市场营销中的数据分析方法分析解析
销售数据分析技巧有效分析销售数据的方法
销售数据分析技巧有效分析销售数据的方法销售数据分析技巧——有效分析销售数据的方法导言：在一个日益竞争激烈的市场环境中，有效地分析销售数据对于企业的发展至关重要。
销售数据分析可以帮助企业洞察市场趋势、优化销售策略以及改进业务流程。
本文将介绍几种有效的销售数据分析技巧，帮助企业快速准确地分析销售数据，为业务增长提供支持。
一、明确分析目标在开始销售数据分析之前，明确分析目标是十分重要的。
企业需要明确希望通过销售数据分析获得什么样的信息和洞察。
例如，企业可能想要了解产品销售额、区域销售情况、客户购买行为等等。
只有明确了分析目标，才能有针对性地选择合适的分析方法和工具。
二、数据清洗与整理在进行销售数据分析之前，需要先对原始数据进行清洗与整理。
这包括去除重复数据、填充缺失值、纠正错误数据等。
确保数据的准确性和完整性可以提高后续分析的可信度和准确性。
同时，对数据进行适当的归类和整理，便于后续的可视化和统计分析。
三、数据可视化分析数据可视化是一种直观有效的分析方法。
通过图表、图形等方式将数据可视化展示，能够帮助人们更直观地理解和分析数据。
常用的数据可视化方法包括折线图、柱状图、饼图等。
通过这些图表，可以清晰地看到销售额、销售量、销售渠道等的变化趋势，从而为制定销售策略提供参考依据。
四、指标分析在销售数据分析中，指标分析是一种重要的方法。
通过计算和比较各种指标，可以评估销售绩效、找出问题和瓶颈，并制定相应的解决措施。
常用的指标包括销售增长率、市场份额、客户满意度等。
与历史数据和竞争对手数据进行对比，可以更清楚地了解企业在市场中的地位和优势。
五、趋势预测利用历史销售数据进行趋势预测是一种有效的方法，可以帮助企业做出合理的决策和规划。
通过分析销售数据的变化趋势，并运用合适的数学模型，可以对未来销售情况进行预测。
这有助于企业及时调整销售策略、合理安排生产计划，以应对市场变化。
六、关联分析关联分析是一种用于发现事物之间关系的分析方法。
如何利用数据分析进行市场营销？
如何利用数据分析进行市场营销？随着互联网的普及和移动设备的普及，企业的信息化建设已经成为了企业发展的必需品。
而其中最重要的就是数据分析，通过数据分析可以了解市场需求，调整营销策略，提高销售效果。
那么，如何利用数据分析来进行市场营销呢？本文将给出以下几个方面供大家参考：一、了解用户需求企业需要通过数据分析工具，例如大数据分析平台、营销自动化工具等，查看数据并了解用户需求。
通过用户的搜索记录、购买历史、浏览行为、社交媒体互动等数据，可以判断用户的购买偏好、品类需求、消费预算等因素，并据此设计和优化产品、服务和营销活动。
二、定位目标客户企业需要通过大数据分析平台或其他数据分析工具，将海量数据收集、整理并归纳，将数据与客户画像结合，精确定位目标受众。
这包括了解用户的地理位置、年龄、性别、收入水平、消费习惯、兴趣爱好等关键信息，从而为企业量身定制营销活动。
三、设计精准的营销活动企业可以通过大数据分析平台或其他数据分析工具，跟踪和分析不同营销渠道的效果，比较在不同营销场景下不同广告及促销方案的效果。
据此确定最优方案，并利用数据分析工具进行实时跟踪和优化，提高广告投放效果和转化率。
四、建立数据分析体系建立数据分析体系，通俗易懂地展示数据报告，让团队快速根据数据做出决策，加强数据驱动的营销决策，并不断完善优化数据量级、识别工具等，让数据更加准确有用，最终在销售数据变经营数据，进行业务增长的方向进行拓展。
五、持续优化进行数据分析的企业需要不断进行数据的优化，通过数据测试和用户反馈，不断优化产品、服务和营销活动，提供更加优质有效的用户体验，增强客户忠诚度，提高企业的营销效率。
在本文中，我们介绍了如何利用数据分析进行市场营销。
这些方法可以帮助企业定位目标客户、了解消费者需求、设计精准的营销活动、建立数据分析体系和持续优化营销方案。
通过数据的分析和整合，企业可以更加精细化地拓展市场，增加销售额和市场份额，提高客户满意度和忠诚度。
营销数据分析的方法和案例
营销数据分析的方法和案例现代社会中，市场竞争越来越激烈，每一个企业都需要精确掌握市场状况，才能在激烈的市场竞争中占据一席之地。
而营销数据分析作为一种科学严谨的方法，可以帮助企业对市场进行深度掌握，从而制定出科学有效的营销策略。
本文将就营销数据分析的方法和案例进行论述。
一、营销数据分析的概念营销数据分析指的是根据企业所获得的一系列销售数据，进行系统而科学的分析和挖掘，从而深刻了解目标市场以及潜在客户的需求，推动企业的销售工作和营销策略的改进。
营销数据分析的过程中，主要包括数据的收集、数据的清理、数据的重构和数据的统计分析等环节。
二、营销数据分析的方法1. 数据收集首先，要营销数据分析的方法，就必须要进行数据的收集。
企业在进行销售活动过程中，会获得大量销售数据，然而这些数据零散离散，无法构成完整的销售模型，因而要对数据进行整合和清洗。
2. 数据清洗数据清洗是数据分析的基础工作，对数据清洗的要求非常高。
数据清洗包括数据格式的统一，数据异常值的处理和缺失值的填充等。
数据清洗后，就可以进行后续的数据处理工作。
3. 数据重构数据重构是一种将数据从一种形式转换为另一种形式的技术方法，主要目的是为了更好地计算和分析数据。
数据重构的主要方法包括表合并、字段合并、分组、枢轴表等。
4. 数据统计分析数据统计分析是营销数据分析过程中最核心的环节，数据统计分析能够深刻揭示市场现象和规律。
统计分析的方法包括：频数分析、比例分析、协方差分析、显著性检验等。
三、营销数据分析的案例以某电商企业为例，这个电商企业主要销售女装、饰品和化妆品等商品。
1. 商品分析首先对商品的销售情况进行分析，统计商品的销售量、销售额及其同比、环比等情况。
通过商品销售情况的分析，可以发现那些商品的销售有增长、哪些商品的销售下降，以及分析出销售下降的原因，根据分析情况，决定是否调整商品结构。
2. 顾客分析通过对顾客的身份、性别、年龄等特征进行统计分析，可以得出不同类别顾客的数量和购买情况。
市场营销中的数据分析案例解析
市场营销中的数据分析案例解析市场营销是企业获得客户的关键，而数据分析则是市场营销中极为重要的一环，市场营销的成功往往离不开数据的支持和分析。
本文将介绍几个基于数据分析的市场营销案例，从中总结出数据分析在市场营销中的应用。
案例一：产品定价策略调整带来的销售增长某电商企业在推出新产品时，遇到了销售量不如预期的情况。
通过对销售数据的分析，企业发现其产品的售价较高，而同类产品中其竞争对手有不少价格相对低廉的产品，销售量有着较大优势。
考虑到市场要求以及企业自身实际情况，该电商企业最终将其产品价格调整为与竞争对手相近的价格，并成功的取得了销售增长的效果。
这个案例说明了数据分析在制定产品售价策略方面的作用。
通过数据分析，企业来了解其产品在市场上的位置，优化产品策略，从而更准确地满足消费者需求，提高企业盈利。
案例二：电商企业打造电子商务生态圈某电商企业利用其线上销售平台的广泛覆盖率和丰富的数据累积，将其定位更改为电子商务服务平台，打造电子商务生态圈。
通过与第三方企业的合作，该电商企业形成了一个可持续的电子商务生态圈，涵盖了商品生产、运输、销售等全过程。
同时，该电商企业通过对数据的精细分析，不断优化数据，提供更精准和优质的服务，进一步拓展了其电商生态圈和用户数量。
这个案例揭示了数据分析在建立电子商务生态圈方面的作用。
通过数据共享和协作，企业强化了服务化、交付化和体验化，实现了商业生态的生命周期管理。
案例三：网络舆情监测和数据分析某品牌遭受了一次负面事件，其品牌形象降低。
该企业通过舆情监测和数据分析，了解到品牌形象受到了消费者的损害和质疑，并通过调整其营销策略，重点关注品牌形象修复、公众关系策略等方面进行修复。
最终，该品牌的形象得到了恢复，客户忠诚度和品牌魅力度都得到了提高。
这个案例说明了数据分析在处理品牌危机方面的作用。
通过对舆情的高效监测和分析，企业可以及时调整和优化自己的品牌策略，从而让危机变成机会。
结论从以上案例中我们可以发现，在市场营销领域，数据分析已经成为企业选品、定价、定位、推广、竞争等方面所依赖的重要手段。
市场营销中的消费者行为研究方法与数据分析
市场营销中的消费者行为研究方法与数据分析市场营销中的消费者行为研究具有重要意义，它可以帮助企业了解消费者的需求、偏好和行为，进而制定相应的营销策略。
而在研究消费者行为时，合适的研究方法和数据分析是至关重要的。
本文将对市场营销中的消费者行为研究方法和数据分析进行探讨和分析。
一、定性研究方法定性研究方法是通过深入访谈、观察和案例研究等方式，收集和分析消费者行为相关的非数值性数据。
定性研究方法能够更好地了解消费者的态度、价值观和行为动机。
以下是几种常见的定性研究方法：1.深度访谈：通过面对面或电话访谈的方式，深入了解消费者的需求、偏好和购买决策过程。
研究人员可以通过提问、观察和记录等手段，获取消费者的真实反馈。
2.焦点小组讨论：将一组有相似特征或兴趣的消费者聚集在一起，进行集体讨论。
通过倾听他们之间的交流和互动，研究人员可以获取消费者的意见、观点和经验。
3.观察法：通过观察消费者在购物场所或使用产品时的行为和表现，了解他们的实际行为和偏好。
观察法可以直接观察和记录消费者在特定环境下的行为，从而揭示潜在的市场需求和机会。
定性研究方法的一个主要优点是可以提供详细且全面的数据，有利于深入了解消费者行为的细节和背后的原因。
然而，定性研究方法的结果难以量化，并且样本容量有限，因此不能代表整个消费者群体的行为。
二、定量研究方法定量研究方法是通过问卷调查、实验和统计分析等方式，收集和分析消费者行为相关的数值性数据。
定量研究方法能够帮助研究人员全面了解消费者行为的规律和趋势。
以下是几种常见的定量研究方法：1.问卷调查：通过编制调查问卷，并将其发送给大量的消费者，收集他们的意见、偏好和满意度等数据。
问卷调查可以量化消费者行为和态度，从而进行统计分析和比较。
2.实验研究：通过控制和操纵一些变量，观察其对消费者行为的影响。
实验研究可以帮助研究人员确定因果关系，并验证某些理论或假设。
3.大数据分析：利用互联网和电子商务平台等渠道收集大量的消费者数据，运用统计分析和数据挖掘技术，探索消费者行为的规律和趋势。
营销数据分析的方法和技巧
营销数据分析的方法和技巧随着数字化时代的到来，营销数据分析成为了现代企业营销的重要手段。
而如何正确、有效地运用数据分析进行营销，是每家企业必须要思考的问题。
本文将从营销数据分析的方法和技巧两个方面进行探讨。
一、营销数据分析的方法1、数据采集数据采集是数据分析的第一步，它可以通过各种不同的方式进行，比如问卷调查、网络搜索、竞品分析等等。
但是，不同的采集方法采集到的数据质量和数量也会有所不同，所以需要根据企业的具体情况和目的选择适合自己的数据采集方法。
2、数据清洗采集到的数据往往会存在一些问题，比如格式不统一、重复数据、缺失数据等等。
这就需要进行数据清洗，将数据整理成为有效的数据集。
此外，数据清洗还可以进行数据的去噪处理，提高数据集的准确性。
3、数据处理数据处理主要是通过统计学方法对数据进行分析和处理。
这其中包括描述性统计、推断性统计、回归分析、聚类分析等等。
通过对数据的处理，可以得到更加清晰、准确的数据模型。
4、数据可视化数据可视化是将数据处理的结果进行图表、表格等图形化展示的过程，目的是为了让数据更加直观、易懂。
通过数据可视化，不仅可以更好地理解数据，也可以更好地为企业决策提供支持。
二、营销数据分析的技巧1、数据分析的目的在进行数据分析之前，需要先确定目的。
只有明确了目的，才能有针对性地采集和处理数据。
比如，如果想要了解用户偏好，就需要收集用户行为数据;如果想要了解竞品的优劣势，就需要对竞品进行分析。
2、选择适合的数据分析工具不同的数据分析工具有不同的功能和优缺点，需要根据企业的具体情况选择适合自己的工具。
比如，当数据量较大时，使用Python进行数据分析可以提高效率和精确度；当需要进行数据可视化时，使用Tableau等工具可以更加方便的展示数据。
3、关注数据趋势数据趋势是指某一数据集在一段时间内的走势，比如随时间推移销售额的增长、产品价格的波动等等。
企业应该通过分析数据趋势，了解企业的发展趋势，并作出相应调整和决策。
市场营销中的市场调研与数据分析方法
市场营销中的市场调研与数据分析方法市场调研和数据分析是市场营销中至关重要的环节，能够帮助企业了解目标市场、消费者需求以及竞争对手情况，从而指导市场决策和营销策略的制定。
本文将介绍市场调研和数据分析的方法和技巧。
一、定性和定量数据的收集和分析在市场调研中，可以采用定性和定量的研究方法，来收集和分析有关市场和消费者的数据。
1. 定性研究方法定性研究方法主要用于了解消费者的态度、偏好和行为等方面的信息。
常见的定性研究方法包括深度访谈、焦点小组讨论和观察等。
通过这些方法，可以深入了解消费者的心理和行为背后的动机，为市场决策提供深刻的洞察。
2. 定量研究方法定量研究方法主要用于获取大量的数据，并对其进行统计和分析。
常见的定量研究方法包括问卷调查、实验设计和数据分析等。
通过这些方法，可以得到具有代表性的数据，从而量化和验证市场和消费者的特征和需求。
二、市场调研的步骤市场调研通常包括以下几个步骤：1. 确定研究目标和问题在进行市场调研之前，首先需要明确调研的目标和问题。
例如，想要了解目标市场的规模和增长趋势，或者探索消费者对产品的需求和满意度等。
2. 设计研究方法和样本根据研究目标和问题，选择合适的研究方法和样本。
例如，如果想要了解目标市场的整体特征，可以采用抽样调查的方法，并设置代表性的样本。
3. 收集和整理数据根据研究设计，进行数据的收集和整理。
这可能包括编制问卷、组织访谈和观察等。
需要确保数据的准确性和可靠性，以保证后续的分析结果可信。
4. 数据分析和解读对收集到的数据进行分析和解读。
根据研究目标和问题，可以采用合适的统计方法和软件进行数据分析，并生成结论和洞察。
5. 结果报告和应用最后，根据研究结果，编制市场调研报告，并将其应用于市场决策和营销策略的制定。
确保报告的结构清晰，内容简洁明了，以便于决策者的理解和使用。
三、数据分析的方法和技巧数据分析是市场调研的关键环节，可以通过适当的方法和技巧提取有价值的信息。
市场营销中的数据分析方法
市场营销中的数据分析方法市场营销是一门复杂且充满挑战的领域。
为了取得市场竞争的优势，企业需要依赖数据来驱动决策和实施战略。
数据分析在市场营销中起着至关重要的作用。
本文将探讨几种常用的市场营销数据分析方法，帮助企业实现更好的市场营销成果。
一、SWOT分析SWOT分析是一种常用的市场营销数据分析方法。
它分析企业的优势（Strengths）、劣势（Weaknesses）、机会（Opportunities）以及威胁（Threats）。
通过SWOT分析，企业可以了解自身的竞争优势和劣势，同时也可以抓住市场机会并应对威胁。
通过对SWOT分析的结果进行综合判断，企业可以制定出更有针对性的市场营销策略。
二、市场细分分析市场细分分析是指将市场划分为不同的细分市场，并通过分析不同细分市场的消费者群体和需求来制定营销策略。
企业可以通过市场细分分析确定目标市场，并根据不同细分市场的特点进行产品定价、促销活动以及渠道选择等策略。
市场细分分析可以帮助企业找到市场的蓝海，实现更精准的市场定位。
三、竞争分析竞争分析是指对竞争对手进行深入分析，了解其产品、定价、渠道、促销策略等，并与自身企业进行对比。
通过竞争分析，企业可以了解竞争对手的优势和劣势，并从中吸取经验教训。
竞争分析还可以帮助企业发现竞争对手的市场空白和不足之处，进而找到差异化的竞争策略。
四、用户行为分析用户行为分析是通过跟踪、记录和分析用户的行为数据来了解用户的需求、喜好和习惯。
企业可以通过用户行为分析了解用户购买的决策过程以及购买动机，并根据分析结果进行产品创新、服务优化以及个性化营销。
用户行为分析可以帮助企业更好地了解用户，提高用户满意度，从而实现市场份额的增长。
五、市场调研市场调研是一种系统收集和分析市场信息的方法。
通过市场调研，企业可以了解消费者的需求、市场的变化趋势以及竞争对手的动态。
市场调研可以通过定性和定量的方法来收集数据，包括问卷调查、访谈、焦点小组讨论等。
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示例：基于价值的客户细分（低价值客户）
80 70 60 50 40 30 20 10 0 -10 -20 -30
Profit $
尽管数量很少 (10% to 20%) 但他们消除了很 大一部分的利润.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
营销策略 改变定价 •识别与负利润相关的定价策略与行为, 鼓励服务使用与目标定价以增加或引入由服务改变 而带来的可能收入
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Profit $
营销策略 客户保持 •基于奖赏及高成本事件驱动的保持策略 •专注的, 区分优先级的Call center支持 客户获取 •刻画子分群的特征 •建立跟踪系统（tracking systems）以从价值的角度监控新来的客户 交叉销售 •对高价值客户进行交叉销售会产生更大的收益
视角二示例：理解客户与市场
• 市场购买行为
> 消费者购买行为模型 > 消费者品牌选择模型
• 市场需求测量
> 市场需求预测模型
• 市场细分
7 > 10/20/2018
客户生命周期与市场营销策略
• 客户生命周期 • 客户价值
•阶段A •（Acquisition） •客户获取
•阶段B： •（Build-up） •客户提升
战略理论
管理理论
策略理论
产品策略 定价策略 分销策略 促销策略
营销计划 营销组织 营销控制 营销审计
4 > 10/20/2018
视角一示例：市场营销中的产品决策
• 产品定位
> 定位图分析（感知定位图、偏好定位图等）
• 新产品扩散与产品生命周期管理
> 巴斯模型（BASS Model） > 生长曲线模型（Growth Curve Model）
> 更好的了解客户结构 > 改善客户管理与沟通 > 增加客户贡献度
• 客户细分中的数量方法
> 聚类分析 > 卡方自动交互检测（CHAID）
9 > 10/20/2018
示例：基于价值的客户细分（高价值客户）
80 70 60 50 40 30 20 10 0 -10 -20 -30
经常地, 头20%的客户贡献了将近100% 的整体利润. 这些客户对CRM策略开发是 至关重要的。
营销策略 定价与行为改变 •识别服务机会 – 增强可能的定价 •结构性定价以鼓励改善收益性的行为 交叉销售 •利用预测模型识别具有潜在价值的客户 •利用事件营销与关系营销策略去增加产品的持有量 渠道与服务的效率 •识别高成本/低回报的渠道并重新部署或调整结构 •定位高成本业务流程以流线化或渠道迁移
11 > 10/20/2018
Pre-Retirement
Retirement
Age Financial Debut First Child Low Value ?? High Value ?? Wealth Accumulation Low Value ?? High Value ?? Children Independent
需求时间计划：
无
需求数据要求：
需求优先级别： 需求实施难度： 要求配合部门： 其他说明： 需求分析和定位：
21 > 10/20/2018
目前系统数据支撑。
需求级别待定。 高 业务支撑中心、市场部 区域接口人负责（刘鹏） 需求可行，可以通过逻辑回归构建模型实现，具体的建设方案需要与相关人员进行细化和确认 。
> 购买倾向预测 > 产品关联分析
16 > 10/20/2018
客户流失
• 客户流失预警
> 分品牌、高/中/低价值、主动/被动构建模型 > 分类预测数据挖掘模型 > 客户挽留流程设计
• 彩铃客户流失预警
> 分主动/捆绑构建模型 > 分类预测数据挖掘模型 > 客户挽留流程设计
• 竞争对手流失预警
> 联通用户流失预测 > 客户挽留流程设计
>如何赢回 客户？
•
多种分析主 题在不同时 期应用
>客户获取 >市场细分与产 品定位 >目标客户特征 识别
>刺激需求 >提升销售
>交叉销售 >目标营销
>客户保持 >生存分析 >客户风险
>客户挽留
8 > 10/20/2018
客户细分
• 细分是指将一个大的消费群体划分成一个个细分群的动作，同属 于一个细分群的消费者彼此相似，而隶属于不同细分群的消费者 被视为不同。细分的目的可以让管理者从一个比较高的层次上“ 鸟瞰”整个数据库中的数据，从而可以用不同的方法对待处于不 同细分群众的客户，提供相对个性化的服务。 • 客户细分的目的
> 理论上－>计量市场营销学的出现 > 理念上－>数据库营销、关系营销的兴起 > 实务上－>数据挖掘技术在客户关系管理中的应用
• 探察数量决策问题的两个视角
> 理论上的框架要素 > 实务上的业务流程
3 > 10/20/2018
视角一：市场营销学的理论框架
基础理论
核心概念 营销观念
需求分析 需求提出部门： 个人客户分群 提出时间： 佛山公司 每个人作为消费者其对同一种产品的具体功能需求和关注点是不同的，因此作为为用户服务的企业， 必须尽可能的考虑这些差异，发现这些存在于客户整体内部的具有不同特征或消费习惯的客户群体， 然后再根据每个群体的特征执行针对性的管理或营销策略。将这个把客户分成不同群体的过程称之为 “客户分群”。 通过对客户合理的类别划分，并对当前客户以及预期的客户群作区段分析，判断不同区段的突出 特点，对客户总体构成有准确的认识，对客户的服务和营销更具针对性。对客户分群可以达到如下目 标： 了解客户的总体构成 了解各种客户价值的客户群体特征 了解流失客户的客户群体特征 了解使用各种套餐的客户群体特征 了解各消费等级的客户群体特征 无 目前系统数据支撑。 中等 中等 业务支撑中心、市场部、数据业务中心 区域接口人负责（刘敏） 需求可行。客户分类/聚类是根据一个或多个客户属性组合把所有客户划分成不同的类，同类内的 客户具有最大的相似性，异类间的客户具有最大的差异性。 通过对客户合理的类别划分，并对当前客户以及预期的客户群作区段分析，判断不同区段的突出 特点，对客户总体构成有准确的认识，对客户的服务和营销更具针对性。 对于各种业务（新业务）可以单独进行客户的细分，也可按照各种业务的综合指标进行客户细分 ，使市场营销更具针对性。 2006-02-23
13 > 10/20/2018
客户获取
• 在大多数商业领域中，业务发展的主要指标里包括新客户的获取 能力。新客户的获取包括发现那些对你的产品不了解的客户，也 包括以前接受你的竞争对手服务的顾客。 • 客户获取中的数量方法
> 特征识别（Profiling and Penetration Analysis） > 响应模型（Response Model）
需求内容描述：
营销活动管理。通过系统分析定位目标营销的客户群，并自动生成客户群信息进行管理，通过 实时跟踪客户的营销情况进行营销策略的调整，并监控渠道销售信息。同时营销活动完成以后 进行营销活动的评估。
需求时间计划： 需求数据要求： 需求优先级别： 需求实施难度： 要求配合部门： 其他说明：
计划06年7月前完成东莞、佛山地市的推广。 目前系统数据支撑 高 较高 业务支撑中心、客户服务部 全省推广需求，刘鹏负责 属于05年的需求，已经纳入日常维护，今年需要推广。 根据省公司的统一规划安排。省公司时间规划： 1.2006年上半年完成省、市二级规划，东莞和佛山推广 2.2006年上半年完成三个事件营销
市场营销中的数据分析方法
报告内容
原理篇
客户关系管理中的数量方法
方法篇
数据分析方法概论 统计分析方法 数据挖掘分析方法
工具篇
常用数据分析工具简介
总结
基本结论
2 > 10/20/2018
市场营销中的数量决策问题
• 传统的纯粹定性描述方法已远远不能满足现代市场营销实践的需 要，为了体现市场营销学本身的科学性和对企业实践的指导性， 数据分析理论与方法在市场营销学中占有越来越重要的地位。
• 品牌决策
> 消费者品牌选择模型
5 > 10/20/2018
视角二示例：电信业业务流程视图（eTOM）
客户
战略, 基础设施 & 产品
战略与 承诺 基础设施 生命周期 管理 产品 周期 管理
运营
运营 支撑与 就绪 客户关系管理 实施 保障 计费
营销 & 产品提供管理
服务开发与管理
服务管理与运营
资源开发与管理 (应用, 计算与网络)
客户风险
•避免向具有信用风险的客户进行交叉销售 客户获取 •识别低价值客户并积极地在获取过程中避免与这类客户发生接触
12 > 10/20/2018
示例：基于生命阶段的客户细分
Career Launch Independence Marriage First Home Employment Change
10 > 10/20/2018
示例：基于价值的客户细分（中价值客户）
80 70 60 50 40 30 20 10 0 -10 -20 -30
Profit $
中间层代表了客户的大多数. 他们利润较薄（ thin margins）但容量巨大（high volume）.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
需求分析和定位：
20 > 10/20/2018
KPI预测模型
需求名称： 需求提出部门： KPI预测模型 提出时间： 东莞公司 2006-02-23