情況分析、商品購進計劃等能夠指導商品品牌管理和商品購進管理的有效結論;促進對品牌盈利能力等指標的了解，有效提升品牌管理能力和商品購進規劃管理的能力;還可通過對品牌歷史銷售數據的分析挖掘，發現品牌所處品牌生命周期的位置，指導品牌的引入和退出，避免出現品牌的空檔期。例如對某品牌商品的歷史銷售數據進行分析和挖掘后發現：該商品品牌單箱利潤雖然很高，但銷量較低，進一步分析該商品銷量低的具體原因發現，影響其銷量的主要因素是由于其供貨量不足，通過繼續分析發現供貨量不足是由于其所在價類商品品牌較多，導致其供貨量不能夠滿足實際需求，最終得出結論是該價類的商品需要減少品牌，進而提升在銷品牌的質量。

二是通過對現有銷售數據和購進數據的分析，特別是對商品銷量、銷售額、毛利和毛利率等關鍵指標按照時間、品類和價位區間等不同維度進行數據匯總，然后與營銷人員研究商品銷售數據，建立數據分析挖掘模型，通過數據分類、回歸分析、關聯規則、偏差分析等數據分析方法，對各個品牌的銷售數據進行全面、系統的分析，得出不同品牌的盈利能力、銷售貢獻等有價值的數據，指導品牌引入和退出工作;通過分析品牌的銷售態勢、邊際效益，估算品牌最優銷量，規劃商品銷售中各類品牌商品的比重，最終為品牌在未來的銷售決策提供支持。

三、結論

從上面兩個方面看，做好數據分析和挖掘，充分利用數據的潛在價值，能夠降低相關人員的工作量，提升客戶服務水平和品牌管理水平;實施過程中需反復征求業務部門的意見，逐步完善數據分析模型，引入更優數據分析方法，最終達到更好的效果。

參考文獻

[1] ?《數據分析》 作者：愛德華·L.羅賓遜 ? 出版社：機械工業出版社

[2] ?《企業經營數據分析》 作者：趙興峰 ? ? ?出版社：電子工業出版社