באַניץ פון סטאַטיסטיק אין מאַרקעטינג
סטאַטיסטיק איז געוואָרן אַן אומפֿאַרמיידלעכער געצייַג אין מאָדערנעם מאַרקעטינג. אין די לעצטע יאָרצענדליקער, האָבן פֿאָרשריטן אין אינפֿאָרמאַציע טעכנאָלאָגיע דערמעגלעכט פֿירמעס צו זאַמלען ריזיקע סומעס דאַטן. די דאַטן, ווען קערפֿול אַנאַליזירט, קענען צושטעלן ווערטפֿולע אײַנבליקן פֿאַר בעסערע באַשלוס-מאכן. אונטן וועלן מיר אויספֿאָרשן ווי סטאַטיסטיק ווערט געווענדט אין פֿאַרשידענע אַספּעקטן פֿון מאַרקעטינג.
1. מאַרק סעגמענטאַציע
מאַרק סעגמענטאַציע איז דער פּראָצעס פון צעטיילן קאָנסומערס אין גרופּעס באַזירט אויף אַ צאָל כאַראַקטעריסטיקס. די ציל איז צו ידענטיפיצירן סעגמענטן וואָס זענען מערסט מסתּמא צו רעאַגירן פּאָזיטיוו צו אַ באַזונדער פּראָדוקט אָדער סערוויס. סטאַטיסטיק שפּילט אַ וויכטיקע ראָלע אין מאַרק סעגמענטאַציע. למשל, קלאַסטער אַנאַליז ווערט גענוצט צו גרופּירן קאָנסומערס באַזירט אויף דעמאָגראַפֿישע אינפֿאָרמאַציע ווי עלטער, דזשענדער, הכנסה, אאז"וו.
למשל, אויב אַ קליידער קראָם וויל פֿאַרשטיין די קויפֿן־מוסטערן פֿון זיינע קאָנסומערן, קענען זיי נוצן סעגמענטאַציע טעכניקן צו אידענטיפֿיצירן פֿאַרשידענע קונה טיפּן. דורך זאַמלען פֿאַרקויף דאַטן, קויפֿן נאַטור, און דעמאָגראַפֿישע אינפֿאָרמאַציע, קען די פֿירמע נוצן קלאַסטער אַנאַליז צו אידענטיפֿיצירן גרופּעס פֿון קאָנסומערן מיט ענלעכע כאַראַקטעריסטיקס.
2. פאָדערונג פאָרויסזאָגן
נאכפראגע פאראויסזאגן איז נאך א וויכטיגער אספעקט וואו סטאטיסטיק ווערט גענוצט. עס באשטייט פון ניצן היסטארישע דאטן און סטאטיסטישע טעכניקן צו פאראויסזאגן צוקונפטיגע פראדוקט נאכפראגע. די מעטאדן וואס ווערן גענוצט קענען זיין באזירט אויף מערפאכיגע רעגרעסיע, צייט סעריע אנאליז , און אנדערע.
למשל, אַן עלעקטראָניק פירמע קען וועלן פאָרויסזאָגן די פאָדערונג פֿאַר אַ נייַ פּראָדוקט אין די קומענדיקע חדשים. דורך אַנאַליזירן היסטאָרישע פארקויפונג דאַטן פֿאַר ענלעכע פּראָדוקטן, סיזאַנאַל ענדערונגען, מאַרק טרענדס און פֿאַרשידענע אַנדערע וועריאַבאַלן, קענען זיי נוצן סטאַטיסטישע פאָרויסזאָגן מעטאָדן צו באַשטימען וויפֿל לאַגער צו פּראָדוצירן.
3. מאַרקעטינג קאַמפּיין עפעקטיווקייט אַנאַליז
מעסטן דעם ערפאלג אדער דורכפאל פון א מארקעטינג קאמפיין איז קריטיש וויכטיג. סטאטיסטיק ווערט גענוצט צו אנאליזירן דאטן פון אדווערטייזינג קאמפיינס, סיי אנליין און סיי אפליין, צו פארשטיין מעטריקס ווי קליקס, וויוס, קאנווערזשאנס און פארקויפונגען.
למשל, א פירמע קען פירן א דיגיטאלע אדווערטייזינג קאמפיין און ניצן רעגרעסיע אנאליז צו באשטימען וועלכע וועריאַבלען האבן די מערסטע השפעה אויף קליקס אדער קאנווערזשאַנז. אזוי קענען זיי צוטיילן זייער מארקעטינג בודזשעט צו די מערסט עפעקטיווע קאנאלן.
4. A/B טעסטינג
A/B טעסטן איז א זייער געוויינטלעכע דאטן-געטריבענע מעטאד צו אפשאצן די ווירקונג פון צוויי פארשידענע וועריאציעס פון א פראמאציע אדער דיזיין ענדערונג אויף א וועבזייטל. עס באשטייט פון ניצן צוויי גרופעס פון באנוצער, איין קוק ווערסיע A און איין קוק ווערסיע B, און דערנאך מעסטן די רעאקציע אדער אויפפירונג פון יעדער גרופע.
לאָמיר זאָגן אַן אָנליין קראָם וויל זען צי ענדערן די קאָליר פון די 'קויפן' קנעפּל אויף אַ פּראָדוקט בלאַט פאַרגרעסערט פארקויפונגען. זיי קענען נוצן A/B טעסטינג צו ווייַזן צוויי ווערסיעס פון די פּראָדוקט בלאַט צו צוויי פאַרשידענע גרופּעס פון קאַסטאַמערז און דערנאָך אַנאַליזירן די רעזולטאַטן ניצן דיסקריפּטיוו און ינפערענטשאַל סטאַטיסטיק צו באַשטימען וועלכע ווערסיע איז מער עפעקטיוו.
5. פרייזן
סטאַטיסטיק קען אויך גענוצט ווערן צו באַשטימען דעם אָפּטימאַלן פּרייַז פֿאַר אַ פּראָדוקט. פּרייזן איז אַ קריטישער אַספּעקט פון פֿאַרקויף ווייַל עס אַפעקטירט די פאָדערונג און פּראָפֿיט מאַרדזשינז פֿאַר אַ פּראָדוקט. דורך עקאָנאָמעטרישע און רעגרעסיע אַנאַליז, קענען קאָמפּאַניעס באַשטימען די שייכות צווישן פּרייַז און פאָדערונג פֿאַר יענעם פּראָדוקט.
למשל, א פירמע קען זאמלען פארקויף דאטן באזירט אויף פארשידענע פרייזן און ניצן רעגרעסיע אנאליז צו זען ווי פרייז ענדערונגען ווירקן אויף די נאכפראגע. דאס קען העלפן די פירמע געפינען דעם פרייז פונקט וואס אפטימיזירט די פראפיטן.
6. קונה צופֿרידנקייט און געטריישאַפט
אנאליזירן קונה צופֿרידנקייט און לויאַליטעט לעוועלס איז נאך א געביט וואו סטאַטיסטיק זענען אומשאַצבאר. קונה אַנקעטעס ווערן אָפט גענוצט צו מעסטן צופֿרידנקייט, און די ענטפֿערס פֿון די אַנקעטעס קענען אנאליזירט ווערן מיט אַ פֿאַרשיידנקייט פֿון סטאַטיסטישע מעטאָדן.
למשל, א פירמע קען זאמלען דאטן פון קונה צופֿרידנקייט אנקעטעס און ניצן סטאטיסטישע אנאליז צו באשטימען די פאקטארן וואס האבן אמערסטן אן איינפלוס אויף קונה צופֿרידנקייט. זיי קענען ניצן פאקטאר אנאליז אדער רעגרעסיע אנאליז צו אידענטיפיצירן באציאונגען צווישן די וועריאַבלען און מאכן רעקאמענדאציעס צו פארבעסערן קונה צופֿרידנקייט און געטריישאפט.
7. קאָנקורענט אַנאַליז
קאָנקורענט אַנאַליז, אדער קאָנקורענט אַנאַליז, איז דער פּראָצעס פון אָפּשאַצן די שטאַרקייטן און שוואַכקייטן פון קאָנקורענטן אין דעם מאַרק. סטאַטיסטיק קען העלפֿן אין זאַמלען און אַנאַליזירן קאָנקורענט דאַטן, אַזאַ ווי מאַרק טיילן, פאָרויסזאָגן שטאַרקייט, און פּראָדוקט פאָרשטעלונג.
למשל, א פירמע וויל וויסן ווי קאנקורענץ-פעהיג אירע פראדוקטן זענען קעגן קאנקורענטן. זיי קענען זאמלען פארקויף דאטן פון קאנקורענטן, מעסטן מארקעט אנטייל, און דורכפירן סטאטיסטישע אנאליזן צו באשטימען זייער קאנקורענץ-פעהיג פאזיציע אין מארקעט. דאס ערלויבט די פירמע צו פארבעסערן איר סטראטעגיע צו באקומען א קאנקורענץ-פעהיג אויבערהאנט.
8. ROI אנאליז (צוריקקער אויף אינוועסטמענט)
ROI איז אַ אָפט גענוצטע מעטריק צו אָפּשאַצן די עפעקטיווקייט פון פֿאַרקויף הוצאות. סטאַטיסטיק ווערט גענוצט צו רעכענען ROI און אַנאַליזירן די פֿאַקטאָרן וואָס האָבן אַן השפּעה אויף אים.
למשל, א פירמע קען אנאליזירן דאטן פון פארשידענע מארקעטינג קאמפיינס און ניצן סטאטיסטישע אנאליז צו באשטימען וועלכע קאמפיינס געבן די העכסטע צוריקקער אויף אינוועסטמענט. דאס קען ארייננעמען קארעלאציע אדער רעגרעסיע אנאליז וואס פארבינדט אויסגאבן צו פארקויפונגען אדער אנדערע קאנווערזיע מעטריקס.
9. פּרעדיקטיוו מאָדעלינג
פּרעדיקטיוו מאָדעלינג ניצט סטאַטיסטישע און מאַשין לערנען טעקניקס צו פאָרויסזאָגן צוקונפֿטיק קאַנסומער נאַטור. עס ינוואַלווז אַנאַלייזינג היסטאָרישע דאַטן און ידענטיפיצירן פּאַטערנז וואָס קענען זיין געניצט צו מאַכן פאָרויסזאָגן.
למשל, א ריטעיל פירמע קען ניצן פּרעדיקטיוו מאָדעלינג צו פאָרויסזאָגן וועלכע פּראָדוקטן אַ באַזונדער קונה וועט מערסטנס קויפן באַזירט אויף זייער קויפן געשיכטע. די אינפֿאָרמאַציע קען ווערן גענוצט צו קאַסטאַמייזן אָפפערס אָדער פֿאַרקויף קאַמפּיינז.
קעסימפּולאַן
סטאַטיסטיק איז אַ וויכטיק געצייַג אין מאָדערנעם מאַרקעטינג. פֿון מאַרק סעגמענטאַציע און פאָדערונג פאָרויסזאָגן ביז פּרייזן און קאָנקורענץ אַנאַליז און ROI, סטאַטיסטישע טעקניקס צושטעלן איינזיכטן וואָס קענען העלפֿן פֿירמעס מאַכן בעסערע, מער סטראַטעגישע באַשלוסן. מיט פֿאָרשריט אין טעכנאָלאָגיע און דאַטן אַנאַליטיקס, וועט די ראָלע פֿון סטאַטיסטיק אין מאַרקעטינג נאָר וואַקסן אין וויכטיקייט, עפֿענענדיק געלעגנהייטן פֿאַר פֿירמעס צו בעסער פֿאַרשטיין זייערע מאַרקן און זיך מער פֿלינק באַוועגן קעגן דער קאָנקורענץ.
די דאטן-געטריבענע צוגאנג, געשטיצט דורך סטאטיסטיק, עפנט די טיר צו קאנטינעווערע כידעש און גרעסערע עפעקטיווקייט אין מארקעטינג סטראטעגיעס. דעריבער, א גוט פארשטאנד פון סטאטיסטישע טעכניקן און די מעגלעכקייט צו זיי אנווענדן אין א ביזנעס קאנטעקסט איז א מוז פאר היינטיגע מארקעטינג פראפעסיאנאלן.
