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发布时间:2026-07-25阅读(1)
回顾下数据分析的框架:

回顾一下数据:

针对如何提:提高A商品的销量
我们需要向客户提出问题,目的是弄清楚 提高A商品销量 更多的信息。
我提出了这几个问题:

1;要求在多长的时间里,让销量提升多少?
2;现在的销量让客户不满意的地方有哪些?
3;为了能达成销量目标你可以提供我调用哪些资源?
4;成本这块变动的范围有多大?
5;在过去尝试过哪些方法来提高销量?
材料里提出了这些问题:

Q;你希望销量提高多少?
A:让销量回到目标值。
Q;你觉得我们怎样才能办到呢?
A:想办法是你的事,购买商品的群体是女性(11-15岁)
Q;你觉得销量提高多少是可行的?目标销量合理吗?
A:合理的。
注意这三个问题都是明确一个事:就是要让问题【提高A商品的销量】得到可量化的结果。
Q;我们竞争对手的销量如何。【这个问题很关键!!】
A:比我们总收入高出50%~100%
Q;广告和社交网络营销预算是怎么回事:
A:广告是非互联网投放渠道,新的广告投放预算是第一个月收入的20%,过去全用于广告上,现在会分出一部分用于社交网络上。
在获得客户的答复之后我们要进行分解,也就是把问题和数据分解为更小的模块。
比如下图:

这是我的一些拆解问题的想法来看看资料是怎么写的:
首先是从已知的数据 和 问答得出来的资料来判断:

从已知的数据我们来分析下如下问题:
1;10月份的总销量与目标销量相比如何?
达成了目标,达成率:100%
2;1月份的总销量与2月份的总销量相比如何?
呈现下降趋势,下降了:0.38%
3;广告费与社交网络费,随着时间的变化是怎样变化的?
总体投入的费用是不变的但从1月起社交网络的投入比重提高到了:70%。传统广告比例下降到30%。
4;单价的变化与总销量的关系是怎么样的?
从12月单价下降了,虽然总销量提升了,但目标完成率却还是下降的。

由此我们需要解决2个思考框架问题:
1;通过与客户沟通可以确定的内容
2;通过数据分析得出的想法

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