营销数据采集分析体会 营销数据采集分析体会

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1、营销数据采集分析体会

互联网时代的客户数据分析与精准营销
随着互联网金融和大数据时代的到来，银行在IT建设、数据采集方面都投入了大量的人力、物力和财力，CRM系统已普遍建立，基础建设初步完成。然而从整体来说，中国银行业由于在数据分析（analytics）领域经验的缺乏，战略上误将此项工作狭义化为IT工作，数据与客户仍然是隔离的，数据应用主要集中在后端，数据文化尚未形成，数据分析手段仍然比较原始，实际投入产出比不高。
　　单从客户细分而言，几乎所有银行都在做客户群分层工作，有的银行只是粗略分层，有的银行根据风险与客户生命周期进行客户分层，但几乎很少有银行能够从数据挖掘与分析角度精细化地进行客户细分与决策，而真正懂得如何科学运用数据与模型进行客户行为分析预判，特别对流失客户的分析与预判，实施精准营销的更是寥寥无几，这必然导致银行在以客户为中心的转型发展过程中，会遇到一系列与客户发展目标相关的瓶颈，诸如我们常常听到的如下头疼问题：
　　不知道哪些客群应该重视、哪些应该放弃；
　　客户流失率很高却不知其原因，不知道如何进行客户流失分析与预判；
　　不知道如何进行客户预见性营销与精准营销；
　　不知道如何通过数据分析与模型工具促发客户；
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　　那么，如何解决以上问题呢？我们认为，银行首先必须要在客户数据分析这项重要工作里投入必要的资源、人力和物力，并愿意采用专业科学的管理方法与指导，从而使数据分析能够为银行带来实质性的效益。本文我们将通过两个案例的分享助您领悟这项工作的实施要领。
［案例一］客户数据清理分析与分类
　　首先，将客户数据按照逻辑关系、层层深入划分、清理与分析。先运用数据分析方法将无效客户界定与排除，随后开展有效客户与潜在客户分析、有效客户精细化细分、潜在客户中分离出休眠客户分析等，通过层层分析与剥离，结合银行实际情况，得出对银行有终身价值的客户群。客户数据细分示例如下图：
　　其次，为了能真正理解客户，需要挖掘更多目标客户的内心深处的需求和行为特征。必须在超越客户身份、年龄类别、资产数字、交易数据等表象洞察客户的需求动因和价值观念，许多洞察客户对于产品的偏好、支付的偏好、渠道的偏好、交易时间的偏好等等。为此，要对分层后的客户进行深入的人文洞察与分析，分析结果用于辅助客户营销策略制定。
　　那么，什么才是无效客户呢？例如，某零售银行帐户多达350万，暂无精确的客户数，账户金额0-100元达250万（占总账户的71％，可能为无效客户），100-1000元达40多万户，拥有庞大的代发账户。在项目实施之前，该行并没有认识到，中低端账户金额并不等于中低端客户。银行也不知代发客户如何使用其账户资金，不知为什么代发客户资金流出银行。
　　界定无效客户，需要将数据分析方法与银行实际情况相结合考虑。
　　在本项目中，由于考虑到零售业务团队、IT团队与财务部门对无效客户定义不一致，首道资深顾问在数据清理之前,与银行相关团队共同协商与定义“什么样的客户在该行算无效客户”。根据第一轮协商，确定以行内资产(AUM)100元(包括100元)以下，并且过去12个月所有账户没有任何动作（如:存储提取和汇入）的客户为无效客户。后又采用统计分析方法与实战经验结合，得出银行各部门均可接受之分类切点。按此方法切除无效客户之后，便获得有效客户数据。
　　排除无效客户之后，重点对有效客户和潜在客户进行深入挖掘与分析。
　　在潜在客户中，一部分为有效客户，一部分为休眠客户。对休眠客户，采用相关策略进行营销，观测效果，根据效果为改进银行产品提供相关建议。对于有效客户细分，则可按客户的消费行为、按客户在银行资产额、按客户与银行关系长短、按银行收入贡献度等进行细分，尤其是对于在本行有低资产额的有效客户，需估测客户行外资产，协助进行交叉销售，对本行客户产品拥有情况做精细化分析，将零售客户总客户数，按照产品条线进行细分。通过数据分析，确定客户价值。
［案例二］代发客户流失率分析、客户维护与精准营销
　　客户流失严重是某银行非常头痛的难题，如何对银行的客户做好维护是该行重点关心的话题。仍然回到之前的问题，该行拥有大量的代发客户，但不知为何代发客户资金流出银行金额较大？针对这个问题，我们的解决方案是：首先对该行代发流失客户进行相关数据细分与分析，确定流失客户特征和属性，同时分析影响客户流失的各因素及各因素之间的相互关系。在此基础上，对流失客户在流失过程中所处时间段，进行数据分析，确定流失客户时空特征，并对流失客户资产特征进行深入分析与判断，进而帮助银行对已经流失或者有流失预警的客户，提供相关流失客户挽留策略。
　　在项目中我们帮助该行建立了客户维护率模型，以此做好客户流失预判和保留，大幅降低了该行的客户维护成本。通过开发和不断调试，该模型能够帮助该行确定客户流失预期（如预计客户将在3个月或者5个月流失）与营销客户群（如年龄在20-30岁的女性客户群），并给该行提供与设计相关客户维护与吸引策略。例如：若要维护这些客户，避免在预计内流失到他行，则需要配备哪些产品进行营销？需要采取哪些营销活动？通过哪些渠道接触客户？在什么时间段最为适合进行客户挽留？决定哪些客户值得该行团队花费成本进行维护挽留？……为该行大幅降低了客户维护成本，提升了维护效率。客户维护率模型原理示意如下图所示。
　　除了做好客户流失预判和保留，为了提升该行客户精准营销之预见性,并将精准营销与该行产品(如信用卡)相挂钩，我们在项目中对该行营销数据进行收集与分析，并建立客户反应率模型。首先对该行现有全员营销数据进行收集，按照不同产品条线细分营销数据。与此同时，收集营销客户属性数据，将产品营销数据与客户属性数据相匹配，开发与调试反应率模型。反应率模型用以为营销目标客户群进行系统评分，并根据实际情况设定界定临界分值，剔除分值低于该临界分值的目标客户群，对符合分值之目标客户群提供相关营销策略与产品建议，由此致该行销售成本大幅下降，客户对产品反映率明显提高。客户反应率模型原理示意如下图所示。
　　总之，大数据时代，“一切从数据出发”应该演变为零售银行日常工作的思维和工作文化。银行需要努力将大数据推向前台，要以客户为中心，深刻洞察客户需求，从而打造个性化的客户体验。因此，应该采用传统数据分析，结合客户需求深入洞察，找出客户行为背后的规律。同时运用大数据技术，得出细分群体的行为特征，从而有目的、有计划地开展精准营销和服务。

2、营销数据采集分析体会与感悟

实训就是一个人的经历，是一个过程。通过 市场调查 ，浅谈一些新的认识。本文是市场调查实训心得，希望对大家有帮助。
市场调查实训心得篇一
两周的市场调查实训明天就要结束了，可是现在看来，这次实训可能是终身难忘的，是大学的一次难忘的经历。

从开始写调查方案，到进行实地发放问卷，组员很努力，看似一切进行的很顺利，甚至觉得一个调查根本不需要两周的时间，觉得时间很宽松，一个调查很简单。

然而就当调查问卷回收时才发现了一些问题，如有的问题设置的不太好，顺序不太对，还有在调查时没有做好，导致很多问卷部分问题无效，调查结果不能达到满意的效果，有的调查项目不能得出理想的结论，这是我想了好多，看似一个简单的问题其实都不那么简单，一个简单的事也需要慎重思考，否则就可能遇到不必要的麻烦，造成重大损失。

还有一个麻烦的事就是，在后期紧张统计分析，写调查 报告 时，临时要考会计，本来安排好计划顿时被彻底打断，一切突然变得一团糟，不知道到底该从哪儿入手。就在现在这一切都过去了，会计考试顺利通过了，调查也接了尾声，一切又恢复正常了，可是在那一天半的紧张忙碌中又让我从新找到了奋斗的感觉，又找到了高中紧张的备考氛围，让我相信人的潜力还是很大的，人活着贵在奋斗，贵在激发出应有的潜能，潜能无限，奋斗不止。

市场调查实训就要结束了，一次难忘的经历，就将一点简单经历勉励自己，能够使自己不断成长，让大学变得更有意义。
市场调查实训心得篇二
大二第一学期的时候我们学习了房地产市场调查的理论课程，本学期末，在我们经管系最为风趣的彪哥的指导下，我们迎来了房地产市场调查的实训。

通过完成实训，我收获了很多很多，当然也付出了不少的努力。在本次实训中，我们组的课题是有关万科柏悦湾的市场调查。我个主要进行初期调查框架的设计与调查问卷的策划、项目的概况以及报告的整理，由于实训任务基本上都是我做的，所以感受颇多，个人觉得主要表现在三个方面：

1)做调查一定要先明确调查目的，然后根据目的确定调查 方法 以及问卷形式及内容;

2)设计问卷一定要科学严密，要按照一定的逻辑顺序，要带有目的性的设计，并不是随随便便问几个问题想怎么问就怎么问;

3)在资料收集过程中会遇到各种各样的困难和阻力，如何把握好自己的心态，应对各种情况这点至关重要。

本次实训，我们在初期对所要调查的项目进行了详细资料收集和分析，明确了项目的概况以及市场状况后以Word文档和PPT的形式整理好了资料，然后根据项目设计出具体的调查问卷，最后经过进行相关的数据收集与统计分析的工作，由我完成最终的 调研报告 。

这次的实训，我感到投身到调研工作的感觉，这并非简单的工作来。说真的我们的信息来源主要是二手资料，但即便是这样我们也找的相对的吃力，要是让我们找一手资料的话相信我们可能很难完成这次的实训任务。实训中我学习到很多书本上没有的东西，有很多有趣有用知识让我产生强烈的兴趣;偶尔发现的网站更被我保存好以便以后查找资料。知识的缺乏促使我更进一步的学习，我相信我在以后的学习中会学到更多的知识充实自己。最后我想说，这次实习，虽然我基本做了全部的工作，但正因为有组员的支持有他们对我的信任，我相信正因为有同伴我们才会做的更好。
市场调查实训心得篇三
随着生活水平的提高以及各种消费形式的完善。人们为了能够买到自己满意的商品，一般都会在不同的商场里对同种商品进行价格对比，力求买到物美价廉的货品。而超市也就成为了市民的优先选择。超市不仅货源充足，而且价格相对也较于价廉。所以日常用品大家一般都会选择去超市选购。然而不同超市之间也会有微妙的价格差异。

本小组做的是洗发露分析，由于洗发露是日常居民必备的消费品，所以价格品偏低，品牌偏多，而且所属公司也多有重合，很多品牌隶属于一个公司，以此占领市场，以便更多的提升各自品牌不同的消费概念和价值理念，我们此次调查只甄选了几个大众的消费品牌和两大国际巨头的产品做对比，以期给大家一个简单、直白的对比。

我们做了五个品牌：潘婷、海飞丝、飘柔、清扬、力士。他们前三个属于宝洁公司，而后两个属于联合利华公司。这五个品牌的产品在我们所有调查的超市都有比较齐全的品牌功能的分类和容量设置，可见其消费者比较认可，所以我们就了这五个产品在不同超市的价格对比。

此次市场价格调查大家都十分积极。顶着炎炎烈日依然能够听从指挥，有序且高效率地进行着。大家的积极配合我们才能圆满的完成一项艰难地任务。此次活动，不仅加深了我们对商品市场各方面的认知。学会如果在同种商品间进行比较，以保买到物美价廉的商品，还锻炼了我们的实践能力.在这次研究性学习中，同学们细心地记录各种价格，仔细地进行筛选和 总结 ，我感动于同学们的团结协作，享受着合作学习中的乐趣，也在这次社会调查中增加了 社会实践 能力，更加把和同学们的距离拉近了，体会到了友情的真谛。虽然在这个过程中难免有些劳累，但是看看着我们的成果，我仍然为这个团队的集体而骄傲，为集体的协作而感动。科研的墓地在于实践，唯有实践，才能体验到其中的滋味。大家兵分三路，顺利完成了任务。

虽然有点累，却是有些欢乐，而且还感觉大家因为这次活动变得团结多了。彼此的距离也拉近了不少。经过这次的社会实践，我也深刻地认识到物价的上涨对居民生活带来了很大的影响。特别是对普通低收入家庭的影响更为巨大。对此。我希望政府能够加强对物价上涨的关注。经济收入跟不上物价上涨的步伐的情况应该加以调控。实行低物价以达到惠民的目的。这样不仅能促进居民的消费能力，且同时能够提高经济能力。今天的课题研究，我们的调查对象是商品价格。大家十分地积极，时间一到便开始集合了。随后按部就班。以很高的效率完成了此次的课题调查。大家相互配合，显得十分地默契。从这次的合作来看，我感受到了要取得成功，大家都要齐心协力，团结。这样才可以顺利完成任务。

在完成了研究性学习之后，我学会了很多。而且在这个过程中有许多的乐趣。各个组员之间分工合作，彼此间相互配合。而且增加了我的社会 经验 的同时也增加了我的社交能力。虽然会遇到一点小麻烦。但是我们还是克服了困难。完成了我们的任务。让我十分有成就感。这个研究性学习我觉得很有意义。这次的学习性研究我觉得我经历了很多有意思的东西。我被分配在了旺佳旺进行商品调查。期间遇到了不小得麻烦。途中因为工作人员的质疑，我们遇到了瓶颈。幸亏与部门经理进行了沟通，才能让调查顺利进行。没想到这次的调查在无形之中加强了我的社交能力。真的是以外的收获。当然，也让我学会了在挑选商品时为了能买到便宜的商品，我们要货比三家。

在收集完第一手资料后我们就开始进行筛选整理的工作，我们发现问卷中有些地方还是存在前后回答不合逻辑的现象。这一阶段是比较枯燥的，而接下来的分析更是费了我们很大的脑筋，分析的角度不同得到的结论也会不同，我们运用老师教我们的方法把能分析的数据都尽量进行了分析，通过老师的指导，根据老师所提的意见我们选取与课题贴切的整理汇总形成了最终的调查报告。

曾几何时，我们收集信息，也收集个人空缺的知识;我们整理过残缺的资料，也整理个人烦躁思绪;我们统计过零碎的数据，也统计过过程的得失;我们分析过繁杂的问题，也分析彼此之间;我们也曾综合过所有，却综合不了知识大千世界。

实习对于大学生来说是很重要的与社会接触的机会，它能让我们把平时学的理论知识运用到实践中，做到学以致用。还能增强我们的团队合作意识。另一方面，让我们切身感受社会竞争之激烈以激励我们认真学习。学校在本学期为我们安排的市场调查与预测的实习，这是一个难得锻炼我们的机会，既是对我们前面所进行的理论课程的补充，也是我们走进社会深入实习并寻找较好的工作做了重要的铺垫。在实践中，我们学到了不少有用的知识，也得到了一些经验，这些宝贵的经验能帮助我们将来更好的融入社会。

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3、营销数据采集分析体会怎么写

近年来，随着数据库营销技术的发展和应用，对客户精确细分的呼声越来越强烈。而客户数据的充分性和正确性是细分的基础，而客户信息和客户数据的采集是其中的关键环节。

客户数据库的建立是开始数据库营销的第一件要事，之后的更新客户消费行为则是数据库营销的重点。细致地完成这两项工作后，就达到数据库营销的目的是提升企业的销售力，减少冗余的广告投入，进而产生更丰厚的利润。

首先是确定好潜在客户数据获取渠道， 如果网络上可利用的数据，可参考乐思网络信息采集系统，主要用于：舆情监测，品牌监测，价格监测，门户网站新闻采集，行业资讯采集，竞争情报获取，商业数据整合，市场研究，数据库营销等领域。


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