客户服务实务 课件 项目六 客户数据分析

项目六

客户数据分析客户服务实务CustomerServicePracticeCustomerserviceskills项目简介本项目主要介绍客户数据分析的基础概念、客户数据的收集、客户画像的构建和客户画像的分析等内容。CONTENTS目录01客户数据的收集03客户画像的分析02客户画像的构建学习目标知识目标：1.了解客户数据分析的基础概念、客户数据的收集方法；2.理解客户分析的相关指标；3.掌握客户画像的构建和分析方法。能力目标：1.能正确采集客户数据，完成数据的清洗和预处理；2.能根据企业实际业务需求，进行客户数据的分析，并创建合适的可视化图表；3.能构建客户画像并进行画像分析；4.能根据客户数据分析结果，优化企业经营行为，提升客户服务质量。素质目标：1.帮助学生树立信息安全意识，强化保护客户、维护消费者权益的规则意识，自觉维护客户的信息安全；2.培养学生严谨的数据分析思维和数据敏感度，帮助学生养成正面思维，使学生正确认识从商之道；3.增强学生以商务决策为导向的数据分析意识，提高学生的劳动素质修养，帮助学生养成耐心、细心、静心的优良品格；4.提升学生诚信、严谨、务实的职业素养，增强学生的服务意识，使学生具备强烈的责任意识。任务一

接待客户的技巧王一迪所在的公司为了优化企业运营策略、提升营收，决定对店铺进行客户数据分析。有一天，上司和他说："你来工作有一段时间了，对客户服务的技巧已经较为熟悉，为了锻炼你的综合能力，现在安排你在数据分析部门进行为期一个月的轮岗交流，你就针对咱们公司最近一个月的客户行为轨迹、浏览与收藏行为展开分析。"王一迪接到任务后，认认真真地观看了上司以前做过的客户分析，并且还在网上查阅了相关资料后才开始工作。党的二十大报告对强化网络、数据等安全保障体系建设作出重大决策部署。接下来，王一迪需要思考的问题是：利用哪些数据可以分析客户从进入企业店铺到离开企业店铺整个过程中的行为？分析客户行为时涉及的指标主要有哪些？需要与哪些部门沟通来确定分析需求？思考：所有的客户数据都要分析和利用吗？客户数据分析的工作流程是什么？我们怎么采集到想要的客户数据？任务情境一、认知客户数据当商业环境从以产品为核心的模式转变为以客户为核心的模式后，客户数据就是各个商务企业十分重视的一类数据了。通过积累客户各方面的数据，如客户基本信息、客户购买行为、客户价值、客户忠诚度等，企业可以总结出客户的各种特征，从而为制订有效的营销和推广计划，以及更好地维护自身与客户之间的关系提供强大的数据基础。（一）客户数据的概念

客户数据是指企业采集和管理的客户信息，包括客户基本信息、交易记录、历史互动记录等。客户数据可以帮助企业了解客户需求，提高客户满意度和忠诚度，从而促进销售增长和市场份额扩大。（二）客户数据的分类根据不同的分析目的和维度，客户数据可以分为不同的数据类型，本章节主要研究客户画像，因此按照客户画像分析维度，可以把客户数据分为两类，一类是静态客户数据，另一类是动态客户数据。1.静态客户数据静态客户数据静态客户数据是指客群相对稳定的信息，主要包括个人属性、社会属性、消费属性等方面的数据。这类信息自成标签，如果企业有真实信息则无须过多建模预测，而是做好数据清洗工作。个人属性数据（性别、出生日期、年龄、地域、婚姻状况等）。社会属性数据（职业、收入、社交信息等）。消费属性数据（消费水平、已购商品、购物频次、购买渠道等）。12.动态客户数据2动态客户数据动态客户数据是指客群不断变化的行为信息。对于网店来说，客群行为主要有搜索、点击、浏览、收藏、加购、咨询、下单、支付等。客户浏览数据（客户浏览的页面及时间等）客户行为数据（点击、发表、评论、点赞、搜索、下单、购买等行为的数据）二、收集客户数据收集客户数据是客户数据分析中十分重要的一环，也是企业经营活动的一项系统性工作，根据企业各岗位的客户数据需求，通过可靠的数据来源与合适的数据采集方式获得、维护、更新客户数据，为后续客户数据分析提供基础数据。企业需要收集的数据有很多，较为重要的有客户特点、业务场景以及客户的行为特征等。针对不同的企业类型或者不同的产品类型，所需要收集的信息也不是固定的，因此，企业需要根据自己的分析目标以及具体的消费场景进行针对性地收集。（一）收集渠道和工具客户数据可以通过问卷调研、客户访谈、社交媒体监听、商家后台、销售会话智能平台、CRM系统等渠道获取。其中，最主要的收集渠道为商家后台，常用的收集工具有生意参谋、京东商智、店侦探、自有系统等，下面简单介绍生意参谋、京东商智、客户运营平台这三个常用的客户数据收集工具。（一）收集渠道和工具生意参谋2京东商智3客户运营平台生意参谋是阿里巴巴商家端统一的数据产品平台，属于内部数据采集工具。京东商智是京东向第三方商家提供数据服务的产品。客户运营平台是基于阿里大数据为商家提供客户全生命周期管理的智能化CRM平台。1（二）收集方法1静态客户数据的收集静态客户数据主要来源于客户的各种属性数据，这类数据一般可以通过以下渠道和方法进行获取。（1）通过客户的注册数据来获取。通过客户属性的标签化，以及对文本的挖掘获取相关数据，并存入客户数据库。（2）通过客户事件来获取。这部分数据不一定都是在客户注册行为中发生的，但又是相对静态的数据。例如，客户的相关社会属性或者购物偏好可以在客户使用产品的过程中通过文本挖掘，以及对自然语言的处理来获取相关数据。（二）收集方法2动态客户数据的收集动态客户数据收集主要是对客户浏览数据和客户行为数据进行收集与统计。（1）通过客户的浏览数据来获取。一般通过页面浏览统计工具进行这类数据的收集与统计，例如，若要统计不同客户浏览不同页面的偏好，通常是通过自建数据后台或者借助第三方工具来完成，如百度统计等。（2）通过客户的行为数据来获取。一般通过在产品上设置相关埋点来进行这类数据的收集与统计，例如，若要统计客户点赞、收藏、评论等行为，可以通过自建数据后台或者借助第三方工具来完成。三、认知客户数据分析客户数据分析是指通过收集和分析客户基本信息、消费行为特征及其与经济效益之间的关系，构建客户画像、评估客户价值的过程。

通过合理、系统的客户数据分析，企业可以明确客户群体的需求，为不同的客户制定个性化营销策略与资源配置计划，从而实现客户精准服务。客户数据分析还可以帮助企业发现潜在客户，帮助店铺得到快速发展。（一）客户数据分析的概念（二）客户数据分析的内容01客户行为分析02客户价值分析04客户特征分析05客户忠诚度分析03客户个性化需求分析（三）客户数据分析的关键指标通过各种渠道收集客户信息仅仅是客户分析的第一步，但也是至关重要的一步，因为接下来需要使用某种能洞悉客户消费习惯的分析方法对这些信息进行再加工，综合分析客户的历史数据、趋势、消费心态和地域分布等数据资料，使客户数据分析的各项结果具有可操作性，进而指导企业在所有客户接触点上的行动。（三）客户数据分析的关键指标01020304新客户数是指首次访问或新注册的客户数量。新客户数活跃客户是指经常光顾店铺，并为店铺带来经济价值的客户。活跃客户数活跃客户率＝活跃客户数／客户总数×100％活跃客户率新客户比例＝新客户数／客户总数×100％新客户比例（三）客户数据分析的关键指标05060708复购客户数是指购买次数大于1的客户数量。复购客户数留存客户数是指一段时期内,新增的客户中还持续使用或重复购买产品的客户。留存客户数客户留存率＝留存客户数／新客户数×100％客户留存率复购率＝重复购买的客户数量/购买的客户总数量×100％复购率＝重复购买的交易次数/总交易次数×100％客户复购率（三）客户数据分析的关键指标091011流失客户数是指曾经光顾店铺，但之后一段时间未访问店铺的客户数量。流失客户数平均购买次数=订单总数/购买客户总数×100％平均购买次数客户流失率＝流失客户数／客户总数×100％客户流失率练一练：请计算A网店的关键指标A网店5月份来了200名独立访客，其中新访客160人，老访客40人；共有16名客户下单购买了商品，其中新客户10人，老客户6人；在之后3个月，5月份新客户中有4人再次到店购物。请计算：A网店5月份活跃客户数、活跃客户率、客户留存率、客户流失率。任务小结

留住老客户、开发新客户、锁定大客户是客户关系管理的重点。为了实现这一目标，企业必须尽可能地了解客户的行为，但这种了解不可能通过与客户直接接触获得，因为企业不可能与客户逐一交谈，并且企业所需要的信息也不是单个客户可以提供的。企业能做的就是尽可能多地收集客户信息，借助各种分析工具和方法，从大量的信息中找出数据之间内在的规律。任务实施1.实施内容采集与预处理客户行为数据2.实施要求分析客户行为轨迹，是分析客户进入企业店铺到离开企业店铺整个过程中的行为数据，分别从客户入口页面、客户来源路径、客户去向路径展开分析；客户浏览与收藏行为分析，是分析单位时间内客户在企业店铺的浏览量与收藏量变化趋势。采集最近一个月的客户从不同页面进入的浏览量与收藏量数据。添加标题添加您的详细描述添加您的详细描述添加您的详细描述添加您的详细描述添加您的详细描述添加标题添加您的详细描述添加您的详细描述添加您的详细描述添加您的详细描述添加您的详细描述添加标题添加您的详细描述添加您的详细描述添加您的详细描述添加您的详细描述添加您的详细描述任务实施（2）确定数据采集的时间范围，在Excel中创建客户行为数据采集表，至少包括以下字段名；添加标题添加您的详细描述添加您的详细描述添加您的详细描述添加您的详细描述添加您的详细描述添加标题添加您的详细描述添加您的详细描述添加您的详细描述添加您的详细描述添加您的详细描述添加标题添加您的详细描述添加您的详细描述添加您的详细描述添加您的详细描述添加您的详细描述订单创建时间商品标题客户行为

（3）开展评价活动，小组互评，教师点评，班级同学开展深入交流与分享。3.实施步骤（1）全班同学自由分组，每组3-5人；小组共同制定数据采集方案，完成下表；背景介绍

分析目标

数据分析指标

数据采集渠道及工具

任务评价添加标题添加您的详细描述添加您的详细描述添加您的详细描述添加您的详细描述添加您的详细描述添加标题添加您的详细描述添加您的详细描述添加您的详细描述添加您的详细描述添加您的详细描述添加标题添加您的详细描述添加您的详细描述添加您的详细描述添加您的详细描述添加您的详细描述内容评价学习目标评价项目自我评价组间评价教师评价专业知识（30分）了解客户数据分析的概念和内容得分及备注：得分及备注：得分及备注：熟悉客户数据分析的指标掌握客户数据收集的方法专业能力（45分）能制定客户数据采集方案得分及备注：得分及备注：得分及备注：能根据具体业务选择合适的指标能正确采集客户数据职业意识（25分）数据分析思维得分及备注：得分及备注：得分及备注：数据安全意识诚信务实职业素养实践创新意识教师建议：评价总汇：A.优秀B.良好C.基本掌握D.没有掌握（参考标准：得分<60分的没有掌握，60分～70分的为基本掌握，70分～80分的为良好，>80分的为优秀）个人努力方向：项目六

客户数据分析客户服务实务CustomerServicePracticeCustomerserviceskills项目简介本项目主要介绍客户数据分析的基础概念、客户数据的收集、客户画像的构建和客户画像的分析等内容。CONTENTS目录客户数据的收集03客户画像的分析01客户画像的构建02学习目标知识目标：1.了解客户数据分析的基础概念、客户数据的收集方法；2.理解客户分析的相关指标；3.掌握客户画像的构建和分析方法。能力目标：1.能正确采集客户数据，完成数据的清洗和预处理；2.能根据企业实际业务需求，进行客户数据的分析，并创建合适的可视化图表；3.能构建客户画像并进行画像分析；4.能根据客户数据分析结果，优化企业经营行为，提升客户服务质量。素质目标：1.帮助学生树立信息安全意识，强化保护客户、维护消费者权益的规则意识，自觉维护客户的信息安全；2.培养学生严谨的数据分析思维和数据敏感度，帮助学生养成正面思维，使学生正确认识从商之道；3.增强学生以商务决策为导向的数据分析意识，提高学生的劳动素质修养，帮助学生养成耐心、细心、静心的优良品格；4.提升学生诚信、严谨、务实的职业素养，增强学生的服务意识，使学生具备强烈的责任意识。任务二客户画像的构建近年来,无论是新兴电商还是传统商家都越来越认同“以客户为中心”的经营理念。这一理念要求企业既要明确客户的群体特征,又要满足客户的个性化需求。因此,企业必须对客户有看全方位、多角度的了解。要做到这一点,就需要构建客户画像。“双十一”即将来临，王一迪所在的企业拟举办一场促销活动，部门负责人安排他采集客户数据并绘制出客户画像，以了解客户需求、寻找潜在客户，为企业实施精准营销奠定基础。思考：什么是客户画像?如何构建和展现客户画像呢?任务情境一、认知客户画像在大数据时代，客户会在互联网上产生大量的数据，企业不断地积累这方面的数据，对数据进行一定的处理和分析，绘制出合适的客户画像，最终将客户的数据以可视化的形式呈现出来，方便企业更加深入地了解客户的真实需求和实施个性化的精准营销。（一）客户画像的概念客户画像又称客户画像，是企业收集与分析客户的社会属性、生活习惯、消费行为等各方面信息的数据后，抽象出来的客户商业特征。客户画像并非用来描述某个具体客户，而是用来描述整个或大部分客户群体，它具有标签化、虚拟化和概括性等特征。其中，标签化是客户画像的核心特征。换句话说，构建客户画像的核心工作就是给客户贴“标签”，即通过分析客户数据，提炼出高度概括的特征标识。（二）客户画像的作用实现精准营销2优化产品和服务3检验市场效果客户画像有助于企业明确客户的基本特征，了解客户的消费行为特征，进而洞察客户真实需求，让营销更加精准。企业通过客户画像分析进一步挖掘客户数据，可以改进产品设计，提高自身的服务质量，扩大客户规模的同时保有存量客户的黏性。企业将新的产品投入市场，一段时间后想要检验它的效果是否满足我们的预期，除了通过销售数据进行分析以外，也可以通过客户画像来进行判断。1二、构建客户画像客户画像的方法很多，电子商务企业客户画像一般采用数据--客户标签映射法。数据-客户标签映射法的优点是以海量的客户真实数据为基础，以大数据分析和可视化技术为手段，画像效率较高，结果更具说服力。构建客户画像的核心工作是给客户打标签，打标签的主要目的是让人能够快速理解画像特征，同时还能便于计算机进行处理。（一）采集基础数据主要采集客户的静态数据（人口特征、账号特征、位置特征等）和动态数据（行为特征、心理偏好特征、社交特征等）。针对不同的企业类型或者不同的产品类型，所需要收集的数据也是不固定的。例如我们可以收集客户浏览该广告的时间，或者是收集客户访问的来源，这些都是非常有效的数据，可以帮助我们不断完善客户的画像，从而得出更为优秀的推广方式。（二）设计客户标签客户标签可以理解为具有某种特征的客户群体的代称，其目的在于帮助企业记忆、识别和查找客户。为每位客户贴上标签，企业就能实现更加精准的营销推广。将采集到的客户基础数据进行清洗，通过分类、聚类或关联规则等方法进一步处理，得到客户的标签信息。由于客户画像可以根据企业需求从不同的维度进行分析，每个维度下涉及多种客户属性，而每一种客户属性都有不同的属性值，将不同的属性值组合起来就可以构成特定的客户标签。因此，标签属性值的设计是客户标签设计的基础。就网店而言，标签属性值涉及客户的基本信息和各种偏好。（三）构建画像模型根据企业的分析目的不同，建立不同的画像模型，主要包括客户的基本信息、行为特征、需求偏好、购买能力等多个维度。根据设计出的客户标签进行客户画像建模，包括时间、地点、人物、事件等要素，简单来说就是什么客户、在什么时间、在什么地点、做了什么事。构建完客户画像模型后，用Excel、PowerBI等可视化工具对前面产生的客户画像进行直观地呈现，为经营者提供更直观的分析参考。（四）丰富客户画像经过以上步骤对客户数据进行分析建模，客户画像的骨架已经基本形成。为了使客户画像更加形象、生动，还需要进一步地润色和美化，丰富客户画像的具体步骤如表6-1所示：任务小结通过构建客户画像，企业能很好地洞察出客户的真实需求和潜在需求。因此，将客户画像作为真实客户的虚拟代表，可以很好地反映出真实客户的实际需求。在构建客户画像的过程中应将客户画像要建立在真实的数据之上、考虑客户画像的优先级、定期修正客户画像、将客户画像依托于实际业务。总之，客户画像就像一座桥，它能跨越企业与客户之间的信息鸿沟，利用大数据的手段，可以把客户错综复杂的消费行为和难以捉摸的心理状态以更加理性的方式呈现出来，让企业决策真正做到“有理有据”。任务实施1.实施内容构建并丰富客户画像2.实施要求结合本任务所学知识，根据给定的信息，设计出客户标签，完成客户画像的构建和丰富，为下一步开展精准营销奠定基础。3.实施步骤（1）全班同学自由分组，每组3-5人；打开素材文件“客户信息数据.xlsx”，根据给定信息构建客户画像模型；（2）小组进行头脑风暴，在客户画像基础模型上进行润色、丰富，形成一个生动、形象的客户画像，做成PPT，并进行展示汇报。添加标题添加您的详细描述添加您的详细描述添加您的详细描述添加您的详细描述添加您的详细描述添加标题添加您的详细描述添加您的详细描述添加您的详细描述添加您的详细描述添加您的详细描述添加标题添加您的详细描述添加您的详细描述添加您的详细描述添加您的详细描述添加您的详细描述任务评价添加标题添加您的详细描述添加您的详细描述添加您的详细描述添加您的详细描述添加您的详细描述添加标题添加您的详细描述添加您的详细描述添加您的详细描述添加您的详细描述添加您的详细描述添加标题添加您的详细描述添加您的详细描述添加您的详细描述添加您的详细描述添加您的详细描述内容评价学习目标评价项目自我评价组间评价教师评价专业知识（30分）了解客户画像的概念得分及备注：得分及备注：得分及备注：熟悉客户画像的作用掌握客户画像的构建方法专业能力（45分）能根据属性和属性值进行组合，设计客户标签得分及备注：得分及备注：得分及备注：能根据企业不同的业务需求构建恰当的客户画像能对客户画像进行定期更新和完善职业意识（25分）数据分析思维得分及备注：得分及备注：得分及备注：奋斗奉献及团队合作意识精益求精的工匠精神实践创新意识教师建议：评价总汇：A.优秀B.良好C.基本掌握D.没有掌握（参考标准：得分<60分的没有掌握，60分～70分的为基本掌握，70分～80分的为良好，>80分的为优秀）个人努力方向：项目六

客户数据分析客户服务实务CustomerServicePracticeCustomerserviceskills项目简介本项目主要介绍客户数据分析的基础概念、客户数据的收集、客户画像的构建和客户画像的分析等内容。CONTENTS目录客户数据的收集02客户画像的分析01客户画像的构建03学习目标知识目标：1.了解客户数据分析的基础概念、客户数据的收集方法；2.理解客户分析的相关指标；3.掌握客户画像的构建和分析方法。能力目标：1.能正确采集客户数据，完成数据的清洗和预处理；2.能根据企业实际业务需求，进行客户数据的分析，并创建合适的可视化图表；3.能构建客户画像并进行画像分析；4.能根据客户数据分析结果，优化企业经营行为，提升客户服务质量。素质目标：1.帮助学生树立信息安全意识，强化保护客户、维护消费者权益的规则意识，自觉维护客户的信息安全；2.培养学生严谨的数据分析思维和数据敏感度，帮助学生养成正面思维，使学生正确认识从商之道；3.增强学生以商务决策为导向的数据分析意识，提高学生的劳动素质修养，帮助学生养成耐心、细心、静心的优良品格；4.提升学生诚信、严谨、务实的职业素养，增强学生的服务意识，使学生具备强烈的责任意识。任务三客户画像的分析王一迪为了更好地运用客户画像，专门去了解了淘宝的千人千面。他发现是淘宝的千人千面是依靠其庞大的数据库构建出来的客户兴趣模型，它能从细分类目中抓取那些特征与客户的兴趣点匹配的推广商品，将商品展现在目标客户浏览的网页上，帮助商家锁定潜在客户，实现精准营销。例如，淘宝会根据客户的特征以及浏览和购买行为，同时为客户和网店打上标签，然后设法将两者进行匹配。现在，王一迪思考：如何让网店在千人千面的搜索规则下得到更多的展示机会？思考：网店的客户画像反映了客户的哪些特征?如何根据客户特征来优化经营策略？任务情境一、客户画像分析的维度客户购买产品或服务时因受到地域、年龄、性别、职业、收入、文化程度、民族等因素的影响，其需求存在较大的差异，并且随着社会经济的不断发展，客户的消费习惯、消费观念、消费心理也在不断发生变化，导致客户购买差异越来越大。客户进入网店之后，商家首先要关注他们从哪里来，他们什么时间来，他们的年龄层次是怎样的，他们的性别情况是怎样的，他们是什么职业，他们的消费能力如何，他们的购买频率怎样，他们的会员等级如何，他们有什么样的偏好，是新客户还是老客户，对于有些客户还需要分析他们的婚姻状况和家庭状况。下面将简单介绍主要的客户特征分析。（一）客户性别分析不同性别的客户在购买商品时的心理特征有较大差别。通常男性客户的购买动机具有较强的被动性，属于有目的购买和理智购买，选择商品时更加注重质量和性能，价格敏感度较低，更为自信，不喜欢客服的过多介绍，希望能快速完成交易，不喜欢等待；而女性客户的购买动机普遍具有冲动性和灵活性，她们选择商品十分细致，购买心理不稳定，容易受到外界因素的影响，购买行为受情绪影响较大，选择商品时更多地注重外观、质量和价格。（二）客户地域分析这是指从空间维度上分析客户，商家要弄清楚客户从哪里来，属于哪个省，哪座城市，哪个商圈。这样商家就可以对重点地域或重点城市展开精准营销，以提升营销效果。（三）客户年龄分析不同年龄段的群体有各自的消费特点，例如少年好奇心强，喜欢标新立异的事物；青年人购买欲望强，喜欢追逐潮流；中年人比较理智和忠诚，注重质量、服务等；老年人珍视健康，热爱养生，对新产品常持有怀疑态度。因此商家要关注客户的年龄，熟悉和理解他们的消费特点，这样才能更好地满足他们的需求。（四）客户职业分析不同职业的客户对商品的需求差异很大，如教职工大都比较喜欢造型雅致、美观大方、色彩柔和的商品；公司职员的交际和应酬通常比较多，选择商品时更重视时尚感；医护人员重视健康，对商品的安全性要求比较高。（五）客户访问时段分析这是指从时间维度上分析客户，商家首先需要关注的是流量的高峰时段，然后是成交的高峰时段，接着是对不同终端类型的流量高峰和成交高峰展开分析。（六）客户会员等级分析客户会员等级是评价会员的综合指标。生意参谋基于买家过去12个月在淘宝的购买、互动等行为，综合计算出一个淘气值，即买家在淘宝上购买次数越多、消费金额越大、与商家互动越多，其购物信誉就越高，淘气值也越高。如果店铺客户的淘气值高，说明店铺被优质买家认可。（七）客户消费层级分析消费层级反映的是客户半年内每次购物平均消费金额的多少，分为低、偏低、中、偏高和高5个层级。通过消费层级分析，商家可以判断客户的消费能力。（八）客户购买频率分析购买频率是指客户在一定时期内购买某种或某类商品的次数。一般来说，客户的购买行为在一定的时期内是有规律可循的。客户购买频率是商家选择目标市场、确定经营方式、制定营销策略的重要依据。（九）客户偏好分析客户偏好情况是指客户对一种商品（或者商品组合）的喜好程度。客户根据自己的意愿对可供消费的商品或商品组合进行排序，这种排序反映了客户个人的需要、兴趣和偏好。（十）新客户占比分析客户浏览网店的目的是想在网店里找到想要的商品，所以网店销售的商品和客户体验很重要。如果网店销售的商品对客户有吸引力，再加上不错的客户体验，新客户变成老客户的概率就会上升。淘宝将6天内访问店铺后再次到访的客户记为老客户，否则记为新客户。新客户比例越高，说明网店的推广做得越好；老客户比例越高，说明网店的黏性越强。一般正常的网店，每日新客户比例应该在80％左右，老客户比例在20％左右。二、客户画像分析的方法根据企业分析目的不同，在进行客户画像分析时可以选取不同的分析维度，下面以A网店为例进行实操讲解。【实战操作】分析客户画像中的各个维度特征

下面将A网店2022年11月16日产生交易行为的客户信息统计到Excel中，要求分析当日客户画像中的性别、地域、年龄、产品偏好、价格偏好、职业、访客终端、下单时间等维度的特征，具体操作如下。（一）分析客户性别打开“客户画像维度分析.xlsx”素材文件，在新工作表中创建数据透视表，将“性别”字段添加到“行”区域，将“客户名称”（或“性别”）添加到“值”区域，此时“值”区域将自动判断为以计数的方式进行汇总（图6-1），然后插入数据透视图，为了更直观地了解客户性别的占比情况，这里选择用饼图进行可视化，效果如图6-2所示。图6-1客户性别分析-数据透视表图6-2客户性别分析-可视化图表（二）分析客户地域参考上述操作，在新工作表中创建数据透视表，将“常住地区”字段添加到“行”区域，将“客户名称”（或“常住地区”）添加到“值”区域，此时“值”区域将自动判断为以计数的方式进行汇总（图6-3），然后插入数据透视图，为了更直观地了解客户性别的占比情况，这里选择用饼图进行可视化，效果如图6-4所示。图6-3客户地域分析-数据透视表图6-4客户地域分析-可视化图表（三）分析客户年龄在“年龄”项目后面，插入新的一列，命名为“年龄分层”，这里分别采用IF函数和Vlookup函数两种方法进行年龄分层。方法一：用IF函数进行年龄分层在C2单元格输入公式“=IF(B2<18,"1-18岁",IF(B2<25,"18-25岁",IF(B2<30,"25-30岁",IF(B2<35,"30-35岁",IF(B2<40,"35-40岁",IF(B2<45,"40-45岁",IF(B2<50,"45-50岁","50岁以上")))))))”，按【Ctrl+E＋Enter】组合键返回结果，向下拖动填充柄，实现年龄数据的分层。方法二：用Vlookup函数进行年龄分层首先在工作表中的N、O、P三列创建新的表格，如图6-5所示，在C2单元格输入公式“=VLOOKUP(B2,$N$2:$O$9,2,TRUE)”，按【Ctrl+E＋Enter】组合键返回结果，向下拖动填充柄，实现年龄数据的分层。（三）分析客户年龄图6-5分组表格示意图（三）分析客户年龄将年龄分层之后，在新的工作表中创建数据透视表，将“年龄分层”字段添加到“行”区域，将“客户名称”（或“年龄分层”）添加到“值”区域，此时“值”区域将自动判断为以计数的方式进行汇总（图6-6），然后插入数据透视图，进行可视化，效果如图6-7所示。图6-6年龄分层-数据透视表图6-7年龄分析-可视化图表（四）分析客户偏好在新工作表中创建数据透视表，将“产品名称”字段添加到“行”区域，分别将“产品名称”和“产品价格”添加到“值”区域，进行值字段设置，让“产品名称”按计数方式进行汇总，让“产品价格”按平均值方式进行汇总，如图6-8所示；然后创建组合图，将“产品名称”设置为柱状图，将“产品价格”设置为折线图，且设为次坐标轴，效果如图6-9所示。图6-8偏好-数据透视表图6-9偏好-可视化图表（五）分析客户职业在新工作表中创建数据透视表，将“客户职业”字段添加到“行”区域，将“客户名称”（或“客户职业”）添加到“值”区域，按计数方式进行汇总，如图6-10所示；然后插入数据透视图，进行可视化，如图6-11所示。图6-10职业-数据透视表图6-11职业-可视化图表（六）分析客户交易终端在新工作表中创建数据透视表，将“访客来源”字段添加到“行”区域，将“客户名称”（或“访客来源”）添加到“值”区域，按计数方式进行汇总，如图6-12所示；然后插入数据透视图，进行可视化，如图6-13所示。图6-12客户端-数据透视表图6-13客户端-可视化图表（七）分析客户下单时间在新工作表中创建数据透视表，将“下单时间”字段添加到“行”区域，将“客户名称”（或“下单时间”）添加到“值”区域，按计数方式进行汇总，如图6-14所示；然后插入数据透视图，进行可视化，如图6-15所示。图6-14下单时间-数据透视表图6-15下单时间-可视化图表（八）分析客户交易笔数在新工作表中创建数据透视表，将“订单数量”字段添加到“行”区域，将“客户名称”（或“订单数量”）添加到“值”区域，按计数方式进行汇总，如图6-16所示。然后插入数据透视图，进行可视化，如图6-17所示。图6-16订单数量-数据透视表