精准营销的五个方面：在合适的时间、合适的地点、将合适的产品以合适的方式提供给合适的人。

想要通过数据分析达到精准营销，其重点在于，通过数据分析找到五个合适及其相互之间的关联，所以提供的方案一定是：我们针对XXX人群，在XXX时间，XXX地点进行XXX的营销方法，给与XXX的营销内容，预计XXX的成果。

针对这个问题来看，题主一定是有了产品，暂且称其为合适的产品吧，所以题目可以变成：针对一款合适的产品，如何使用数据分析拿出一套精准运营的方案。如果我的解题没有错误，请点赞，谢谢……

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解完题目，我们开始解题：

首先如何通过数据分析确定什么是合适的人，这是精准营销的基础。

使用用户画像数据分析和用户行为数据分析。

方法有很多种，比如用户的RFM模型：

用户的访问频率划分等级：

用户贡献度分析：

漏斗模型分析：

雷达图分析：

使用这些分析图表，形象直观的展示了人群的分布和目标人群的特征，可以针对人群考虑不同的精准营销策略。

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然后怎么判断合适的时间、地点、产品、方式，这是精准营销的关键点。

使用交叉对照实验数据分析和历史数据分析。

判断什么是合适的营销策略，不是拍脑袋，也不是讨论就能够的出来的，只有根据历史营销策略表现和制定实验进行数据分析才是得到合适的时间、地点、产品、方式的最佳方法。

其中实验数据的分析和历史数据的分析对照是精准营销中选择合适的营销策略的关键点。

如何进行实验数据的分析呢？要知道实验数据是不断更新的，所以选择一款能够实时更新数据的分析软件尤为重要，省去了很多的拉取数据的时间，其次是实验数据要能够不断的下钻，因为实验的结果数据只是表象，内部的数据的表现才是导致数据结果的原因，如下图所示：

通过不断的下钻，才可以更准确的找到实验表现的原因。

历史数据的分析更主要的时通过对比来得出结论，加入到现在的市场或者营销环境的影响，得到根据历史数据预测的结果，可以进一步的指导下一步的流程。

最后，怎么使用数据分析来给出销售预测、库存预警、口碑监测等，这是精准营销的保障。

销售预测等可以在营销前期进行机器学习的预测等， 网易数帆有数BI里有对实时刷新的信息的线型预测功能，可以去试试看（ 个人版永久免费试用），对于库存预警或者是口碑检测这类实时监控可以用一些数据大屏进行，比如现场实时监控等：

整体来说，精准营销的困难点主要在于数据源的获取，如果数据源很有保障的话，后面做起来会很容易，其次就是对照试验的设置和进行，以及数据的分析，这是掌控着整个精准营销过程的关键，最后是实时监控，可以帮助营销人员实时观察营销情况，做出预警。

关于我们

网易数帆旗下有数产品线基于10余年数据技术积淀。以全面的大数据技术及产 品服务企业“管数 ”、“ 看数 ”、“ 用数 ”等业务场景 ， 盘活企业数据生产力，助力企业人人用数据，时时用数据，推动企业数据生产力跃迁，全面释放数据价值。

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《数据生产力行业精选案例集》

说实话，时代已经变了，你问我如何做，我可以给你讲很多方法，但他不一定真的能帮你解决问题。如何在【未来】达到精准营销的目的，才是我想和大家坐下来聊的事。

以前其实我们喜欢说抛开工具谈方法，比如说别老说sql和python，说点分析方法

然后我们开始说什么rfm，什么生命周期模型，这种东西现在差不多说完了，然后时代也变了。

我觉得如果你希望未来给到运营提供精准营销的方案，我觉得可以少谈分析方法，多谈【分析方法工程化】

在十几年前，可能一个简单的RFM模型可以达到【精准营销】的目的，精准是没有标准的，拆了一层有一层的精准，当拆出八类用户的时候，你可以说：80%的成本往其中一类高价值用户倾斜，这就已经是一个策略了，甚至可以包装成很多培训班的项目和案例。

但就目前发展来看，这种层度的精准是远远不够的。

钱永远可以有更精准的花法，最理想的情况是，每一分钱都能找到利益最大化的方式，如果高价值用户里面又有不同类型的用户，比如高价值-价格敏感，高价值-价格不敏感，如果价格敏感里面又有多种用户比如女性和男性的喜好差异，一线城市和三线城市的差异，安卓和ios的差异。

这种差异具体体现在，比如你有100块，本来你把80块花给高价值用户，现在进一步把60块花给价格敏感用户给优惠券，紧接着又把里面的40块分给男性用户，剩下20块用更便宜的营销方式吸引女性用户，最后又拆分出一线城市的男性用户。

不累吗？想想就很累。

这还是常规的用户属性标签，那么在实际业务中，用户对某种商品、价格、展示图、时间节点有特殊偏好会让分析过程变得更复杂。

过去的解决方式是：视而不见。

也就是：我知道需要继续细拆，但是时间、效率和学习成本让我不继续往下做。

在过去，很多分析方法就是为了得到【阶段性答案】服务的，RFM的拆解方式，人货场的分析方法，以及生命周期的理念，最后都是为了得到一个阶段性的，更精准的指标，比如RFM的高价值，人货场的动销率，生命周期的流失期，用简单易懂的方式给到运营直接去执行。

中间有那么一个很复杂的过程，是需要分析师和运营沟通具体的取数口径，然后指标生成，大家学习看趋势（运营很多不是统计出身），然后运营的大脑cpu运转，再生成策略。

每一个指标的生产到运用需要耗费大量的时间，运营绕不过取数，就绕不过数据分析师。到最后很多大公司无法接受这种效率，于是便放弃更深度的分析，这也是我个人觉得的，过去十几年对大部分数据分析的培养和使用，已经开始落伍了，sql取数和统计口径沟通的需求本身会被淘汰很大一部分。

这个时候我们再谈精准营销，这件事应该是落在营销部门自己来闭环去做的，而数据部门则作为一个类似数据内审的第三方，来维护指标的合理性，平台计算的稳定性，当然，也需要一部分人产出更宏观的分析内容（比如评估整体营销的效果），这就和精准营销是两件事了。

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在以后去做精准营销这件事，我个人提出一个想法

1. 部门需要有核心指标体系和效果评估方案，这些指标和结果落在bi平台或者定期汇报中
2. 投入产出比应该表现在每个用户或群体上，能随时聚合，运营能借助bi平台看到投入效果。投入产出比的评估和归因逻辑应该由数据部门统筹或审核
3. 运营和部门领导可以通过数据表现定位到具体的执行人员，执行人员可以根据数据表现定位到具体的策略效果
4. 运营人员可以根据数据自由写出新的指标，例如在看到某类用户投入产出比很高，能总结出规律并且做成指标且立刻在系统中体现
5. 生成新的方案，投入测试平台，测试通过后作为日常策略开始迭代，按标准回收成果，数据部门阶段性验收和评估，最终体现在核心指标和评估方案内

在之前，1甚至是没有的，我们只知道花了多少钱，赚了多少钱，到底怎么赚的，很少有公司能通过指标的方式迅速展示出来，这方面应该是经营分析师出来统筹。

在第二点，最难的是归因和数据平台的搭建，对于单个活动，分析师拿到数据，可以通过一些常规的统计学方法来归因，且归因的深度受整个团队和领导的能力影响，很多时候用的是拍脑袋归因法（当然，也不能完全信赖统计学的结果）。分析师和业务团队都应该拿到归因结果且能根据实际情况纠正，且双方都能认可。

在第三点和第四点，过去基本依赖一个数据分析师作为中转站，运营有很多想法，这些想法基于长期对业务的理解（优势）和对数据的不擅长（劣势），与其把昂贵的数据分析师培养成业务能手，不如把数据能力下放给运营且保持培养，这才符合商业逻辑。

第五点，呵，过去做的时间和成本（人效成本和学习成本）太高了。但不是没有，部分头部公司是有这种科学手段的，如果我们没见过，也不可能凭空造出来。

另外再多说一句，指标的展示并不是智能，只是功能，不管图表做的有多花哨，没有解决：总体的投入产出比，如何更快的指向某个问题，如何证明方案的投入产出比等，都只是一些图表堆砌的花架子。在炫酷的图表下套所谓的RFM的壳，本质还是不变的，可视化是为智能服务，而不是反过来。

在以后，数据分析方法应该融合在数据平台内，比如指标拆解这件事，平台提供拆解能力（比如点击某个曲线开始下钻），数据分析师提供拆解建议（应该如何拆才能解决问题），算法和模型提供解读和产出简单的分析结论。

更理想的情况是：当运营打开平台，看到第一条订单的曲线时，已经有机器人可以解读近三十天的趋势变动，进一步点击订单，拆解到城市和其它业务指标，并且做好了关联分析，然后你就可以思考今天的营销方案（我要给谁，什么时候，用什么动作（发券，短信，活动）），需要新增什么指标才能解决问题，最后我今天或者我本周的方案投入产出比达到目标，工作结束。

此时数据分析师已经被分成前后台的区别，运营团队里有数据专精的同学，一方面十分熟悉业务，另一方面熟悉数据平台的操作，能整合出老板看的报告和纠错。后台的数据分析师更偏向对管理层汇报，与业务的数据同学对接回收结果，对业务保持一定程度的了解即可，或从经营或者管理层面对业务团队进行纠错。

要达到这个目的，公司需要把成本从数据分析师挪移到数据产品的建设上，减少业务不合理的数据需求，搭建更宏观、科学的管理、测试框架，尊重数据结果和经营结果。业务团队的方案应该从原来的十多个手段变成上百个策略，虽然可能从最基本的（活动、发券、短信）等延伸出来，但只要结果和数据表现是好的，就行。这方面有时候很依赖管理层改变固有观念。

到这个时候，就已经是工程化的概念，各种分析方法不再是概念而是一种习惯，因为不管是什么对比分析，漏斗分析，什么帕累托，杜邦分析等，统统都是为了达到一个目的——我要做什么，花多少钱，效果怎么样，如果没有收获结果，那就没有价值。而为了在数据更爆炸的时代和互联网池子饱和的情况下达到这个目的，就要更尊重且发展科学的数据工程建设，单纯依靠一些概念来提高营收，是相对落后的做法。

只是一些个人意见，欢迎一起讨论

精准营销的概念比较广，其比较核心的方式是广告投放。姑且可以将提问主体界定为广告主（需要推广产品/服务给特定受众的主体），将精准营销的范围缩小为移动端广告投放，广告主的目标是提高广告投放的精准度（即提升效果），而数据分析则是希望借力的工具。

AdBright认为，精准营销的核心是人。精准营销的精髓是需要找到对的营销对象。广告主需要对营销的目标受众达到足够充分的了解，越全面越好。做到了了解用户，根据用户制定合适的营销时间、地点、场景、营销方式则是顺理成章的事情。

我们以一款APP的广告主为例，进一步来分析一下广告主在提升移动端广告投放效果过程中，可能遇到什么问题，数据分析又是怎么帮助解决这些问题的。

广告主可能遇到的问题和解决方向

【投放前】

不了解自己的APP用户群体

——需要海量用户数据和标签信息，以进行精准人群画像分析，深度洞察用户

不知道哪款媒体与自己的用户调性一致，该选择哪款进行广告投放

——需要结合媒体画像和投放的目标人群进行分析，选择调性最匹配的那一款

【投放过程中】

媒体提供的定向很多，不知道如何组合效果更好

——垂直行业包助力，踩在“巨人的肩膀”上，直接定向行业目标优质人群

投放过程中效果不好，不知道如何调整

——对曝光、点击、转化人群进行画像分析，根据实际转化情况进行实时定向调整

投放效果不错，但量级不够，放宽定向效果又下降

——lookalike人群拓展，找到更多同类优质用户

【投放后】

A媒体投放积累的用户想在B媒体进行复投，但是无法拿到数据

——建立自己的数据库，进行数据复用

......

以上解决方案的实现难点在于广告主自身可能缺乏一定的数据沉淀，没有移动营销的充分实战经验，也不具备足够的数据分析实力，难以下手。

专业的事情可以找专业的团队来帮忙。AdBright皓量科技旗下独立数据服务品牌——皓数DataBright，依托人工智能学习算法与大数据挖掘，提供精准的多维人群画像，为精准营销提供全方位的数据支撑，能够为广告主提出数据分析解决方案。

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可以参考下这篇文章：

人类所有的知识可以分为三个大类：自然科学、社会科学和人文科学。一直以来，营销的科学性正是因为运用了自然科学中的数据收集手段，严谨的记录、搜集和分析消费者的各项数据和行为轨迹；同时又采用了社会心理学的方法，通过现象去解释人的内心世界。这种主客观的结合，让营销能够推测与接近市场需求的方向，让生产者与消费者达到和谐交换。因此，数据与营销之间存在着密不可分的关系。

我们对于数据的计量单位已经从位（bit）、字节（B）、千字节（KB）、兆字节（MB）、吉字节（GB）、太子节（TB）等走向了泽字节（ZB），甚至尧字节（YB）。大数据带来的影响不仅是数据量几何级的增长，还有从量变到质变的颠覆性变革。另一方面，互联网的发展使得消费者个性化需求的日益凸显，也让营销领域发生了从“以产品为中心”到“以客户为中心”的转变。基于大数据的精准营销对企业的营销战略带来了挑战也赋予了新的可能。

1、何为精准营销？　　

精准营销（Precision marketing）的概念是由营销专家菲利普·科特勒在2005年底提出，他认为企业需要更精准、可衡量和高投资回报的营销沟通，需要制定更注重结果和行动的营销传播计划，还有越来越注重对直接销售沟通的投资。简单来说就是5个合适，在合适的时间、合适的地点、将合适的产品以合适的方式提供给合适的人。像恋爱一样，让消费者能够一见钟情、二见倾心、三定终生，实现产品与用户多维度的契合。

2、数据贯穿营销过程的始末　　

从啤酒和尿布这个古老的故事说起，沃尔玛通过对超市一段时间的原始交易数据的详细分析，发现了这对神奇的组合，将它们放在一起销售，提升了两种商品的销量，这是传统零售的一个经典故事。具体的一些分析方法可见此文章： 除了啤酒和尿布，关联规则分析究竟还有哪些实际应用？ - 知乎专栏

到了互联网时代，亚马逊的个性化推荐大幅增加了其销售量、Facebook的精准广告投放，成功把粉丝和流量变现、Google搜索页面动态调整，让推荐更符合用户心意，提高了搜索的效率，这些事例都成为业界口口相传的大数据营销经典之作。 通过大数据计算，能够准确推测用户的真实需求，将用户想要的、喜欢的精准到达，有效的导流、用户触达和促进销售。

在大数据时代之前，成功的营销准则似乎并不复杂。掌握营销的4P理论——产品（product）、价格（price）、促销（promotion）、渠道（place），当营销遇到挑战时，只要使用熟知的营销方案，加上好的产品和漂亮的广告，基本就可以完成营销的目标。而进入大数据时代，一切营销行为和消费行为皆数据化，营销逐渐的成为了一个数字游戏，数据分析和数据管理成为了营销人员的核心竞争力，数据贯穿营销过程的始末。

3、大数据给营销的会心一击　　

谁是准确的目标受众？如何在合适的时间、合适的地点、以合适的方式传达给消费者正确的信息？随着数据搜集、存储、管理、分析、挖掘与应用的技术体系的发展，这些问题的答案已经可以显现于眼前。　　

数据挖掘与分析与将隐藏于数据汪洋中瑰宝打捞而出；各渠道数据融合提高了精准营销的准确度；可视化技术把复杂的数据打磨为直观的图形，使之成为浅显易懂、人皆可用的工具和手段；完备的数据服务器集群，提供强大稳定的数据计算能力，实时洞察消费者行为，及时响应；移动终端的普及，让数据分析随地可行……大数据营销使得营销行动目标明确、可追踪、可衡量、可优化，从而造就了以数据为核心的营销闭环，营销行动得到良性循环。

毋庸置疑，大数据可以帮助企业进行营销决策的调整与优化，亦有助于品牌发现机遇，如新客户、新市场、新规律、回避风险、潜在威胁等。企业如何驾驭数据，利用数据驱动实现业务洞察，是形成差异化竞争优势的关键所在。

注：文章转载自 海致BDP~~~

不同数据分析工具能统计出来的数据不同，比如站长最常使用的CNZZ ，可以对网站的数据流量、访客行为进行全面的分析。

这些数据的参考意义是什么呢？

通过这些数据，管理员可以及时掌握站点流量的变化情况，比如8月8日，网站的某个位置阅读量特别高，则可以判断这类型的内容比较适合这类型的位置，从而对内容做出调整。

CNZZ全景统计还提供多角度的数据统计，对比，以及生成报表，便于网站管理员评估，以及深入二次挖掘数据价值。

做投放前运营者应该清楚地了解公司产品的优势、适合哪类人群等，根据这些参数去选择合适的广告平台 / 新闻媒体平台。

我平时也会帮助企业做品牌策划案，有需求可私信。

分享一个和我们合作过的案例。

某知名洗地机品牌在其相关电商评论和社媒评论中发现：消费者针对用洗地机处理宠物毛发的声量较高，仅次于“灰尘”相关的评论，且为正面的典型意见。

（客户反馈典型意见和声量图；图源：数阔云听CEM系统）

品牌方在数阔云听CEM后台看到这一重要信息后，迅速反应，在洗地机的营销策略上，增加了针对宠物毛发的高效清理，获得了饲养宠物的用户的青睐和很好的市场反馈。

紧随其后的，是众多扫地机、洗地机品牌在这一营销场景下的蜂拥而至。目前在各大社媒平台搜索“宠物毛发清理”，我们都能发现，越来越多的品牌已将这一功能作为核心营销策略之一。

（图源：小红书）

而这正是对社媒场景数据的分析发挥出巨大价值的典型案例之一。

营销所服务的，应该是消费者的需求，让消费者“得偿所愿”，消费者才会为其买单。

或戳中一个痒点、或满足一个新需求、再或者主打一个优惠，无论哪类消费者，都有影响其购买欲的决策点。

洞察这些点，再去做营销，才能事半功倍。

如果你也想了解如何通过数阔云听CEM的大数据做精准营销，可以点击下方链接体验

• 大家讲得大数据精准营销讲得都很多，或真的落实到实处的并不是很多。
• 线上电商的稍微用户数据好采集一点 传统的渠道或代理销售的数据就很难搞了
• 难的就是数据源

方法跟思路大家都是一样的

1.从用户角度 用户特征 用户行为 表现形式：用户画像 用户标签

2.从产品角度 产品评价 产品进销存 表现形式：销售预测 库存预警 口碑监测

线上做用户 线下做进销存

画饼容易 实现可是要花大力气的。

精准营销的前提是对用户足够了解，了解他们真实的特点、需求与渴望，并进行满足。那么，怎样去了解你的用户呢？通过大数据分析，是一个相对客观而精准的方式。很多品牌主都有自己的CRM系统，通过CRM系统里的订单数据对用户进行研究，这也是不精准的，很难对消费者进行全面洞察。

个灯数盘通过开放用户画像能力，从基本属性、兴趣爱好、行为特征、活动场景等维度，为品牌洞察用户补充有价值的信息，让品牌可以清楚地知道现有用户是怎样一群人，他们有什么特点、偏好，综合判断其背后的心理诉求和情感需要，让营销变得更加精准且有温度。

不久前，个灯数盘服务了某知名口腔护理品牌。该品牌拥有大量的历史累积数据，但尚未建立统一的数据平台，积累多年的数据难以发挥应有的价值。个灯数盘将品牌多渠道数据进行整合、打通，协助客户搭建业务第一方DMP，全面支撑品牌在用户洞察研究、营销投放等各个方面的数据应用。此外，个灯数盘还可以通过聚类分析算法，帮助泛大众类别的产品进行用户分层，将现有用户细分成多个类型，助力品牌精细化运营。

通过数据分析，如何挖掘出优质的内容营销故事？

通过数据分析挖掘业务背后的故事是内容营销人员可以使用的最优质的方式之一。通过数据分析帮助内容营销人员建立专业知识，培养信任等。但对于数据分析的新手来说，找到数据背后故事的过程可能做起来会遇到比较多的困难。你从哪里得到这些数据？当你有它时，你会怎么做？你如何发现有趣的数据分析故事的见解？

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一、如何找到好的数据故事

好的数据故事不仅来自数据；它们实际上隐藏在数据关系中。当开始进行数据分析时，你可以看到每个数据点与另一个数据点的关系。看到（或没有看到）的数据分析模式有助于揭示存在什么样的故事。了解要寻找哪种类型的数据关系有助于你更快地找到这些故事。接下来我就给大家介绍如何找到好的数据故事该怎么去做：

第一步：从好数据开始

你所使用的数据应始终来自可信的来源，并且不带任何外部因素的影响。最好是使用自己内部收集到的数据，这样特别有可信度，因为它完全独特和原创。

记住一点：好的数据故事一定从好的数据开始

第二步：整理数据

大多数时候，基础性的数据分析一般是处理来自Excel的静态数据。当然除此之外还有很多别的数据形式/

注意：数据格式取决于拥有哪种数据，因此让我们谈谈不同类型的数据。

• 这些数据是时间上的一个点吗？例如，如果有来自2020年调查的数据，将在列中包含调查问题，并在行中包含答案。
• 是否有多个时间段只有一个观察？例如，如果您有1990-2019年苹果股价的数据，该格式将有年份在行，在列中有变量或股价。注意：如果年份和变量切换，没什么大不了的。Excel有一个功能，你可以粘贴“转换”值。这将切换数据的行和列。
• 如果数据在一个时间段内有多个观察结果怎么办？假设您有一个数据库，其中包含1990-2019年多个国家的信息。这些数据在行中仍将有年份，但每列将指定该特定年份的观察结果。在本示例中，将有一个“国家”变量，该变量标识数据所指的国家。
• 识别缺失的值或不良数据。这些会使你成为一个不那么可信的来源，因为你的统计数据会是错误的。做一个目视检查，以确保数据点有意义。例如，如果数据集测量了人类的体重，那么某人体重为2000斤的数据有意义吗？清除大量丢失数据的行。
• 查找数据中的异常值。这些数据点似乎不属于预期范围。异常值通常会被我们觉得厌烦，但它们也可以提供有趣的故事和见解。例如，如果我们预计所有县的销售额都会下降，那么一个县的销售额飙升将是一个异常值。

第三步：可视化数据

当我们在这个阶段谈论数据可视化时，我们不是在谈论您的设计师创造的美丽数据可视化。这只是让你真正“看到”数据的工具。（这就是为什么我们如此喜欢数据可视化——这是我们大脑理解我们在看什么的简单方法。）从技术上讲，这一阶段被称为探索性数据分析。

1) 突出要可视化的数据

2) 点击“插入”进“图表”。

从“图表”编辑器中，可以单击“图表类型”选项卡，使用推荐的图表或选择自己的图表。“自定义”选项卡允许重命名标题和轴、更改颜色或增加字体大小等操作。请记住，不同类型的数据最好用某些类型的图表表示。

关于图表选用可以看我往期的几篇文章：

第四步：检查数据关系

通常一开始我们会经常以检查人际关系来寻找故事的有趣部分。但是当你利用可视化并根据关系进行数据分析时，你将开始看到数据的行为模式，这些行为模式将引导你朝着正确的方向前进。

但首先，你需要了解寻找什么样的关系。

5种类型的数据关系：

有许多不同的数据关系，但我们将涵盖最常见的前5名。这些最有可能适用于手头的数据，并将帮助你开始了解可能想在其他数据集中探索的其他内容。

当你深入研究这些时，考虑一下你的发现可能支持哪些类型的有趣角度：

1. 数据分析结果是支持还是反驳了我的假设？
2. 数据分析结果是否揭穿了一个广泛持有的想法吗？
3. 数据是增、减、还是平线？
4. 数据显示组之间有什么不同吗？
5. 指标或变量的前10个（或后10个）观察结果是什么？

• 关系1：相关性

这是具有两个或多个变量的数据，可能证明彼此之间存在正相关或负相关。

• 正：一个变量的增加导致另一个变量的增加。
• 负：一个变量的增加导致另一个变量的减少。

常见图表类型：

• 散射情节
• 带有拟合线的散射图

相关性的强度由相关系数衡量。一种流行的测量方法是使用相关性系数，范围从-1到1。这衡量了散点图中点与直线的相似程度。相关系数为1，表示存在完美的正相关系数。相关系数为-1，表示存在完美的负相关。相关系数为0，表示没有相关性。

这里有一个带有合适线条的散点图，显示了不同国家人均国内生产总值和可口可乐价格之间的关系。

这条线表明存在一种积极的关系。这意味着随着人均国内生产总值的增加，可乐的价格也会上涨。通过目视检查，我们可以看到这些点不是完美的线条，因此我们可以说相关性只有适度强。

• 关系2：趋势

在数据中查找显著的趋势，无论增加还是减少。

常见图表类型：

• 条形图
• 线图

例如，你可能会查看的网站一个月内每天获得多少页面浏览量，以确定一周中哪些天产生最多流量。

• 关系3：分布

这显示了数据分布，通常围绕一个中心值。分布对于理解特定变量的最小值、最大值、平均值、中位数和范围非常有用。查看分布可以通过查看平均值和最终值来了解数据的形状。

常见图表类型：

• 直方图

例如，你可以根据客户在一年内为你的公司创造的收入来分组。通过这种方式，可以查看平均客户的支出，以及客户可能预计的支出范围。

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• 关系4：异常值

这是任何异常或超出常规的数据。

常见图表类型：

• 散点情节：由情节上远离趋势区域的点显示。
• 直方图：直方图的尾部显示数据中是否有许多异常值。
• 条形图：任何异常高或低的值。

例如，我们期望看到的直方图的趋势是，第一组和最后一组的客户更少。但这张直方图向我们展示了一个异常值。实际上，有很多客户花费了51000——55000——尽管我们预计会更少。调查一下为什么那个群体中有这么多客户会很有趣。

• 关系5：比较和排名

比较：这是对子类别的量化值的简单比较。

常见图表类型：

• 条形图

有很多方法可以比较数据。可以比较集合或查看这些集合中的子类别。

例如，可能会查看数据，比较不同颜色的CTA按钮的点击率。哪个点击率更高，为什么？

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排名：这显示了两个或多个值在相对大小上的比较。

例如，哪种类型的内容页面浏览量最高？排名可以帮助轻松比较页面产生的流量。

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二、如何将洞察转化为数据故事？

一旦你认为你找到了你的故事，请遵循以下提示，以确保你有效地讲述了它。

1）知道你在为谁而写

有效的数据叙事并不意味着你想要讲什么故事。这意味着你找到一个对要读它的人感兴趣的故事。考虑：

• 这相关吗？
• 是解决问题还是拓展他们的知识？
• 他们以前听过这个故事吗？

有时，你有一个故事可以告诉多个（或更大的）受众。如果你有数据，通过数据分析找到最有趣的故事角度。将负责的数据转化为易于消化的故事是内容营销最重要的工作。

以人们理解的方式与他们交谈，并提供尽可能多的故事场景。

2) 打造一个强有力的叙事

数据故事应该直观且易于理解。不要给人们提供图表，但也不要让他们寻找洞察力。了解如何构建一个有效且易于理解的数据叙事。

注意：数据可以是强大的；也可以被操纵、误解和歪曲。确保你正在讲述整个故事。有时，人们对数据故事有想法，并试图追溯性地让他们的数据适合这种叙述。如果数据不存在，故事就不存在。

3) 根据最佳数据可视化效果进行设计

数据可视化不仅仅是可视化数据；它还增强吸引力、理解力和保留力。确保你的数据故事能够使用最佳的数据可视化形式展现出来，并确保设计师以最优化、最准确的形式呈现它。

关于数据可视化设计也可以看我之前的几篇文章：

用数据讲故事并不总是容易的，
但这总是值得的。

最后想提醒大家，练习得越多，你会得到越好。只要留意更多展示你技能的机会，你会发现数据分析背后的故事都可以转化为优质的营销内容。

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做到精准营销，提升销量，这就需要通过智能营销推荐分析来实现。

智能推荐，也称智能关联推荐，是网上商城常用的一种产品推销手段。借助产品之间的内在联系，在首页、购物车、产品详情页等页面上为浏览者展示与该产品相关的产品信息，这样可以增加产品的浏览和销售机会，提升网站的购物体验和销售额。

一、智能商品推荐系统可以分析哪些方面呢？以99click的SiteReco智能推荐分析为例：

1、产品推荐。

提供智能关联指数列表，根据智能关联算法，计算用户与各单品之间的关联指数，提供单品关联指数列表，支持下载或API导出 。

通过智能推荐列表，掌握每件商品与之关联的商品，进行精准的商品推荐。

分析智能推荐功能带来的营销增长，分析智能推荐内容的点击和销售情况，评估智能推荐为网站带来的直接收益。

通过智能商品推荐系统，了解商品推荐带来的推荐效果，掌握哪种推荐渠道带来的收益最高。

2、会员推荐。通过会员的浏览行为、会员属性，比如会员的年龄、性别，会员近期的浏览行为等数据，结合商品推荐分析法，对会员进行个性化的推荐。

个性化推荐比如会员感兴趣的商品，近期可能会购买的商品，同类会员感兴趣或购买的商品以及与会员购买产品经常一起购买的产品等等，从而提升用户的购物体验及销量。

3、人工干预。在首页、 购物车、产品页 展示推荐产品，根据用户习惯和单品之间的内在联系，结合人员干预，在网站上显示推荐产品信息。

我提供一个案例，通过数据解决品牌广告投放前这几个问题：选什么代言人？海报用什么配色？广告讲什么故事？整体什么逼格？

为了避免回答大而长，我只选其中一个重点来展示，就是数据告诉广告，该讲一个什么故事

完整的文章在个人公众号（古牧聊数据）里，这里只做节选：

广告有很多样式，既可以按线上线下这种渠道来分，也可以按视频文字这种体裁来分，还可以按效果品牌这种目标来分，今天我们就只说线上广告中的品牌广告。先通过几个图感性化的认识下品牌广告好了，上图中的1和3，分别是朋友圈广告和微博开屏广告，它们算品牌广告；而2和4分别是公众号底部广告和百度搜索结果广告，它们不算品牌广告，算效果广告。其实两者现如今的界限已经越来越模糊了，品效合一嘛～如果非要做区分的话，可以用能否“直接给产品带来价值”来衡量。效果广告往往可以直接给产品带来用户、或者下单购买，而品牌广告则更加潜移默化

很多朋友可能受影视作品的影响，还以为现在是《广告狂人》那种古典时期，但其实那个抽烟、喝酒、熬夜、 脑爆以求灵感闪现的时代，已经一去不复返了。现在我们日常看到的很多广告，都是机器自动化计算并投放到你眼前的。尤其是那种纯文字链接形式的广告，那种以追求消费者点击下单购买为己任的广告，更是高度的程序化、流水线化。唯有品牌广告，因为其独特的目标，还保留了些许传统手工艺者的姿态，还骄傲的需要人来参与

品牌广告区别于其他广告的最大不同，就在于其独特的定位。只有行业里的头部大玩家，才有精力和财力，通过各种创意，占领消费者的心智（洗脑）。想想可口可乐和百事可乐，两家公司不断的砸钱请明星玩儿创意，为的就是当你想快乐想肥宅的时候，第一时间想到的是自己而不是对手。再想想你楼下街边的小吃摊位，他们绝对不会去拍益达口香糖那种有剧情的广告，这对他们来说太不解渴了

品牌广告虽然主打消费者心智，走的是杀人诛心的路数，但它也有一个命门：无法被彻底量化的衡量效果。广告主花了钱，都希望能看到效果，但心智这个东西太虚无缥缈，你怎么衡量大家看了广告之后有没有比之前更喜欢你的品牌呢？有一种传统的方法是线下发调研问卷，但它周期太长成本过高；也有一些互联网的方法是线上做舆情分析，查看广告投放后消费者对品牌的讨论量和口碑，不过这个水很深，有机会再详聊。这里想说的是，福祸相依。命门反倒让品牌广告可以游走在科学与艺术之间，让创意有一个不大不小的施展空间

广告，或者说营销，我理解的核心就是3个元素：人、时机和话。能否找到正确的人，品牌的目标受众；能否选择一个合适的时机，包括投放的渠道和时间地点；以及最后，能否说出最打动消费者的话，包含文案、故事、调性、色彩等。人和时机，也是效果广告的重点，已经有很多程序化、自动化的解决方案，所以不是今天的重点。我们今天要重点说的，是其中“说话”的部分，因为这部分最能体现品牌广告的特征

更进一步，在“说话”领域，也可以细分为遴选代言人、配色风格、文案卖点和调性感觉等多个方向。我们再聚焦一下，就挑其中最不那么“科学”的部分来说，那就是调性感觉。很多广告，尤其是奢侈品和汽车行业，经常给人一种看了半天不知道到底在卖啥的懵逼感；但我们在观看中，能很明确的感受到广告试图传递给我们的感觉——要么是高端大气奢华，要么是时尚科技运动，要么是绿色自然环保，总之，那个调调是我们挥之不去的印象

这种调调和感觉，也可以通过数据辅助给出。具体分4个大步骤、6个小步骤。从评论数据的抓取和清洗，到引入社科领域的情感分类体系，到把数据按情感分类体系进行归类，最后就能量化的得到每个产品在消费者心目中的那个feel了，下面分步骤详细拆解，以汽车为例

我们的目标是了解消费者对具体某款车的感性感受，那么就需要首先去一个这类言论最多的地方，一般就是汽车垂直论坛了；其次，我们要保证这些评论都是消费者的真实感受，不能是水军或者广告刷屏；最后，要确保这些评论是有明确情感倾向表达的，不能辛辛苦苦爬虫爬回来一堆评论数据，都是厌世、性冷淡的陈述句。以上这些都需要下苦功夫去搞定，也是让数据发挥价值的基础，但往往会被人为的忽略

爬回来那些有价值的数据之后，需要在加工之前，先有一个理论依据，那就是人的情感诉求到底怎么分类、分成几类。这里就体现出，品牌广告是需要与社会科学结合的，毕竟是研究消费者心智的

有了数据，有了分类标准之后，就需要把那些评论归类到不同的情感分类中。首先，我们把评论进行切词处理，只保留其中完整有意义的词汇；之后，仍然需要人工经验，把不同的词汇归类到不同的情感。比如“自然”“老婆”“孩子”“舒适”这种一看就很安逸的词汇，都归类到舒适与安全，体现着那种成熟男子顾家爱家的气质；而“灵活”“速度快”“动感”这种热情奔放的字眼儿，都归类到活力与探索，透露着那股子年轻有朝气的劲儿

最后就是实际操作了，如上图演示，假设我们爬虫爬到某款车的全部评论就6条，切词之后发现有1个词属于享乐与释放，有7个词属于舒适与安全，有2个词属于理性与控制，那么这款车在消费者心中的情感标签就是10%的享乐与释放、70%的舒适与安全、20%的理性与控制

知道了一款车具体的情感分类标签有什么用呢？其实是可以具像化的来设计广告的调性，比如上面这个例子，这款车70%的情感表达都集中在舒适与安全上。再聚焦看下这里面的词，有“家人”“大自然”“幸福”这些，把他们稍加理解，就可以转化为很直观的概念了。比如带给家人舒适、亲近大自然、打造幸福的生活，OK我们闭眼想象一下，符合上述3个概念的广告是什么样的呢？

Bingo～要有老婆和孩子，还要有条大狗，然后一家四口可以开着车去林中深夜看萤火虫。啧啧啧，标准的流水线田园中产造型跃然纸上

上面这个例子其实只是小试牛刀，数据在品牌广告中的应用还有更多深入的场景和探索，但无一都展现出一种现象：数据与创意的和谐共处。很多时候，人们讲大数据时代，数据可以做决策blabla，仿佛数据可以主宰一切，不需要人的参与了。但其实不然，数据在广告中的应用模式就体现了，数据应该是辅助我们的决策和创意，是温情的让广告说话，而不是霸道的绑架广告和创意。我们很多理工男都会觉得，科学拯救世界；但我想说，世界里有很重要的一个组成就是人，人是需要情感的。承认这些，就需要同时承认，数据不是万能的

最后再强调一句，数据不是万能的，不要以为数据可以替代所有决策，尤其是创意

数据分析在现代社会中越来越受到关注，被广泛应用于各个行业。但是，对于那些不熟悉数据分析的人来说，他们可能会质疑数据分析的用处。本文将会从以下三个方面来解释数据分析的重要性：提高商业决策的准确性，改进产品和服务，增强市场竞争力。

先来个彩蛋：

本公司目前在招聘一些大数据分析师，我们欢迎所有对数据分析感兴趣的人来试试，符合条件的可以投递简历（可培养！！！）投递方式见下方，更多岗位信息关注本公司公众号，欢迎主动与我们联系。（1、签订正式合同、五险一金；2、须本科及以上学历（优秀者可放宽条件）；3、无经验者有项目经理带；4、在京工作一年后要求回当地的工作的，可申请调回当地省会城市的分公司或合作企业工作；5、每日简历投递量非常大，欢迎主动与我们联系！！

数据分析步骤

个人理解的数据分析6大步骤：

• 第一步：明确数据分析的目的，弄清楚需要做什么
• 第二步：梳理和确定分析逻辑，确定怎么进行分析
• 第三步：分析所用数据的收集、处理等，确定数据分析的数据
• 第四步：采用统计、数据挖掘等技术，提取有用信息
• 第五步：采用文字、表格、可视化图形来展示数据
• 第六步：得出数据分析的结论，发现业务价值，撰写分析报告

数据分析在商业中有什么价值？

提高商业决策的准确性

数据分析是一种能够帮助企业进行更准确、更可靠的商业决策的工具。通过对海量数据进行整理和分析，数据分析师可以得出准确的结论，从而支持企业管理者做出更好的决策。这种数据分析方法比传统的商业决策更为科学和客观，因为它依赖于事实和数据而不是主观的看法。

举个例子，一家餐厅可以通过分析数据了解哪些菜品卖得最好，哪些菜品没有受欢迎，从而对菜单进行调整。这种方法可以帮助餐厅提高销售量，提高顾客满意度，并最终提高利润。

改进产品和服务

数据分析可以让企业了解客户的需求和喜好，从而改进产品和服务，使它们更符合客户的期望。通过分析客户的反馈和行为，企业可以了解哪些产品或服务最受欢迎，哪些方面需要改进。举个例子，电商网站可以通过分析客户的购买历史和搜索行为，了解客户对某种类型的产品的需求量，并根据这些数据制定相关营销策略。这种方法可以帮助电商网站提高客户满意度，增加销售额。

增强市场竞争力

数据分析可以让企业更好地了解自己的市场和竞争对手，从而制定更有效的市场营销策略。通过分析市场趋势、竞争对手的策略和客户需求，企业可以找到自己的优势，并制定相应的策略。这种方法可以帮助企业更好地满足客户需求，增加市场份额。举个例子，一家公司可以通过分析竞争对手的价格、销售渠道和产品特点，制定自己的价格策略和销售渠道，从而提高自己在市场上的竞争力。

想要完成数据分析都有哪些方法呢？

1、PEST分析法

PEST分析是指宏观环境的分析，宏观环境是指一切能够影响行业或者企业发展的宏观力量或者因素。一般适用于大型公司的战略规划：

• P：政治Politics
• E：经济Economy
• S：社会Society
• T：技术Technology

通常是战略顾问用来帮助企业审视宏观环境，从而来匹配自身发展的一种分析方法

2、5W2H方法

5W2H方法也称之为七何分析法，包含的内容是：

• when：什么时候
• who：对象
• why：为什么
• what：是什么
• where：在哪里
• how：怎样的方式
• how much：数量大小

3、4P营销理论

所谓的4P指的是：

• 产品Product
• 价格Price
• 渠道Place
• 促销Promotion

这是一种以市场为导向的组合营销理论。通过将四者的结合，同时协调配合发展，从而提高企业的市场份额，达到最终的营销获利目的。

刘荧鑫：营销赚钱的一些小心得

1.变现系统打造好了，接下来就是流量系统，每天只做一个动作，就是发抖音。

有学员问了，内容从哪来啊？

我告诉她可以直接去我的公众号，选一篇或一段照着念，视频时长控制在2分钟左右，那么多文章足够你用了。

不在我们必赚老板群的，不给授权，发现一个举报一个。

2.以前，他没上课的时候，我们还能玩到一块。

后来，他去报了个理财投资的课程，他说的话我就听不懂了，整天跟我讲碳金融，还说自己赚了好多钱。

赚了多少钱我不知道，反正每次吃饭都是我买单，他还看不起这个看不起那个。

我们作为普通人，小生意人，创业者，别总想靠买买买（投资）盈利，还是要研究卖卖卖（营销），投资的门槛太高了。

3.不要追求爆粉，我们的粉丝都是一个一个攒的，尤其是前期。

所谓的爆粉，就是你一天发1个作品，可能来两个粉丝，你发100个作品，能来200个粉丝。

这算不算爆呢？我觉得不算，量变引起质变而已。

必赚情报社69元

必赚会员群999元

必赚老板群5000元

4.如果你关注我3个月了，还是停留在看各种项目，找各种项目的阶段，强烈建议，抓紧取关，趁早退网。

项目这玩意，你是越找越多，越看越爽，大数据觉得你好这一口，就一直给你推荐，问题是你不锁定一个去干，永远扎不了根。

5.这么多讲个人品牌的，真懂个人品牌的有多少？

品牌，从来不属于我们自己，而属于客户，粉丝，市场。

不是弄个名字，弄个定位就是品牌了，你是谁，叫什么名字，没人关心，别人只关心你能帮他解决什么问题。

也就是你发现了客户的什么冲突，用什么样的价值主张吸引大家过来？

6.没人骂我，我就心慌。越有人骂我，我越兴奋。

没人骂我，说明我压根没存在过，没有为了捍卫什么而坚持去斗争，江湖上没有我的故事。

这对于我打造品牌是非常不利的。

一个伟大的品牌崛起，需要四个要素：

1.满足市场的产品方案

2.深入人心的价值主张

3.持续强势的营销活动

4.铺天盖地的广告轰炸

7.有人说感恩，利他，结果天天在朋友圈晒粉丝送她的礼物，是不是粉丝送的咱也不知道，反正她发了之后，好像还真有人送了。

有人想收钱，还不敢大大方方的要，非得给你讲几个故事，然后给你说付费是最好的链接呀，不花钱怎么能遇到贵人呢。

其实，其实，大家都是出来卖的，谁也不比谁高尚。

8.大处要壮阔，小处要锋利。

大处，就是品牌，模式，流程。

小处，就是内容，文案，主张。

9.一定要远离只会谈论各种大事，国际形势，替领导人做“决策”的傻逼，看见直接拉黑，见一个拉一个。

具体的东西才值钱，我们做的事情，目标，动作，都要超级具体！

10.“鑫哥，怎么日赚500？”

“写写写，发发发，卖卖卖！”

“鑫哥，怎么日赚1000？”

“写写写，发发发，卖卖卖！”

“鑫哥，怎么持续收钱？”

“写写写，发发发，卖卖卖！”

11.我们一定要坚持释放价值，坚持帮客户解决问题，坚持七个唯一营销哲学，坚持文字成交系统布局，坚持循环写发卖执行动作！

12.策划是策划，投放是投放，两码事。

当然，单说投放的话，也是需要策划的，10万广告费花出100万的效果，100万的广告费花出10万的效果，都很常见。

13.以前，我鼓励大家多关注同行，集百家之长。

后来我发现，有些兄弟一看别人做的那么牛逼，就想改变自己，看一个改一次，看的多了，把自己给改没了。

我干脆让大家保持唯一性，始终跟随一个老师，老大，老板就行了。

不知道跟谁，可以跟着鑫哥，跟着必赚，我们一块玩。

14.由于我是一个非常纯粹的人，一不小心就把一些秘密说出来了，搞的同行都很不高兴。

他们在背后骂我：老子三天两夜的课程，你他么几句话就把核心讲完了，我还怎么招生。

其他人也附和：是啊，是啊，这家伙太不地道了。

所以，我喜欢和同样纯粹的人一块玩，目的纯粹，系统纯粹，行动纯粹，说话纯粹……

6年了，我才搞出来一套东西（七个唯一+文字成交+写发卖）。

他们一个月就能搞出来好几套课程，但是我欣慰的是，我这套东西，帮助了很多兄弟姐妹实实在在的把钱装进了自己的口袋。

想一块玩的兄弟， 看文章吧。

15.关于投资，我觉得现在和我们没关系，至少和我没关系。

我还是对“卖卖卖”感兴趣，能卖出去的东西就值钱，卖不出去都是垃圾。

我们知道自己卖什么了（成交系统+老板社群），如何证明我们在做这个事情？

就是围绕这个点，你写了多少内容，发了多少内容，多少人知道你，多少人认可你，多少人买你。

仅此而已。

16.很多人说自己体系多么庞大，平台资源多么丰富，手里人脉多么牛逼。

到最后，就是个卖课的，比如秋x，鲁x，王x，曹x，樊x，罗x……

我们的定位很简单：帮你打造成交系统，让你持续收钱。

没那么多高大上的东西，简单有效就行了，这也是之前跟随叶茂中老师学的。

17.你缺的不是方法，不是课程，不是每天看起来很努力的去阅读各种文章。

知识是没有力量的，况且更多时候，你看的所谓文章，不过是一些心灵鸡汤或作者胡编乱造的一些意淫故事。

营销赚钱，需要的只是，有且只有一套系统！

刘荧鑫：让你多赚100万的5个营销秘诀

先记住一句话：所有的经营，本质上都是在经营关系。

这句话悟透了，再结合下面我分享给你的5个营销秘诀，你的营销水平至少能提升10倍！

不管是商业也好，生活也好，工作也好，感情也好，等等，我们所有的经营，本质上都是在经营关系。

只要是和人打交道的，不论对方是谁，都一定靠着某种关系在维持和发展。

如果能够互利共赢，让彼此都很舒服，这段关系就可以长久，在企业经营里面，就可以让你的生意基业长青，蒸蒸日上。

反之，这个关系就会很快破裂。

那么，如何才能更好的经营关系，从而让自己的生活变得更好，财富变得更多呢？

5个营销秘诀，分享给你：

1、你必须描述对方心中的渴望。

先给你讲一个小故事。

一只小兔子去钓鱼，钓了一个月，一条鱼也没钓上来，到第二个月又去钓鱼，一条鱼蹦出水面大喊：你丫的再用胡萝卜来钓，我咬死你！

小兔子钓鱼，有错吗？没有。

鱼不上钩，有错吗？也没有。

错的是，小兔子只站在自己的角度，以为自己喜欢吃胡萝卜，那些鱼儿应该也会喜欢吃胡萝卜。

这是很多营销人和商家从一开始就在犯的一个极其严重的错误。

他们在展示自己的公司，展示自己独特的拍摄角度，展示自己是如何如何的优秀......

但他们从不花多一分钟的时间去问问客户：你们到底想要什么？

士为知己者死，女为悦己者容。

给的再多，不如懂我。

这就是为什么很多人看起来好像很努力，但就是赚不到钱，因为他的东西，只有他自己搞懂了，而客户，压根连听都不想听。

所以，花一点时间问问客户，做做调查，或者自己去做一个客户体验一次购买产品时的心理变化。

看看他们有什么问题，有什么渴望，究竟为什么要买这个产品，他们心中的疑惑是什么，他们头脑中的画面是什么等等。

你把这些东西搞明白了之后，不管你是做面对面销售还是用文案做销售，还是短视频或者直播，就可以超越80%的竞争对手。

因为他们只会到处吆喝：来买我的吧。

而你的语言和内容却会让客户感觉：这个人懂我。

2、你必须建立强大的信赖。

客户不购买你的产品，大致可以分为三个原因：

第一：他不想要你的产品。

再好的产品也会有人不想要，没准这些人压根就不是我们的精准客户，那么干脆就把他放弃，去专注于更精准的客户。

第二：他买不起你的产品。

确实有一部分客户非常渴望得到你的产品，但是他们的经济条件不允许。

你可以选择提供分期付款或其他缓解他压力的付款方式促进成交，这个问题也很好解决。

第三：他不相信你。

这个问题才是核心问题，90%的客户都是因为对你没有足够的信任从而迟迟不肯下单。

所以，我才要说，你必须建立强大的信赖。

如何才能建立强大的信赖呢？

三个经过测试，超级有效的方法：

第一：信任嫁接。

比如客户对某个形象很信任，你就可以利用或者打造一个类似的形象。（明星，医生，律师等）

比如客户对某个权威机构很信任，你就可以利用某个权威机构为你做信任背书。（鉴定机构，检测机构，红十字会）

比如客户对某个载体很信任，你就可以把自己植入进某个载体里面。（书籍，百度百科，电视栏目）

第二：具体数字。

笼统对于客户毫无意义，人人都可以说出一些笼统的似是而非的东西，客户对于这些早就习以为常了。

大概，差不多，也许......

这些词汇不仅不会让客户对你产生信任，反而会增加他们心中的疑虑，你可能没有想过因为这样的说辞而让你损失了多少订单。

所以，换种方式：17天内，32.5%，6.8倍，7253块钱。

具体的数字，让客户愿意相信你说的是缜密的，真实的，经过调查和统计的。

换句话说，是可信赖的。

第三：风险逆转。

想一下你在买东西之前，为什么一直在徘徊，为什么要货比三家，为什么要反复确认这个产品质量？

因为你害怕嘛，人性的两个弱点，第一个是贪，第二个是怕。

他们既想得到你的产品来帮他解决问题，达成目标，又害怕花了钱却没能解决自己的问题。

怎么办呢？你只需告诉他：无须担心，所有的风险我来承担。

所以，才有7天无理由退货，还要包来回运费，甚至有的商家把退货时间拉长到30天，并且不仅把钱退给你，而且你依然可以保留赠品。

这样的承诺，让客户觉得万无一失。

3、你必须提供10倍价值，才索取1倍回报。

很多人来问我搞流量的方法是什么，我只告诉他一个字：送。

对，这就是搞流量的核心。

每个人都是自私的，包括我们自己。

但是我们做营销的时候，希望你先放下自己的自私，去满足客户的自私。

在搞流量的时候，我们先送赠品，让客户感受到价值。

或者免费给客户提供一次咨询，或者利用低价先让客户体验到一部分价值。

4、你必须激发强烈的好奇心。

好奇就对了，满足就错了。

产品是为了满足欲望，而营销却是在激发欲望。

有个作家写了一本书，然后他想通过书评的方式去卖他的书，于是找了两个书评人。

第一个书评人看完之后，把书里面的很多精彩之处加上自己的理解，洋洋洒洒了几万字。

读者看完他的书评之后，纷纷夸赞这个书评人写的真好，这下连书都不用买了。

自然销量平平。

第二个书评人呢，采取了激发好奇的方式来写，每到精彩之处，他都是一笔带过，或者写一半留一半。

读者们就很不爽：真该死，每到精彩的地方都不让我看过瘾，还是买原书来看吧。

结果，大卖。

5、你必须测试。

没有什么放之四海而皆准的东西，世界上唯一不变的就是一直在变。

所以，你必须测试才知道哪些方法有效，哪些模式有用。

只有在得到市场反馈之后，你才知道该如何去调整，是直接放弃还是持续放大。

你的投产比，你的赠品，你的定价，你的保证，你的成交主张，你的模式等等。

有效果，就持续放大，没效果，就直接放弃。

刘荧鑫：营销赚钱，纯粹就是这2个东西相结合的游戏

一

营销，纯粹就是个人性和数字相结合的游戏。

当今时代，就是移动互联网的时代。

而当今的营销，就是移动互联网的营销。

过去的那些传统的营销和商业模式，统统失效了。

我们不禁要思考：移动互联网时代的营销，到底应该怎么去玩？

有一句话你一定听过：变，是唯一的不变。

市场变了，我们做营销也必须跟着改变，所谓马爸爸说的拥抱变化。

传统企业也好，互联网公司也罢，要想在移动互联网时代做好营销，出路说起来很简单：对所有的商业行为用数字和人性去思考。

营销，纯粹就是个人性和数字相结合的游戏。

不能理解这一点，你就不可能赚到大钱，或只能赚到一点小钱。

过去是这样，现在是这样，未来还会是这样。

用数字去思考，就是一切数据化，你的成本，你的粉丝数量，你的成交率，你的客单价，你的利润，你的客户终身价值，你的转介绍率等等。

用人性去思考，就是什么样的诉求能够让客户认可你，购买你，什么样的赠品能吸引客户关注你，回应你等等。

你在这两个方面所做的工作越多，理解的越深，就越能够把营销做好，实现降维打击。

比如微信对运营商的打击，京东对各大卖场的打击，特斯拉对普通汽车的打击等。

从战略上说，必须要降维打击，而从模式和落地上，则是要利用好各种工具，实现和客户更好，更快，更多的链接。

这也就是我们为什么一定要做私域流量的核心原因——和客户建立持续的链接。

细分一下就是三个方面：

第一：和谁链接。

当然是自己的目标客户嘛，或者叫粉丝。

很多人在做营销的时候不知道自己的目标客户长什么样子，他们一开口就说任何人都可以使用我的产品。

哦，是吗？那活该你卖不出去。

我们做营销，一定要瞄准利基市场，并且要只过滤，不教育。

让喜欢我们的喜欢到骨髓里面，乃至于崇拜，而不喜欢你的，就不会关注你。

还有一些非常讨厌你的，到处骂你。

当你发现有了二级分化的时候，说明你的营销成功了。

同流才能交流，交流才能交心，交心自然交易。

不同流的人，不要浪费你的时间。

人嘛，从古至今，都是群居动物，祖祖辈辈都是这样传下来的，我们不要去挑战人性，而是尽可能吸引和我们同流的人就好了。

第二：链接他们的目的。

说的简单一点，就是卖，持续的卖卖卖。

如何才能持续的卖卖卖呢？也很简单，就是融入客户的生活，尽可能的和他们多进行各种各样的链接，比如社群，线下聚会，促销活动，旅游，车友会，比赛等等。

你链接的频率越高，客户对你的印象就越深刻，在你这买单的机会就多，数量就大，持续的时间就长！

第三：如何进行链接。

营销就是钓鱼，关键在于鱼饵。

所以，链接的方式很简单，就是你会给客户什么样的好处（鱼饵）。

利益面前，人人平等，这句话是我一直在强调的。

人人都很自私，但我希望你首先放下自己的自私，满足客户的自私。

人际交往也是这样，能先考虑到对方利益，不管是说话，办事，我们都说他情商高，会来事。

你不会来事，别人干嘛和你一块玩，你一毛不拔，老坑客户，客户干嘛还要和你进行链接呢？

当然，你也不要一听见给别人好处就觉得是不是需要付出巨大的成本，不是这样的。

有些高价值低成本的产品，可以作为很好的赠品去赠送给客户，比如专业领域的电子书，能给客户提供一些指导，比如你组织一个线下聚会，让客户彼此之间认识一下，比如你举办一个小孩篮球比赛，让各位客户参与。

人的需求和欲望都是多元化的，并不一定非得给他们多少钱才算是好处，有时候，一句暖心的话，一张有意义的照片，比你直接给钱还管用。

二

我们的营销，必须形成可快速复制的流水线系统

战略三板斧：使命，愿景，价值观。

架构三板斧：组织，人才，KPI。

落地三板斧：产品，流量，成交。

其实这就是所谓的成交系统的搭建，任何一个公司必须有这从上到下的完整操作系统，才更能够基业长青，做大做强。

战略，就是想法，解决的是经营方向和赛道的问题。

做正确的事比把事做正确更加重要，选择不对，努力白费，说的就是这个意思。

那么如何才能做出更正确的决策和选择呢？

答案就是：走群众路线和同行路线。

群众路线，就是从市场中来，到市场中去。我们是商人，我们做任何生意都是为客户服务的，他们需要什么，我们就做什么，瞄准一个点去满足就行了。

同行路线，就是从同行中来，到同行中去。同行是最好的老师，如果你是刚开始创业，承认吧，你连犯错的机会都没有，所以找一个做得好的同行去学习，模仿，对标是极好的方法。

先抄袭，后超越。先解决自己生存的问题，再解决战胜敌人的问题。有了犯错的资本，再去考虑创新。

架构，就是章法。

你看有些人做事很清晰，这一步做完接着就知道下一步怎么做。

就像下棋一样，新手和高手的区别，就在于新手是走一步看一步，高手是没出手之前，就把棋局在脑子里推演了一遍。

甚至更厉害的高手，在你走出第一步的时候，就已经知道结局了。

善战者，动于九天之上。

不谋全局者不足以谋一域，不谋万世者不足以谋一时。

举棋不定，或者东一榔头西一棒槌，往往都是心中没有章法。

我是做营销的，不管是我自己还是给我的客户做方案，我的章法或者说叫思考框架就是：

第一：写

第二：发

第三：卖

一个营销活动是否成功，基本就是解决这三个方面的问题，写，解决的是你的主张和内容的问题，发解决的是渠道和推广的问题，卖解决的是产品和交付的问题。

包括你做短视频营销，是不是也是这样，写（内容），发（抖音），卖（产品）。

落地，就是干法。

你有没有发现一个问题，很多人说起话来也是一套一套，别人说的任何问题好像到他嘴里都很好解决，但是你再看他自己，却连一件小事都做的一塌糊涂。

还有一个现象，你去报营销培训班的时候，老师讲的一套一套，你听起来也合情合理，结果一听都对，一用全废。

因为好听的不一定好用，好用的不一定好听，就和渣男和暖男的区别，会干和会说的区别，一样的。

落地干法，就是形成一套标准的操作流程。不管是个人还是企业，只要你有这个玩意，可以说你就相当于打造了一台自动赚钱机器，剩下的就是复制和放大。

没有这个玩意，你看着每天累的不行，还是赚不了大钱。

你知道谁赚钱最轻松吗？

除了拥有流水线系统的人，我想不到第二种。

我们的营销，必须形成可快速复制的流水线系统，否则，坚决不干。

随着90后和00后群体的崛起，营销的渠道和策略其实已经在潜移默化的发生改变，只是很多老板还没有注意。

但结果已经开始发生变化了，他们只是盯着日益惨淡的生意，在皱着眉头思考：怎么会这样？

时代打败你，和你没关系。

这句话用在这里，恰到好处。

现在的时代，是彰显个性的时代，是百花齐放的时代，是文化多元的时代，是IP的时代，是圈子的时代，是小而美的时代。

三

未来的商业机会在哪里？

未来的商业机会，说的直接一点就是：服务一小撮，忽略大多数。

你足够垂直，就足够赚钱。

具体该如何去做呢？

三个步骤：

第一：做IP

IP，这个词，我觉得有点可笑，其实就是个人品牌，我不知道为什么非要用两个英文字母代替，好像这样显得高大上一点，还有人专门解释个人品牌和IP的区别。

我不想听，也不想懂。主要是为了蹭流量，所以我在这里也用了IP，但我心里其实是相当反感的。

很多做营销培训的老师说IP的核心是内容。

错！

在我看来，核心应该是主张。

比如一男一女在一起了，过了一阵分手了，别人问为什么呀？

他说：唉，三观不合。

就是价值观冲突了嘛，你觉得重要的我觉得没那么重要，你觉得超级喜欢的我他么越看越讨厌。

主张说的也是这个意思，比如我的价值主张：打造成交系统，让你持续收钱。

大家一看，喜欢的就过来，不喜欢的就走开。

再比如小米的主张：为发烧友而生。

阿里巴巴的主张：让天下没有难做的生意。

一个老板，或者一个个体创业者，或者一个专家，他在做营销的时候，首先是一个旗手，先不说画出自己的图腾，首先要喊出一句独一无二的口号，这就是你打造品牌的核心。

第二：做内容

主张有了，接下来就是围绕这个主张持续输出内容。

普通人如何年赚100万呀？

围绕自己的价值主张写尽可能多的文章。

老板怎么把生意越做越大呀？

围绕自己的价值主张写尽可能多的文章。

文章，就是内容，有了内容，可以录成音频，录成视频，做成电子书，不断的传播，矩阵式的去推广这些内容。

比如我每天写文章，发在我的公众号（刘荧鑫），抖音，视频号，360图书馆，新浪微博等等。

举个不恰当的例子，每一篇文章都是一个老鼠夹，有人通过搜索某些关键词找到了我的文章，而他又认可我的价值主张，又喜欢我的内容，那他就会主动来链接我。

人多了，我的私域流量池也就大了，那么第三步......

第三：做圈子

物以类聚，人以群分，大家有共同的爱好和目标，聚在一块就会很开心，很舒服。

而且因为来链接我的都是看过我的文章，认可我的价值主张的朋友，沟通起来也很省劲，也知道我们要往哪走，知道我能帮助他解决什么问题，成交和合作的机会自然也会大大增加。

商业的本质，其实就是人，而圈子能形成一种强大的势能，通过我去赋能大家，又通过大家来赋能我，这就是互相衬托。

比如罗振宇，樊登，吴晓波，都是把玩这一套模式的非常厉害的营销高手。

未来，不管你做什么生意和项目，都要从经营产品变成经营用户，才算真正抓住了移动互联网时代的营销核心。

我是刘荧鑫，打造成交系统，持续高效赚钱，更多营销赚钱干货，公【刘荧鑫】

这里推荐一个模型——渗透分析模型。

2020年成为不折不扣的直播元年，通过抖音、淘宝等直播进行卖货成为大势所趋。如何占据直播高地，提高会员渗透率以适应新趋势？

除了努力培育忠诚消费者之外，提升消费者渗透也很重要，通过渗透分析，优化产品布局，有效识别品牌增长点，提高市场投放效率。

１、渗透分析--会员分组渗透

会员分组渗透，展现了各个品类在各细分人群中的消费者渗透概况。颜色代表方向性趋势，颜色越深代表效果越好。

所谓渗透，即市场宣传的覆盖情况，简单来说就是评估有多少人看到了品牌宣传，当中又有多少人产生了购买行为，数据主要来自于抖音、淘宝等电商直播平台；所谓效果，主要反映该会员分组对该品类的贡献度。

通过该模型，可以帮助企业明确渗透现状，精准找到目标受众，了解自身品牌优势，识别发展空间，对新品的推出提供决策依据。

举例来说，如下图：

• 品类1在“女强人”这一细分群体中，渗透的最高，产生的效果最好，说明“女强人”是品类1的目标客户；
• 品类6在“白领”这一细分群体中，渗透的不高，但是产生的效果却很好，说明今后应该增加品类6对“白领”层的广告投入。

２、渗透分析--竞品（替代品）分析

竞品（替代品）对比，主要用于行业对标，展现各个品牌在各个细分品类的消费者渗透概况，同样的，颜色的深浅代表效果的好坏。

通过行业对标，与其他品牌形成对比，分析各品类渗透情况，明确本品牌的优势与短板，发扬本品牌优势，借鉴其他品牌成功经验。

举例来说，如下图：

• 对于品类1，品牌A的渗透和效果都是最好的，说明品牌A在品类1的市场竞争中占有主导地位；
• 对于品类2，品牌D的渗透和效果都是最好的，说明品牌D在品类2的市场竞争中占有主导地位。

另外，通过竞品分析，还能够反应出主推产品在市场上的受欢迎度，为产品的营销指明方向。

举例来说，如下图：对于品牌A来说，品类1在市场中受欢迎程度更高，品类5、品类6效果就差一些，所以需要把有限的资源重点应用在品类1上，可能收到的效果会更好。

３、渗透分析--关联渗透

所谓关联，即联合其他行业企业的品类一起做线上活动、进行产品推广，例如品类1与正式装做联合推广可能效果更好，但是与高跟鞋一起推广效果就一般，诸如此类。

在关联渗透中，我们需要关注三个点：

• 费用核算，与其他品牌合作，需要投入的费用是多少，进行成本核算；
• 渗透情况，在线上活动或直播中，能够获得多少关注，效果如何？
• 产生效果，形成了多少购买转化？

如做关联渗透分析：

• 费用——来自于财务系统或致远系统；
• 渗透——来自于外网爬虫或是Excel；
• 效果——有很多消费者很可能是通过线上观看直播，后到实体店进行购买，所以只有线上线下会员融合分析，才能评估真实效果。

数钥分析云，可以将分别存在于ERP系统、CRM系统、OA系统、电商系统、Excel数据补录、其他第三方数据源、外网数据中的信息进行集成和交互分析，最大化发挥数据价值。