尼尔森数据如何应用
常温8月尼尔森数据分析报告
8.3 7.9
26.7 27.6
2 4.7
2.2 5.0
2.2 5.2
2.2 5.5
2.3 5.6
2.6 5.1
2.5 4.5
2.1 4.5
2.1 5.0
2 5.0
2 5.2
2 5.0
2.1 5.1
5.3 5.1 5.1 5.1 5.0 6.6 7.6 6.5 5.0 4.9 5.0 5.2 5.2
0
MAT MAT 去年 今年
YTD YTD 去年 今年
AUG10 SEP10 OCT10 NOV10 DEC10 JAN11 FEB11 MAR11 APR11 MAY11 JUN11 JUL11 AUG11
娃哈哈 蒙牛 伊利 旺旺 银鹭 美汁源 达利园 小洋人 光明 银桥
常温产品市场表现
0
MAT MAT 去年 今年
YTD YTD 去年 今年
AUG10 SEP10 OCT10 NOV10 DEC10 JAN11 FEB11 MAR11 APR11 MAY11 JUN11 JUL11 AUG11
娃哈哈 蒙牛 伊利 银鹭 旺旺 津威 蝶泉 雪兰 美汁源 达利园
常温液体奶主要品牌主要指标表现
品类销售量占比
品类销售额占比
43.3% 41.8%
43.7% 42.6%
39.8% 37.3%
39.9% 37.6%
40.9% 39.7%
91.3.3%% 5.9% 14.9%
15..02%%
20.3%
81..44%% 7.4% 16.4%
15..12%%
19.5%
40.8% 40.2%
19..31%% 6.2% 15.2%
尼尔森数据分析培训(一)2024
尼尔森数据分析培训（一）引言概述：尼尔森数据分析培训（一）是为了帮助从事市场调研和数据分析工作的专业人士提高数据分析能力而设计的一系列培训课程。
本文将从五个大点分别阐述培训的内容和目标，包括：数据收集与处理、统计分析方法、数据可视化、数据解读与报告撰写以及数据质量管理。
正文：1. 数据收集与处理：- 数据源的选择和获取：介绍如何根据研究目的选择适合的数据源，了解各种数据来源的特点和注意事项。
- 数据清洗与整理：讲解如何对数据进行清洗和去噪处理，以确保分析的准确性和可靠性。
- 数据格式转换和标准化：介绍将不同格式的数据转换为可用于分析的标准格式的方法，如将文本数据转换为数字数据等。
2. 统计分析方法：- 描述统计分析：介绍常用的描述统计方法，如均值、中位数、标准差等，以及如何使用这些方法对数据进行总结和描述。
- 探索性数据分析：讲解如何使用统计图表和可视化方法来发现数据中的模式、趋势和异常值，从而深入了解数据的特点。
- 排序和排名：教授排序和排名的概念和方法，以便在数据分析中对数据进行排序或按照一定的标准进行排名。
3. 数据可视化：- 图表选择和设计：介绍主要的图表类型及其适用场景，如折线图、柱状图、饼图等，以及如何选择和设计合适的图表来展示数据。
- 可视化工具和软件：介绍常用的数据可视化工具和软件，如Tableau和Power BI，并讲解如何使用这些工具创建各种图表和仪表板。
- 数据故事讲述：讲解如何使用图表和可视化技巧来讲述数据故事，从而将复杂的数据信息传达给非专业人士。
4. 数据解读与报告撰写：- 关键指标解读：讲解如何从数据中获取关键指标，并解读这些指标的意义和影响，以支持决策和战略制定。
- 报告结构和写作：介绍撰写数据报告的结构和要点，包括报告的目的、方法、结果和建议，并讲解如何以简洁明了的语言表达数据分析的结果。
- 数据陈述与演讲技巧：指导如何将数据分析结果用清晰的口头表达方式传递给他人，包括演讲技巧、讲解重点和回答问题的能力。
AC尼尔森零售研究简介
大卖场 超级市场 小型超市 便利店
食杂店 售货亭
日用品商店
软饮和冰淇 淋店
√
ACNielsen Uncovered Retailers (尼尔森不覆盖的零售渠道)
批发商
饭店
团购
邮购
会员店
直销
贩卖机
旅馆/宾馆 其他
其他通路
消费者
零售跟踪调查使用的商店类型定义
现代通路
大卖场 -自选服务形式，并提供购物车和购物篮给顾客使用； -售卖电器（包括电视机），家用电器（包括洗衣机和电冰箱）和生鲜 产品； -有空调设备； -有产品在冷冻设备里陈列； -产品价格标在产品或货架上； -商品陈列在过道上。 -营业面积一般有 6000 平方米或以上； -一般有 30 个或以上带收银机的出口；
超级市场
-自选服务形式，并提供购物车或购物篮给顾客使用； -营业面积至少 1000 平方米； -出口有收银机； -有产品在冷冻设备里陈列； -产品价格标在产品或货架上； -商品陈列在过道上。
零售跟踪调查使用的商店类型定义
现代通路
小型超市
-自选服务形式，并提供购物车或购物篮给顾客使用； -营业面积不超过 1000 平方米； -出口有收银机； --有产品在冷冻设备里陈列； -产品价格标在产品或货架上； -商品陈列在过道上或货架上。
NC（华北） 河北、山东、河南、山西、天津、北
京 NW （西北） 陕西 MC（华中）
湖北、江西、湖南 SW（西南）
四川、贵州、云南、成都
EC（华东） 江苏、浙江、安徽、福建、上海
SC（华南）
广东、广西、广州、深圳
地区划分的理解
顶新目前适用的水
- 覆盖中国零售销售的75%
尼尔森数据市场分析报告ppt课件
运用先进的数据清洗技术，对原始数 据进行去重、纠错、格式转换等处理 ，提高数据质量。
数据分析
运用统计分析、数据挖掘、机器学习 等技术，深入挖掘数据价值，揭示市 场趋势和消费者行为特征。
数据产品与服务类型
数据产品
提供包括市场研究报告、消费者洞察、竞品分析等在内的多元化数据产品，满 足不同客户的需求。
合。
02
CATALOGUE
尼尔森数据市场现状分析
数据来源与采集方法
数据来源
尼尔森数据市场分析报告的数据 主要来源于尼尔森公司的全球消 费者调查、零售市场监测、媒体 研究等多元化数据集。
采集方法
采用定量和定性相结合的研究方 法，包括问卷调查、深度访谈、 焦点小组等，确保数据的准确性 和全面性。
数据处理与分析技术
各领域市场规模
不同领域市场规模存在差 异，部分领域增长迅速， 成为市场热点。
增长速度
市场增长速度保持稳定， 预计未来几年将持续保持 增长态势。
消费者需求特点
消费者群体特征
消费者群体年轻化、个性 化、多元化趋势明显。
消费需求偏好
消费者对品质、健康、环 保等方面的需求日益增强 ，对价格敏感度逐渐降低 。
联合研发与创新
鼓励企业、高校和科研机构联合研发，推动大数据技术的创新和应 用。
政策支持与引导
政府出台相关政策，支持跨行业大数据合作项目的开展和实施。
06
CATALOGUE
挑战、机遇及未来发展规划
当前面临的挑战分析
市场竞争加剧
随着数据分析和市场调研领域的快速发展，竞争对手不断增加， 市场竞争日益激烈。
消费行为变化
线上线下融合消费成为新 趋势，消费者更加注重购 物体验和便利性。
常温8月尼尔森数据分析报告
常温8月尼尔森数据分析报告目录常温8月尼尔森数据分析报告 (1)引言 (1)背景介绍 (1)目的和意义 (2)尼尔森数据分析方法介绍 (3)尼尔森数据收集方式 (3)尼尔森数据分析流程 (4)尼尔森数据分析指标解释 (4)常温8月尼尔森数据分析结果 (6)数据概述 (6)常温8月销售额分析 (7)常温8月市场份额分析 (7)常温8月消费者行为分析 (8)常温8月尼尔森数据分析结论 (9)市场趋势分析 (9)消费者偏好分析 (10)市场竞争格局分析 (11)建议和展望 (12)市场营销策略建议 (12)数据分析方法改进展望 (13)结论 (14)总结分析结果 (14)对未来发展的展望 (15)引言背景介绍尼尔森数据分析报告是一份关于市场调研和消费者行为的综合性报告，由尼尔森公司发布。
尼尔森公司是全球领先的市场调研和数据分析公司，致力于为企业提供准确、全面的市场信息和消费者洞察。
该公司通过收集、分析和解读大量的数据，帮助企业做出明智的决策，提高市场竞争力。
随着全球经济的快速发展和市场竞争的加剧，企业对市场信息和消费者行为的了解变得越来越重要。
尼尔森数据分析报告作为一种重要的市场调研工具，为企业提供了宝贵的数据和见解，帮助他们更好地了解市场趋势、消费者需求和竞争对手的动态。
8月是一年中重要的月份之一，对于企业来说尤为重要。
在这个月份，许多企业都会进行年中总结和下半年计划的制定，以及对市场情况和竞争态势的评估。
因此，尼尔森数据分析报告在8月份的发布具有特殊的意义。
本次尼尔森数据分析报告的重点是常温产品市场。
常温产品是指不需要冷藏或冷冻的产品，如食品、饮料、日用品等。
这类产品在消费者日常生活中占据重要地位，对于企业来说也具有巨大的市场潜力。
随着人们生活水平的提高和消费观念的变化，常温产品市场正经历着快速的发展和变革。
消费者对于产品质量、品牌形象、价格和服务等方面的要求越来越高，企业需要不断创新和提升竞争力，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。
尼尔森典型案例
尼尔森典型案例1. 引言尼尔森（Nielsen）是一家全球领先的市场研究和数据分析公司，总部位于美国。
该公司在全球范围内提供大量的市场和消费者行为数据，为企业和品牌提供决策支持。
在过去的几十年中，尼尔森已经积累了众多典型案例，帮助客户了解市场趋势、消费者行为和竞争对手情报。
本文将通过介绍尼尔森的典型案例，探讨该公司在市场研究领域的优势和应用。
2. 尼尔森的典型案例2.1 尼尔森调查电视收视率•尼尔森调查电视收视率是该公司的一项核心业务。
通过在家庭中安装盒子式调查设备，尼尔森能够实时追踪电视观众的收视行为。
这些数据可以被广告商和广播公司用于评估广告效果和制定广告定价策略。
•尼尔森调查电视收视率的典型案例是在选举期间，政治候选人和广告公司可以通过尼尔森的数据了解不同地区的选民收看哪些电视节目，根据这些数据制定相应的广告投放策略，提高选民对候选人的认知度和支持度。
2.2 尼尔森实时消费数据分析•尼尔森的实时消费数据分析能够帮助企业了解消费者购买行为的变化趋势。
通过与零售商合作，尼尔森能够获取实时销售数据，并通过数据挖掘和分析技术提供消费者购买行为的洞察。
•一个典型案例是尼尔森与一家食品公司合作，分析其产品在不同超市的销售数据。
通过对购买者的地理信息、购买时间、购买数量等数据的分析，尼尔森帮助该食品公司了解不同超市的销售情况，并根据数据提出了针对性的营销策略，提升产品销量。
2.3 尼尔森在线调查•尼尔森通过在线调查收集消费者的意见和反馈，以了解他们对特定产品和品牌的态度和喜好。
这些数据可以帮助企业了解消费者需求，改进产品设计并制定市场推广策略。
•一个典型案例是尼尔森与一家电子公司合作进行在线调查，了解用户对其新产品的兴趣和使用意愿。
通过调查数据，该公司得知消费者对产品功能和设计的反馈，从而进行相应的产品改进，提高用户满意度。
2.4 尼尔森社交媒体分析•尼尔森通过分析社交媒体数据来了解消费者的态度和情绪，帮助企业评估品牌声誉和市场反应。
尼尔森渗透法
尼尔森渗透法
尼尔森渗透法是一种市场调研方法，旨在了解消费者的购买行为和产品使用情况。
它是由尼尔森公司（Nielsen）开发并广泛应用于市场研究领域。
该方法基于样本数据，通过跟踪一定数量的家庭或个人，收集有关其购买行为的信息。
这些数据包括购买的产品类型、品牌、数量、价格等。
通过分析这些数据，可以得出有关市场份额、销售趋势、消费者偏好等方面的洞察。
尼尔森渗透法通常涉及以下步骤：
1. 样本选择：根据特定标准选择代表性的家庭或个人作为样本对象。
这些样本将代表整个目标市场。
2. 数据收集：通过不同的方式，如问卷调查、扫描条码等，收集样本对象的购买行为数据。
这些数据可以包括购买时间、地点、产品类别、品牌等信息。
3. 数据分析：对收集到的数据进行统计分析和建模，以获取有关市场趋势和消费者行为的见解。
这可能涉及计算市场份额、购买频率、消费者忠诚度等指标。
4. 结果解释：根据数据分析的结果，解释市场现状和趋势。
这可以帮助企业制定营销策略、优化产品定位以及了解竞争对手的表现。
尼尔森渗透法具有一定的优势，包括大规模数据收集、可持续追踪消费者行为、提供详细的市场洞察等。
然而，它也存在一些限制，例如样本选择可能不够随机、只能获取购买行为数据而无法了解消费者动机等。
总的来说，尼尔森渗透法是一种常用的市场调研方法，对于了解消费者行为和市场趋势具有重要意义。
1。
尼尔森数据分析培训(二)2024
尼尔森数据分析培训（二）引言概述：本文旨在为读者介绍尼尔森数据分析培训的续集内容。
尼尔森数据分析培训（二）是一个深入且综合的课程，旨在进一步提高学员在数据分析领域的技能和知识。
本文将分为五个主要部分，分别为数据清洗与预处理、数据探索与可视化、数据建模与预测、数据评估与优化以及数据应用与实践。
每个主要部分将涵盖5-9个相关的小点，以便读者全面了解尼尔森数据分析培训（二）的内容。
正文：一、数据清洗与预处理1. 缺失数据处理：介绍常见的缺失数据处理方法，如删除、插值和预测。
2. 异常值处理：解释如何识别和处理异常值，如3σ原则和箱线图方法。
3. 数据去重：介绍去除重复数据的方法，如基于关键列的重复数据检测和删除。
4. 数据归一化与标准化：介绍常见的归一化和标准化方法，如最小-最大缩放和Z-score标准化。
5. 数据变换：讨论对数据进行转换的方法，如对数变换和指数变换。
二、数据探索与可视化1. 描述性统计分析：介绍各种描述性统计指标，如均值、中位数和标准差。
2. 相关性分析：讲解如何计算和解读变量之间的相关性，如相关系数和散点图。
3. 分布分析：详细说明如何识别和可视化数据的分布特征，如直方图和概率密度图。
4. 离群点检测：介绍常见的离群点检测算法，如LOF和DBSCAN。
5. 可视化技巧：介绍各种数据可视化方法和工具，如折线图、散点图和热力图。
三、数据建模与预测1. 建模基础：介绍常见的数据建模方法，如线性回归和决策树。
2. 特征工程：讲解如何选择和创建合适的特征，如特征选择和特征构造。
3. 模型评估：详细说明如何评估模型的性能，如精确度、召回率和F1值。
4. 模型选择与调参：介绍常见的模型选择和调参方法，如网格搜索和交叉验证。
5. 时间序列预测：讨论如何建立和评估时间序列预测模型，如ARIMA和LSTM。
四、数据评估与优化1. 模型解释性分析：讲解如何解释和理解模型的结果，如特征重要性分析和SHAP值分析。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Thank you!
Confidential & Proprietary • Copyright © 2007 The Nielsen Company
[Topic of Presentation]
Page 14 14 Page
Confidential & Proprietary Copyright © 2007 The Nielsen Company
Estimated Sales With Distribution Expansion
提高铺货带来的销售
[Topic of Presentation]
Page 8 8 Page
Confidential & Proprietary Copyright © 2007 The Nielsen Company
此外，还有一些由铺 货率衍生而来的数据 类型。
铺货质量 Quality of Distribution 单点卖力 S.P.P.D. 单点市场份额 Share in Handler 平均单店持有产品数量 Average Number of Lines Per Store 5. 提高铺货带来的销售Estimated Sales With Distribution Expansion (Distribution Gap) 1. 2. 3. 4.
[Topic of Presentation]
Page 7 7 Page
Confidential & Proprietary Copyright © 2007 The Nielsen Company
Average Number of Lines Per Store
平均单店持有单品数量
Item 品牌 A 限量版 330ml 听装 品牌 A 普通版 330ml 听装 品牌 A 500ml 听装 品牌 A 500ml 樽装 单品数值铺货率总和 除以 品牌A的数值铺货率 等于 平均单店单品数量 数值铺货率 18 85 17 44 164 95 1.7
如何计算
单点卖力 = 销售量或额 / 数值或加权铺货率 单点市场份额 = 市场份额 /数值或加权铺货率* 100
[Topic of Presentation] Page 12 12 Page
Confidential & Proprietary Copyright © 2007 The Nielsen Company
厂商
尼尔森
“铺货”
[Topic of Presentation] Page 3
Confidential & Proprietary Copyright © 2007 The Nielsen Company
我的产品已经铺到了很 多店铺，为什么销量还 是一般？
这是数值铺货率， 那加权铺货率呢？
厂商
尼尔森
Retailer Index Application
To Kimberly Clark
Aug. 2010
Confidential & Proprietary • Copyright © 2009 The Nielsen Company
• 。
企业在日常经营中会碰到各种问题，如销售部门关 注于铺货，如何与零售商的沟通，市场部可能聚焦 于产品的价格、产品的发展策略等。诸如此类的问 题，运用尼尔森的数据进行分析都可以获得解决。
0 18
0 18
0 17
8 16
8 16
0 18
0 20
净
白
去
36
净
白
超超Leabharlann 分析：铺货质量：品牌B的单品基本铺到相若类型的店铺；而品牌 A单品则各有侧重(大店 vs.中小 店)，这是否符合品牌A的产品分布策略呢？ • 以易漂洗为例，其数值铺货率不高，但加权铺货率却与超洁相当；换言之，易漂洗目前铺 货以大店为主。这是否符合品牌A的策略呢？接下来，如果要继续提高铺货广度，目标是否 应转向中小型店铺？
63 54
68 55
13
49
19
14
铺货质量 (加权铺货率/数值铺货率)
1.8
35
数值铺货率 Dec06
8
40 30 20 10 0
渍 0 17
2.0 27
2.7
23
2.5 27
2.5
22
0.9
15
6.1
27
8
4.0
2
M 0G 36 0全 能 M 0G 0全 能 百 合 M 0G 去 渍 柠 檬 M 0G 洁 （ 无 磷 ） M 0G 洁 （ 有 磷 ） M 0G 易 漂 洗 M 0G 超 洁 M 0G ?
单点卖力
SALES PER DISTRIBUTION POINT
加权铺货.
SKU 1
单点卖力
SKU 1
SKU 2
SKU 2
SKU 3
SKU 3
SKU 4
SKU 4
单品1的铺货水 平较低，但单 点表现优异， 若能维持目前 的单点销售水 平，随着铺货 水平的提高， 单品1有潜力获 得更佳的销售 表现。
分析： 1. 可以用品类、自身品牌或对比竞争品牌的平均单店持有单品数量为标杆，判断我们的单 品数量是否合适； 2. 上图可见，品牌A的平均单店有2个单品，而普通版 330ml是主力单品，其铺货率最接近 品牌的铺货水平；对于品牌A的其他铺货较低单品，是否有机会借助主力单品的铺货网络 ，提高其铺货呢？ 3. 还是说，在单店持有单品数量有限的前提下，考虑进行产品组合优化，精简表现不佳的 单品呢？
重复铺货 (Duplicate Distribution)
EXAMPLE January February March 品牌A April May June July August
25
29
28
28
25
25
28
28
单品1
单品2
25
29
1
23
8
20
16
18
15
16
15
21
16
20
17
解读与应用: 重复铺货反映2个产品/单品*在同店铺货的情况。应结合产品本身的发展策略进行 分析。 • 假如采取单品1和单品2同时进店与其他品牌竞争，上图反映同时售卖这2个 单品的店铺数量少于10%，还有相当的提升空间； 下一步：可以借助单品1的铺货网络，将单品2铺到有售卖单品1的店铺 • 假如单品1和单品2要走不同的渠道/店铺 (如高端 vs. 低端) 下一步：可以衡量目前重复铺货的店铺，是否应改变单品1或单品2的铺货 策略
那是因为重复铺货 (Duplicate Distribution)
我们确实尽力了！我相 信所有单品的铺货表现 都有所提高。
厂商
尼尔森
[Topic of Presentation]
Page 5 5 Page
Confidential & Proprietary Copyright © 2007 The Nielsen Company
*留意：额外收益只是一个估算值，在现实中有很多因素会影响到产品的销售表现。此分析工具的应用 是基于假设产品在新进店铺的市场表现于现在的店铺相若，且分析不适用于加权铺货率低于10%的产品
[Topic of Presentation] Page 15 15 Page
Confidential & Proprietary Copyright © 2007 The Nielsen Company
Page 11
Confidential & Proprietary Copyright © 2007 The Nielsen Company
我调整了铺货的策略， 提升了铺货质量，但为 什么销售仍然上不去？
还要看产品的店内 表现。
单点卖力以及单点市 场份额可以帮你。
厂商 我怎么去衡量产品 的店内表现呢？ 尼尔森
[Topic of Presentation]
Page 10 10 Page
Confidential & Proprietary Copyright © 2007 The Nielsen Company
品牌A vs.品牌B 畅销单品 全国-现代渠道铺货对比
加权铺货率 Dec06
80
64
60 40 20 0
品牌整体铺货 单品1的铺货 铺货差距 单品1 单品1的单店卖力 潜在销售获益 加权铺货率 98 85 13 388 13 * 388 = 5,044
分析： • 提高铺货带来的销售是用来衡量如果产品的铺货率达到一定目标水平，可 获得的额外收益。这里所计算的额外收益只是一个估算值，但可帮助生产 商预计如何通过提高铺货来达到销售目标。 • 当前单品1的平均单点销售额是￥388；如果该单品的加权铺货率能提高13 个点，即达到品牌的铺货水平，预计可以带来￥5,044的额外销售。下一 步，企业可以估算带来的销售是否值得提高铺货所需的投入。
SKU 5
SKU 5
Page 13
Confidential & Proprietary Copyright © 2007 The Nielsen Company
我的铺货水平很低，但 提高铺货需要很大的投 入，这些投入是不是值 得呢？
提高铺货带来的销售 可以给出一个收益的 估计。
厂商
尼尔森
如何计算
铺货差距 = (产品铺货率 - 竞争对手或品类的铺货率) 潜在销售获益 = 单店卖力 * 铺货差距
• 数值铺货率 有多少家店铺在销售你的产品？ • 加权铺货率 销售你的产品的店铺有多重要？
[Topic of Presentation]
Page 4 4 Page
Confidential & Proprietary Copyright © 2007 The Nielsen Company