【导语】最近看到有这样的一个分析报告案例。根据一家老牌日化公司的社群营销数据分析报告，找出可以实现业绩增长的发力点。今天跟大家分享一下本人的分析思路。有不足之处，欢迎大家补充和指正！
首先要明确数据分析的意义在于发现业务中的问题痛点，并提出解决方案。所以在从事数据分析工作，一定不仅局限于描述现象，要带着数据驱动业务的思维，做有价值的分析！
首先我们先来看下报告详情，我会把对图表的分析写在每张图下方，如下：
以上是清晰的业务路径，我们的任务是获取各个环节的数据，主要分为两方面：一方面直接从公司的数据库里获得数据，另一方面是设置埋点，追踪用户行为，并从中发现问题。核心是外循环留资优化，内循环销转提效。通过数据解决问题。
分析说明：
分析说明：通过三、四、五图，可以看出男性用户占比49%，女性用户占比51%。男性用户转化基本保持在3%-6%，女性用户转化保持在8%-17%，从转化率和销售额上女性消费者在大概率决定着整体，投放营销策略可以向女性用户方向靠拢，可适量采取吸引女性用户的优惠政策；拓展渠道引流女性用户，提高平台女性用户比例。
分析说明：通过销售表现散点图可以看出leads在800-1000的时候销售额最佳，转化率最高的员工leads数仅在0-200，让其分享销售转化方法论； 高消费、高转化率的用户群体占比大，需要持续维护，是主要的复购人群； 采取一定的运营策略，提高高转化率但低消费人群的客单价。
分析说明：根据商品相关性热力图，接近1，表示相关性越大。减少互斥产品的捆绑销售，增加强正相关产品的组合销售。如：乳液/面霜跟精华0.88、爽肤水跟洁面0.89、洗发水跟沐浴露0.87等等。可以先通过大数据筛选购买该产品的用户常买的搭配产品来优化相关商品的展示逻辑。
分析说明：客户年龄维度分析，平台访客主要群体在20~35岁之间。
分析说明：30~40岁人群消费额中位数贡献最大，属于高价值，重点维护用户。(补充:根据购买数据，进一步分析出不同年龄段商品及价格偏好。)
分析说明：根据十、十一图，说明用户学历主要集中在受过高等教育的本科及硕士群体。从销售中位数中看， 这两个群体也更加青睐高价值产品。属于中高价值用户。
分析说明：用户地域主要集中在江浙沪地区，可以加大投放量，考虑在这些地区建仓，节约运输等成本。根据上述用户画像，应对高价值及中高价值客户进行精准营销，做好客户留存和价值转化的营销策略。
分析要遵循从点到面，要从全局角度思考。分析结果只想到这么多。路过的小伙伴，留言区留下你有趣的想法呗~
希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，每天进步一点点，加油♥。
