数字化转型专题26：如何利用数据分析企业寻找市场增长

在当今竞争激烈的市场环境中，企业要想取得成功，除了要关注产品和服务的质量，还需要密切关注数据分析所带来的商业价值。通过合理运用数据分析，企业可以更好地理解客户需求、优化运营成本、提高市场占有率，从而获取更多的利润增长。

一、数据分析简介

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息并形成结论，以便发挥数据的作用。这个过程的目的在于把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息集中和提炼出来，总结出所研究对象的内在规律。数据分析主要有现状分析、原因分析和预测分析这三种目的。数据分析步骤包括：明确需求、数据收集、数据处理、数据分析、数据展示、撰写报告。数据分析的工具有很多种，最常用的有Excel、SPSS、SAS，其次是PowerBI、Tableau可视化工具，最后R、Python等编程语言。

二、数据分析应用

1、数据挖掘：数据挖掘是从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程，这些信息可以包括客户的消费行为、市场趋势、业务运营情况等。数据挖掘的方法包括关联规则挖掘、聚类分析、决策树、神经网络等，可以根据不同的业务需求选择合适的方法。该方法往往用于大数据量、相关性隐蔽、专业性较强的领域。

2、数据分析：数据分析是对数据进行分析，以提取出有价值的信息和知识。数据分析的方法包括对比分析、趋势分析、交叉分析、关联规则分析等，可以帮助企业了解市场和客户的特征，发现潜在的商机。该方法通常是需要有一定的数据敏感性，具备寻找规律的思路。

3、数据可视化：数据可视化是将数据以图表、图像等形式展示，以帮助人们更好地理解和分析数据。数据可视化的工具包括Excel、Tableau、PowerBI等，可以根据不同的需求选择合适的工具。该方法最为常用，简单易上手。

4、建立数据模型：通过建立数据模型，可以对数据进行更加精准的分析和预测。数据模型的建立可以采用统计学、机器学习、深度学习等技术，根据具体的业务需求进行选择。该方法较为专业，需要对单一领域的特征进行抽象后再导入数据分析。

5、数据质量管理：为了保证数据分析的准确性，需要对数据进行质量管理。数据质量管理的措施包括数据清洗、数据规范化、数据标准化等，可以帮助企业提高数据的准确性和可靠性。该方法常见于数据基础较弱的组织。

三、常见的数据分析方法

1、描述性统计：这是工作中最常用的数据分析方法之一，通过概括性的数学方法及图表方式描述业务数据及其分布现状。在周报/月报中，描述性统计可以用来总结和分析业务数据，比如销售额、客户数量、市场份额等，以帮助企业更好地了解业务状况。

2、假设检验：这种方法主要用于判断样本与样本、样本与总体之间的差异是由抽样误差所导致的，还是由于本身就存在差异。比如，企业可以通过假设检验来判断市场调研的数据是否存在显著性差异，从而判断市场趋势的真实性。

3、相关分析：相关分析是一种探索两个或多个变量之间的相关关系的分析方法，可以用来研究变量之间的因果关系。比如，企业可以通过相关分析来研究销售额和广告投入之间的关系，以帮助企业制定更加精准的营销策略。

4、聚类分析：聚类分析是一种将数据集划分为若干个组或类的分析方法，可以用来对客户进行分群，以帮助企业更好地了解客户群体的特征和行为。比如，企业可以通过聚类分析将客户分为高端客户、中端客户和低端客户等不同群体，针对不同群体制定更加精准的营销策略。

5、时间序列分析：时间序列分析是一种将时间序列数据进行分析的方法，可以用来研究时间序列数据的特征和规律。比如，企业可以通过时间序列分析来研究销售额的波动和趋势，以帮助企业制定更加合理和精准的销售计划。

四、市场营销数据分析模型

1、用户价值模型：这个模型主要是用来分析企业的客户群体，通过识别高价值客户和低价值客户，制定相应的客户管理策略，以提高企业的盈利能力。

2、漏斗模型：这个模型主要是用来分析企业的销售过程，通过分解销售环节，找出瓶颈和机会，以提高企业的销售效率。

3、波特五力模型：这个模型主要是用来分析企业所处的竞争环境，从供应商、购买者、潜在进入者、替代品和行业内竞争者五个方面进行深入分析，以帮助企业制定相应的竞争策略。

4、价值链模型：这个模型主要是用来分析企业所处的产业链上下游关系，从供应商、生产、销售、客户等环节进行深入分析，以帮助企业制定相应的价值创造策略。

5、生命周期模型：这个模型主要是用来分析企业所处的生命周期阶段，包括初创期、成长期、成熟期和衰退期，针对不同的阶段制定相应的增长策略。

五、数据分析实施的步骤：

1、数据收集：收集企业历年来的财务数据，包括收入、成本、利润、现金流等，同时收集关于市场、行业、竞争对手等方面的数据。

2、数据分析：通过数据分析，了解企业的财务状况和经营绩效，包括收入和成本的构成、市场份额的变化、客户和供应商的关系等。

3、确定潜在增长领域：根据分析结果，确定企业的潜在增长领域。这可能包括开发新产品或服务、拓展新市场、提高生产效率、降低成本等。

4、市场分析：了解目标市场的特点、市场需求、竞争情况等，以判断是否有市场机会和竞争优势。

5、行业分析：了解所处的行业发展趋势、政策支持情况、产业链上下游关系等，以判断是否有行业机会和竞争优势。

6、SWOT分析：了解企业的优势、劣势、机会和威胁，制定相应的策略来利用优势、弥补劣势、抓住机会、化解威胁。

7、设计增长战略：基于上述分析结果，设计企业的增长战略，包括产品创新、市场拓展、提高生产效率等策略。

8、评估风险：评估企业在增长过程中可能面临的风险，包括市场风险、行业风险、政策风险等，制定相应的风险控制措施。

9、实施增长战略：根据设计好的增长战略，投入资源并实施，同时跟踪实施效果，及时调整策略。

总之，利用数据分析来分析一家企业的利润增长点需要进行全面的数据分析，包括财务数据、市场数据、行业数据、宏观数据等，并采用适当的分析方法进行深入挖掘，最终为企业制定增长战略提供决策支持。