从数据分析到市场洞察：如何做销售预测分析？

从数据分析到市场洞察:如何做销售预测分析?

数据分析是做出用户选择的重要一环,不可能指代之后再看数据就那么简单了。当然也可以反过来,比如你有什么好的数据或是用户的行为数据,也可以将他们转化为数据,让销售预测更有实际意义。

一、数据分析的含义

数据分析是什么?

作为数据分析的定义,其实是让我们一个个去做数据的整合,达到一个更好的数据的广度和深度。比如我们可以看到用户的点击率、访客的停留时长、购买率、频次等数据。这个数据看似简单,但是实际上却并非易事。很多做用户增长的同学都会忽视这个重要的数据。

1、分析的目的

因为现在市面上的产品很多,完全不同,我们在分析的时候一定要重点分析这个产品和你的用户。当然如果产品和用户的真正的画像是一样的,也需要分析的数据,更好地结合自己的产品进行分析,这样才能更好的挖掘数据。

2、用户特征

不同产品的用户特征,也是会有不同的偏好,这个在不同的产品使用、产品特性、产品特性都会有区别。在做数据分析的时候,一定要尽可能的去寻找用户的特征,再去进行数据的分析。

3、用户偏好

用户的偏好,一定是用户主动搜索和搜索的行为数据。用户主动搜索的行为数据,我们需要做的就是分析,去分析用户的偏好,然后进行相应的调整。

用户的行为数据的分析方法有哪些?

首先我们可以从一些运营的行业数据进行分析,如行业的新媒体行业、产品的主流用户群体、市场的发展趋势、用户的年龄段、产品的整体用户分布、用户的基本属性等。在确定好了这部分用户群后,我们可以去根据这些数据来制定运营策略。

1、多属性

用户的基本属性可以划分为性别、年龄、地域、职业、收入、文化程度等,我们需要利用这些标签来进行精细化的划分。

2、功能

当用户有一些不同的属性时,我们需要做的就是为用户选择相应的功能进行对应的运营。

比如,一些产品会有PC端和移动端的区别,如果我们只是单一的从pc端来看,我们可以选择不同的样式来进行展示。但是如果我们通过设计自定义的功能来进行展现的话,可能会存在一个问题。

因此我们需要根据用户的标签和属性进行优化。

3、用户活跃度

一个活跃度是用户的使用频次的一个结果。在我们的产品中,有一个重要的特征,那就是用户活跃。在用户的生命周期中,有一个很重要的一个环节,那就是如何让用户活跃起来。