數據總結對銷售來說有什麼作用

❶ 做好電商數據分析有什麼好處

①數據驅動的產品研發

如今，消費者比以往擁有了更多選擇和控制權，選擇過多從而導致更高的期待。作為店鋪，需要更快速地提升競爭力來跟上加速增長的期待值，因此通過數據掌握消費者喜好和厭惡的信息，並在產品開發過程中利用這些知識，是創造出消費者喜愛的產品的關鍵。

②優化產品組合

店鋪中所賣產品中每個產品組合中都有最好和最差的——這很正常。電商分析之所以不僅僅是數字呈現，是因為能夠利用這些數據來分析出哪些是最暢銷的產品，哪些是不暢銷的產品。我們可以更深入地挖掘，找出一些產品永遠賣不出去的原因，並利用分析洞察來優化產品組合。

③提升庫存管理

一家店鋪的可持續性取決於它的庫存管理有多好。知道產品在什麼位置，最合理的補貨時間是什麼時候，將為你省去許多麻煩。另外，電商數據分析還可以幫你預測和計劃未來的庫存，降低賣不出去貨而導致的損失。

2.幫助提升用戶體驗

①收集用戶行為數據

作為電商賣家，我們必須掌握消費者快速變化的偏好和期望，而最好的方法是收集用戶行為數據，了解他們的需求、期望和痛點。如果你想和他們保持同步，就必須採取消費者至上的心態。

②個性化的產品推薦

在電商領域，面對需求，“一刀切”是行不通的。Epsilon的研究顯示，當品牌提供個性化體驗時，80%的消費者更有可能進行購買，90%的消費者表示他們覺得個性化很有吸引力。新世界的規則里，個性化遠遠不止是簡單地分類定製，而使用電商數據分析，能夠預測消費者個體的需求，並提出相關的產品建議。

③參與用戶體驗

如今，客戶體驗是新的“品牌通貨”。除了價格和質量，我們還需要提供吸引人的用戶體驗來保持客戶的興趣。而通過數據分析，我們可以看到客戶在網站上花費了多少時間，哪些特性吸引了他們的注意力，以及可以改進哪些方面來創建獨特、有趣、簡單、無障礙的用戶體驗，以滿足客戶不斷變化的需求。

3.幫助提高產品銷量

①交叉銷售和向上銷售

很多電商賣家往往低估了給現有客戶交叉銷售和向上銷售的力量。根據福布斯的報道，吸引新客戶的成本是留住現有客戶的5倍。最重要的是，一家公司65%的業務來自現有客戶，因此利用電商數據進行重定向戰略可能有更大的利潤空間。

②最大化廣告開支回報率

使用電商數據分析可以幫你發現企業是否像一個正在漏水的桶，可以做些什麼來最大化廣告支出。與其把錢浪費在不起作用的廣告上，你可以專注於針對正確目標受眾的廣告。

❷ 在銷售中，數據有什麼作用

在銷售中，數據能提供你的銷售業績。從進貨開始，就要做進貨單，銷售後，銷售了多少都要做記錄，能知道庫存有多少，能極時補充貨源，數據還是能看到銷量後的營利，總之，做好銷售的數據很重要。

❸ 數據營銷的作用

1、大數據營銷讓一切營銷行為和消費行為皆數據化

數據化促使營銷行動目標明確、可追溯系統、可考量、可提升，進而鑄就了以數據信息為關鍵的營銷閉環控制，即消費—數據—營銷—效果—消費。

2、大數據營銷讓社交網路營銷等方式更具有價值

根據大數據收集抓取用戶，讓社交網路平台使用價值倍增，而大數據營銷不但起到了一個連接社交網路平台，精準抓取用戶的作用，並且根據數據統計分析做營銷後提煉出大家建議再去做產品，完成了社交網路平台營銷中的最基本階段。

3、大數據營銷讓廣告程序化交易更具合理化

應對互聯網媒體資源在總數及其類型上也在持續增長越發多元化，不同廣告商的需求也在日益多種多樣，越發意識到推廣效果、實際操作智能化的必要性。大數據是根據受眾群體分析，協助廣告商找到總體目標受眾群體，隨後對廣告營銷的內容、時間、方式等開展預測與調配，並進行廣告營銷的全部過程。

4、大數據營銷完成線上線下融合後進到多屏時代

現階段的大數據挖掘大量還是滯留在線上數據的分析和發掘上，因而將來的關鍵環節就取決於怎樣可以完成線上與線下數據信息的連通，一旦網上的數據信息和廣告商的第一方數據信息緊密結合，大數據營銷在更精確的基礎上便會保證群體量的擴張。

多屏時代的來臨，已經把受眾群體的時間、個人行為分散化到每個屏幕上，而廣告商要想能夠更好地把握住顧客的興趣愛好點，就必須完成多屏的程序化購買，將來大數據營銷的新趨勢也就是多屏整合下的數據營銷。

5、大數據營銷並不是「量」的存在而取決於「聰慧的數字生態」

現階段市場上許多大數據營銷專業技能的公司存有許多片面性，最先整個SNS管理體系的綠色生態數據信息應該是詳細的數據呈現而並不是新浪微 博、微 信數據服務平台等單一的數據支撐。

大數據智能化除開像EDM安全通道外，還必須和終端設備相互配合，這一點現階段市場上做得還很分散化。最終，公司在做大數據營銷時對個人消費人群真正可以接納大數據為自己產生的方便快捷與此同時也由於涉及到「個人隱私」這一比較敏感的語匯而有一定的收斂性。

6、大數據營銷即創建一個數據建模讓營銷更為精準

當下在營銷過程中涉及到數據層面的多而雜，這時需要對數據的時效性開展過慮，也就是說，大數據時代，數據和處理能力不會再是主要矛盾，主要矛盾是怎樣從數據中獲得要想的專業知識，也就是大數據建模即發掘能力。

7、大數據營銷是對「小數據」分析過程中的數據運用

針對大數據營銷，大部分人覺得在自己做的事就能夠稱作「大數據」。此外，現如今全部用戶數據都來自於cookie或者APP應用個人行為這些，因其自身的局限再從數據本身的一個層面的擴大看來今日的數據也夠不成大數據。

由於大數據營銷還處於一個定義普及化的環節，因此大數據將來的發展前景是指導全部營銷行業趨勢化或不指導具體應用的功效和使用價值，而真正指導這一領域應用的還是小數據為主導。

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❹ 為什麼要做數據分析

1、增收益

最直觀的應用，即利用數據分析實現數字化精準營銷。通過深度分析用戶購買行為、消費習慣等，刻畫用戶畫像，將數據分析結果轉化為可操作執行的客戶管理策略，以最佳的方式觸及更多的客戶，以實現銷售收入的增長。

下圖為推廣收支測算分析，為廣告投放提供決策依據。