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文档简介
主讲教师:冯雷北京信息职业技术学院运营数据分析客户分析单元3客户数据分析3客户特征分析了解客户特征分析的维度熟悉客户特征分析流程知识目标能力目标能够进行客户特征进行分析学习目标
一、客户特征分析的作用精准营销客户特征分析最直接的价值体现助力产品客户研究帮助企业洞察客户消费趋势综合分析客户购买情况客户特征分析
二、客户特征分析地域与年龄分析性别分析消费层级分析访问时间分析偏好分析客户特征分析
1.客户地域与年龄分析STEP4STEP3STEP2STEP1利用数据透视表,分析不同区域及年龄客户的销售额情况插入三维簇状柱形图直观展示分析结果可视化不同地域、不同年龄的销售额结果根据结果分析企业所需信息二、客户特征分析客户特征分析
2.客户消费层级分析使用VLOOKUP函数快速完成自动分组插入堆积柱形图,形成客户消费层级分析图制作出每个消费层级中对应客户订单量的透视表对产品价格消费层级分组0102030405根据分析结果挖掘企业所需信息二、客户特征分析客户特征分析
3.客户性别分析STEP1STEP2STEP3整理数据,计算男、女客户各自的总数量。根据分析结果,挖掘企业所需信息。插入客户性别分析饼状图,使数据呈现效果更直观。二、客户特征分析客户特征分析
4.客户访问时间分析客户访问时间分析,是从时间维度分析客户情况。通过分析,企业能够了解客户访问时间规律,比如哪些时间是客户访问高峰期、哪些时间是客户下单高峰期等。二、客户特征分析客户特征分析
5.客户偏好分析客户偏好分析,是对客户的产品偏好、营销偏好、邮寄方式偏好、包装偏好等进行分析,企业可以根据分析结果,优化对应的内容。二、客户特征分析客户特征分析
6.人群画像标签体系二、客户特征分析客户特征分析
6.人群画像标签体系用户画像体系和标签分类从两个不同角度来梳理标签,用户画像体系偏战略和应用,标签分类偏管理和技术实现侧。
把标签分成不同的层级和类别,一是方便管理数千个标签,让散乱的标签体系化;二是维度并不孤立,标签之间互有关联;三可以为标签建模提供标签子集,例如计算美妆总体偏好度,主要使用美妆分类的标签集合。
梳理某类别的子分类时,尽可能的遵循MECE原则(相互独立、完全穷尽),尤其是一些有关用户分类的,要能覆盖所有用户,但又不交叉。比如:用户活跃度的划分为核心用户、活跃用户、新用户、老用户、流失用户,用户消费能力分为超强、强、中、弱,这样按照给定的规则每个用户都有分到不同的组里。二、客户特征分析客户特征分析
客户特征分析6.人群画像标签体系6.人群画像标签体系标签还可以按照处理过程、标签获取的方式进行划分,分为事实标签、模型标签、预测标签。不同类别的处理方式不一样。事实标签:直接从原始数据中提取,例如性别、年龄、住址、上网时段等等模型标签:需要建立模型进行计算,例如美妆总体偏好度预测标签:通过预测算法挖掘,例如试用了某产品后是否想买正品
但是有些事实标签,如果用户没
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