今日份知识你摄入了么?
本文介绍了我使用数据来优化公司营销策略的案例。

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。
图片来源:Unsplash 摄影:Lukas Blazek
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。
作者使用数据透视表创建的表格

图表 1:客户的年龄组
图片由作者提供 来源:Tableau

表格 2:拥有汽车和没有汽车的客户。
图片由作者通过Pivot Table制作

图表 2:客户所在的行业
图片由作者提供 来源:Tableau

图 表 3:哪些州的客户最多?
图片由作者提供 来源:Tableau

图表 4:客户是在网上购物还是更喜欢去店里买?
作者在 Tableau 上创建的图像

图 5:哪个品牌最受欢迎,销量最高?
图片由作者提供 来源:Tableau
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。
感谢阅读!
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
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