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营销结果分析权威发布_营销环境分析(2024年11月精准访谈)

内容来源：魏巍之巅所属栏目：观点更新日期：2024-11-28

营销结果分析

每日一条Kimi指令：数据分析师必看！嘿，小伙伴们！今天我要分享一条超实用的Kimi指令，专门针对数据分析的宝子们。你是一名专业数据分析师，任务就是对百度笔记及其评论数据进行深入分析。这个任务可不简单哦，包括数据预处理、内容分析、情感分析、互动与关联分析、趋势分析等等。最终，你还需要提出策略建议和用户体验改进措施，并整合成一份详细的报告。技能与目标 𐟓Š 内容分析与关键词提取：你得先分析笔记原文，运用自然语言处理技术提取主要关键词，识别热门主题和内容趋势。情感分析：用情感分析工具对评论内容进行评估，区分正面和负面反馈。互动与关联分析：计算笔记与评论的互动频率，分析评论内容与笔记主题之间的关联，找出高互动笔记的特征和用户讨论的焦点。趋势分析：识别笔记和评论数据随时间变化的热门趋势和模式。策略建议与用户体验改进：根据分析结果，提出内容策略和营销策略的优化建议，以及基于用户反馈的用户体验改进措施。报告生成：整合分析结果，生成包含关键指标和可视化图表的详细报告。注意事项 ⚠️ 分析结果要客观准确，避免主观臆断。策略建议要切实可行，符合实际业务需求。报告内容要清晰易懂，便于理解和应用。输出内容 𐟓‹ 关键词提取与热门主题汇总情感分析结果概览互动频率与内容关联分析报告时间趋势分析报告策略建议与用户体验改进措施整合分析报告，包含关键指标和可视化图表工作流程 𐟛 ️ 内容分析与关键词提取：一步步阅读我提供的内容，并运用自然语言处理技术提取主要关键词，识别热门主题和内容趋势。情感分析：使用情感分析工具对评论内容进行评估，区分正面和负面反馈。互动与关联分析：计算笔记与评论的互动频率，分析评论内容与笔记主题之间的关联，找出高互动笔记的特征和用户讨论的焦点。趋势分析：识别笔记和评论数据随时间变化的热门趋势和模式。策略建议与用户体验改进：根据分析结果，提出内容策略和营销策略的优化建议，以及基于用户反馈的用户体验改进措施。每天学习一点点，下一个指令大师就是你！今天你学到了吗？学到了请在评论区扣1，让我看看有多少宝子在坚持学习呢！

美国Marketing，高薪难吗？去年我在百度上发了个投票，调查了一下在美国做Marketing的薪资情况，结果收到了3000多份投票。统计下来，发现80%的Marketing从业者年薪都在15万刀以下。薪资超过25万刀的只有两种情况：一种是在科技大厂做产品营销（Product Marketing），另一种是在各种公司从事市场营销分析或数据科学（Marketing Analytics/Data Science）。想和各位在美国的Marketing同行聊聊，拿到高薪的途径有哪些？是不是非技术岗位只有在转行做产品经理或者数据科学家才能拿到高薪？如果在非科技行业，一直做到Marketing Director以上能拿到多少年薪？做副业Marketing人会有好的收入来源吗？ Marketing职位在网上没有像程序员和产品经理那样有大量的薪酬信息分享。发这个帖子希望能打破一些信息差，欢迎各位大佬分享身边的经验！

Martech经理：营销新星✨ 随着市场营销的演变，大数据、自动化和结果导向成为了新的趋势。这种变化催生了一个新的职业角色——Martech经理。这个职位在B2B和B2C公司中变得越来越重要，而所需的专业技能和工具也会因公司领域、产品和客户群的不同而有所差异。 𐟔 数据分析师的转型之路许多数据分析师在甲方公司做到一定层级后，可能会遇到职业瓶颈。这时，转向Martech方向是一个不错的选择。对于那些喜欢与数据和系统打交道，而不是与人沟通的人来说，这个领域提供了广阔的发展空间。 𐟓Š Martech经理的技能要求 Martech经理需要具备丰富的经验和技能，尤其是对不同数据源和广告平台的操作经验。例如，了解如何整合第一方数据和第三方数据，以更有效地进行广告投放，接触目标客户群体，并优化和分析营销活动。 𐟓ˆ 工具的选择在B2B公司中，常见的工具包括Salesforce、HubSpot（或Marketo、Pardot）、LinkedIn Ads、Google Ads和Google Analytics等。而在B2C公司中，常见的工具则有Google Analytics、Amplitude、Adobe Analytics、Google Ads、Meta Ads、各种DSP、CDP、DMP和Email平台等。 𐟚€ 内部转岗与跳槽如果你所在的公司没有Martech经理的职位，建议先在公司内部转岗，然后再考虑跳槽。由于这种职位通常没有入门职位，都是从资深营销数据分析人士中诞生。你可以通过自学相关软件工具、与供应商交流（安排演示）、参加线上线下活动与同行交流等方式来提升自己的能力。同时，找出公司在营销活动和效果衡量中遇到的痛点，向老板提出解决方案，并毛遂自荐成为管理这些工具和供应商的专家。等到时机成熟时，再争取设立一个新的Martech经理岗位。 Martech经理是一个充满挑战和机遇的职业，对于那些热衷于数据和技术的人来说，这无疑是一个值得探索的方向。

美国转码研究生：数据分析和商业分析的区别在美国，转码研究生的项目名称多种多样，但主要可以分为两大类：数据分析和商业分析。这两种方向虽然看似相似，但实际上有着不同的侧重点和课程设置。数据分析（DS）𐟓Š 数据分析主要侧重于数据的获取、处理和建模。它包括以下几个步骤：获取数据：从各种来源收集数据。处理数据：清洗和整理数据，使其适合分析。建模：建立统计模型，进行预测和模拟。分析：运用各种统计方法和工具进行深入分析。得出业务结论：将分析结果转化为对业务有价值的见解。数据分析相关的研究生项目通常会有很强的数据分析能力要求，尤其是处理和建模方面的技能。例如，Analytical Tools Track更注重培养学生的建模和数据分析能力，教授如何使用统计分析模型并进行模拟。这个方向有点偏向数据分析，更像是DS。商业分析（BA）𐟓ˆ 商业分析则更侧重于从数据中提取商业洞察，应用于市场营销、金融、IT、人力资源和会计等领域。它主要包括以下几个步骤：收集数据：从各种来源收集与商业相关的数据。处理数据：清洗和整理数据，使其适合分析。建模：建立适合商业问题的模型。分析：运用各种统计方法和工具进行深入分析。得出业务结论：将分析结果转化为对商业决策有价值的见解。商业分析相关的研究生项目通常会有更多的商业和行业知识要求。例如，Business Analytics Track更多偏向于培养学生分析商业和行业的能力，通过做不同的项目来锻炼能力。这个方向基本就是我们理解的BA。其他方向𐟓‘ 还有一些项目会区分不同的track或concentration，例如Computational Data Analytics Track，这个方向更注重培养学生对“大数据”的获取、储存、处理和分析等能力。适合喜欢数据科学底层数据存储和处理知识的同学。总结𐟓 无论是数据分析还是商业分析，美国的研究生项目都有其独特的侧重点和课程设置。选择适合自己的方向非常重要，因为这将直接影响到未来的职业发展方向。希望这些信息能帮助你在选择转码研究生项目时做出更明智的决策！

上海二手房急售！800万成交仅用两个月！在上海卖房，很多人都会选择中介，但往往效果不佳，甚至挂牌一年半都卖不出去。今天，我要分享一个真实的案例，看看我们是如何帮助客户在两个月内以3630万的价格成交的！ 2021年3月，一位客户挂牌3200万出售一套房子，但一年半过去了，房子依然没有卖出去。于是，我们建议客户调整价格，将挂牌价提高到4000万。结果，只用了两个月，房子就以3630万的价格成交了！为什么我们能帮助客户快速卖房？这与中介有着本质的区别。中介的局限性 𐟏 中介公司通常只维护买卖双方的利益，而不是卖方的权益。中介手里的买家有限，而房源却有很多。为了快速成交，中介往往会要求房东降价，不会用心分析营销文案或帮助房东获取更多出价客户。我们的优势 𐟒𜊦ˆ‘们只站在房东一边，专注于帮助房东实现溢价或合理定价。我们会进行市场调查和分析营销文案，找到目标用户，扩大曝光。只要目标客户足够多，就不会被砍价。如何定价 𐟧𘭤𛋥ꥅ𓥿ƒ能否便宜点，买家说价格太高就降价。但我们可以通过市场调查和数据分析，弄清楚这套房子是否有机会溢价，需要做什么准备。如果不能溢价，应该定什么价位？买家砍价时，是否需要让步？有没有办法保住价格？如何让买家选择我们的房子而不是竞争对手的？如果这套房子受众面小，如何找到目标客户？这些只是冰山一角，定价是个大学问，一不小心就可能亏了小100万。想了解更多案例和技巧，欢迎继续关注我们！

#隆宇商贸# 隆宇商贸充分认识到数据分析的重要性，通过强化数据分析，实现精准的市场定位。隆宇商贸建立了完善的数据收集和分析体系，收集市场数据、消费者数据、销售数据等多方面的数据。运用先进的数据分析工具和技术，对这些数据进行深入分析，挖掘数据背后的价值。通过数据分析，隆宇商贸了解市场趋势、消费者需求和行为习惯，以及竞争对手的情况。根据这些信息，制定精准的市场定位策略，明确目标客户群体和市场定位。同时，隆宇商贸还利用数据分析结果优化产品和服务，调整营销策略，提高市场竞争力。强化数据分析，让隆宇商贸在市场竞争中更加有的放矢，实现精准营销和高效运营。

「知汇行老杨聊企业定位超话」「老杨聊创新」产品规划是指在了解市场、了解客户需求、了解竞争对手、了解外在机会与风险。了解技术发展趋势的基础上，根据公司自身的情况和发展方向，制定出可以把握市场机会。满足消费者需要的产品的远景目标、相应战略和执行战术的过程。产品规划通常会跨越整个产品开发周期，在产品开发周期的每个阶段中，产品规划人员都需要了解客户、市场、技术创新等情况，并根据内、外部的各种变化调整或完善产品规划。也就是说，在做产品规划之前有大量的工作（当然如果公司有资料积累那就轻松很多），需要先做行业与市场分析，竞争对手分析、SWOT分析（了解公司内部优劣势和外在的机会与风险）。之后再根据分析结果制定初步的产品方案和产品战略。这个阶段的战略涉及面较广，颗粒度较粗，代表的是一个大方向。包括市场战略、营销战略、品牌战略、竞争战略、融资战略、产品开发战略等等。这些战略在后面的产品规划和产品整体设计中会被不断细化和完善，甚至有可能推翻。

营销分析的底层逻辑：从数据到决策在广告圈摸爬滚打了五年后，我决定去国外留学，选择了Marketing Analytics（营销分析）专业。这一决定对我的职业路径产生了深远的影响。刚回国时，我收到了不少“Data Scientist”（数据科学家）的职位邀请，但最终我还是选择了Marketing。数据驱动的营销决策让我在职业生涯中做出了许多“有结果”的Campaign。其实，数据分析并不难，关键在于将业务思维数据化，然后通过工具进行分析和预测，从而引导正确决策。 𐟒ᠦ€路一：漏斗分析从Awareness（知晓）到Interest（兴趣），再到Purchase/Conversion（转化/购买），最后到Loyalty（忠诚/推荐）。每一个阶段都需要仔细思考：是扩大曝光（多投钱，触达更多人），还是提升转化率（精准投放，打中最精准的用户；或者通过促销提升转化）。不管怎么变，底层策略基本就这两个方向。 𐟒ᠦ€路二：who - what - how Who：目标受众是谁？ What：产品是什么？目标是什么？ How：怎么打？（什么时间，什么渠道 + 什么承接策略）分析这群人的触媒习惯和消费行为习惯，了解他们在什么平台上、几点活跃。是因为兴趣消费还是价格敏感，促销能否刺激下单？不同产品有不同的适配平台。比如，价格低、决策快、内容启发就想买的产品可以在douyin上投放，而需要高决策、看评价的产品则适合在天猫上投放。产品的折扣力度可以通过多次投放来寻找一个合适的区间，从而找到总利润最大化的点。 𐟒ᠦ€路三：明确问题 - 诊断原因 - 给出建议假设当前的现象是：某护肤品牌在Q2利润下滑。首先明确是哪些月份、哪些产品带来的下滑，然后诊断原因，是渠道投放变化、折扣变化还是竞品动作？最后给出建议，比如提升某个渠道的投放或增加折扣等。掌握这些思路，就能帮助我们快速成为“数据分析”的业务思考者。当然，学会Sql（取数）、Excel（数据分析）、Python（海量数据处理）、Tableau（智能看板）等技能，也能大大提升职场竞争力。

市场分析师：解读未来的关键职业 𐟓ˆ 市场分析师在当今商业环境中扮演着至关重要的角色。他们的工作不仅仅是解读市场数据和探索行业趋势，还包括预估和做出战略决策，为企业提供关于产品销售、市场竞争和消费者行为的宝贵洞察。市场分析师的工作内容 𐟓Š 市场分析师是专门从事市场研究和分析的专业人员。他们通过收集和解析数据来理解市场趋势、消费者行为、竞争环境以及产品或服务的潜在需求。市场分析师的工作对于帮助企业制定市场战略、优化产品开发、提高营销效率和增强竞争力至关重要。主要职责 𐟎•𐦍𖩛†：利用各种渠道收集市场相关的数据，包括消费者调研、行业报告、公共数据库等。数据分析：应用统计学和分析模型处理数据，识别市场趋势、目标客户群体和竞争对手的动态。报告撰写：将分析结果整理成报告，为管理层提供决策支持。策略建议：基于分析结果，提出市场进入、产品开发和营销推广等方面的建议。监测和预测：持续监测市场变化，预测未来的市场趋势和机会。技能要求 𐟛 ️ 分析能力：能够处理复杂的数据集，从中提取有价值的信息。逻辑思维：具备强烈的逻辑思维能力，能够基于数据做出合理的推断和预测。沟通技巧：能够清晰地将分析结果和建议传达给非技术背景的决策者。细心和耐心：在数据收集和分析过程中表现出高度的细致和耐心。适应性：能够适应快速变化的市场环境，持续学习新的分析工具和技术。职业路径 𐟚€ 初级市场分析师：从事基础的数据收集和分析工作，积累经验。中级/高级市场分析师：承担更复杂的分析项目，可能专注于特定行业或市场。市场研究经理：管理市场研究团队，负责规划和执行研究项目。市场策略顾问：为企业提供市场进入、产品策略和营销策略的咨询服务。市场分析师的工作是解读市场需求的关键，他们通过深入分析市场数据，为企业提供宝贵的洞察和建议，帮助企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。

𐟚륤禕𐦍婔€的误区与避免方法𐟚늰Ÿ“Œ在大数据营销的道路上，企业可能会陷入一些误区，这些误区可能会影响营销的效果。让我们一起来了解这些误区，并探讨如何避免它们吧！ 𐟚먯樓𚤸€：缺乏统一的数据标准。没有统一的数据标准，数据采集和存储就会变得混乱，导致数据分析结果无法真实反映市场情况。 𐟔解决方法：建立统一的数据标准，确保数据的规范性和完整性，为数据分析提供准确的基础。 𐟚먯樓𚤺Œ：数据清洗不足。数据中可能存在噪声、重复或错误的数据，这些都会影响数据分析的准确性和可信度。 𐟔解决方法：重视数据清洗工作，确保数据的清洁和准确，为数据分析提供可靠的数据源。 𐟚먯樓𚤸‰：忽略数据质量。有些企业只关注数据的数量，而忽视了数据的质量，这会导致分析结果与实际情况存在偏差。 𐟔解决方法：在数据分析过程中，既要关注数据的数量，更要关注数据的质量，确保分析结果的准确性。 𐟚먯樓𚥛›：过度依赖单一数据源。过度依赖某个数据源可能会导致分析结果具有局限性，无法全面反映市场情况。 𐟔解决方法：结合多个数据源进行分析，以提高分析结果的全面性和准确性，从而更准确地把握市场动态。总之，企业在开展大数据营销时，应避免这些误区，以更科学、更精准的方式进行分析和决策。通过建立统一的数据标准、重视数据清洗、关注数据质量以及结合多个数据源进行分析等方法，企业可以更好地利用大数据营销来提升营销效果和竞争力。𐟚€