数据分析案例：从数据中挖掘营销洞察和产品优化

主要根据地区来洞察客户和产品，更多角度剖析各地区之间客户的差异，挖掘出产品和营销上的洞察

1.各地区客户数量、销售额、利润、数量、利润率对比分析

由图可知中南、华东两个地区综合情况较好，利润排名最高；反观华北地区，其他方面表现中等，但是利润率却是最高的，投入产出比最大。

2.客户销售额排名分析

华北地区有四个客户销售额很高但利润为负，有可能这几个客户主要购买打折产品，需要下钻分析确认，如果情况确实如此应该对打折商品限制购买数量，并向这些客户推销其他优质产品，争取扭转盈亏；也有可能是这几个客户所购产品运费太高，导致利润亏损，这样的客户可以考虑放弃。

3.各地区客户象限分析

第一象限销售额大于平均值且利润为正，这部分是我们要重点维护的高级客户；第二象限销售额、利润都很少，但很有潜力，是我们要重点发展的客户；第三象限的客户是亏损的，销售额也比较小，这部分客户发展价值不大，一般维护就行；对于第四象限红色的点点，销售额很大但都是亏损也很大，我们希望将来可以逐步淘汰这批客户。

通过数据联动轻松捕获各地区之间销售、利润、客户排名信息的变化。

4.各地区新客户数

零售企业核心关键因素就是能够不断吸引新客户进来，也就是让更多的人来买我们的产品。从图(上)可以看到客户累计增量，我们发现这些曲线越到后面越平缓，这意味着各地区发展新客户的数量都在逐渐减少，图(下)清楚地反应了这种变化趋势，说明我们加大力度开发新客户。

5.客户帕累托分析

从图中我们可以看出大约31%的客户贡献了80%的利润，也就是说前31%客户是我们的重点客户群。假设为了控制成本，我们维护客户关系只能维护少量的优质客户，那么前30%的客户就是我们要加强经营的客户。

6.客户消费迁移

通过图表可以某个客户或某年新加入客户持续几年内利润贡献的相对水平。

7.各地区产品帕累托分析

从图中我们可知华东地区约8%的产品就贡献了80%的利润，意味着92%的产品对利润贡献不大。从成本和产品种类两个方面考虑，可以将部分产品优化，将部分产品淘汰。

下面是整理的关于数据化营销的圈子的内容，有需要的朋友可以和我联系沟通，加入我的小密圈：