【沃顿商学院学习笔记】商业分析——Customer Analytics：01 描述性分析 Descriptive Analytics

商业进阶——描述性分析

本章主要是从描述性分析的三个层面来进行学习，主要包含探索性研究 Exploratory Research、描述性研究Descriptive Research和因果性研究Causal Research。

描述性分析 Descriptive Analytics

什么是描述性分析Descriptive Analytics？
•描述性分析 - 通过信息将市场与公司联系起来。
•描述性分析 - 可行决策所需的信息。
•描述性分析 - 系统地收集和解释可以帮助决策者的数据的原则。

三个研究 Research

探索性研究 Exploratory Research
（模棱两可的问题）
“我们的销售正在下降…为什么。”

描述性研究 Descriptive Research
（意识到问题）
“有哪些人在购买我们的产品？谁购买竞争对手的产品？“

因果研究 Causal Research
（问题明确定义）
“通过更改我们的网站，买家会购买更多我们的产品吗？”描述性分析的类型

探索性研究 Exploratory Research

对于探索性研究，我们关注以下是那个点：
•开发初始的探索之旅
•通常是首先（并且非常重要）的步骤，以了解更广泛的管理问题
•提供更严格的指导方针

焦点组：
•理由：深入探究，非结构化讨论，观察动态的能力
•格式：8-10个人，1个主持人，约1小时长，奖励参与者
•常见方案有：产品概念，广告文案，调查设计。

焦点组案例：市场研究在线社区/互联网社区（MROC）
1.加强与客户的联系如6个月至1年。——方便与您的消费者建立关系。随着时间的推移，这100到200人，开始建立彼此的关系。
2.实际上可以缩短截止日期
3.加强沟通——这种封闭的集中在彼此交谈方面，与品牌沟通，真正增强了他们的参与度。
4.牛皮纸100卡路里零食包 ——一个在线社区，开始关注人们对小吃的期望？洞察力是什么？并不是人们想停止吃零食，他们真正想要的是低卡路里的零食。
5.投资回报率很难确定！为什么？—— 因为当你开始与互联网社区建立联系时，可能会早期很难预测，会有什么样的见解。

描述性研究 Descriptive Research

•生成描述相关组的组成和特征的数据
•典型的管理问题

我们客户的特点是什么 - 我们的钱包份额是多少？
•这可以通过
积极的数据收集
被动地观察行为（不引人注目）

活动数据收集 Active Data Collection
1.Surveys
2.自我报告几种类型的消费者行为

1.调查 Surveys
•每个财富500强企业都使用
•定期用于收集客户态度，满意度分数，购买习惯
•数据可用于帮助细分客户

移动调查 Mobile Surveys- 下一个前沿
•允许您原地捕获客户的反应，而不是回顾
•问卷可以根据地点和背景进行定制。
•警告：营销人员应注意不要加速客户疲劳

净推荐值（NPS）
•您向朋友或同事推荐[贵公司]的可能性有多大？
•0-10Scale

发起人 - 得分9-10 - 被动 - 得分7-8
批评者 - 得分为0-6。

• NPS =促销者的百分比 - 批评者的百分比

2.自我报告 Self - Reports
• 口碑动态 Word of mouth-dynamics

Passive (Unobtrusive) Collection 被动（不显眼）收藏

主要可以分为以下四种不同渠道搜集的数据：
1.文字调研搜集数据
2.媒体策划

电台
电视
社交媒体

3.网络数据
4. 移动数据

文字调研搜集数据 Scanner Data

为什么人们付这么多钱？
-结果完整性：
将总销售额与营销工具联系起来
在个人层面同上（和更多）
获得超越市场份额的更丰富的绩效指标
-结果时效性：
在允许有意义的管理操作的窗口中获取数据
（即，小于8周或更长的旧滞后时间）
-结果准确性

管理问题

促销活动的影响：
谁在促销活动中购买我们的产品？
客户是否从未来的购买中借款？樱桃采摘者会变得忠诚吗？
显示的影响：
哪种类型的显示器（例如，过道末端）效果更好？
包含和跨类别的影响：
哪些类别是替代/补充？

文字调研搜集数据的问题
错过便利店和一些大型零售商（Whole Foods，Aldi，Trader Joes）
无法做出因果陈述
不知道行为和心理
不知道决定时消费者面临的确切选择。

媒体策划 - 电台
媒体策划 - 电视
管理问题
谁在看什么节目？
收视率模式如何随时间而变化？
电视收视率广告支出

社交媒体分析
管理问题
•广告系列的受众参与度
•与竞争对手相比，品牌提及•情绪分析

网络数据 - 个别公司
管理问题

移动数据 Mobile Data
管理问题
•移动平台上的客户搜索是否与桌面不同？
•什么样的信息来自客户的位置？
•基于位置的优惠券

因果性研究 Causal Research

相关性与因果关系
1.相关性=两个变量之间有关系
2.因果关系 = 一个变量产生影响另一个变量
3.相关性不等于因果关系

因果推理：三个要求
1）相关性
•X 和Y之间的证据关联
2）时间先行
•X必须在Y之前出现
3）没有第三因素驱动两者
•控制其他可能因素

案例：3鹳和婴儿的关系

因果关系所需的因素：
1）相关性
鹳和婴儿在同一所房子里
2）时间先行
鹳 - >宝贝
3）没有第三因素驱动两者
房子与孕妇温暖

A / B测试 A / B test

有几家公司帮助进行A / B测试
移动A / B测试

管理问题
•网站优化•MobileAppdesign
•定制设计

一对一营销

结论

什么是营销研究？
•营销研究 - 通过信息将市场与公司联系起来。
•营销研究 - 可行决策所需的信息。
•营销研究 - 系统地收集和解释可以帮助决策者的数据的原则。

上课心得

根据对市场的描述性分析学习过程，学习到了三种研究方法：探索性研究 Exploratory Research、描述性研究Descriptive Research和因果性研究Causal Research。这三者分别有自己适应的市场。这三种不同的数据收集，这与不同类型的营销决策密切相关。首先，我们从探索性数据Exploratory Research收集开始，在我们讨论焦点小组的地方，我们谈到了互联网社区。然后我们进入了描述性的数据选择类型。我们谈到了调查，我们谈到了销售点数据，我们谈到了与媒体策划等有关的数据，等等。然后我们最终讨论了因果关系Causal Research。换句话说，第三方公司通过付费后会帮助进行现场实验。所以当开始考虑这个模块的整体时，本章主要都是关于数据的。但是，更重要的是，它是一种类型的协同作用，需要回答的问题，以及最适合回答的数据类型。当开始考虑想要获得的数据类型时，考虑协同作用是非常非常重要的。如果想回答的问题本质上更具探索性，你做焦点小组Focus Group，你可以做互联网社区。如果要回答的问题类型更具描述性，换句话说，想得到钱包份额的具体数字，就语音份额而言，则需要收集的数据类型（描述性研究Descriptive Research），其与探索性数据类型完全不同。最后，如果你需要回答的问题本质上是更多的因果关系Causal Research。例如，如果我更改了目标网页，会发生什么？然后，需要收集的数据类型将更多地沿着字段行AB测试。因此，保持管理目标非常重要，需要考虑到数据收集的类型，因为它们具有高度协同性。