很多制作微信营销的负责人在对后台数据的认识中往往只能局限于后台数据是反映浏览量一说，殊不知，后台数据是可以进行分类的，即便是微信互动游戏中的的奖品兑换系统数据，也是拥有较大的研究价值的。既然微信营销数据忽略不得，那么，该如何做好微信营销数据的处理，这种数据又应该怎样运用并分析呢？下面小编就给大家分享一下，营销数据的处理方法。

数据分类

这里所说的数据分类指的是在微信营销中，不同地区、年龄、性别、职业等的用户都极有可能在后台中留下不一样的数据记录，而这种分类是营销数据处理中为基础的，而这种分类的依据可以归纳为用户属性或个人因素，而个人因素是营销数据分析中的影响因素假设的重要成分，因此这一步必不可少

影响因素假设归类

我们在研究某些因素对微信营销活动的影响时，通常采用的是提出模型假设的方法，假设几个影响因素为自变量，而把结果假设为因变量。数据进行了分类后，例如有些数据可以反映浏览积极性的，如互动页面浏览量、单个用户浏览频率等这些都可以反映出其浏览的积极性，然后用类似的法则，把各个项进行归类。这个方法的原理即通过后台数据对假设中的各因素进行测度，并通过加权赋值的方法求出反映其强度的值。

数据假设验证

微信营销的数据进行了上面的所有步骤后可以进行一定的假设验证了，一般用得较多的是一种被称为回归分析的统计学方法。当然这个分析的公式较为复杂，小编推荐大家使用spss数据分析工具，可以一键得出结果。后用分析结果验证假设是否成立。

以上就是分享的一些营销数据的处理方法，希望可以帮助到有需要的朋友，总而言之，就是所有的数据都具有一定的研究价值，营销人都不能错过这个提升与改善微信营销活动的机会。