营销数据分析怎么做，销售和服装数据分析的操作详解？
从数据管理的角度来看，营销通常是一种相对难以量化的方式。但营销作为连接用户、优化市场定位的有效方式，需要通过数据分析进行调整，帮助制定正确的营销策略。
营销数据分析流程主要包括:根据分析主题建立数据库，收集数据，对收集到的数据进行处理后进行分析呈现。
在操作之前，你需要想好分析什么，怎么分析。
问题一:分析什么？
营销分析的内容过于宽泛，通常分为以下几个主题:
- 销售预测
- 竞争分析
- 客户满意度分析
- 客户流失分析
- 渠道分析
- 促销分析
问题二:用什么指标来衡量？
一张图表很难描述所有的数据信息。比如你需要分析客户满意度，思考哪些指标可以描述客户满意度。所以对营销主题的分析通常会涉及到这样的重要指标。
宏观市场指标:市场份额/相对市场份额(销售网络、客户和销售区域、产品组合)；市场增长率(同比、环比和行业对比)
公司经营状况指标:收入\毛利\净利润；利润率(销售利润率、成本利润率、产值利润率)；成本(商品销售成本、促销成本)
客户相关指标:细分盈利能力、忠诚度、客户满意度、新产品购买率、获客成本、客户盈亏平衡分析。
广告评价指标:到达率和接触频率；总观看点=到达率*接触频率；点击率；转化率；广告比例=广告支出/销售额；扣除广告费用后，每一笔新的销售都有利润。
零售营销评价指标:周转率=年销售额\月均库存；投资毛利回报率=毛利\平均存货成本；每平方销售额；每个雇员的利润；平均交易金额=总销售金额\交易次数；零售商利润率=(售价-批发价)\售价
这两个问题明确之后，就要开始处理数据了。在这个过程中，还要考虑收集哪些数据，数据从哪里来，用什么工具处理，如何展现。
如何确定采集的内容？
有一定信息化基础的企业，可以从内部业务系统调取数据，比如CRM、ERP、CRR，还有市场调研的数据，这些都是第一手数据。除了第一手数据，还有大量关于市场环境的数据可以从行业协会、政府统计机构甚至第三方收费数据中获得。
市场分析
营销组合和资源分配
如何处理和呈现数据？
数据展示无非就是报表和图表。
由于维护和运营成本的原因，大多数企业并没有建立专门的数据库，所需数据通常分散在各个系统中。因此，这些数据可以从各种系统中提取出来，放入一个库中进行主题展示和分析。为了避免后续的数据维护，可以尝试集中管理数据，构建类似于数据仓库的东西。最好是实时更新。满足这几点，后面的分析工作就会容易很多。比如你可以用FineBI，一个带有cube的商业智能数据分析工具来做一个分析，用几个例子来说明。
案例1:销售预测
销售预测分析主要包括市场份额、按地区和分销渠道划分的销售预测以及回归模型。这时候就需要手机销售数据，竞争对手的销售数据，以及一些外部社会经济环境的统计。
如下图，FineBI用于制作全国销售分布图，查看各地区完成进度，确定主要市场。
案例二:渠道分析
要研究不同渠道的销售情况，优化渠道，就要分析渠道与购买行为的相关性，收集顾客的购买过程和销售量。
相关数据分析和挖掘工具
指标分析的主要方法
指数分解、比较分析、时间序列分析、因果分析、数据分布分析。
