通过营销组合建模进行数据分析
Posted: Tue Dec 03, 2024 6:35 am
尽管营销组合建模的巅峰在于使用一种工具以尽可能最有效的方式在所有渠道之间分配预算，但只要能够对影响我们业务销售的所有变量进行详尽的分析，就已经提供了有价值的信息，可以对我们的决定产生很大的影响。
在本文中，我们将探讨通过营销组合建模可以分析的所有方面。
目录
综合模型分析
分析对各渠道销售的影响。
相关性分析
价格变化对销量的影响
时间性分析
结论
全模型分析
这种分析对于整个项目及其变量来 加纳的批量短信服务/url] 说是广泛而笼统的，但可以从中提取出许多有趣的发现。
我们可以首先观察模型如何做出非常准确的销售预测，除了两个特定时间：八月和九月。因此，或许有必要调查一下这两个月发生的事情。这几个月的数据可能发生了变化，或者由于某些未知变量导致销售额出现意外增长。
您甚至可以在每个渠道中看到 CPO“每个订单的成本”。值得注意的是，虽然 Meta 中“销售转化”广告系列的广告投资具有非常低的 CPO，但效果最大化广告系列和购物广告系列在大多数情况下具有非常高的 CPO。
还可以统一查看所有渠道的投资历史。
有了这一切，我们就可以了解所有销售相关渠道的整体投资情况，从而可以开始得出第一个结论。
使用这些模型最可取的是，仅仅根据这些观点，我们就可以开始提出假设和问题，然后通过后续分析必须解决这些假设和问题。
[url=https://www.latestdatabase.com/zh-CN/bulk-sms-services-in-ghana]
分析对各渠道销售的影响。
这是亮点之一，因为例如此处看到的效果与 Analytics 中假设的效果之间可能存在差异。
这种营销组合方法还使我们能够以全局视角了解变量如何随时间影响销售。
不仅可以将所有渠道一起观察到这种效果，而且我们还可以逐个渠道进行分析，以确定我们的投资是否有影响。在销售高峰期间对该变量的投资是否会增加？
反之亦然？
此时，您可以看到，自从在 Google Ads 中投资高性能广告系列以来，此类广告系列的投资在同一天的所有销售高峰中几乎都增加了。因此，我们可以想象这对销售的强烈影响。
然而，在Meta的投资策略中，我们观察到它并不那么合适。在某些时期，投资大幅增加，但销售额并未增加，反之亦然，销售额增加，但并非由于此类元营销活动的投资增加。
然而，这还不是全部。为了更好地了解我们的投资的影响，我们还详细说明了我们为每个渠道分配的投资百分比，并且还提供了每个变量对销售的实际影响。
我们可以简单观察一下它的影响：
或者您对销售的影响力以及您的投资的百分比。
这是营销建模组合的强项，因为在很多情况下我们意识到我们在对销售有很大影响的渠道上的投资很少，反之亦然。
相关性分析
为了更好地了解我们的销售渠道，我们可以分析所有变量与销售之间的相关性，甚至分析变量之间的相关性：Facebook 的投资如何影响 Google 营销活动，Google 营销活动与电子邮件营销的相关性如何……观察它们之间的相关性可以帮助我们更好地了解这些影响并确定我们应该将投资重点放在哪个渠道上。
我们可以观察到 Facebook 转化营销活动与目录广告（动态再营销）和 Google 购物营销活动之间存在很强的相关性。更明显的是 Bing 和 Pmax 活动之间的相关性，考虑到它们是两个不同的搜索引擎，这一点很有趣。
通过逐个检查变量与销售变量的关系，我们可以看到随着对该渠道的投资增加，销售如何发展。
价格变化对销售的影响
能够在完整的图表中分析电子商务的整个价格历史是这种方法的一个显着优势，因为它还提供了其对销售影响的百分比。
我们不仅可以考虑价格，还可以考虑平均订单价值、折扣等。在这种情况下，可以看出，当 VMO（平均订单价值）下降时，订单会增加。
季节变化分析
另一个值得研究的有趣方面是我们业务的季节性。如果是一个高度整合的企业，你可能已经掌握了这些知识，但准确分析一周中哪几天销量较多、哪几天销量较少、整周甚至全年的趋势，以预测未来的销量是有价值的。
此时您就可以看到黑色星期五对业务的影响。圣诞节期间也出现了小幅增长，而在今年的其余时间里，则或多或少保持稳定。
从周的角度来看，可以看出，每周一开始销量较高，然后全周下降，然后周日再次增加，如此循环。
我们还可以观察假期的影响。每年圣诞节初期，由于黑色星期五的复苏效应，销售额都会有所下降。另一方面，4月和9月销售额逐年下降，然后增幅较大。
结论
Marketing Modeling Mix并不是对所有公司通用的评价方法，必须满足一定的条件。
然而，第一次分析提供的对我们所有销售渠道的全面概述对于我们的决策来说已经非常有价值。
在本文中，我们将探讨通过营销组合建模可以分析的所有方面。
目录
综合模型分析
分析对各渠道销售的影响。
相关性分析
价格变化对销量的影响
时间性分析
结论
全模型分析
这种分析对于整个项目及其变量来 加纳的批量短信服务/url] 说是广泛而笼统的，但可以从中提取出许多有趣的发现。
我们可以首先观察模型如何做出非常准确的销售预测，除了两个特定时间：八月和九月。因此，或许有必要调查一下这两个月发生的事情。这几个月的数据可能发生了变化，或者由于某些未知变量导致销售额出现意外增长。
您甚至可以在每个渠道中看到 CPO“每个订单的成本”。值得注意的是，虽然 Meta 中“销售转化”广告系列的广告投资具有非常低的 CPO，但效果最大化广告系列和购物广告系列在大多数情况下具有非常高的 CPO。
还可以统一查看所有渠道的投资历史。
有了这一切，我们就可以了解所有销售相关渠道的整体投资情况，从而可以开始得出第一个结论。
使用这些模型最可取的是，仅仅根据这些观点，我们就可以开始提出假设和问题，然后通过后续分析必须解决这些假设和问题。
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分析对各渠道销售的影响。
这是亮点之一，因为例如此处看到的效果与 Analytics 中假设的效果之间可能存在差异。
这种营销组合方法还使我们能够以全局视角了解变量如何随时间影响销售。
不仅可以将所有渠道一起观察到这种效果，而且我们还可以逐个渠道进行分析，以确定我们的投资是否有影响。在销售高峰期间对该变量的投资是否会增加？
反之亦然？
此时，您可以看到，自从在 Google Ads 中投资高性能广告系列以来，此类广告系列的投资在同一天的所有销售高峰中几乎都增加了。因此，我们可以想象这对销售的强烈影响。
然而，在Meta的投资策略中，我们观察到它并不那么合适。在某些时期，投资大幅增加，但销售额并未增加，反之亦然，销售额增加，但并非由于此类元营销活动的投资增加。
然而，这还不是全部。为了更好地了解我们的投资的影响，我们还详细说明了我们为每个渠道分配的投资百分比，并且还提供了每个变量对销售的实际影响。
我们可以简单观察一下它的影响：
或者您对销售的影响力以及您的投资的百分比。
这是营销建模组合的强项，因为在很多情况下我们意识到我们在对销售有很大影响的渠道上的投资很少，反之亦然。
相关性分析
为了更好地了解我们的销售渠道，我们可以分析所有变量与销售之间的相关性，甚至分析变量之间的相关性：Facebook 的投资如何影响 Google 营销活动，Google 营销活动与电子邮件营销的相关性如何……观察它们之间的相关性可以帮助我们更好地了解这些影响并确定我们应该将投资重点放在哪个渠道上。
我们可以观察到 Facebook 转化营销活动与目录广告（动态再营销）和 Google 购物营销活动之间存在很强的相关性。更明显的是 Bing 和 Pmax 活动之间的相关性，考虑到它们是两个不同的搜索引擎，这一点很有趣。
通过逐个检查变量与销售变量的关系，我们可以看到随着对该渠道的投资增加，销售如何发展。
价格变化对销售的影响
能够在完整的图表中分析电子商务的整个价格历史是这种方法的一个显着优势，因为它还提供了其对销售影响的百分比。
我们不仅可以考虑价格，还可以考虑平均订单价值、折扣等。在这种情况下，可以看出，当 VMO（平均订单价值）下降时，订单会增加。
季节变化分析
另一个值得研究的有趣方面是我们业务的季节性。如果是一个高度整合的企业，你可能已经掌握了这些知识，但准确分析一周中哪几天销量较多、哪几天销量较少、整周甚至全年的趋势，以预测未来的销量是有价值的。
此时您就可以看到黑色星期五对业务的影响。圣诞节期间也出现了小幅增长，而在今年的其余时间里，则或多或少保持稳定。
从周的角度来看，可以看出，每周一开始销量较高，然后全周下降，然后周日再次增加，如此循环。
我们还可以观察假期的影响。每年圣诞节初期，由于黑色星期五的复苏效应，销售额都会有所下降。另一方面，4月和9月销售额逐年下降，然后增幅较大。
结论
Marketing Modeling Mix并不是对所有公司通用的评价方法，必须满足一定的条件。
然而，第一次分析提供的对我们所有销售渠道的全面概述对于我们的决策来说已经非常有价值。