营销人常用的数据分析工具有哪些？

如题

杨达豪 · 2018-10-15 23:20:06

作者：Eric Young
链接：知乎专栏
来源：知乎
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趋势分析工具

百度指数

百度指数
作为国内最大的搜索引擎，百度是大数据分析中当之无愧的代表。营销人日常需要了解的行业、品牌、市场、活动等各方面传播数据，通过百度指数基本能够满足。
百度指数不仅可以获取某个关键词的搜索热度，一段时间内的传播态势以及相关的新闻舆论变化，还可以细化到关键词的目标网民是什么样的，分布在哪里，还包括他们搜了哪些相关的词。这一系列数据分析都是帮助营销优化及调整的利器。

360指数

360指数-搜索大数据分享平台
360指数的数据分析功能可以和百度指数分庭抗衡，但出于百度的权威性，或许会有更多营销人选择使用百度指数。但当遇到百度没有收录的关键词时，可以尝试在360上边查找。
另外，360指数对于关键词人群特征分析中，数据维度更多，更为详细。具体选择就看个人喜好了，不过360指数可以作为数据分析的辅助补充。

微博指数

微指数首页
分析微博数据的工具琳琅满目，微指数是新浪官方自带的工具，主打分析微博的搜索数据。
数据分析维度较常规，可以用于营销方案的日常数据素材。但如果需要更详尽、系统的数据，建议使用其他付费版的数据分析工具。

Google Trend

http://www.google.com/trends/explore
Google Trends数据量大，涉及国外数据。但使用需要翻墙，比较麻烦，有需要国外数据的情况下可以尝试翻墙使用。

百度预测

百度预测-大数据知天下
运用大数据对各行业进行监控预测，这些数据可以用于营销中的宏观市场分析。目前百度预测上的免费数据涉及的行业不算多，主要有经济、旅游、医疗、城市、教育、娱乐这几方面。

广告监测工具

ADBUG

adbug 广昆搜索，实时广告搜索
ADBUG是第一款免费的数字广告搜索引擎，可以检索到各品牌的营销信息，了解营销策略趋势及行业风向。

只要是近一年在网络上投放的广告图，一搜索都能呈现出来，缺点就是监测到的量不大，比较适合短期广告投放效果的监测。
数据可视化制作工具

数据观

数据观 | 所有人都会用的数据分析工具
数据观可实现数据可视化，可辅助制作可视化图表。上传数据后，就可以自动生成图表。相比excel图表，实现了可视化优化，视觉体验更加。
在日常策划案或图文排版中，如果需要运用到数据图表，都可以先通过数据观进行视觉处理再使用。

http://Infogr.am

Create online charts & infographics | infogr.am
http://Infogr.am 和数据观相似，同样能在数据上传后生成互动的图表。另外，图表还可以嵌入网页使用。

Piktochart

Piktochart Packages
Piktochart是在操作中简单粗暴的信息图制作工具。有免费和收费版本，虽然免费的模板不多，但是做简单的信息图还是够用的。
操作上非常简便，可以添加地图、图表等。Piktochart中可以使用的图标按钮样式非常多。如果需要的话，可以做出很多好看的模板。

社交媒体监测工具

探宝舆情

探宝：终身免费的舆情监测平台_舆情监测_舆情监控_数据分析_情感判断_危机预警_报告发送
在探宝舆情中输入关键词就可以检测到舆情数据。探宝的搜索关键词是自定义的，可以用作监测客户的品牌情况，同时还可检测竞品或营销活动名称的舆情情况，包括舆情的正负面分析，功能全面。

火线舆情

http://www.yuqing119.com/
火线舆情，和探宝舆情类似，数据量大，分析维度全，但是数据比较杂。可以用作探宝舆情分析的辅助及补充。

不懂舆情数据，就不足以成为合格的营销人。传播舆情数据既可以用于客户营销策划案中的素材支撑，也可以应用于营销策略的优化调整中。根据数据进行营销战略的优化调整，能让营销的每一步都走得有理有据。

小草莓 · 2018-10-15 23:20:07

这是销售相关，营销应该有相似之处：

　　原本以为当上销售领导，可以拿着高薪与老板近距离接触，琐碎之事交给小弟，其实苦逼的生活才刚刚开始，老板经常要数据，每次都要重新做分析，恐怖！
　　换了一个在线数据分析软件，第一次做好分析之后，以后数据图表结果会自动定时更新哦（当然我连接了数据库数据、表单数据），整理了常见数据跟大家分享。

1、销售外勤管理
　　作为一个小领导，每天都要看下属的客户拜访情况，团队的成员会在协同软件上详细记录自己的拜访的情况，包括客户名称、行业和具体情况，由我来做汇总工作。

团队每日拜访情况：观察折线图，发现有明显下降的趋势，询问负责人，及时做出调整。
客户拜访情况：通过下属记录的明细数据了解每个客户拜访次数，拜访三次左右的客户会督促他们重点跟进一下；拜访了五次以上却没有签单的客户，了解原因，考虑是否放弃。
客户的行业分类：拜访和签单客户中，哪个行业居多也是莓菌关注的指标，根据实际情况及时调整销售策略，重点攻占成交率高的行业客户。

2、销售业绩管理
　　作为公司的销售，给公司带来实际的收益是老板最愿意看到的，而如何管理好每个销售，是至关重要的。对于销售业绩的管理，同样也是通过数据直观的了解并及时调整方向，这样老板能直观了解数据情况。

销售排名：优秀的销售都喜欢拼第一，所以销售龙虎榜尤为重要，每天莓菌会通过实际业绩排名对前三名员工给予相应的奖励，老板也会通过排行榜了解各部门业绩情况。
客户排行榜：客户方面也会做成交额汇总，因为大客户是需要定期维护的。对于有些大客户，成交额下降可以提醒我们及时做好补救。
库存管理：对于销售而言，了解公司库存会节约很大的成本，因为一旦缺货就会影响正常的交付时间。而管理者，通过图表来了解产品销售情况，哪些产品卖的好一目了然。
地域分布：通过提供BDP个人版的数据地图，你能直观看到销售额的全国分布情况，还可钻取到各省的各个城市，一步一步分析问题，找到对应负责人，不断优化销售策略。

　　这些数据都是销售最经常关注的数据，做好图表后直接通过“分享”功能将数据结果分享给领导，分析效率大大提高了呢，就有更多时间去管理销售业绩，让业绩不断提高~~~

神策数据 · 2018-10-15 23:20:08

营销人会针对不同情况选择不同的数据分析工具，当要做一些营销的深度分析或者报告时，在分析的深度上和美观上都会有不同程度的需求，因此会使用不同的数据分析工具，下面我将为你介绍几种针对不同情况使用的常用数据分析工具。
上手简单的数据分析工具——Excel

首先，作为office办公系统，Excel的操作界面简单易懂，各种筛选、编辑、搜索、排序、检查等功能按钮对使用者来说最为熟悉。时间、日期、排序等基本数据处理操作简单便捷，一些函数公式下拉即可获得计算结果。
其次，各类统计分析结果均可以数据图表的形式展现，包括二维图表、三维图表，添上相关插件后可完成智能图表以及各种复杂图表的可视化，即使你不会各种炫酷的BI 操作，也能满足数据可视化的基本要求。
另外，数据透视表应当是Excel中使用频率教高的一块内容，有人称它为“Excel中最实用的功能”，它可以将各字段区域中的信息对应，并且通过【值】的方式来计数、求和与求平均值等操作。最方便的是，Excel的使用者可以完全不会任何编程语言和相关脚本程序，只需要选择合适的数据与函数，就可得到相关结果，而且，宏记录器可以记录执行操作，从而直接变成可以运行的宏命令。
但是，使用简单功能强大的Excel也有不可忽视的缺点：例如，最拉低办公效率的就是当数据量过大的时候，查询和计算速度会下降，如果此时的Excel中又包含多个sheet，那么极有可能出现卡死的状况。再如，Excel无法对用户进行角色管理，这也就注定了它较差的保密性，容易被其他软件破解。
其实，Excel基本可以满足非专业数据分析师的日常工作需求，而且对于Excel的使用技巧也不用过于担心，市面上有极多关于Excel的应用类教辅以及视频课程（可在网易云课堂、腾讯课堂、喜马拉雅等平台上获取相关课程）用来辅助使用者迅速掌握Excel。
适用于统计分析的数据分析工具——SPSS
当你手握海量调研问卷的时候；当要对数据进行回归分析、因子分析、聚类分析的时候；当要用收集的数据支持一份多维度的研究报告时，都少不了一种比Excel更适用的数据分析工具——SPSS。

首先，SPSS经常给人一种更“高端”的感觉，因为它既可以很好地进行回归分析、方差分析以及多变量分析等，又几乎不需要进行任何语句的编写，直接用鼠标单击即可完成相关操作。而且还能在计算分析的同时输出图形，极高地提升工作效率。另外，我们在日常工作中常用到的Excel 表格数据、文本格式数据均可以导入SPSS 中进行分析，从而节省了相当大的工作量，并且避免了因复制和粘贴可能引起的错误。
虽然相比Excel，SPSS似乎在统计分析领域有更高一筹的优势，但它依然存在一些将使用者拒之门外的因素。比如它需要使用者对统计学有初步的了解，需要对一些分析模型有理论层面上的理解，而且，它的功能性和丰富性有所欠缺，尤其是与功能包的R相比，在数据可视化方面过于单调，较为成熟的数据分析师甚至会直接跳过SPSS，选取可视化更强的分析工具。
更高阶层的数据分析工具——R
与上述两种分析工具不同的是，R属于开源统计工具，即它的源代码是开放的，一些源代码、程序包等资料都可以在其网站下载。

(图片来源于网络)有人说会用R才能算真正会做数据分析，因为只要入了门，R的功能就能很大程度地帮助使用者实现各种数据分析需求。其中最吸引使用者的是——尽管它需要编写语句，但只要掌握了其编程语法，就可以自由地编制函数来扩展现有的语言，而这也是其程序包繁多并且更新迅速的原因之一。另外需要突出的就是其强大的制图能力，它可以高质量地支持矢量图形，借助 ggplot2，可以快速创建所需的各种图表，并根据图表形状自行调整。
但其实，R语言跟SPSS一样，并不适合毫无统计知识的初学者使用，因为它的数据包来源于不同的贡献者，这些贡献者的水平参差不齐，导致数据包在质量上会存在一些问题，对于判断能力较弱的初学者来说，这无疑增加了学习和使用负担。
如果你需要使用较为系统的数据分析工具并且对可视化的要求较高，同时又对编程语言不反感的话，R语言或许是一种比较不错的选择。

面面俱到的数据分析工具—— Python
随着互联网大数据的发展，Python 逐步被从触不可及的山峰上普及到了各大数据分析领域，不满足于上述工具的数据分析师们开始向各式各样的编程类分析工具迸发，与R相似，Python也是一种开放的自由软件，可以阅读并改动它的源代码。
如果说R的优势在于数据统计分析领域的游刃有余，那么Python的优势则在于更加全面，无论是对于系统的操作、文字的处理，还是一些复杂的数据挖掘算法，Python都能平衡兼顾。虽然Python是用C语言写的，但是它抛弃了一些复杂的构成，简化了 Python 的语法。而且，除了Python的标准库以外，它还有例如Twisted、wxPython等一些高质量的数据库，可以满足不同程度使用者的需求，但Python的开源性也使得它在保密功能上存在一些隐患。
看上去十分复杂的Python凭借其强悍的功能在一步步地提升开发者的效率，有的数据分析师甚至呼吁未学习R语言的新手分析师可以直接学习用Python进行数据分析。也许是Python广泛的应用领域让其越来越引人注目，因为它不仅仅局限在数据分析领域，它还可以进行Web 开发、网络编程、自动化运维、Linux 系统管理、科学计算、人工智能、机器学习等等。
移动开发者数据分析工具——友盟
提到企业数据服务就不得不提到友盟，作为早期起步的大数据服务平台，友盟以移动应用统计分析为产品起点，为其提供数据统计分析、开发和运营组件及推广服务。它帮助移动应用开发商统计和分析流量来源、内容使用、用户属性等数据，以便开发商利用数据进行产品、运营、推广策略的决策。尤其是它提出对移动游戏开发者提供一站式解决方案，方便开发者进行更优质的决策判断。
如果你针对各大移动应用平台的数据统计分析，友盟或许是优选，因为在统计分析的同时它还可以提供移动广告的检测数据、品牌广告检测数据、电商广告检测数据等营销数据服务，可以很好地解决一部分B端企业的数据需求。
但是，由于它极强的数据统计属性，让它在实际分析的层面有所欠缺，而且数据采集和统计的局限性让它更偏重事后分析，在时效性的层面还存在一些遗憾。而且，分析深度尚浅，只适合相对基础的数据分析工作。
最懂用户行为的数据分析工具——神策分析
神策分析是神策数据推出的用户行为分析产品。神策数据这几年在大数据分析业界成长迅速，拥有强大的百度技术背景，显著优势是支持“私有化部署”，大数据分析的特点是聚焦在“大数据用户行为”全场景下的数据分析应用。数据分析的深度和广度都有了很大提升，让企业实现更为精细化运营成为可能。

神策数据的九大数据分析模型成为用户行为分析的利器，这九大数据分析模型是“事件分析”“漏斗分析”“留存分析”“分布分析”“点击分析”“用户路径分析”“用户分群分析”“属性分析”“间隔分析” 。
不伦你关注用户行为研究，还是基于用户行为数据寻找业务问题，神策数据能都满足复杂的分析需求，比如：
1 不同渠道的用户转化率高低
2 用户下载APP后的激活数量
3 用户在转化路径的哪个环节流失了
4 对不同行为的用户划分用户分群
5 从流量获取、APP下载激活、购买的全流程分析

其实还有很多大数据分析工具，本文列举的数据分析工具基本上能满足营销人的不同需求，不过，大数据分析工具各有利弊，要根据自身需求选择，当需要数据分析的情况少且浅时，可以选择免费工具，但数据量大，且需要进行深度分析时，建议花钱选择一个好的工具，将更多的精力花在思考上，希望对你有帮助！

体验神策数据产品：

神策数据 | 在线大数据用户分析产品 | Demo体验

官网：
神策数据 | 大数据用户行为分析产品 | Sensors Data

更多干货和案例，欢迎关注“神策数据”和“用户行为洞察研究院”公众号~

红色蓝德 · 2018-10-15 23:20:09

营销的工具基本可以划分为以下六个职能类别，而每一个类别又有其相应的可应用的工具，每一种工具基本都是免费的，安德鲁-考克斯，克里斯-朗斯代尔，乔-桑德森，格林-沃森曾在其研究《管理工具的选择》（THE RIGHT TOOL FOR THE JOB)中，对于116家公司的研究中发现，以下工具得到不同程度的应用，请参考选择适合自己的工具！
市场和环境分析工具

市场研究
消费者描述
SWOT分析
标杆分析
竞争对手分析
焦点小组
波特物理模型
组合矩阵
PEST分析
市场信息系统
4Ps
受众占有率研究
竞争优势矩阵
情景规划
价值链分析
竞争优势测绘
技术监测

产品和竞争力开发

消费者描述
标杆分析
商标管理
焦点小组
组合矩阵
差异分析
新产品开发
知识管理
项目管理技术
核心竞争力分析
全面质量管理
客户争夺计划
决策门
产品组合决策

价格模型

价格模型
标杆分析
竞争对手分析
价格弹性
活动成本
价值管理

销售促进和关系

消费者描述
关系营销
商标管理
促销评估体系
直复营销
大客户管理
受众占有率研究
赞助
产品组合
价值链分析
联络管理系统

绩效衡量

标杆分析
竞争对手分析
关键绩效指标
市场信息系统
作业成本法
平衡计分卡
质量管理技术
价值链分析
SMART模型

IT与互联网的应用

电子商务卖方应用软件
电子商务内部应用软件
电子商务买房应用软件

工具的选择，技术的应用需要与企业战略相适应；选择合适的工具与技术帮助企业战略的有效实施，不再“纸上谈兵”！
过去的十几年诞生了令人目不暇接的营销管理工具，很多是管理思想的具象和工具化，不少是新的技术在管理思想和工具上的应用。很多专业公司公司将这些工具进一步细化做的更加专业，考虑的更加全面，针对具体的工具，需要再进一步挖掘，互联网时代，应该能够找到很多很透彻的实用工具！
美国有一些教授和资询公司应用营销工程（Marketing Engineering) 的方法，通过量化的方法，帮助这些工具落地，使得很多营销工作不再拘泥于定性化的分析，不再严重依赖行业经验与所谓的最佳实践（这也是很多资询公司赚钱的法宝中的一种），具体参考
营销工程_百度百科
建议购买相应的配套软件，很多时候可让你的提案鹤立鸡群！
希望能够有所帮助！

网易云 · 2018-10-15 23:20:10

这个时代的营销，那一定和精准营销脱不开干系，百度百科中，对精准营销的核心思想的表述是：
精准的含义是精确、精密、可衡量的。精准营销比较恰当地体现了精准营销的深层次寓意及核心思想。

1、精准营销就是通过可量化的精确的市场定位技术突破传统营销定位只能定性的局限；
2、精准营销借助先进的数据库技术、网络通讯技术及现代高度分散物流等手段保障和顾客的长期个性化沟通，使营销达到可度量、可调控等精准要求。摆脱了传统广告沟通的高成本束缚，使企业低成本快速增长成为可能；
3、精准营销的系统手段保持了企业和客户的密切互动沟通，从而不断满足客户个性需求，建立稳定的企业忠实顾客群，实现客户链式反应增值，从而达到企业的长期稳定高速发展的需求。
4、精准营销借助现代高效广分散物流使企业摆脱繁杂的中间渠道环节及对传统营销模块式营销组织机构的依赖，实现了个性关怀，极大降低了营销成本。
5、与现今大数据营销思路相辅相成。

那在这段表述中，很重要的一点就是数据的运用，那营销，或者说精准营销中，最适合营销人常用的数据分析工具是什么呢？

[h1]首先也是最重要的一点：数据分析工具要适合营销人员的业务[/h1]工具是为了业务服务的，评断一个工具的好坏，主要是从这个工具能否解决问题来出发的，其他的点是后面再进行考虑的，那就先从什么的工具可以解决问题出发来谈谈，解决什么问题，有什么工具。
从大的粒度层次上，也就是五个方面：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。

比如：如何判断什么是合适的人。
就可以使用RFM模型进行分析公司的重要营销对象，如下图就包含了用户的重要程度数量、占比、矩形分布、生命周期情况和详细信息情况：

比如：如何判断什么是合适的产品受大家欢迎。
就可以使用用户访问频率进行分析用户对一个产品的访问次数，再使用多个产品的访问频率横向对比，选择用户喜欢的产品进行推荐。

比如：如何什么时候对新用户进行补贴？

就可以使用新用户的贡献分析，分析出贡献度大的顾客，采用用户画像的方式给与福利或者补贴。

有很多工具都能够实现以上这些展示，通过自己对Excel的处理或者从数据库中提取的数据进行分析和作图就行，所以Excel、Google Analytics（谷歌分析/GA）、tableau等等都是可以的，但是众多的数据工具中应该怎么选择呢？于是引出了下一个论点：这个工具使用要很方便。

[h1]其次这个数据分析工具要方便使用[/h1]

对于营销人员来说，什么是方便的？

第一、使用门槛低：

如使用过Excel就能够使用的数据分析软件，或者是经过简单的学习就可以上手使用的，有一些数据分析工具在网站上就有不少公开的课程，比如网易有数就有在网易云课堂上公开的课程，可以经过学习快速的掌握工具的使用，这一点很良心，其他的比如Excel有很多的书籍，而且使用比较普遍，上手比较容易，门槛也很低。

第二、使用过程简单：

这一点我认为应该包含有操作简单+功能丰富，如果有BI那更不错了，现在很多的商业BI数据分析软件很多，但是使用过程相对来说比较复杂，包括图标的制作等，在我的这么多的体验中认为，操作过程以拖拽作为基本动作是最为简单的，比如：

然后还发现有更简单的方法，直接输入想要什么，会自动推荐出图表，只需要导入数据就可以：

第三、实时更新数据，掌握最新动向：

目前很多的数据分析工具都可以打通数据库，做到和数据库连接，实时刷新数据，这一项功能也是营销人员所必须的。
第四、分析过程可以扩展，不用反复更改数据或者格式：

比如同一个表格的下钻，不同表格之间的联动，这样可以减少很多的工作量，比如：
想要查看某一类目标用户的数据的下钻：

或者是对一个展示数据更深层次的下钻，不断的深入查看数据的基础，如下图：

第五、分享展示等简单方便：

可以方便的把制作的图表导出、分享，如可以以多种格式进行导出，或者可以定时邮件发送分析结果等，如这些功能：

[h1]最后这个数据分析工具还要能够产生附加值：[/h1]解决了核心问题，又能够实现方便使用，最后这个数据工具还应该能够为营销人员产生附加值，对于附加值的定义每个人都不一样，我对数据分析工具的附加值的定义为：直接的协同定制和管理数据的分析结果和分析过程，就类似现在的云协作的产品，大家可以相互查看，这样既能够保证一个团队内的信息交流，还能够让信息的流动更快速，减少很多的无用功，增加效率，所以很推荐SaaS类型的数据工具产品，可以联网协同，可以随时随地的查询、更改、编辑等，十分的方便。
以上文中示例均来自网易有数，可以点击这里免费试用。

DOOM · 2018-10-15 23:20:11

讲道理。第三方软件平台分析微信公众号，不是有很多么。类似

这样的数据就可以了，还能监控其阅读量。形成一个走势。判断这个号的质量。存在刷阅读的情况。微问数据_微信公众号分析可以去看一下。

营销人常用的数据分析工具有哪些？

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