市场数据分析怎么对市场发挥实际的作用？
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数据分析在各行各业都发挥着或大或小的作用。然而，数据分析的定义仍旧常常被人们误解或者差异化的理解，究其原因是因为数据分析在实际场景中的应用的差异化/多样化。在一些对数据分析要求不高的行业，数据多被用来做数据收集，清洗，画图等等基本的数据展示工作。而有些行业（比如金融，电商等），数据分析是用数据来对一些实际的事件或场景做分析，从分析结果中挖掘数据表现的规律/趋势，并且结合各业务部门共同找出对应的方案来验证或者测试分析的结果，然后对业务加以改进。这会是一个更加严谨和科学化的流程。这些对数据的不同应用，在外行的眼中统称为数据“分析”。这导致了人们对这个职业的差异化理解。
数据分析在市场部的作用是什么呢？除去基本的对底层数据的清洗，整理，数据在市场部发挥的作用可以是巨大的。市场部对数据的应用往往是可以撬动业务的市场发展方向，金钱投入，用户人群定位，等等。为了理解市场的动向，一些主流的市场数据分析项目是必不可少的。
市场部的一个首要职责就是扩展新的客户，和留住现有的客户。以下几个常用的市场数据分析项目从用户生命周期价值，用户画像，用户旅程动态分类，用户归因模型和品牌价值几个方面来做介绍：
用户生命周期价值 User Life Time Value
用户在平台上的整个生命周期和带给平台的价值是计算ROI的一个重要因素。通过了解一个用户带给平台的价值，我们可以从不同维度去理解价值的不同，从而制定相应的对策。对于生命价值比较低的用户，可以采用一些市场手段来激励这些用户从来提高他们的生命价值。
通过用历史数据来计算出用户使用平台的平均时长，以及平均每个月（或者每个周）带给平台的利润（根据产品不通利润模型也会不同），便可以计算出平均每个用户的生命价值。LTV = 平均使用平台时长（单位：月） x 利润/每月。
这篇文章详细介绍了用户生命周期的分类。
用户画像 User Persona
理解用户画像是分析用户的一个基本做法。通过把用户分类成不同的用户群，来针对性的对用户做定制化的活动，比较大的避免活动预期和用户预期错位的问题。
用户画像也可以用来更好的定位品牌。通过理解用户的主要特征组成和分布，可以帮助了解现在品牌的影响人群，以及对未来想要影响的人群制定相关策略。
用户画像也氛围内部用户画像和外部用户画像。我会通过一篇文章来单独介绍这个章节。
