商务数据可视化课件

项目五客户数据可视化商务数据可视化（第2版）任务一客户特征数据可视化任务二客户复购情况数据可视化任务三客户行为数据可视化目录Contents客户特征数据

可视化客户数据分析就是根据各种与客户有关的数据信息来了解客户需要、分析客户特征、评估客户价值，从而为客户制订相应的营销策略与资源配置计划的过程。下面从访客地域分布数据、客户群体特征数据、客户结构数据3个方面对客户特征数据进行可视化处理。任务一下面对访客地域分布数据进行可视化处理，以便查看店铺访客主要来自哪些地区，具体操作方法如下。一访客地域分布数据可视化客户群体特征分析是从不同维度对店铺内的客户进行分析，然后总结店铺客户群体特征的过程。对客户群体特征数据进行可视化处理，运营者可以从整体上了解店铺客户群体特征，然后根据客户群体特征制订选品策略和营销策略。二客户群体特征数据可视化下面对新老访客占比数据进行可视化处理，具体操作方法如下。新老访客占比客户群体特征分析是从不同维度对店铺内的客户进行分析，然后总结店铺客户群体特征的过程。对客户群体特征数据进行可视化处理，运营者可以从整体上了解店铺客户群体特征，然后根据客户群体特征制订选品策略和营销策略。二客户群体特征数据可视化下面对新老访客占比数据进行可视化处理，具体操作方法如下。新老访客占比下面对客户消费层级分布数据进行可视化处理，以了解什么价位的商品更受客户欢迎，具体操作方法如下。客户消费层级分布客户群体特征分析是从不同维度对店铺内的客户进行分析，然后总结店铺客户群体特征的过程。对客户群体特征数据进行可视化处理，运营者可以从整体上了解店铺客户群体特征，然后根据客户群体特征制订选品策略和营销策略。二客户群体特征数据可视化下面对新老访客占比数据进行可视化处理，具体操作方法如下。新老访客占比下面对客户消费层级分布数据进行可视化处理，以了解什么价位的商品更受客户欢迎，具体操作方法如下。客户消费层级分布对客户性别占比数据进行分析，同样可以优化店铺的商品结构。下面对客户性别占比数据进行可视化处理，具体操作方法如下。客户性别占比三客户结构数据可视化RFM模型是衡量客户价值的重要工具之一，该模型包括3个要素，即最近一次消费时间间隔（Recency）、消费频率（Frequency）和消费金额（Monetary）。该模型用于描述客户的价值，衡量客户为企业创造利润的能力。下面使用RFM模型对客户结构数据进行分析与可视化处理，具体操作方法如下。客户复购情况

数据可视化客户复购情况是某段时间内客户的回购情况，客户回购次数越多，说明客户黏性越强；客户回购次数越少，说明客户黏性越弱。下面对客户复购情况数据进行可视化处理，分析客户购买频率和客户复购时间间隔情况。任务二一客户购买频率数据可视化下面对客户购买频率数据进行可视化处理，以了解客户对店铺的忠诚度情况，具体操作方法如下。二客户复购时间间隔数据可视化通过分析客户复购时间间隔数据，运营者可以得出客户的活跃程度，从而根据复购间隔天数安排“唤醒”客户，以增强客户黏性。下面对客户复购时间间隔数据进行可视化处理，具体操作方法如下。客户行为数据

可视化客户行为数据分析可以让店铺运营更有效率。下面对访客时段分布数据、客户购买行为数据和客户流失数据进行可视化处理。任务三一访客时段分布数据可视化下面对访客时段分布数据进行可视化处理，以便于查看店铺的访客数在一天中哪些时段最多，具体操作方法

如下。二客户购买行为数据可视化客户购买行为数据分析可以让店铺运营更有效率。下面对客户购买行为数据进行可视化处理，具体操作方法

如下。下面对客户流失数据进行可视化处理，通过在双坐标轴中并列显示堆积柱形图和簇状柱形图来分析店铺客户的流失情况，具体操作方法如下。三客户流失数据可视化拓展阅读数据可视化人员在展示数据时要分清主次和重点。比较常见的布局方式是核心数据或核心指标居中、居左、居右放置或者位于大屏偏上位置，次要数据或次要指标环绕主要信息放置。一般来说，在数据可视化大屏中，核心数据或核心指标的数量不宜超过3个。数据可视化人员最好让存在一定关联的数据或指标相邻，将选用的图表类型相似的数据或指标放在一起。对于在移动端展示的数据可视化大屏，数据可视化人员通常将核心数据或核心指标放在大屏的最上面，将次要数据或次要指标按照优先级放在下面。如果数据可视化人员需要展示更多细节数据，可以将这些数据隐藏，并为其设置交互按钮。数据可视化大屏排版布局技巧数据可视化大屏排版布局拓展阅读数据可视化人员在展示数据时要分清主次和重点。比较常见的布局方式是核心数据或核心指标居中、居左、居右放置或者位于大屏偏上位置，次要数据或次要指标环绕主要信息放置。一般来说，在数据可视化大屏中，核心数据或核心指标的数量不宜超过3个。数据可视化人员最好让存在一定关联的数据或指标相邻，将选用的图表类型相似的数据或指标放在一起。对于在移动端展示的数据可视化大屏，数据可视化人员通常将核心数据或核心指标放在大屏的最上面，将次要数据或次要指标按照优先级放在下面。如果数据可视化人员需要展示更多细节数据，可以将这些数据隐藏，并为其设置交互按钮。数据可视化大屏排版布局技巧有两个核心数据或核心指标的数据可视化大屏排版布局拓展阅读数据可视化人员在展示数据时要分清主次和重点。比较常见的布局方式是核心数据或核心指标居中、居左、居右放置或者位于大屏偏上位置，次要数据或次要指标环绕主要信息放置。一般来说，在数据可视化大屏中，核心数据或核心指标的数量不宜超过3个。数据可视化人员最好让存在一定关联的数据或指标相邻，将选用的图表类型相似的数据或指标放在一起。对于在移动端展示的数据可视化大屏，数据可视化人员通常将核心数据或核心指标放在大屏的最上面，将次要数据或次要指标按照优先级放在下面。如果数据可视化人员需要展示更多细节数据，可以将这些数据隐藏，并为其设置交互按钮。数据可视化大屏排版布局技巧移动端数据可视化大屏排版布局课后实训：对客户数据进行可视化处理1．实训目标掌握对客户数据进行可视化处理的方法，会根据数据选择合适的图表，并设计和优化图表