如何用数据分析优化你的营销策略？

大数据和分析可以帮助企业预测消费者行为、全面改进决策并确定其营销工作的投资回报率。 通过充分解决这些方面，企业不仅能够保护其市场份额，而且能够扩展到新的领域。本文介绍了我使用数据来优化公司营销策略的案例。如果你想了解更多数据分析相关内容，可以阅读以下这些文章：
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Sprocket Central Pty Ltd 是一家中型自行车和自行车配件公司，他们想利用现有数据，优化公司的营销策略。该公司与我分享了 3 组数据集，包括客户交易额、地址和客户人口统计数据、以及新客户列表。

该项目旨在用Sprocket现有的客户数据，帮助优化他们的营销策略，扩展公司规模至其他地区。

这个项目中，Excel 表格用于项目的构建，使用了数据透视表，并在 Tableau 上创建图表。接着，我们在 Tableau 上创建了一个数据故事，来向 Sprocket 的董事会成员进行演示。

01 问题

我首先确定了 Sprocket 想要解决的问题。该公司想要在新市场中优化营销策略。

我从回答这些问题开始：

• 1) Sprocket 大多数现有客户的年龄段是怎样的？
• 2) 这些客户中还有哪些突出的特征可以帮助 Sprocket 优化营销策略？
• 3) 是否有特定的自行车品牌在这个年龄段或细分市场中销量最高？
• 4) 哪些人口统计数据，尤其是在地理位置等地理因素方面非常突出？有没有在销售方面脱颖而出的地方？
• 5) 订单主要是通过网络销售还是客户走访？
• 6) 这些客户是否来自特定行业？
• 7) 这些客户拥不拥有汽车是不是我们的重要指标？
• 8) 客户的财务状况是否为重要指标，是否为潜在客户是否也是根据这一点判断？

02 方法论和设计

我首先在 excel 文件中准备原始数据，然后清理数据，并对其进行转换。

• 1) 我清理了数据，删除了空着的单元格。
• 2) 我新增了一个“年龄”栏来查看客户的年龄。
• 3) 我还删除了出生日期栏上的错误年龄，因为有些日期是有误的。
• 4) 我还清理了性别栏，有“男性”、“女性”和“不确定”。
• 5) 我将所有超过 90岁的无效年龄替换为平均年龄44岁。
• 6) 对于某些列中发现的空白，例如职位名称列，我们没有进行处理，因为与年龄等其他一些列相比，这些数据不会潜在地影响结果或提供不稳定的信息。

03 使用的工具

我分别使用了Python、Excel 和 Tableau ，清理项目数据、创建数据透视表和创建图表。

04 结果和发现

女性购买的数量最多，但男性的购买量也很大。

拥有汽车、网上购物、财富状况和性别不是确定潜在客户的重要因素。

表 格1：现有客户的性别分布。

图表 1：客户的年龄组

表格 2：拥有汽车和没有汽车的客户。

图表 2：客户所在的行业

图 表 3：哪些州的客户最多？

图表 4：客户是在网上购物还是更喜欢去店里买？

图 5：哪个品牌最受欢迎，销量最高？

05 分析结果

尽管女性购买的商品最多，但男性也有大量的购买量/客户基础。

拥有汽车并不是衡量客户购买汽车能力的重要指标。

金融、健康和制造行业的客户是重要客户。

与富裕和高净值客户相比，大众客户购买的产品更多。

Solex 是最受欢迎的品牌，其次是 Giant Bicycles。

06 结论和建议

以下是一些结论和建议：

• A. 目标客户应该同时有男性和女性。营销团队应将这两者都定位为潜在客户。
• B. 大多数客户年龄在 36-55 岁之间。但是，我们建议公司将目标定位在 26-65 之间，因为这些客户也有增长潜力，且数量可观。Sprocket 应该想方设法吸引 26-35 岁和 56-65 岁以上的客户。
• C. 办公室行业的客户占大多数。这一点很重要，因为与已经从事劳动密集型工作（如农业）的客户相比，向此类客户进行营销会更有意义。
• D.很明显，拥有汽车并不是一个重要指标。营销团队应该同时针对有车族和无车族。为什么？数据显示这这两类人都有很大比例。
• E.营销团队应该把重点放在大众客户身上，这些人在财富方面属于中产阶级。为什么？因为大众客户很可能会意识到他们的健康状况和消费习惯，并且更愿意骑自行车上班/购物。
• F. 公司应该储备更多 Solex 品牌，因为它们备受青睐。为什么？与其他自行车品牌相比，它们的价格更加平易近人。 
• G. 新南威尔士州的顾客最多。为什么？因为这个地区有良好的道路，且气候宜人，同时还有很多自行车骑行活动和比赛，鼓励市民骑车。 
• H. 对于新的目标客户，Sprocket 应该关注 36-45 岁之间的中产阶级，储存更多的 Solex 产品。

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原文作者：Mulkami Kareko
翻译作者：Lia
美工编辑：过儿
校对审稿：Jiawei Tong
原文链接：https://mukamikareko.medium.com/how-to-use-data-analysis-to-optimize-a-companys-marketing-strategy-9c67b9beb149