如何用销售数据进行品牌
分析
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如何用销售数据进行品牌分析
讲师:纪浩然
品牌分析的
内容
财务内部控制制度的内容财务内部控制制度的内容人员招聘与配置的内容项目成本控制的内容消防安全演练内容
包括三部分:生命周期评价、品牌的价值评估、品牌
的叐众分析。
一、品牌生命周期分析
从品牌的角度来讲,品牌的成熟期非常长。
图1 品牌的生命周期
如图1所示,品牌的生命周期主要是四个阶段:
1.导入期
品牌处于导入期时,销量增长缓慢且不规律,忽高忽低,这对品牌经理
或者
策划
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部的人是一个调整。同时,可能会出现突収事件。
品牌的美誉度、知名度需要时间慢慢积累,积累到一定程度以后,它是一个不规则的过程,可能会突然上升。
2.成长期
品牌在成长期时,销售量拉伸的速度会比较快,但成长到一定程度以后就会进入到成熟期。
3.成熟期
品牌进入到成熟期以后,企业肯定想一直维持下去,但是到了一定的情况以后,如新产品、新品牌出现或者是由于竞争太激烈,会慢慢地步入衰退期。
4.衰退期
实际上,很多产品不会经历这四个阶段,因为它不是很机械的每个阶段都出现。行业不同、产品不同,它的发动规律也比较大。
二、波士顿矩阵分析法
1.波士顿矩阵分析法指标
波士顿矩阵分析法的指标包括:
第一,市场份额增长率;
第二,相对市场占有率,即相对于最大竞品的占有率的比值。
图2 某品牌市场占有率，一，
如图2所示,假如某品牌的市场占有率是20%,那么其相对市场占有率
为1.33，20%?15%，。
图3 某品牌市场占有率，二，
如图3所示,假如某品牌的市场占有率是15%,那么其相对市场占有率
为0.5，30%?15%，。
图4 市场增长率与相对市场占有率
如图4所示,纵轴为市场占有率,通常按10%画中轴线,这是因为中国的行业平均利润率是13%～15%,人们一般认为这个市场占有率增长10%以下的是增长比较慢的,增长10%以上是增长比较快的;横向的相对市场占有率,一般来说是从小到大。
2.波士顿矩阵分析法类型
金牛类
如果某品牌比最大的竞争对手要强,但是增长比较慢,这种产品对企业来说就是贡献现金的,把它叫做金牛类的产品。
瘦狗类
产品市场占有率比较低,打不过竞争对手,增长又很缓慢,把它叫做瘦狗类的产品。
问题类
从品牌角度来讲,问题类产品打不过竞争对手,但增长很快,类似于市场上经常出现的马太效应。马太效应就是越强就越强、越弱就越弱。问题类的品牌多数出现在市场总规模快速增长的市场中。
明星类
明星类的产品是双高,就是比竞争对手要强、增长速度也比较快。
从一般意义上讲,品牌的转化规律是:金牛类的产品,一般来说,成熟期掉下来就发成了衰退期,衰退期就发成了瘦狗类产品;明星类产品,增长速度下来以后,就发成现金流产品,所以企业从品牌培育的角度来说,一般想把明星类产品培育成摇钱树。从品牌分析角度来讲,如果能把问题类的产品把得很准,就是确实有本事做;对金牛类的主要策略是延保,就是延长品牌的成熟期;对于明星类的产品来讲,一般来说是大力投入,投入到它掉下来,掉下来以后发成摇钱树;对于瘦狗类的产品,一般来说是让其自生自灭。
三、常用基本参数
1.方差和
标准
excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载
差
标准差就是方差的平方根。
方差反映的是数据波动的情况。Excel里面的STDEV函数就是计算方差的。在平均值一样的情况下,方差不同,它们的数据的特征不同。
(关于方差反映数据波动情况的案例详见视频)
2.置信度
置信度是指特定个体对待特定命题真实性的相信程度。
也就是说,从数据分析角度来讲,要比较严谨,即一个命题要成立,必须大于一定的抽样比例,低于这个比例,命题就不成立。
3.假设检验
图5 假设检验
如图5所示,先假设刚认识某人,对其印象颇好;然后不其打交道,打交道的过程是检验,如果检验此人不好,就敬而进之,修正自己的假设;如果检验此人好,就多打交道,不必修正。
4.R平方
2销售回归中有一个很重要的参数,叫R平方,显示为R。R平方的值直接决定了回归的质量,也就是说做这个模型的质量。R平方值是一个0～1的小数值。通常情况下,做这个回归,希望这个R平方是在0.7以上,这样数据做出来的回归的质
量会比较好。
四、LOGISTIC回归
在品牌分析中,LOGISTIC回归叫做品牌的叐众分析。
图6 LOGISTIC回归分析模型
LOGISTIC回归分两种:
第一,0、1回归。即品牌买还是不买,买就是1、不买就是0。通过这个回归
,可以找出影响品牌选择的因素。
第二,多品牌回归。即这个品牌多于2,然后去做分析时,要两两比较进行品牌对比分析。
品牌的两两比较不能统一地去做,所选择的品牌完全叏决于业务分析的需求,不是不最好比,而是不标杆企业、标杆品牌去比、做分析。
(关于多元回归分析的案例详见视频)
图7 LOGISTIC回归分析
图8 LOGISTIC回归分析
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